Финансовые инструменты учет анализ и аудит

Автор

Тема

Дополнительные

Научная новизна диссертационной работы

работы

данные

1

2

3

4

Джерелейко

Финансовыеинст-

Санкт-Петербург,

Научнаяновизнадиссертационнойработызаключаетсявтом, что

Иван

рументытаможен-

2012 г., Санкт-Петер-

наосновеисследованиятеоретическихположенийиобобщений

Святославович

но-тарифногоре-

бургскийгосударст-

практикитаможенно-тарифногорегулированиявнешнеэкономиче-

гулированиявнеш-

венныйуниверситет

скойдеятельностиособыхэкономическихзонвРоссииразработаны

неэкономической

экономикиифинансов

методологические, правовыеиметодическиеаспектыгосрегулирова-

деятельностиосо-

ниявнешнеэкономическойдеятельности, полученныеличноавтором.

быхэкономиче-

Выявлены основные особенности организации финансовых отно-

скихзонвРоссии

шений в сфере внешнеэкономической деятельности в России на

современном этапе, что позволило сформулировать общеметодо-

логические подходы к совершенствованию финансовых инстру-

ментов и методов системы государственного регулирования

внешнеэкономической деятельности38

Донской

Финансовыеинст-

Санкт-Петербург,

Научнаяновизнарезультатовисследования, выполненногоавтором,

Михаил

рументыиинсти-

2012 г., Санкт-Петер-

состоитвразвитиииобоснованиитеоретическихположенийимето-

Михайлович

тутывреализации

бургскийгосударст-

дическихподходовксовершенствованиюинституциональнойсисте-

обороннойфунк-

венныйуниверситет

мыуправленияфинансовымииматериальнымиресурсамивоенной

циигосударства

экономикиифинансов

организациигосударства, основаннойнапринципахкомплексности,

последовательностиисогласованностипринимаемыхполитических

Продолжение табл. 1 . 3 . 1

1

2

3

4

иэкономическихрешенийпофинансированиювоенныхинститутов

ибюджетнойподдержкепредприятийоборонно-промышленного ком-

плекса, всовокупностиобеспечивающихреализациюобороннойфунк-

циигосударства39

Карслян

Современные

Москва, 2012 г.,

Наосновеанализаторговлипроизводнымифинансовымиинструмента-

Карапет

тенденциитор-

Московский

минадвухобособленныхрынках: биржевомивнебиржевом, показано,

говлипроизвод-

государственный

чтоврезультатеихконкуренциидругсдругомдостигаетсясовершенст-

нымиинструмен-

университет

вованиявсегорынкапроизводных.

таминамировом

им. М.В. Ломоносова

Установлено, чтонавнебиржевомрынкепостояннопоявляютсяитести-

финансовом

руютсяновыевидыпроизводныхинструментов, иэтотестированиепо-

рынке

зволяетпонять, какреальноработаетинструментикакможноиспользо-

ватьегодляхеджированиярисковилидляспекуляций.

Сцельюповышенияэффективностифункционированиявнебиржевого

рынкапроизводныхпредложенавторскийвариантрегулированиявне-

биржевогорынкапроизводныхинструментовввидесозданияцентраль-

ногоагентадлявнебиржевогорынкапроизводных, которыйбудетпро-

водитьсбор, анализинформацииоторгахипубликоватьвыводыэтих

исследованийсредиучастниковрынкадляпринятиярешенийобинве-

стицияхвпроизводныеинструменты. Этопозволитточнееоценитьрис-

кидляучастниковрынкаиповыситькачествоиуровеньпрозрачности

информацииовнебиржевомрынкеиегоучастниках40

1

2

3

4

Милованов

Хеджирование

Ростов-на-Дону,

Научнаяновизнадиссертационногоисследованиязаключаетсявобоснова-

Игорь

финансовыхрис-

2012 г., Ростовский

ниитеоретико-методологическихположенийпоразвитиюхеджирования

Юрьевич

ковроссийскими

государственный

финансовыхрисковнароссийскомрынкепроизводныхфинансовыхинст-

компаниямина

экономический

рументов, атакжеввыработкерекомендацийдляучастниковрынка– хед-

рынкепроизвод-

университет

жеров, организаторовторговирегулятороврынкапоразвитиюопераций

ныхфинансовых

хеджированиярисковроссийскимикомпаниями.

инструментов

Проведена типологизация стратегий хеджирования по трем признакам:

концепция хеджирования, тип финансового инструмента, вид хеджируе-

мого риска.

Разработаналгоритмдействийхеджераповыборуиреализациистратегии,

которыйвключаетследующиеэтапы: 1) определениецелейхеджирования;

2) идентификациярисков; 3) анализинфраструктурырынка; 4) оценказатрат

нахеджирование; 5) оценкаденежныхресурсов, необходимыхдляобеспече-

нияпозицийхеджера; 6) прогнозизменениярыночнойконъюнктуры; 7) раз-

работкастратегийхеджирования; 8) оценкаэффективностихеджирования,

чтопозволяетучестьфакторывлияниянавыборстратегииикомплексно

оценитьвозможностьпостроенияэффективнойстратегиихеджирования41

Павлова

Хеджирование

Йошкар-Ола,

Научнаяновизнаисследованиязаключаетсявразработкенаучнообосно-

Елена

рисковлизинго-

2012 г., Марийский

ванныхтеоретическихипрактическихрекомендацийпохеджированию

Владимировна

выхопераций

государственный

рисковвоперацияхлизингапосредствомпримененияпроизводныхфинан-

производными

технический

совыхинструментоввусловияхрыночнойэкономики.

финансовыми

университет

Разработанамодельдвухуровневойлизинговойинфраструктуры, способ-

инструментами

ствующейприменениюинструментахеджированияфинансовыхрисков

Продолжение табл. 1 . 3 . 1

1

2

3

4

лизингодателяпутемрефинансированиялизинговыхактивовсиспользова-

ниемсвоп-контрактов.

Сформированамодельпримененияинновационногофьючерсногоконтрак-

та, базовымактивомкоторогоявляютсясуммылизинговыхплатежей;

Разработанамодельопционанаинновационныйфьючерсныйконтракт,

позволяющаяхеджироватьфинансовыерискилизингодателя42

Кратович

Нейросетевые

Тверь, 2011 г.,

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработ-

Павел

моделидля

Тверской

ке и развитии целостного теоретического, методологического и инстру-

Валерьевич

управленияинве-

государственный

ментального обеспечения на основе нейронных сетей для математического

стициямивфи-

университет

моделирования, анализа и прогнозирования временных рядов. Теоретиче-

нансовыеинст-

ская значимость исследования отражена в следующих положениях.

рументыфондо-

На основе теории и методологии нейронных сетей построены однослой-

вогорынка

ные и многослойные модели для анализа и прогнозирования временных

рядов котировок акций.

Выработаныиопробованырекомендациипооптимизациипроцессаобучения

нейронныхсетейпоалгоритмуобратногораспространенияошибки, позво-

ляющиеулучшитьрезультатыпрогнозированиядинамикивременныхрядов,

включаяуравнениядлявычисленияадаптивногошагаобученияимодифика-

циюцелевогофункционалавалгоритмеобратногораспространения.

Спомощьюаппаратаоднослойныхнейронныхсетейпроведенопостроение

адаптивныхкомбинациймоделейпрогнозирования.