SCI Библиотека
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
В статье представлена оценка функций рынка ценных бумаг в России в современных условиях, учитывающая разрыв связей с мировыми рынками ценных бумаг и тенденций развития рынка и его типовых операций. Отражена ключевая роль рынка ценных бумаг как основного индикатора в оценке компаний и перспектив их развития, для наиболее рационального формирования инвестпортфеля фирмы. Уточнены группы параметров, которые необходимо применять для наиболее точной оценки стоимости и динамики роста конкретного бизнеса в зависимости от отрасли, сферы деятельности, внутренних факторов на современном этапе. Приведена связь функционирования рынка ценных бумаг с социально–экономическим развитием регионов на базе выпуска муниципальных облигаций.
В современном мире финансовые рынки играют важную роль в экономике и жизни людей. Они обеспечивают доступ к финансовым ресурсам, а также являются источником прибыли для многих компаний. Однако нестабильность финансовых рынков может привести к серьезным последствиям, таким как финансовые кризисы и потеря доверия инвесторов. В связи с этим моделирование динамики финансового рынка становится все более актуальным. В работе рассмотрено применение нечеткой математики для данной цели. Нечеткая математика - это область математики, которая изучает методы и алгоритмы для работы с нечеткими данными и нечеткими объектами. Она позволяет учитывать неопределенность и неполноту информации, что является особенно важным для финансовых рынков, где данные часто бывают неполными и неточными. Целью настоящего исследования выступает установление взаимосвязи между ценами финансовых активов при использовании поведенческих факторов (настроения инвесторов), основных (рыночная доходность) и микроструктурных (размер компании, отношение балансовой и рыночной стоимости компании). Применение нечеткой математики в финансовом моделировании позволит улучшить точность и надежность прогнозов, а также повысить устойчивость модели к различным источникам неопределенности.