Modeliranje tržnega tveganja v kontekstu nelinearnih in večdimenzionalnih odvisnosti z modelom GMMN-GARCHPozne, Jaša (Avtor) Košir, Tomaž (Mentor) GARCHmetoda glavnih komponent (PCA)generativna omrežja za ujemanje momentov (GMMN)maksimalno neskladje med prvimi momenti (MMD)tržno tveganjenelinearne večdimenzionalne odvisnosti.S spremembami finančne regulative se je povečala potreba po naprednih metodah ocenjevanja tveganj. V delu je predstavljen model GMMN-GARCH, ki združuje GARCH za modeliranje volatilnosti časovnih vrst ter GMMN za zajemanje kompleksnih odvisnosti med spremenljivkami. Za zmanjšanje dimenzionalnosti podatkov in izboljšanje računske učinkovitosti je bila uporabljena metoda glavnih komponent (PCA). Model se je izkazal za robustnega in fleksibilnega, saj natančno zajema porazdelitev logaritmiranih donosov in omogoča prilagajanje trenutnim tržnim razmeram. Rezultat je učinkovit in zanesljiv pristop za ocenjevanje tveganj, primeren za uporabo v sodobnih finančnih okoljih.20252025-12-07 08:15:37Magistrsko delo/naloga176656sl