Гарафутдинов Роберт Викторович

Гарафутдинов Роберт Викторович
Доцент, кандидат экономических наук

Контакты

rvgarafutdinov@gmail.com

Учебно-методическая деятельность

  • Преподаваемые дисциплины:
  • Python для анализа данных
  • Анализ данных в Python
  • Методы машинного обучения
  • Методы статистических исследований в экономике
  • Основы программирования на Python
  • Современные технологии анализа данных
  • Эконометрика: анализ временных рядов

Образование:

В 2013 году окончил ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет» по специальности «Автоматизированные системы обработки информации и управления» с присвоением квалификации «Инженер».

В 2016 году с отличием окончил ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет» по направлению «Экономика», профиль «Финансы и кредит» с присвоением квалификации «Бакалавр».

В 2018 году с отличием окончил ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» по направлению «Бизнес-информатика», профиль «Информационная аналитика в управлении предприятием» с присвоением квалификации «Магистр».

Общий стаж работы: 16 лет

Стаж преподавательской деятельности: 5 лет

Научная деятельность

Сфера научных интересов: применение информационных технологий и программирования в преподавательской деятельности.

Учебные курсы

  • Информационные системы в управлении.

Избранные публикации

  • Garafutdinov R. Comparison of Long and Short Memory Models for Returns Forecasting in the Formation of Investment Portfolios of Two Assets // Lecture Notes in Networks and Systems. – 2023. – Vol 622. – Pp. 873–882. DOI: 10.1007/978-3-031-28086-3_78

  • Гарафутдинов Р.В. Разработка и апробация программного комплекса для формирования инвестиционных портфелей с применением фрактального анализа и прогнозных моделей // Прикладная математика и вопросы управления. – 2022. – № 4. – С. 201–223. DOI: 10.15593/2499-9873/2022.4.11
  • Гарафутдинов Р.В. Моделирование и прогнозирование на финансовых рынках с применением фрактального анализа: монография // Пермь: Перм. гос. нац. исслед. ун-т, 2022. – 95 с. – URL: https://elis.psu.ru/node/642999
  • Garafutdinov R. An Optimal Investment Portfolio Constructed with Fractal Analysis and Long Memory Models // Lecture Notes in Networks and Systems. – 2022. – Vol 342. – Pp. 1116–1131. DOI: 10.1007/978-3-030-89477-1_99
  • Гарафутдинов Р.В. Исследование влияния некоторых параметров модели ARFIMA на точность прогноза финансовых временных рядов // Прикладная эконометрика. – 2021. – Т. 62. – С. 85–100. DOI: 10.22394/1993-7601-2021-62-85-100
  • Гарафутдинов Р.В. Применение моделей с длинной памятью для прогнозирования доходности при формировании инвестиционных портфелей // Прикладная математика и вопросы управления. – 2021. – № 2. – С. 163–183. DOI: 10.15593/2499-9873/2021.2.10
  • Garafutdinov R.V. Formation of Investment Portfolios of Two Assets Based on Forecast Returns Using the ARFIMA-GARCH Model // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. – 2021. – Т. 23. – № 2. – С. 130–136. DOI: 10.15688/ek.jvolsu.2021.2.11
  • Гарафутдинов Р.В., Куваев В.А. Сравнение двух методов фрактального анализа финансовых временных рядов // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. – 2021. – № 1. – С. 182–193. DOI: 10.15593/2224-9354/2021.1.14
  • Гарафутдинов Р.В., Гурова Е.П. Об одном подходе к формированию инвестиционного портфеля Марковица с применением фрактального анализа // Финансы и бизнес. – 2021. – № 1. – С. 77–93. DOI: 10.31085/1814-4802-2021-17-1-77-93
  • Гарафутдинов Р.В., Ахуньянова С.А. Адаптированный метод клеточного покрытия для оценивания фрактальной размерности финансовых временных рядов // Прикладная математика и вопросы управления. – 2020. – № 3. – С. 185–218. DOI: 10.15593/2499-9873/2020.3.10
  • Симонов П.М., Гарафутдинов Р.В. Моделирование и прогнозирование динамики курсов финансовых инструментов с применением эконометрических моделей и фрактального анализа // Вестник Пермского университета. Серия «Экономика» = Perm University Herald. ECONOMY. – 2019. – Т. 14, № 2. – С. 268–288. DOI: 10.17072/1994-9960-2019-2-268-288