Статья: ИНТЕГРИРОВАННЫЙ ПОДХОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН ГОСУДАРСТВЕННЫХ ОБЛИГАЦИЙ НА ОСНОВЕ СОБЫТИЙНОГО АНАЛИЗА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2025)

Читать онлайн

В статье рассматривается интегрированный подход к прогнозированию цены российских государственных облигаций на основе комбинации событийного анализа (оценка влияния санкций) и машинного обучения (прогнозирование на основе экономических показателей). В основу методов исследования легли событийный анализ и машинное обучение, а именно случайный лес, также рассмотрены альтернативные подходы: регрессия и LTSM. Первые два метода оказались статистически незначимы для представленных данных, поэтому было принято решение о применении в качестве основного метода третьего - случайного леса. В результате исследования авторами представлен интегрированный подход, связывающий экономические события и параметры, который позволит инвесторам и финансовым регуляторам снизить рыночную неопределенность и грамотно оптимизировать портфель.

Ключевые фразы: облигации, спреды доходности, офз, методы машинного обучения, СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС
Автор (ы): Мишин Андрей Александрович, Вакуленко Олеся Сергеевна
Журнал: ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ: ПРОБЛЕМЫ, РЕШЕНИЯ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
336.763.31. Долговые обязательства в целом
Для цитирования:
МИШИН А. А., ВАКУЛЕНКО О. С. ИНТЕГРИРОВАННЫЙ ПОДХОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН ГОСУДАРСТВЕННЫХ ОБЛИГАЦИЙ НА ОСНОВЕ СОБЫТИЙНОГО АНАЛИЗА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ: ПРОБЛЕМЫ, РЕШЕНИЯ. 2025. ТОМ 3 № 7
Текстовый фрагмент статьи