FEATURES OF USING THE METHOD OF NEURAL NEYWORK FORECAST-ING TO ASSESS THE RISK OF EQUITY SECURITIES

Natalia Gorbunova

Аннотация


The main problem of the financial analyst is to determine the relevant characteristics and obtaining the necessary information about the investment attractiveness of equity securities. Investors profitability directly depends on the efficiency of use of existing methods of assessing risk and return equity securities. The method of neural network forecasting allows improving the quality of analytical information, circulating in trading system of the securities market. Market participants’ equity securities will have the opportunity to explore different criteria for investment risk, especially under conditions of sharp price movements and data inconsistencies.

Keywords:

investment, risk, technical analysis methods, neural network forecasting, stock market indicators.


Полный текст:

PDF

Литература


Касьяненко Т.Г. Анализ и оценка рисков в бизнесе / Т.Г. Касьяненко, Г.А. Маховикова. – М.: Издательство Юрайт, 2016. 381с.

Гинзбург А.И. Экономический анализ: предмет и методы. Моделирование ситуаций. Оценка управленческих решений. СПб.: Питер, 2010. 480 с.

Вавилов С.А. Финансовая математика. Стохастический анализ / С. А. Вавилов, К.Ю. Ермоленко. М.: Издательство Юрайт, 2016. 244 с.

Хаетфельдер М. Фундаментальный и технический анализ рынка ценных бумаг / М. Хаетфельдер, Е. С. Лозовская, Е. Хануш. СПб.: «Питер», 2004. 352 с.

Buffett, W.E., The Essays of Warren Buffett: Lessons for Corporate America [Text] / W.E. Buffett, L.A. Cunningham. Third Edition. Durham, United King-dom, Carolina Academic Press, 2013. 320 pp.

Gorbunova, N. (2014) “Return and Risk – Basic Indicators of the Quality of Equity securities for investors”, Young Scientist USA, Social science, USA, Lulu, pp. 22-26.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2016 Natalia Gorbunova

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.

Все статьи проходят обязательное рецензирование.
Каждому сборнику присваивается ISBN и DOI в системе Crossref.

Публикация в сборнике материалов международной научно-практической конференции и научных трудов признается в качестве печатной работы при защите диссертационных работ и получении ученого звания.

Все интересующие Вас вопросы можно прислать научному руководителю проекта канд. экон. наук, доц. Мурзиной Елене Александровне
тел. +7 987 70 988 34

elena.murzina@gmail.com

адрес для направления рукописей

centre.pnic@gmail.com