English
Русский
Выпуск:
Страницы:
56-63
Код УДК:
334.758.4:338.45:622.276:004.7
Рубрика:
В данной статье рассмотрена задача прогнозирования котировок акций на примере крупнейших нефтяных компаний России (Роснефти, Лукойла, Газпромнефти и Сургутнефтегаза) с помощью искусственных нейронных сетей, а также анализируется доходность инвестиционного портфеля, сформированного из обыкновенных акций четырех крупнейших нефтяных компаний России в равных долях и с оптимальной их величиной, определенной в ходе решения прямой задачи по модели Г. Марковица с применением прогнозных значений.
Файлы:
Список литературы:
1. Губина А.А., Атажанова Л.Д., Сагитова Н.С., Рахматуллина Ю.А., Фархиева С.А. Анализ факторов, влияющих на стоимость акций компаний энергетической отрасли// Сибирская финансовая школа. 2021. № 2 (142). С. 91–94.
2. Аюев В.В. Нейросетевое моделирование в NeuroSolutions: учебное пособие / В.В. Аюев, Ю.С. Белов, Б.М. Логинов, М.Б. Логинова. Калуга: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 324 с.
3. Белолипцев И.И. Моделирование управленческих решений в сфере экономики в условиях неопределенности / И.И. Белолипцев, С.А. Горбатков, А.Н. Романов, С.А. Фархиева: под ред. А.Н. Романова. М.: ИНФРА-М, 2019. 299 с.
4. Выгодчикова И.Ю. Инструментарий принятия решений об инвестировании крупных российских компаний с использованием иерархической процедуры ранжирования и минимаксного подхода // Прикладная информатика. 2019. Т. 14, № 6 (84). С. 123–137.
5. Горский М.А., Сокерин П.О., Юркевич Е.А. Особенности применения моделей оптимальных портфелей на развивающихся фондовых рынках // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 5-1. С. 40–52.
6. Назарова Е.В., Жданова О.А. Модели формирования и оптимизации инвестиционного портфеля // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2017. Т. 16, № 1. С. 111–117.
7. Назарова В.В., Левичев И.П. Разработка модели повышения эффективности управления инвестиционным портфелем // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2017. Т. 21, № 3. С. 451–481.
8. Иванюк В.А., Абдикеев Н.М. Управление рыночными активами в условиях кризиса // Управленческие науки. 2018. Т. 8, № 1. С. 72–81.
9. Ярош А.А., Рахматуллина Ю.А. Механизм формирования оптимального инвестиционного портфеля ценных бумаг по модели Марковица на примере акций крупнейших нефтяных компаний Российской Федерации // Сибирская финансовая школа. 2021. № 1 (141). С. 43–47.
2. Аюев В.В. Нейросетевое моделирование в NeuroSolutions: учебное пособие / В.В. Аюев, Ю.С. Белов, Б.М. Логинов, М.Б. Логинова. Калуга: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 324 с.
3. Белолипцев И.И. Моделирование управленческих решений в сфере экономики в условиях неопределенности / И.И. Белолипцев, С.А. Горбатков, А.Н. Романов, С.А. Фархиева: под ред. А.Н. Романова. М.: ИНФРА-М, 2019. 299 с.
4. Выгодчикова И.Ю. Инструментарий принятия решений об инвестировании крупных российских компаний с использованием иерархической процедуры ранжирования и минимаксного подхода // Прикладная информатика. 2019. Т. 14, № 6 (84). С. 123–137.
5. Горский М.А., Сокерин П.О., Юркевич Е.А. Особенности применения моделей оптимальных портфелей на развивающихся фондовых рынках // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 5-1. С. 40–52.
6. Назарова Е.В., Жданова О.А. Модели формирования и оптимизации инвестиционного портфеля // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2017. Т. 16, № 1. С. 111–117.
7. Назарова В.В., Левичев И.П. Разработка модели повышения эффективности управления инвестиционным портфелем // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2017. Т. 21, № 3. С. 451–481.
8. Иванюк В.А., Абдикеев Н.М. Управление рыночными активами в условиях кризиса // Управленческие науки. 2018. Т. 8, № 1. С. 72–81.
9. Ярош А.А., Рахматуллина Ю.А. Механизм формирования оптимального инвестиционного портфеля ценных бумаг по модели Марковица на примере акций крупнейших нефтяных компаний Российской Федерации // Сибирская финансовая школа. 2021. № 1 (141). С. 43–47.
