Управление процентным риском портфеля ГКО-ОФЗ в посткризисный период
[58] Положение Банка России от 23 марта 1999 г. №69-П «О порядке периодической продажи Банком России иностранной валюты банкам, уполномоченным на открытие и ведение специальных счетов типа «С», действующим от своего имени по поручению и за счет инвесторов-нерезидентов»
[59] Годовой отчет Банка России за 1999 г. – с.76.
[60] там же – с.33.
[61] Индикатор портфеля – средняя доходность сектора облигаций, взвешенная по их срокам до погашения и объему в обращении. Данный показатель рассчитывается Банком России.
[62] см. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М: ИНФРА–М, 1997. – с.304.
[63] Указание Банка России от 9 июня 1999 г. №573-У «Об изменении нормативов обязательных резервов кредитных организаций и Сберегательного банка Российской Федерации и проведении внеочередного регулирования обязательных резервов»
[64] Указание Банка России от 17 декабря 1999 г. №699-У
[65] Структуры портфелей, иммунизирующих процентный риск по состоянию на 27.12.2000, приведены в приложении.
[66] См. www.cbr.ru
[67] номинал облигации считается равным единице
[68] Wann P. Inside the US Treasury market. – N.Y.: Woodhead-Faulkner, 1989. – p.140.
[69] структуры портфелей, иммунизирующих процентный риск по состоянию на 27.12.2000, приведены в приложении
[70] Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: Прогноз и управление. – М: Мир, 1974. – 408 с.
[71] Campbell P., Shiller R. A simple account of the behaviour of long-term interest rates. – American Economic Review, 1984, Vol.74, No.1. – p.44-48.
[72] Fama E., Bliss R. The information in long-maturity forward rates. – American Economic Review, 1987, Vol.77, No.4. – p.680-692.
[73] Gultekin N., Rogalsky R. Government bond returns, measurement of interest rate risk, and the arbitrage pricing theory. – Journal of Finance, 1985, Vol.40, No.1. – p.43-61.
[74] Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М: ЮНИТИ, 1998. – с.866.
[75] см. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. – М.: Финансы и статистика, 1998. – с.224.
[76] Bierwag G., Kaufman G., Toevs A. Single factor duration models in a discrete general equilibrium framework. – Journal of Finance, 1982, Vol.37, No.2. – p.325-38.
[77] Dattatreya R., Fabozzi F. Active total return management of fixed-income portfolios. – Chicago: Irwin, 1995. – p.105.
[78] в расчетах использовались данные только о тех выпусках государственных облигаций, по которым 28.03.2001 в Торговой системе ММВБ была заключена хотя бы одна сделка
[79] Honey W. A risk controlled approach to managing corporate cash pools. // Controlling interest rate risk: new techniques and applications for money management. – N.Y.: Wiley, 1986. – p.351-383.
[80] Hecht-Nielsen R. Neurocomputing. – San-Diego, Addison-Wesley, 1991. – p.136.
[81] Werbos P. Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences. – Harvard University, Masters thesis, 1974.
[82] Rumelhart D., Hinton G., Williams R. Learning internal representation by error propagation. – Parallel distributed processing, 1986, Vol.1. – p.318-362.
[83] Бэстенс Д.-Э., ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. - М.: ТВП, 1997. – 235 с.
Azoff E.M. Neural network time series forecasting of financial markets. – Chichester: Wiley, 1994. – 196 p.
Gately E. Neural networks for financial forecasting. – N.Y.: Wiley, 1996. – 169 p.
Intelligent systems for finance and business. // eds. Goonatilake, Treleaven. – Chichester: Wiley, 1995. – 335 p.
Neural networks in the capital markets. // ed. Refenes A.-P. – Chichester: Wiley, 1995. – 379 p.
Trading on the edge: neural, genetic and fuzzy systems for chaotic financial markets. // ed. Deboeck G. – N.Y.: Wiley, 1994. – 377 p.
[84] Cheng W., Wagner L., Lin Ch. Forecasting the 30-year U.S. Treasury bond with a system of neural networks. – NeuroVest Journal, 1996, Vol.4, No.1. – p.10-15.
