Математики ТГУ и экономисты МГУ проверят финансовые рынки на прочность
– В проекте предполагается построение и анализ математических моделей, описывающих экономические системы, которые функционируют в условиях сложной вероятностной неопределенности. Безусловно, ситуация на финансовых рынках, в которой мы сейчас оказались из-за COVID-19, обладает этой сложной вероятностной неопределенностью, – объясняет руководитель проекта Евгений Пчелинцев основную задачу.
Так, ученые планируют построить вероятностные модели трехстороннего рынка «производство-медиа-потребление». Эти модели помогут установить нетривиальные взаимосвязи между производством продукции, ее рекламным продвижением и потреблением. Правильные расчеты позволят определить, каким образом реклама влияет на объемы производства и потребления того или иного товара.
Другой аспект применения математических моделей, созданных в рамках проекта, – исследование влияния доходности государственных казначейских облигаций США на доходность взаимных фондов относительно рыночного индекса.
Для работы ученые будут использовать данные о финансовых показателях из базы Bloomberg и узкоспециализированной базы CRSP. Полученные модели будут тестироваться либо непосредственно с «потребителями», либо с компаниями-посредниками, в частности, с бизнес-центрами региона Нормандии (Neoma Business School, Ecole de Management de Normandie).
Грант реализуется коллективом ТГУ совместно с учеными МШЭ МГУ и ЦЭМИ РАН. Основой для проекта стали исследования томского профессора Сергея Пергаменщикова с профессором Юрием Кабановым, руководителем проекта с московской стороны, в том числе и недавно полученные совместные результаты в области анализа финансовых и актуарных рынков.
– Вся современная экономика существенно базируется на математических методах. Развитие экономических теорий и знаний невозможно без применения современного серьезного математического аппарата, – подчеркивает Евгений Пчелинцев.
Применение вероятностных и статистических методов в настоящее время вышло далеко за рамки экономики – они используются во всех исследованиях, где появляются непредсказуемые результаты наблюдений за какими-либо процессами: в биологии и медицине, физике и химии, социологии и психологии, лингвистике, информатике и других областях.
Источник: Новости ТГУ