• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68

почта: fes@hse.ru 

Руководство
Первый заместитель декана Мерзляков Сергей Анатольевич
Заместитель декана по учебной работе Покатович Елена Викторовна
Заместитель декана по научной работе Веселов Дмитрий Александрович
Факультет экономических наук: Заместитель декана по проектной работе и взаимодействию с партнерами Пильник Николай Петрович
Заместитель декана по международной деятельности Засимова Людмила Сергеевна
Заместитель декана по работе со студентами Бурмистрова Елена Борисовна
Мероприятия
25 сентября – 3 декабря
Прием научных работ - до 15 октября 
21 октября – 25 октября
Книга
Российские корпорации в новой реальности

Под редакцией: И. В. Ивашковская

М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2024.

Статья
Networks under deep uncertainty concerning food security

Aleskerov F. T., Dutta S., Егоров Д. С. et al.

The Journal of the New Economic Association. 2024. Vol. 64. No. 3. P. 12-29.

Глава в книге
Исследование различий в отношении к интернету жителей городов миллионников и крупных городов России

Белов С. К.

В кн.: Международная студенческая олимпиада по статистике. Ч. 2. ФГБОУ ВО "РЭУ им. Г.В. Плеханова", 2024. С. 184-189.

Препринт
Lobbying for Industrialization: Theory and Evidence

Veselov D. A., Yarkin A.

IZA Discussion Papers. No. 17045. IZA, 2024

Как предсказать волатильность?

Сотрудники факультета экономических наук ВШЭ предложили новый метод оценки и объяснения волатильности на финансовых рынках. Аспирант Юрий Трифонов и доцент департамента прикладной экономики Богдан Потанин усовершенствовали классический GARCH-M метод и обнаружили, что их нововведение позволяет лучше объяснить поведение инвесторов.

Как предсказать волатильность?

DALL·E

Так как волатильность – один из главных факторов финансовых рынков, ее моделирование давно стало важной задачей экономистов. Еще в 80-е годы прошлого века были предложены первые эффективные GARCH методы исследования волатильности, которые предполагают, что текущее отклонение стоимости активов от средней стоимости за период зависит от отклонений в предыдущие периоды. Но классические методы не справляются с объяснением ситуации на рынках, когда инвесторы в разное время при одинаковой волатильности требуют разную премию за риск. Новый метод, предложенный учеными, позволяет учесть эту асимметрию.

Для решения этой проблемы аспирант ФЭН Юрий Трифонов и доцент департамента прикладной экономики Богдан Потанин  усовершенствовали классический метод, добавив в него новую переменную. Сперва авторы применили метод на смоделированных данных, и он оказался более чем в 2 раза эффективнее классической GARCH-M модели. После этого метод использовали на значениях индекса S&P c 2004-го по 2021 год. Это позволило выделить периоды «плохой» волатильности, когда инвесторы хотят большую доходность, и «хорошей», когда их запросы снижаются. «Плохими» чаще становились периоды негативных шоков, то есть сокращения спроса или предложения, и «медвежьих» рынков, во время которых инвесторы стремятся заработать на падении ценных бумаг.

Исследование опубликовано в журнале International Review of Financial Analysis.

 

Источник новости: телеграм-канал факультета экономических наук Инфо_ФЭН. Подписывайтесь!