Анализ распределения цен финансовых активов: от классических методов до современных моделей

В данной диссертации рассмотрены передовые методы повышения точности и надежности финансового моделирования, особенно в областях прогнозирования цен акций, управления рисками и оценки опционов. Традиционные финансовые модели часто предполагают нормально распределенные доходности, что не позволяет учесть такие характеристики реальных финансовых данных, как асимметрия и эксцесс. Это расхождение может приводить к неточностям в управлении рисками и оценке производных финансовых инструментов. Мы используем метод оценки плотности ядра (KDE) для более точной оценки распределения доходностей, что позволяет получить более точные меры риска и цены опционов. Методология включает обучение KDE на исторических логарифмических доходностях, применение моделей на основе KDE для оценки Value at Risk (VaR) и ожидаемого убытка (ES), моделирование будущих цен акций и расчет цен опционов с использованием улучшенных методом KDE Монте-Карло симуляций. Наши результаты показывают, что модели на основе KDE значительно превосходят традиционные модели, предоставляя более точные и надежные финансовые прогнозы.