Студент магистерской программы «Финансы» Юрий Бурчанов изучает моделирование кредитного риска на современных финансовых рынках. Он представил свое исследование на международной конференции Королевского статистического общества.
Международная конференция Королевского статистического общества — один из главных научных форумов в области анализа данных. Мероприятие проходило на базе Эдинбургского университета. Программа включала выступления спикеров, тематические сессии и практические семинары. Участниками стали более 700 статистиков и специалистов из 30 стран, в том числе студент первого курса магистерской программы «Финансы» Юрий Бурчанов.
Молодой исследователь начал интересоваться сферой финансов и анализом рынка ценных бумаг на втором курсе бакалавриата Питерской Вышки по программе «Экономика». Научный руководитель — доцент департамента финансов Кирилл Романюк — высоко оценил выпускную квалификационную работу студента и предложил поучаствовать в конкурсе тревел-грантов весной 2025 года. Юрий Бурчанов впервые поехал в зарубежный университет в качестве докладчика.
«На третьем курсе я учился по программе академической мобильности в Католическом университете Святого Сердца в Милане. Возможно, этот опыт сыграл свою роль при конкурсном отборе», — рассказал Юрий Бурчанов.
Магистрант представил доклад, основанный на дипломной работе: прогнозирование кредитного риска компаний с учетом изменяющейся во времени волатильности. Главная цель исследования — понять, какие инструменты анализа работают лучше в стабильные периоды, а какие — во времена экономических потрясений. Юрий проанализировал показатели котировок спрэдов кредитно-дефолтных свопов (CDS) европейских компаний с 2010 по 2022 год, их рыночные капитализации, а также курсы валют, цены на полезные ископаемые, ставки межбанковского кредитования и другие факторы.
Юрий Бурчанов, студент 1-го курса магистерской программы «Финансы»
Я использовал в качестве методологии расширенные GARCH-модели (инструменты финансовой эконометрики), которые на основе прошлых резких ценовых движений предсказывают будущую волатильность. Это позволяет быстро выделять периоды спокойствия и турбулентности на рынке, точнее прогнозировать доходность, оценивать риски и получать надежные статистические выводы по финансовым данным
Юрий Бурчанов установил: в периоды экономической нестабильности лучше работают специальные методы предсказания. Его подходы оказались точнее наилучшего теоретического прогноза на 4 % в день. Это открытие поможет банкам и инвесторам лучше оценивать, насколько рискованно давать деньги в долг той или иной компании. «С практической точки зрения мое исследование будет полезно в первую очередь для финансовых учреждений, корпоративных трейдеров, менеджеров и операционных аналитиков. А также для государственных ведомств, которые смогут эффективнее применять фискальные и монетарные меры и прогнозировать кризисы», — добавил Юрий Бурчанов.
На магистерской программе «Финансы» студент начал работать над сравнением текущих результатов анализа с показателями более сложных и современных моделей. В дальнейшем он планирует создать программный код для семи базовых алгоритмов поиска резких изменений в динамике данных (структурных разрывов) финансовых временных рядов для более качественного агрегирования результатов будущих расчетов.