Оценка финансовых рисков VaR и CVaR для акций индекса Dow Jones с помощью нейронных сетей

Объект исследования – оценка рисков инвестиций на финансовых рынках с помощью показателей VaR и CVaR. Данные меры риска будут смоделированы с помощью нейронных сетей на языке программирования Python 3.7. Модель нейронных сетей будет обучаться и строить прогнозные данные на исторических данных о котировках акций, входящих в состав индекса Dow Jones.

Введение …………………………………………………………………………………………………………… 10
Основные термины: …………………………………………………………………………………………… 11
1. Теоретическая часть……………………………………………………………………………………….. 12
1.1. Обзор существующих методов и алгоритмов решения задачи. ………………… 12
1.2. Оценка рисков. ……………………………………………………………………………………. 16
1.2.1. Value-at-Risk (VaR) ……………………………………………………………………….. 16
1.2.2. Conditional Value-at-Risk (CVaR) ……………………………………………………. 20
1.3. Модель нейронной сети ……………………………………………………………………….. 21
1.3.1. Нейронные сети. Основные понятия ………………………………………………. 21
1.3.2. Многослойный перцептрон. Виды и ключевые понятия …………………… 26
1.3.3. Ошибки сети и методы минимизации их…………………………………………. 27
1.3.4. Мониторинг состояния нейронной сети. …………………………………………. 31
2. Практическая часть ………………………………………………………………………………………… 33
2.1. Выбор среды моделирования ……………………………………………………………….. 33
2.2. Метод исторического моделирования VaR дельта-нормальным способом на
примере акций индекса Dow Jones ………………………………………………………………………. 33
2.3. Моделирование нейронной сети …………………………………………………………… 38
3. Социальная ответственность …………………………………………………………………………… 47
3.1. Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ………….. 48
3.1.1. Специальные (характерные для проектируемой рабочей зоны) правовые
нормы трудового законодательства …………………………………………………………………….. 48
3.1.2. Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны ………… 49
3.2. Производственная безопасность …………………………………………………………… 50
3.2.1. Анализ вредных и опасных факторов, которые могут возникнуть на
рабочем месте исследователя ……………………………………………………………………………… 50
3.2.2. Обоснование мероприятий по защите персонала предприятия от
действия опасных и вредных факторов ……………………………………………………………….. 59
3.3. Экологическая безопасность ………………………………………………………………… 60
3.3.1. Анализ влияния объекта исследования на окружающую среду …………. 60
3.3.2. Обоснование мероприятий по защите окружающей среды ……………….. 60
3.4. Безопасность в чрезвычайных ситуациях ………………………………………………. 61
3.4.1. Анализ вероятных ЧС, которые может инициировать объект
исследований…………………………………………………………………………………………………….. 61
3.4.2. Обоснование мероприятий по предотвращению ЧС и разработка
порядка действия в случае возникновения ЧС ……………………………………………………… 62
3.5. Выводы и рекомендации………………………………………………………………………. 64
4. Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения научных
исследований с позиции ресурсоэффективности и ресурсосбережения ………………….. 65
4.1. Потенциальные потребители результатов исследования …………………………. 65
4.2. Анализ конкурентных технических решений …………………………………………. 65
4.3. SWOT-анализ ……………………………………………………………………………………… 68
4.4. Инициация проекта ……………………………………………………………………………… 70
4.5. Определение трудоемкости работ …………………………………………………………. 71
4.6. Бюджет научно-технического исследования ………………………………………….. 74
4.6.1. Расчёт материальных затрат НТИ …………………………………………………… 75
4.6.2. Основная заработная плата ……………………………………………………………. 76
4.6.3. Дополнительная заработная плата ………………………………………………….. 77
4.6.4. Отчисления во внебюджетные фонды …………………………………………….. 78
4.6.5. Накладные расходы ………………………………………………………………………. 78
4.6.6. Формирование бюджета затрат НТИ ………………………………………………. 79
4.7. Реестр рисков проекта …………………………………………………………………………. 79
4.8. Оценка сравнительной эффективности исследования …………………………….. 80
4.9 Оценка абсолютной эффективности исследования ………………………………….. 83
4.10. Выводы …………………………………………………………………………………………….. 89
Заключение ………………………………………………………………………………………………………. 90
Список использованных источников …………………………………………………………………… 91
Приложение 1……………………………………………………………………………………………………. 94
Приложение 2………………………………………………………………………………………………….. 112
Приложение 3………………………………………………………………………………………………….. 114
Приложение 4………………………………………………………………………………………………….. 121

В результате выполненной работы получены следующие основные
результаты:
1. методом исторического моделирования были рассчитаны
показатели VaR для портфеля акций Dow Jones за период с 2018
года;
2. была построена многослойная нейронная сеть с сигмоидной
активационной функцией, программная реализация написана на
языке Python 3.7;
3. правильность обучения нейронной сети была проверена методом
кросс-валидации. Кроме этого, были рассчитаны средние и
медианные ошибки прогнозов сети. Показано, что по всем акциям
индекса Dow Jones ошибка не превосходит 1,5% в равномерной
норме.