Авторы

Фантаццини Д.

Ученая степень
Ph. D., профессор Московской школы экономики МГУ им. М. В. Ломоносова
E-mail
fantazzini@mse-msu.ru
Местоположение
Москва
Статьи автора

Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления риском

«Финансовая эконометрика» — новый и крайне актуальный в прикладном плане раздел эконометрической науки, практически не представленный еще в русскоязычной специальной литературе. Поэтому мы рады представить в нашем журнале эту статью-консультацию, подготовленную известным в данной области исследований специалистом Дeа? ном Фантаццини1. Предлагаемый материал послужит основой соответствующей главы учебника «Методы эконометрики», готовящегося к изданию в 2009 году авторами С. А. Айвазяном и Д. Фантаццини. В статье рассматриваются вопросы прикладного эконометрического анализа, связанного с задачами управления рисками, их видами, способами измерения; вводится ряд новых для русскоязычного читателя понятий и моделей. Перевод с английского осуществлен под научной редакцией С. А. Айвазяна А. В. Куд-ровым. Читать дальше...

Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления риском

Мы продолжаем публикацию «четырехсерийной» консультации профессора Московской школы экономики МГУ им. М. В. Ломоносова Деана Фантаццини. Первая часть была опубликована в ?2 (10) нашего журнала за 2008 год. Она была посвящена введению в проблему (раздел 1: основные понятия, основные типы финансовых рисков, методы их измерения), а также эконометрическим методам анализа рыночного риска (раздел 2). В данном номере журнала читателю предлагается подробный обзор методов управления операционным риском (раздел 3). Наконец, в двух следующих номерах журнала «Прикладная эконометрика» будет опубликована завершающая часть консультации (раздел 4), посвященная, быть может, наиболее актуальным для российской финансовой системы вопросам — методам управления кредитным риском. Перевод оригинального англоязычного текста на русский язык осуществлен А. В. Куд-ровым под научной редакцией профессора С. А. Айвазяна. Читать дальше...

Управление кредитным риском

Журнал продолжает публикацию консультации Деана Фантаццини, посвященной эконометрическому анализу финансовых данных в задачах управления риском. В данном номере публикуется первая часть материала, посвященного кредитному риску. В частности, вводятся основные понятия кредитного риска в контексте последних рекомендаций соглашения «Базель-II», описываются одномерные модели кредитного риска, связанные с моделированием и оценкой вероятности дефолта отдельного заемщика. Вторую часть материала по кредитному риску, завершающую всю консультацию, автор планирует посвятить многомерным моделям кредитного риска, позволяющим оценивать вероятность дефолта «портфеля заемщиков» (она будет опубликована в ? 1 журнала за 2009 год). Перевод оригинального англоязычного текста на русский язык выполнен А. В. Кудро-вым под научной редакцией С. А. Айвазяна. Читать дальше...

Управление кредитным риском (продолжение)

Во 2-м номере нашего журнала за 2008 г. была начата серия консультационных публикаций Деана Фантаццини, посвященных эконометрическому анализу финансовых данных в задачах управления риском. В этом номере публикуется уже четвертая часть этой серии. В ней продолжается тема кредитного риска. В частности, после описанных в предыдущем номере журнала одномерных моделей кредитного риска автор анализирует многомерные модели, позволяющие оценивать вероятность дефолта «портфеля заемщиков». Завершение этой темы и всей серии консультаций Д. Фантаццини — в следующем номере журнала. Перевод оригинального англоязычного текста на русский язык, как и всех предыдущих частей этой серии консультаций, выполнен А. В. Кудровым под научной редакцией С. А. Айвазяна. Читать дальше...

Экономические факторы в модели голосования:

В данной статье проводится эконометрическая оценка пространственной модели голосования на парламентских выборах с использованием опросных данных по Великобритании, Нидерландам и Израилю. Показано, что при голосовании более образованные избиратели больший вес придают политическим программам партий. Выбор менее образованных избирателей обусловлен в первую очередь их доходом, местом проживания, отношением к религии и прочими социально-экономическими факторами. В случае Израиля аналогичную роль играет степень соблюдения избирателем религиозных традиций: менее религиозные избиратели придают больший вес политическим программам партий. Читать дальше...

Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления риском

Данная часть завершает серию консультационных публикаций Деана Фантаццини на тему «Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления риском». В ней продолжено обсуждение многомерных моделей кредитного риска. Перевод оригинального англоязычного текста на русский язык, как и все предыдущие части этой консультации, выполнен А. В. Кудровым под научной редакцией С. А. Айвазяна. Читать дальше...

Моделирование многомерных распределений с использованием копула-функций. I

Проблематика копула-функций, их свойств, способов подбора под конкретные исходные данные, оценивания, прикладных возможностей крайне скупо представлена в мировой специальной литературе и почти никак — в отечественной. При этом уже существуют впечатляющие примеры их прикладного использования в ситуациях, когда построение, статистическое оценивание и анализ многомерных распределений вероятностей оказывается необходимым инструментом исследования, а использование для таких задач модели многомерного нормального (гауссовского) закона не отражает специфики имеющихся исходных статистических данных. Есть основания утверждать, что модели, основанные на копула-функциях, окажутся особенно востребованными в прикладных эконометрических исследованиях, посвященных задачам оценки, анализа и управления финансовыми и страховыми рисками, доходностями разных финансовых инструментов. Предлагаемый в данном номере журнала материал является, по существу, фрагментом готовящегося к изданию учебника С.А. Айвазяна и Д. Фантаццини «Методы эконометрики. Продвинутый уровень». Перевод на русский язык осуществлен А.В. Кудровым под научной редакцией С.А. Айвазяна. Читать дальше...

Моделирование многомерных распределений с использованием копула-функций. II

Статья содержит вторую часть консультации, посвященной копула-функциям и их использованию в моделировании многомерных распределений вероятностей. В ней описываются парные копула-функции (включая понятия канонической и D-ветвизации), различные характеристики зависимости анализируемых случайных величин (в том числе меры хвостовой зависимости, особенно актуальные в случае несимметричных распределений), а также параметрические, полупараметрические и непараметрические методы статистического оценивания распределений, представленных с помощью копула-функций. Читать дальше...

Моделирование многомерных распределений с использованием копула-функций. III

Заключительная часть консультации посвящена описанию подходов к эмпирическому подбору подходящей копула-функции и методов статистической проверки гипотез, связанных с моделями копула-функций. Читать дальше...

Кредитные свопы и базис между кредитными свопами и облигациями для российских компаний: обзор и анализ влияния запрета на короткие продажи

В данной работе приведен обзор теоретических основ кредитных свопов (CDS), основные характеристики рынка CDS, описан метод оценки компоненты спрэда, не связанной с дефолтом, как базиса между фактической CDS премией и теоретической премией, получаемой на основе доходностей облигаций. Проанализированы наиболее ликвидные CDS на российские компании и рассчитан базис между CDS и облигациями с 2005 по 2010 гг. При этом особое внимание уделяется периоду запрета на короткие продажи на российских финансовых рынках (с 18 сентября 2008 г. по 15 июня 2009 г.). Показано, что базис был в основном отрицательным до запрета и стал положительным в период запрета. После снятия запрета базис начал снижаться, но по?прежнему остается положительным для всех рассмотренных компаний. Это наблюдение подтверждает гипотезу о том, что положительный базис может быть объяснен сложностями арбитража из?за затрат на короткие продажи. Читать дальше...

Все, что вы хотели знать о моделировании биткойна, но боялись спросить. Часть I

Биткойн — это децентрализованная цифровая валюта и платежная система с открытым кодом. Она привлекла к себе значительное внимание и глобальный интерес, возрастающее число статей посвящено вопросам ее операционной, экономической и финансовой жизнеспособности. Данная статья рассматривает эконометрические и математические инструменты, которые были предложены к настоящему времени для моделирования цены биткойна, и различные другие аспекты, включая преимущества и ограничения. Обсуждаются методы определения основных характеристик биткойн-пользователей, модели оценки фундаментальной стоимости биткойна, эконометрические подходы к моделированию динамики цены биткойна, тесты для выявления финансовых пузырей в ценах и методологии, предложенные для изучения ценообразования на биткойн-биржах.
Читать дальше...

Все, что вы хотели знать о моделировании биткойна, но боялись спросить. Часть 2

Вторая часть данной статьи завершает серию консультационных публикаций о биткойне. В частности, рассматриваются эконометрические подходы к моделированию динамики цены биткойна, тесты, применяемые для выявления финансовых пузырей в ценах, и методологии, предложенные для изучения ценообразования на биткойн-биржах.
Читать дальше...

Big Data в определении социального самочувствия населения России

В статье строятся индексы поисковых запросов на основе Google Trends Data с целью возможности предсказания динамики российских индексов социального самочувствия ВЦИОМ. Индексы Google рассчитаны с помощью факторного анализа на основе набора данных Google Trends Data за 2006–2016 гг., который содержит результаты 512 поисковых запросов, касающихся жилищных условий, дохода, образования и др. Модель байесовского усреднения (Bayesian model averaging) была использована для отбора индексов (категорий) поисковых запросов Google, сильно коррелированных с индикаторами социального самочувствия ВЦИОМ. Дополнительные модели множественной регрессии и построенные прогнозы подтвердили результаты модели байесовского усреднения. Построенные на основе данных поисковых запросов индексы субъективного благосостояния Google являются статистически надежными, о чем свидетельствует сильная корреляция между наблюдаемыми и прогнозными значениями индексов ВЦИОМ.
Читать дальше...

The importance of being informed: Forecasting market risk measures for the Russian RTS index future using online data and implied volatility over two decades

This paper focuses on the forecasting of market risk measures for the Russian RTS index future, and examines whether augmenting a large class of volatility models with implied volatility and Google Trends data improves the quality of the estimated risk measures. We considered a time sample of daily data from 2006 till 2019, which includes several episodes of large-scale turbulence in the Russian future market. We found that the predictive power of several models did not increase if these two variables were added, but actually decreased. The worst results were obtained when these two variables were added jointly and during periods of high volatility, when parameters estimates became very unstable. Moreover, several models augmented with these variables did not reach numerical convergence. Our empirical evidence shows that, in the case of Russian future markets, TGARCH models with implied volatility and Student’s t errors are better choices if robust market risk measures are of concern.
Читать дальше...