Диссертация (1137458), страница 18
Текст из файла (страница 18)
– 2011. – Т. 58, № 2. – С. 35-53.4. Беленький А.С. Минимаксные задачи планирования с линейными ограничениями и методы их решения // Автоматика и Телемеханика. – 1981. – Т.42, выпуск 10. – С.1409-1419.5. Берзон Н.И., Буянова Е.А., Кожевников М.А., Чаленко А.В.Фондовый рынок. – М.: Вита-пресс, 1998.6. Гасанов И.И., Ерешко Ф.И. Построение множества Парето в модели хеджирования актива опционами // Экономика и математические методы. – 2007– Т. 43, вып.
1. – С. 68-75.7. Ерешко Ф.И. Принятие решений о диверсификации систем. Динамика неоднородных систем / Под ред. Ю.С. Попкова. – М.:ЛЕНАНД, 2010. – 324 с. С. 107-114.8. Завриев С.К., Калихман А.И. Долгосрочное страхование жизнии пенсионное страхование в высокорисковой экономическойсреде. – М.: ЦСО, 1999.9. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика.
– М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.10.Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА,2010.14611.Моисеев С.Р. Макроэкономические модели валютного курса //Финансы и кредит. –2003. – Т. 3. – С. 44-54.12.Моисеев С.Р. Политика валютных интервенций центральныхбанков: сущность, теневые механизмы и эффективность операций банка России // Финансы и кредит. –2002. –Т. 11. – С.46-53.13.Моисеев С.Р. Ожидания на валютном рынке: теоретическийэкскурс и результаты прикладных исследований // Финансы икредит. –2001. – Т.18.
– С.31-35.14.Науменко В. В., Смирнов С. Н., Костов Т. В. Измерение риска иуправление портфелем в условиях низкой ликвидности //Управление риском. – 2009. – № 3. – С. 66-71.15.Обросова Н.К., Шананин А.А. Исследование альтернативныхвариантов развития экономики и энергетики России с помощьюматематической модели // Математическое моделирование. –2004. – Т. 16, № 2 – С.
3–22.16.Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики. — М.: Энергоатомиздат, 1996.17.Петров А. А., Поспелов И. Г., Шананин А. А. От Госплана к неэффективному рынку: математический анализ российских экономических структур. — Lewiston, NY: The Edwin Mellon Press,1999.18.Поспелов И. Г.
Моделирование экономических структур. — М.:ФАЗИС, ВЦ РАН, 2004.19.Теплова Т.В. Инвестиции: теория и практика. – М.: Издательство Юрайт, 2014.20.Чалдаева Л.А. Биржевое дело. – М.: Издательство Юрайт, 2014.21.Чиркова Е. В. Анатомия финансового пузыря. – М.: ООО«Кейс», 2010.14722.Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики :в 2 т. / Том 1. Факты. Модели, Том 2. Теория.– М.: Фазис, 1998.23.Смирнов А.
Д. Макрофинансы II: модель пузырей и кризисов //Экономический журнал Высшей школы экономики. – 2010. – Т.141, № 4. – С. 401-439.24.Энциклопедия финансового риск-менеджмента / А.А. Лобанов[и др.]; под ред. А.А.Лобанова и А.В.Чугунова. – М.: Изд-воАльпина Паблишер, 2009.25.Aït-Sahalia Y., Cacho-Diaz J., Laeven R.J.A. Modeling FinancialContagion Using Mutually Exciting Jump Processes.
– 2010. –NBER Working Paper. URL: http://www.nber.org/papers/w15850.26.Allen F., Morris S., Postlewaite. Finite bubbles with short constraintsand asymmetric information // Journal of Economic Theory. – 1993.– Vol. 61, no. 2. – P. 206-229.27.Bacry E., Delattre S., Hoffmann M., Muzy J. F. Modeling microstructure noise with mutually exciting point processes // QuantitativeFinance. – 2013.
– Vol.13, no.1. – P. 65-77.28.Barber B., Odean T. Trading is hazardous to your wealth: The common stock investment performance of individual investors // Journalof Finance. – 2000. – Vol. 55, No. 2. – P.773–806.29.Barber B.M., Odean T. All that glitters: The effect of attention andnews on the buying behavior of individual and institutional investors// Review of Financial Studies. –2008. – Volume 21, Issue 2. – P.785-818.30.Barberis N., Thaler R. A survey of behavioral finance.
– 2002. –NBER Working Paper Series. URL:http://www.nber.org/papers/w9222.31.Bhardwaj G., Swanson N.R. An empirical investigation of the usefulness of ARFIMA models for predicting macroeconomic and fi148nancial time series // Journal of Econometrics. –2006. – Vol. 131. –P. 539–578.32.Blanchard O.J., Watson M.W. Bubbles, Rational Expectations andFinancial Markets. – 1982.
– NBER Working Paper. URL:http://www.nber.org/papers/w0945.33.Blume M.E. Betas and Their Regression Tendencies // The Journalof Finance. – 1975. – Vol. 30, No. 3.– P. 785-795.34.Bollerslev T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastisity // Journal of Econometrics. – 1986. – Vol. 31. – P. 307–327.35.Box G. E. P., Jenkins G. M. Time Series Analysis, Forecasting andControl.
– Holden-Day, 1976.36.Brigo D., Pallavicini A., Torresetti R. Credit models and the crisis:default cluster dynamics and the generalized Poisson loss model //The Journal of Credit Risk. – 2010. – Vol. 6, no. 4. – P. 39–81.37.Chaderina M. Essays in Finance: Pre-borrowing: Co-existence ofCash and Debt; Predators, Prey and Volatility on Wall Street. –2013. –Ph.D. thesis, Carnegie MellonUniversity. URL:http://gradworks.umi.com/35/73/3573571.html38.Chaudhuri R., Ivković Z., Pollet J., Trzcinka C.
What a Difference aPh.D. Makes: More than Three Little Letters. – 2013. – URL:http://ssrn.com/abstract=234493839.Chen L. Stochastic Mean and Stochastic Volatility — A ThreeFactor Model of the Term Structure of Interest Rates and Its Application to the Pricing of Interest Rate Derivatives // Financial Markets, Institutions, and Instruments. –1996. – Vol. 5.
– P. 1–88.40.Chiu M. Asset-Liability Management under the Safety-First Principle // Journal of Optimization Theory and Applications. – 2009. –Vol. 143, no. 3. – P. 455-478.14941.Cox J.C., Ingersoll J.E., Ross S.A. The relation between forwardprices and futures prices // Journal of Financial Economics. –1981. –Vol. 9, no.4. – P. 321-346.42.De Bondt W., Thaler R. Does the stock market overreact? // TheJournal of Finance. –1985.
– Vol.XL, No.3. – P. 793-805.43.De Bondt W.F.M., Thaler R.H. Financial Decision-Making in Markets and Firms: a Behavioral Perspective. – 1994. – NBER Workingpaper. URL: http://www.nber.org/papers/w4777.44.De Bondt W., Mayoral R.M., Vallelado E. Behavioral decisionmaking in finance: An Overview and Assessment of Selected Research // Revista Espanola de Financiacion y Contabilidad. –2013. –Vol. XLII, no. 157.
– P.99-118.45.Devenow A, Welch I. Rational herding in financial economics // European Economic Review. –1996. –Vol. 40 no.3-5. – P.603-615.46.Embrechts P., Liniger T., Lin L. Multivariate Hawkes Processes: anApplication to Financial Data // Journal of Applied Probability. –2011.
– Vol. 48A. – P.367-378.47.Engle R.F. Autoregressive Conditional Heteroskedastisity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation // Econometrica. – 1982. –Vol. 50. – P. 987–1007.48.Enke D., Thawornwong S. The use of data mining and neural networks for forecasting stock market returns // Expert Systems withApplications. –2005. – Vol. 29. – P. 927–940.49.Fenzl T., Perlzmann L. Psychological and Social Forces behind Aggregate Financial Market Behavior // The Journal of Behavioral Finance. – 2012. – Vol. 13.
– P.56-65.50.Geman H. Pure jump Levy processes for asset price modelling //Journal of Banking & Finance. – 2002. – Vol. 26. – P. 1297–1316.15051.Giesecke K. A Simple Exponential Model for Dependent Defaults //Journal of Fixed Income.
– 2003. – Vol. 13, no.3. – P. 74-83.52.Gracia E. Predator-Prey: An Efficient-Markets Model of Stock Market Bubbles and the Business Cycle. – 2004. – URL:http://ssrn.com/abstract=54974153.Hansen E.R. A Table of Series and Products. – Prentice-Hall, 1975.54.Harras G., Sornette D. How to grow a bubble: A model of myopicadapting agents // Journal of Economic Behavior & Organization. –2011.
– Vol. 80, no.1. – P. 137-152.55.Hauptmann J., Hoppenkamps, A., Min A., Ramsauer F., Zagst, R.Forecasting market turbulence using regime-switching models // Financial Markets and Portfolio Management. – 2014. – Vol. 28, no. 2.– P. 139-164.56.Hawkes A. G. Spectra of Some Self-Exciting and Mutually ExcitingPoint Processes // Biometrika. –1971. – Vol. 58, no. 1 . – P. 83-90.57.Hjalmarsson E. Predicting Global Stock Returns // Journal of Financial and Quantitative Analysis. – 2010.
– Vol. 45, no. 1. – P. 49–80.58.Homm U., Breitung J. Testing for Speculative Bubbles in StockMarkets: A Comparison of Alternative Methods // Journal of Financial Econometrics. – 2012. – Vol. 10, no. 1. –P. 198–231.59.Ihler A., Hutchins J., Smyth P. Adaptive Event Detection with TimeVarying Poisson Processes / in 'Proceedings of the 12th ACMSIGKDD international conference on Knowledge discovery and datamining'. – 2006.
–ACM, New York, NY, USA, P. 207-216.60.Jarrett J. Daily variation and predicting stock market returns for thefrankfurter börse (stock market) // Journal of Business Economics &Management. –2008. – Vol. 9, no. 3. – P. 189-198.15161.Jarrow R., Turnbull S. Pricing Derivatives on Financial SecuritiesSubject to Credit Risk // Journal of Finance. –1995. – Vol. L, No. 1.– P.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
