Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
ОСНОВАН В 1909 ГОДУ

Выборы президента России /vybory-prezidenta-rossii
Изображение Приоритет 2030 /prioritet-2030
Изображения За Россию /za-rossiyu
наверх
struktura no photo
Институт рисков
Организация и проведение научных исследований в области управления рисками

Визитка

Директор Балаш Владимир Алексеевич
Директор
Балаш
Владимир
Алексеевич
Важные контакты

Оставить заявку

Просим вас оставить заявку по форме, и наши специалисты свяжутся с вами в ближайшее время

Направления деятельности

Организация и проведение научных исследований в области управления рисками; оказание консультационных услуг организациям и предприятиям в сфере управления рисками; проведение научных исследований по заказу организаций и предприятий региона по анализу, оценке, моделированию и управлению рисками; решение задач статистического анализа и обработки данных, исследования случайных процессов и закономерностей в экономике, социологии, медицине, на производстве (учебных, консультативных, исследовательских), как связанных с управлением риска, так и носящих более общий характер.

 

 

Руководство и сотрудники

История

Институт рисков начал свою деятельность в 2009 году.

В настоящее время на базе института ведутся исследования двух научных групп по грантам Российского научного фонда:

23-21-00148    Разработка механизмов роста и сокращения сложных сетей и моделирование их динамического поведения.

23-21-00305    Методы декомпозиции спилловер-эффектов для дополненных векторных авторегрессионных моделей.

Саратовский университет – это крупное экспертное сообщество. Любовь к науке и обучению, пытливый ум, стремление к диалогу, системность и трудолюбие – то, что выделяет университетских людей

Наука

Основные научные направления

Научная работа Института рисков связана с исследованиями в области:

  • анализа рисков,
  • моделей оптимизации,
  • разработки методов решения задач в условиях неопределенности,
  • моделирования временных рядов,
  • стохастической волатильности,
  • стохастического моделирования активов и обязательств,
  • управления, анализа данных, и т.д.

Кроме того, Институт рисков оказывает консультативную помощь по проблемам управления рисками для финансовых структур и предприятий, используя потенциал Кафедры теории функций и стохастического анализа, дифференциальных уравнений и математической экономики и лаборатории «Информационные системы в экономике».

Публикации

V Balash, A Faizliev Volatility spillovers across Russian oil and gas sector. Evidence of the impact of global markets and extraordinary events, 2024, Energy Economics 129, 107202 https://doi.org/10.1016/j.eneco.2023.107202

Sidorov, S., Mironov, S., Emelianov, T.D. (2024). A Network Evolution Model with Addition and Deletion of Nodes. In: Balandin, D., Barkalov, K., Meyerov, I. (eds) Mathematical Modeling and Supercomputer Technologies. MMST 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 1914. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-52470-7_11

Sidorov, S., Mironov, S., Tikhonova, S. (2023). Stochastic Processes with Trend Stationarity in High-Clustered Growth Networks. In: Raj, J.S., Perikos, I., Balas, V.E. (eds) Intelligent Sustainable Systems. ICoISS 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 665. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-1726-6_21

Sidorov, S.; Faizliev, A.; Tikhonova, S. An Extension of the Susceptible–Infected Model and Its Application to the Analysis of Information Dissemination in Social Networks. Modelling 2023, 4, 585-599. https://doi.org/10.3390/modelling4040033

S. Sidorov, S. Mironov, A. Grigoriev; Measuring the variability of local characteristics in complex networks: Empirical and analytical analysis. Chaos 1 June 2023; 33 (6): 063106. https://doi.org/10.1063/5.0148803

Sidorov, S., Faizliev, A., Balash, V., Melnichuk, D., Grigoriev, A. (2022). Correlation Financial Networks of an Unstable Stock Market: Empirical Study. In: Pacheco, D., Teixeira, A.S., Barbosa, H., Menezes, R., Mangioni, G. (eds) Complex Networks XIII. Springer Proceedings in Complexity. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-17658-6_8

Балаш В.А., Балаш О.С, Файзлиев А.Р. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ СО МНОЖЕСТВОМ СОСТОЯНИЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ ДЕФОЛТА ЗАЕМЩИКОВ Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право, 2023, №1. С 35-41

DUAL ACTIVE-SET ALGORITHM FOR OPTIMAL 3-MONOTONE REGRESSION Gudkov A.A., Sidorov S.P., Spiridonov K.A.
Izvestiya of Saratov University. New Series. Series: Mathematics. Mechanics. Informatics. 2022. Т. 22. № 2. С. 216-223.
 

SURPRISING BEHAVIOR OF THE AVERAGE DEGREE FOR A NODE’S NEIGHBORS IN GROWTH NETWORKS Sidorov S., Mironov S., Tyshkevich S.
Studies in Computational Intelligence. 2022. Т. 1015. С. 463-474.
 

AVERAGE NEAREST NEIGHBOR DEGREE AND ITS DISTRIBUTION IN SOCIAL NETWORKS Grigoriev A., Sidorov S., Mironov S., Malinskii I.
Communications in Computer and Information Science (см. в книгах). 2022. Т. 1503 CCIS. С. 36-50.
 

DEGREE-DEGREE CORRELATION IN NETWORKS WITH PREFERENTIAL ATTACHMENT BASED GROWTH Mironov S., Sidorov S., Malinskii I.
В сборнике: Springer Proceedings in Complexity. 12th. Сер. "Complex Networks XII - Proceedings of the 12th Conference on Complex Networks CompleNet 2021" 2021. С. 51-58.
 

PREFACEMkhitarian V., Pavlyuk D., Sidorov S. В сборнике: Journal of Physics: Conference Series. The Fifth Workshop on Computer Modelling in Decision Making (CMDM 2020). 2021. С. 011001. 


GROWTH NETWORK MODELS WITH RANDOM NUMBER OF ATTACHED LINKS Sidorov S., Mironov S.
Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2021. Т. 576. С. 126041.
 

DUALITY GAP ESTIMATES FOR A CLASS OF GREEDY OPTIMIZATION ALGORITHMS IN BANACH SPACES Sidorov S., Spiridinov K.
Lecture Notes in Computer Science. 2021. Т. 12755 LNCS. С. 192-205.
 

LOCAL DEGREE ASYMMETRY FOR PREFERENTIAL ATTACHMENT MODEL Sidorov S., Mironov S., Malinskii I., Kadomtsev D.
Studies in Computational Intelligence. 2021. Т. 944. С. 450-461.
 

NODE DEGREE DYNAMICS IN COMPLEX NETWORKS GENERATED IN ACCORDANCE WITH A MODIFICATION OF THE TRIADIC CLOSURE MODEL
Sidorov S., Mironov S., Faizliev A., Grigoriev A. Communications in Computer and Information Science (см. в книгах). 2021. Т. 1413. С. 146-153.


TEMPORAL BEHAVIOR OF LOCAL CHARACTERISTICS IN COMPLEX NETWORKS WITH PREFERENTIAL ATTACHMENT-BASED GROWTH
Sidorov S., Agafonova N., Mironov S., Kadomtsev D. Symmetry. 2021. Т. 13. № 9.
 

CONDITIONAL TIME-VARYING GENERAL DYNAMIC FACTOR MODELS AND ITS APPLICATION TO THE MEASUREMENT OF VOLATILITY SPILLOVERS ACROSS RUSSIAN ASSETS Balash V., Faizliev A., Sidorov S., Chistopolskaya E. Mathematics. 2021. Т. 9. № 19.
 

FRIENDSHIP PARADOX IN GROWTH NETWORKS: ANALYTICAL AND EMPIRICAL ANALYSIS Sidorov S.P., Mironov S.V., Grigoriev A.A.
Applied Network Science. 2021. Т. 6. № 1.
 

EXTENDED INNOVATION DIFFUSION MODELS AND THEIR EMPIRICAL PERFORMANCE ON REAL PROPAGATION DATA
Sidorov S., Faizliev A., Balash V., Balash O., Krylova M., Fomenko A. Journal of Marketing Analytics. 2021. Т. 9. № 2. С. 99-110.
 

Конференции

С 2012  года Институт рисков является одним из организаторов проведения на базе Саратовского государственного университета международных научных конференций  «Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками» (МКМЭСУР)

https://risk2023.sgu.ru/

Материалы конференции являются периодическим онлайн-изданием (ISSN 2686-9659) и размещаются на платформе elibrary.ru и индексируются в РИНЦ.

С 2015 года в рамках МКМЭСУР проводится семинар Computer Modelling and Data Analysis in Decision Making (CMDM)

https://risk2023.sgu.ru/workshop.php