Модели волатильности, основанные на нечётких системах, с применением к российскому фондовому рынку

Моделирование и прогнозирование волатильности – актуальная как в научных кругах, так и в практической сфере задача. В работе развивается подход, основанный на совокупности модели GARCH и нечёткой логики. Используемая схема нечёткого вывода Такаги – Сугено производит так называемую фаззификацию оригинальной модели авторегрессии – условной гетероскедастичности, тем самым позволяя использовать несколько разных локальных моделей GARCH в разных областях входных данных и осуществлять мягкое переключение между ними. Этот подход способствует учёту таких феноменов, как кластеризация и асимметричность волатильности – свойств, демонстрируемые финансовыми рынками в реальности. Предложенный алгоритм применяется к историческим значениям индекса РТС и сравнивается с классической моделью GARCH. Проведённое исследование показывает, что в ряде случаев нечёткие модели обладают преимуществами по отношению к традиционной, а именно более высокой точностью прогнозов. Таким образом, при моделировании волатильности инструментов российского финансового рынка среди прочих целесообразно рассматривать предложенный метод, поскольку он демонстрирует качества, превосходящие конвенциональные методы.