Совместный семинар Кафедры теории вероятностей и Фонда
Научно-образовательный семинар проводится совместно Кафедрой теории вероятностей МГУ им. М.В. Ломоносова и Фондом "Институт "Вега" на регулярной основе по средам.
Докладчики семинара знакомят слушателей с новейшими достижениями в области финансовой и актуарной математики.
Семинар в первую очередь направлен на студентов старших курсов и аспирантов. Однако участие могут принять все желающие, пройдя предварительную регистрацию.
Руководителями семинара являются Академик РАН Ширяев Альберт Николаевич, Генеральный директор Фонда Климов Кирилл Юрьевич и старший научный сотрудник МИАН им. В.А. Стеклова Житлухин Михаил Валентинович.
Зарегистрироваться на семинар
Преподаватели
.jpg)
В расписании возможны изменения
Язык: русский, английский
Формат: онлайн
РАСПИСАНИЕ НА ОСЕННИЙ СЕМЕСТР'23
29 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Михаил Александрович УРУСОВ ,
Профессор, Дуйсбург-Эссен, Германия
On certain stochastic control problems arising in optimal trade execution
We start with certain stochastic control problems where the control process acts as integrator both in the state dynamics and in the target functional. Problems of such type arise in the stream of literature on optimal trade execution pioneered by Obizhaeva and Wang (models with finite resilience).
We discuss how to extend the class of controls, first, from finite-variation processes to semimartingales and, second, beyond semimartingales. The need for such extensions arises when we introduce stochastically evolving liquidity parameters into the optimal trade execution problem.
The exposition covers some ideas from [1] and proceeds with [2].
This is a joint work with Julia Ackermann and Thomas Kruse.
References:
[1] Julia Ackermann, Thomas Kruse and Mikhail Urusov. Càdlàg semimartingale strategies for optimal trade execution in stochastic order book models. Finance and Stochastcis 25, 757-810, 2021. arXiv: https://arxiv.org/abs/2006.05863
[2] Julia Ackermann, Thomas Kruse and Mikhail Urusov. Reducing Obizhaeva-Wang type trade execution problems to LQ stochastic control problems. Accepted in Finance and Stochastics, 2023. arXiv: https://arxiv.org/abs/2206.03772
22 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Марина Дмитриевна МИКИТЧУК ,
Аспирант Московской школы экономики, МГУ; стипендиат Фонда "Институт «Вега»"
Помощь развивающимся регионам: эффективность благоориентированного мотива и факторы его формирования
Официальная помощь в целях развития является одним из центральных механизмов преодоления межстранового неравенства. Её объемы постоянно увеличиваются и на сегодняшний день превосходят отметку в 180 млрд долларов. Задача эффективного распределения помощи остается актуальной и не имеет тривиального решения. В докладе будет представлен эконометрический анализ эффективности трансфертов с учетом мотивации доноров. Кроме того, к обсуждению предлагаются выводы об условиях формирования бескорыстной помощи.
15 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Деан ФАНТАЦЦИНИ ,
Доктор экономических наук, профессор кафедры эконометрики и математических методов экономики МШЭ МГУ им. М.В. Ломоносова
Detecting Pump-and-Dumps with Crypto-Assets: Dealing with Imbalanced Datasets and Insiders’ Anticipated Purchases
Detecting pump-and-dump schemes involving cryptoassets with high-frequency data is challenging due to imbalanced datasets and the early occurrence of unusual trading volumes. To address these issues, we propose constructing synthetic balanced datasets using resampling methods and flagging a pump-and-dump from the moment of public announcement up to 60 min beforehand. We validated our proposals using data from Pumpolymp and the CryptoCurrency eXchange Trading Library to identify 351 pump signals relative to the Binance crypto exchange in 2021 and 2022. We found that the most effective approach was using the original imbalanced dataset with pump-and-dumps flagged 60 min in advance, together with a random forest model with data segmented into 30-s chunks and regressors computed with a moving window of 1 h. Our analysis revealed that a better balance between sensitivity and specificity could be achieved by simply selecting an appropriate probability threshold, such as setting the threshold close to the observed prevalence in the original dataset. Resampling methods were useful in some cases, but threshold-independent measures were not affected. Moreover, detecting pump-and-dumps in real-time involves high-dimensional data, and the use of resampling methods to build synthetic datasets can be time-consuming, making them less practical.
8 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Владимир Александрович КУЦЕНКО ,
аспирант кафедры теории вероятностей, МГУ им. М.В. Ломоносова
Численное моделирование ветвящихся блужданий в случайной среде
В докладе рассматривается ветвящееся случайное блуждание (ВСБ) по многомерной целочисленной решетке с непрерывным временем в случайной среде. С помощью ВСБ описываются системы частиц, которые перемещаются по решетке, делятся и исчезают независимо друг от друга. В рассматриваемой модели процесс начинается с одной частицы в произвольной точке решетки. Законы размножения и гибели частиц реализуются случайным образом до начала процесса. В докладе будут представлены основные теоретические результаты, полученные для некоторых моделей ВСБ в случайной среде. Однако основное внимание будет уделено описанию численных методов, которые были использованы для исследования теоретически предсказанных эффектов на конечных временах, например, эффекта «перемежаемости».
1 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Екатерина Сергеевна ПАЛАМАРЧУК ,
к.ф.-м.н., ЦЭМИ РАН, НИУ ВШЭ, МИАН РАН
Исследование линейных стохастических систем управления при неэргодических критериях оптимальности
В докладе рассматриваются линейные стохастические системы в предположении о зависимости из коэффициентов от времени. Такие системы соответствуют моделям процессов из различных областей приложений, включая финансово-экономические. Анализ и оценка долгосрочных рисков проводится на основе введения интегральных квадратичных целевых функционалов и решения задач оптимального управления на бесконечном интервале времени. В качестве примеров исследуются конкретные классы систем управления: системы с переменной матрицей диффузии, различными типами дисконтирования в целевом функционале, а также стохастической временной шкалой.
25 октября, 18:30-20:00 (МСК)
Платон Валерьевич ПРОМЫСЛОВ ,
Аспирант кафедры теории вероятностей, МГУ; стипендиат Фонда "Институт «Вега»"
Вероятности разорения для модели Спарре Андерсена с инвестициями: случай аннуитетных платежей
В недавних исследованиях модель страховой компании Спарре Андерсена была обогащена предположением, что резерв капитала страховой компании полностью инвестирован в рисковый актив. В данной модели для случая страхования, не связанного со страхованием жизни, при довольно умеренных гипотезах асимптотическое поведение по существу такое же, как и для обобщений модели Крамера–Лундберга. В докладе будет рассмотрена модель Спарре Андерсона в случае, когда цена рискового актива задается геометрическим процессом Леви, а скачки бизнес-процесса положительны.
18 октября, 18:30-20:00 (МСК)
Олег Евгеньевич КУДРЯВЦЕВ ,
д.ф.м.н., доцент
Современные задачи вычислительной финансовой математики
В докладе будет рассмотрена ключевая задача вычислительной финансовой математики — вычисление цен опционов. В качестве моделей базовых активов будут рассмотрены процессы Леви, которые позволяют моделировать скачки в ценах. К настоящему моменту времени существует несколько больших групп относительно универсальных численных методов для определения цен опционов в экспоненциальных моделях Леви. В докладе будут обзорно рассмотрены основные группы численных методов, к которым относятся: методы Монте-Карло, численные методы для вычисления математического ожидания, численные методы решения интегро-дифференциальных уравнений с частными производными. В качестве нового перспективного направления будут отмечены гибридные методы, сочетающие «традиционные» численные методы с алгоритмами машинного обучения.
Посмотреть состоявшиеся ранее встречи можно в плейлисте канала Фонда.
Язык: русский, английский
Формат: онлайн
РАСПИСАНИЕ НА ОСЕННИЙ СЕМЕСТР'23
29 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Михаил Александрович УРУСОВ ,
Профессор, Дуйсбург-Эссен, Германия
On certain stochastic control problems arising in optimal trade execution
We start with certain stochastic control problems where the control process acts as integrator both in the state dynamics and in the target functional. Problems of such type arise in the stream of literature on optimal trade execution pioneered by Obizhaeva and Wang (models with finite resilience).
We discuss how to extend the class of controls, first, from finite-variation processes to semimartingales and, second, beyond semimartingales. The need for such extensions arises when we introduce stochastically evolving liquidity parameters into the optimal trade execution problem.
The exposition covers some ideas from [1] and proceeds with [2].
This is a joint work with Julia Ackermann and Thomas Kruse.
References:
[1] Julia Ackermann, Thomas Kruse and Mikhail Urusov. Càdlàg semimartingale strategies for optimal trade execution in stochastic order book models. Finance and Stochastcis 25, 757-810, 2021. arXiv: https://arxiv.org/abs/2006.05863
[2] Julia Ackermann, Thomas Kruse and Mikhail Urusov. Reducing Obizhaeva-Wang type trade execution problems to LQ stochastic control problems. Accepted in Finance and Stochastics, 2023. arXiv: https://arxiv.org/abs/2206.03772
22 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Марина Дмитриевна МИКИТЧУК ,
Аспирант Московской школы экономики, МГУ; стипендиат Фонда "Институт «Вега»"
Помощь развивающимся регионам: эффективность благоориентированного мотива и факторы его формирования
Официальная помощь в целях развития является одним из центральных механизмов преодоления межстранового неравенства. Её объемы постоянно увеличиваются и на сегодняшний день превосходят отметку в 180 млрд долларов. Задача эффективного распределения помощи остается актуальной и не имеет тривиального решения. В докладе будет представлен эконометрический анализ эффективности трансфертов с учетом мотивации доноров. Кроме того, к обсуждению предлагаются выводы об условиях формирования бескорыстной помощи.
15 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Деан ФАНТАЦЦИНИ ,
Доктор экономических наук, профессор кафедры эконометрики и математических методов экономики МШЭ МГУ им. М.В. Ломоносова
Detecting Pump-and-Dumps with Crypto-Assets: Dealing with Imbalanced Datasets and Insiders’ Anticipated Purchases
Detecting pump-and-dump schemes involving cryptoassets with high-frequency data is challenging due to imbalanced datasets and the early occurrence of unusual trading volumes. To address these issues, we propose constructing synthetic balanced datasets using resampling methods and flagging a pump-and-dump from the moment of public announcement up to 60 min beforehand. We validated our proposals using data from Pumpolymp and the CryptoCurrency eXchange Trading Library to identify 351 pump signals relative to the Binance crypto exchange in 2021 and 2022. We found that the most effective approach was using the original imbalanced dataset with pump-and-dumps flagged 60 min in advance, together with a random forest model with data segmented into 30-s chunks and regressors computed with a moving window of 1 h. Our analysis revealed that a better balance between sensitivity and specificity could be achieved by simply selecting an appropriate probability threshold, such as setting the threshold close to the observed prevalence in the original dataset. Resampling methods were useful in some cases, but threshold-independent measures were not affected. Moreover, detecting pump-and-dumps in real-time involves high-dimensional data, and the use of resampling methods to build synthetic datasets can be time-consuming, making them less practical.
8 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Владимир Александрович КУЦЕНКО ,
аспирант кафедры теории вероятностей, МГУ им. М.В. Ломоносова
Численное моделирование ветвящихся блужданий в случайной среде
В докладе рассматривается ветвящееся случайное блуждание (ВСБ) по многомерной целочисленной решетке с непрерывным временем в случайной среде. С помощью ВСБ описываются системы частиц, которые перемещаются по решетке, делятся и исчезают независимо друг от друга. В рассматриваемой модели процесс начинается с одной частицы в произвольной точке решетки. Законы размножения и гибели частиц реализуются случайным образом до начала процесса. В докладе будут представлены основные теоретические результаты, полученные для некоторых моделей ВСБ в случайной среде. Однако основное внимание будет уделено описанию численных методов, которые были использованы для исследования теоретически предсказанных эффектов на конечных временах, например, эффекта «перемежаемости».
1 ноября, 18:30-20:00 (МСК)
Екатерина Сергеевна ПАЛАМАРЧУК ,
к.ф.-м.н., ЦЭМИ РАН, НИУ ВШЭ, МИАН РАН
Исследование линейных стохастических систем управления при неэргодических критериях оптимальности
В докладе рассматриваются линейные стохастические системы в предположении о зависимости из коэффициентов от времени. Такие системы соответствуют моделям процессов из различных областей приложений, включая финансово-экономические. Анализ и оценка долгосрочных рисков проводится на основе введения интегральных квадратичных целевых функционалов и решения задач оптимального управления на бесконечном интервале времени. В качестве примеров исследуются конкретные классы систем управления: системы с переменной матрицей диффузии, различными типами дисконтирования в целевом функционале, а также стохастической временной шкалой.
25 октября, 18:30-20:00 (МСК)
Платон Валерьевич ПРОМЫСЛОВ ,
Аспирант кафедры теории вероятностей, МГУ; стипендиат Фонда "Институт «Вега»"
Вероятности разорения для модели Спарре Андерсена с инвестициями: случай аннуитетных платежей
В недавних исследованиях модель страховой компании Спарре Андерсена была обогащена предположением, что резерв капитала страховой компании полностью инвестирован в рисковый актив. В данной модели для случая страхования, не связанного со страхованием жизни, при довольно умеренных гипотезах асимптотическое поведение по существу такое же, как и для обобщений модели Крамера–Лундберга. В докладе будет рассмотрена модель Спарре Андерсона в случае, когда цена рискового актива задается геометрическим процессом Леви, а скачки бизнес-процесса положительны.
18 октября, 18:30-20:00 (МСК)
Олег Евгеньевич КУДРЯВЦЕВ ,
д.ф.м.н., доцент
Современные задачи вычислительной финансовой математики
В докладе будет рассмотрена ключевая задача вычислительной финансовой математики — вычисление цен опционов. В качестве моделей базовых активов будут рассмотрены процессы Леви, которые позволяют моделировать скачки в ценах. К настоящему моменту времени существует несколько больших групп относительно универсальных численных методов для определения цен опционов в экспоненциальных моделях Леви. В докладе будут обзорно рассмотрены основные группы численных методов, к которым относятся: методы Монте-Карло, численные методы для вычисления математического ожидания, численные методы решения интегро-дифференциальных уравнений с частными производными. В качестве нового перспективного направления будут отмечены гибридные методы, сочетающие «традиционные» численные методы с алгоритмами машинного обучения.
Посмотреть состоявшиеся ранее встречи можно в плейлисте канала Фонда.