В статье рассматривается применение метода случайного леса для прогнозирования краткосрочной динамики акций российских нефтяных компаний на основе рыночных данных. Эмпирическая база исследования включает панельные данные по акциям пяти крупнейших российских нефтяных компаний за период 2020-2024 гг. В качестве объясняющих переменных используются показатели доходности, скользящей волатильности, моментума и ликвидности. Оценка модели осуществляется с применением вневыборочной проверки, что позволяет объективно оценить качество прогнозов. Полученные результаты свидетельствуют о применимости метода случайного леса для анализа краткосрочной динамики акций нефтяного сектора и подтверждают его потенциал в качестве инструмента количественного финансово-экономического анализа.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
В условиях повышенной волатильности мировых сырьевых рынков и нестабильности фондовых рынков существенно возрастает роль количественных методов анализа, направленных на исследование краткосрочной динамики акций компаний сырьевого сектора.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Meher B.K., Singh M., Birau R., Anand A. Оценка динамики цен акций финтех-компаний Индии методом случайного леса на высокочастотных данных // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. - 2024. - Т. 10. - № 1. - Ст. 100180. EDN: HTLZPD
2. Vijh M., Chandola D., Tikkiwal V.A., Kumar A. Оценка цены закрытия акций с использованием методов машинного обучения // Procedia Computer Science. - 2020. - Т. 167. - С. 599-606. EDN: OULHUQ
3. Baba B., Sevil G. Классификация первоначальной доходности IPO с использованием метода случайного леса // Borsa Istanbul Review. - 2020. - Т. 20. - № 1. - С. 13-23. EDN: NNEAKB
4. Lohrmann C., Luukka P. Классификация внутридневных доходностей индекса S&P 500 методом случайного леса // International Journal of Forecasting. - 2019. - Т. 35. - № 1. - С. 390-407. EDN: VFJRSG
5. Park H.J., Kim Y., Kim H.Y. Оценка фондового рынка на основе многозадачного подхода с использованием LSTM и метода случайного леса // Applied Soft Computing. - 2022. - Т. 114. - Ст. 108106. EDN: WKQBHB
6. Pinelis M., Ruppert D. Применение методов машинного обучения в задачах портфельного распределения активов // Journal of Finance and Data Science. - 2022. - Т. 8. - С. 35-54. EDN: NJRGZO
7. Breitung C. Автоматизированный отбор акций с использованием метода случайного леса // Journal of Empirical Finance. - 2023. - Т. 72. - С. 532-556. EDN: CQTVNE
8. Tan Z., Yan Z., Zhu G. Отбор акций методом случайного леса и анализ сверхдоходности на фондовом рынке Китая // Heliyon. - 2019. - Т. 5. - № 8. - Ст. e02310.
9. Basak S., Kar S., Saha S., Khaidem L., Dey S.R. Классификация направлений движения фондового рынка с использованием древовидных моделей // The North American Journal of Economics and Finance. - 2019. - Т. 48. - С. 552-567.
10. Illa S.K., Mall R., et al. Оценка стоимости акций с применением алгоритмов случайного леса и метода опорных векторов // Materials Today: Proceedings. - 2022. - Т. 56. - Ч. 4. - С. 1776-1782.
11. Ayyildiz N., Iskenderoglu O. Эффективность методов машинного обучения при анализе фондового рынка // Heliyon. - 2024. - Т. 10. - № 2. - Ст. e24123. EDN: QJDUFX
12. Kumbure M.M., Lohrmann C., Luukka P., Porras J. Методы машинного обучения и данные для анализа фондового рынка: обзор литературы // Expert Systems with Applications. - 2022. - Т. 197. - Ст. 116659. EDN: GTTFJC
13. Henrique B.M., Sobreiro V.A., Kimura H. Применение методов машинного обучения в анализе финансовых рынков: обзор исследований // Expert Systems with Applications. - 2019. - Т. 124. - С. 226-251.
14. Grudniewicz J., Ślepaczuk R. Применение методов машинного обучения в алгоритмических инвестиционных стратегиях на мировых фондовых рынках // Research in International Business and Finance. - 2023. - Т. 66. - Ст. 102052. EDN: DSNJWE
15. Yao H., Wan C. Многофакторная оптимизация портфеля на основе комбинированной модели Random Forest-AdaBoost // Pacific-Basin Finance Journal. - 2025. - Т. 94. - Ст. 102946. EDN: SCNAFI
16. Cakici N., et al. Факторы доходности акций в межстрановом разрезе: результаты применения методов машинного обучения // International Review of Financial Analysis. - 2024. - Т. 96. - Ст. 103569. EDN: UYIVTX
17. Huang X., Newton D.P., Platanakis E., Sutcliffe C. Одноэтапная оптимизация портфеля с использованием автоматизированных методов машинного обучения // International Journal of Forecasting. - 2025. - Т. 41. - № 4. - С. 1450-1460.
18. Mostafavi S.M., et al. Анализ ключевых технических индикаторов фондового рынка с использованием методов машинного обучения // Expert Systems with Applications. - 2025. - Т. 229. - Ст. 120458.
19. Mostafavi S.M., et al. Оценка влияния глобальных фондовых индексов на динамику индекса S&P 500 // Expert Systems with Applications. - 2025. - Т. 230. - Ст. 120612.
20. Сaparrini A., Arroyo J., Escayola-Mansilla J. Отбор акций индекса S&P 500 с использованием классификаторов машинного обучения: анализ изменения роли факторов // Research in International Business and Finance. - 2024. - Т. 70. - Ст. 102336. EDN: HEIYBQ
Выпуск
Другие статьи выпуска
Целью исследования является обоснование использования «экосистемного инжиниринга» для рекультивации нарушенных земель в Арктической зоне РФ и оценка его экономической эффективности. В исследовании изучены подходы к определению рекульвации земель, рассмотрены источники финансирования рекультивационных работ, выполнен анализ динамики и структуры нарушенных земель в арктических регионах. Обоснована экономическая и экологическая несостоятельность традиционных методов рекультивации нарушенных земель в Арктической зоне РФ. Доказана необходимость применения специализированных методов, направленных на стабилизацию теплового режима и использование аборигенного биологического потенциала для обеспечения долгосрочной экологической безопасности Арктики.
В статье исследуется задача системного технологического развития российских промышленных предприятий в условиях цифровой экономики. В качестве одного из подходов к ее решению предложено формирование на предприятии адаптивной цифровой производственной системы, включающей в себя комплекс цифровых технологий, систематизированный в рамках четырех уровней. Последовательно рассматриваются используемые при этом цифровые технологии, определяются их функции и возможности в контексте функционирования системы на промышленном предприятии.
Статья посвящена исследованию публично-частного партнерства как институционального механизма реализации импакт-проектов в контексте устойчивого развития. Актуальность работы обусловлена возрастающей ролью партнерства государства и бизнеса в достижении Целей устойчивого развития и необходимостью формирования эффективной институциональной среды для внедрения проектов, ориентированных на измеримый социальный, экологический и экономический эффект. Целью исследования является теоретическое обоснование потенциала ПЧП в реализации импакт-проектов и разработка рекомендаций по совершенствованию механизмов их финансирования и управления. Методологическую основу составляют анализ международных концепций «People-first PPPs», нормативно-правового регулирования ПЧП, а также системный и институциональный подходы к оценке условий функционирования партнерств. Определены ключевые элементы институциональной среды и факторы ее развития. Особое внимание уделено применению межбюджетных трансфертов при реализации импакт-проектов и предложена рекомендательная модель их софинансирования. Сделан вывод, что ПЧП выступает ключевым инструментом масштабирования импакт-подхода, повышения инвестиционной привлекательности инфраструктурных проектов и достижения национальных приоритетов устойчивого развития.
В исследовании проведена оценка динамики инвестиций в основной капитал в структурно-отраслевом разрезе в современной российской экономике за период с 2008 по 2024 гг. Проанализированы показатели динамки реального физического капитала: структуры инвестиций в основной капитала по видам экономической деятельности, по формам собственности и источникам финансирования, фондоотдачи и фондовооруженности, износа, обновления и выбытия основных фондов. В результате проведенного анализа были идентифицированы деструкции капиталообразования и дезинвестиционные тенденции, такие как использование изношенных основных фондов в капиталообразующих отраслях, опережающий темп прироста государственных инвестиций над частными, переток капитала в сервисные секторы и сферу цифровых активов, сужение областей экспансии капитала в сторону расширения финансового рынка и приумножение спекулятивного капитала. Неизменность структурных элементов динамики капитала на протяжении длительного времени свидетельствуют о наличии дезивестиционного цикла, что обусловливает важность обеспечения положительной динамики капитала в экономике, а также необходимость трансформации существующей динамики в связи с ее деструктивным влиянием на экономическое положение в стране.
В статье предложен интегративный подход к исследованию самоорганизационного поведения малых и средних предприятий на основе синтеза теории экономических ценозов, концепции стратегической финансовой неустойчивости и эконофизических методов анализа. Актуальность такого синтеза обусловлена вызовами современной экономики: институциональной волатильностью, усложнением адаптивных стратегий МСП и ограниченностью традиционных инструментов анализа. В работе раскрыта методологическая основа объединения ценологического анализа, статистики Цаллиса и парадоксальных моделей предпринимательского поведения. На основе статистики МСП Ростовской области демонстрируется применение эконофизического подхода для выявления механизмов концентрации ресурсов и бифуркационных переходов в предпринимательских экосистемах региона. Показано, что интеграция описанных подходов позволяет обосновывать адресные меры поддержки, строить прогностические модели устойчивости популяции МСП и диагностировать ранние признаки системных кризисов. Полученные результаты расширяют возможности научного анализа и управления устойчивым развитием предпринимательских систем в условиях высокой неопределенности.
Полная система сбалансированных показателей (ССП), сформированная на основе классической ССП Д. Нортона и Р. Каплана, в которую включены ключевые показатели по ИТ-ресурсам, позволит потребителям объективно оценить реальное экономическое состояние промышленного предприятия, его готовность к цифровой трансформации, дать своевременную информацию для принятия ими обоснованных решений на быстро меняющемся конкурентном рынке. Для этого, используя пирамиду бизнеса для промышленного предприятия, в состав классической ССП, помимо традиционных показателей по четырем перспективам (финансам, сотрудникам, клиентам и внутренним бизнес-процессам), необходимо добавить показатели, характеризующие миссию компании, выпускаемую продукцию, все недостающие ресурсы, в том числе информационно-технологичные (ИТ) ресурсы, внешние бизнес-процессы, а также партнеров, инвесторов и других важных потребителей. Недостающие показатели об основных, управленческих и вспомогательных бизнес-процессах (внешних и внутренних) и ресурсах (их логических, опытных и брендовых составляющих), в том числе об комплексной информационной системы управления предприятием и ИТ-архитектуре помогут потребителям в принятии решений [1, 2]. Выбор перспектив и показателей по ним в рамках ССП, а также их мониторинг в процессе жизненного цикла промышленного предприятия необходимо осуществлять при помощи информационных систем, с учетом специфики его деятельности, особенностей окружающей среды (природной, экономической, политической, социальной и других), а также его опыта, лучшей мировой практики и видения компании в будущем для достижения миссии и решения стоящих перед ним задач.
В статье рассматривается методический подход к обеспечению технологического лидерства на основе инструментов качества применяемых в рамках региональных программ Качества. Приводятся результаты анализа действующих региональных стратегий и программ и делается вывод о том, что пока ресурсы программ недостаточно использованы для реализации национальных целей развития и нивелирования последствий экономических санкций. Отмечается, что программы Качества в настоящее время должны стать одним из главных механизмов достижения технологического лидерства в регионе. Для этого необходимо активизировать технические, социальные и экономические возможности региона. В качестве инструментов обеспечения технологического лидерства в рамках программ Качества приводятся такие как: элементы технического регулирования, системы менеджмента качества, способы достижения конкурентоспособности, преференции за качество и др. В статье представлена модель формирования технологического лидерства в регионе на основе инструментов технического регулирования.
Целью статьи является изучение факторов, определяющих мировую динамику спроса и ценовой конъюнктуры на рынках редкоземельных металлов (РЗМ). Приводятся территориальные особенности, мировой опыт и перспективы развития рынков РЗМ. Аргументируется чувствительность глобальной системы поставок к политическим и экономическим воздействиям. Даны стратегические перспективы развития мирового рынка РЗМ с учетом структурных и технологических вызовов, влияния внешнеэкономических и геополитических фактов на высокую волатильность рынка.
Научная статья посвящена вопросам экономической безопасности, обеспечиваемой на уровне БРИКС - сравнительно новой международной организации. В работе охарактеризована роль клуба БРИКС как института укрепления экономической безопасности ведущих стран с формирующимися рынками, предложены авторские разработки механизмов регулирования, а также активации институционального потенциала БРИКС. Констатируется, что укрепление взаимодействия между странами БРИКС+ позволит не только минимизировать внутренние структурные диспропорции, но и создать устойчивую основу для построения многополярного мирового порядка, основанного на равноправии, взаимном уважении и общей ответственности за глобальное развитие.
Статья посвящена актуальной проблеме модернизации инструментария финансово-экономического прогнозирования в государственном секторе на основе применения современных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Цель работы продемонстрировать преимущества перехода от традиционных статистических моделей к гибридным системам прогнозирования, способным обрабатывать многомерные временные ряды различной частоты. Представлены результаты разработки функционального прототипа цифровой экосистемы, включающей расширенный набор экономико-математических моделей, в том числе нейронные сети Колмогорова-Арнольда (KAN), долгую краткосрочную память (LSTM), авторегрессионные модели с интегрированием и скользящим средним (ARIMA) и резервуарные вычисления (Echo State Networks). Определены практические рекомендации по внедрению системы дашбордов, функционирующих в интернет- пространстве, для поддержки принятия решений в управлении государственными финансами. Показано, что применение предложенной методологии позволяет повысить точность прогнозов фискальных показателей и повысить прозрачность процесса бюджетного планирования и исполнения бюджета.
Искусственный интеллект является динамично развивающимся технологическим направлением. Технологии искусственного интеллекта являются одним и базовых элементов среды обитания человека. Искусственный интеллект следует рассматривать как технологическую систему, работающую по методологии, определенной Человеком. Вместе с тем, возможен сценарий, при котором возможности ИИ превысят возможности Человека (Интеллектуальный крест). Развитие этого сценария может привести к исчезновению Человека как Человека разумного. Оценку рисков предлагается провести с использованием методов экологии технологий.
В статье рассматривается взаимосвязь развития технологий искусственного интеллекта и его использования и международной торговли. Основное внимание уделено возможным эффектам и направлениям применения искусственного интеллекта в сфере международной торговли, связанным с этим проблемам противоречиям и диспропорциям, а также факторам, которые определяют роль международного обмена товарами и услугами для дальнейшего развития технологий искусственного интеллекта. Рассмотрены риски, связанные с монополизацией и неравномерным распределение ресурсов в данной области.
В статье анализируется развитие рынка искусственного интеллекта (далее - ИИ) в Российской Федерации в разрезе отраслей. Рассматриваются меры государственной поддержки, оказываемой исследовательским центрам, а также примеры практического применения программных продуктов, реализующих модели ИИ. Обсуждается необходимость разработки и внедрения на государственном уровне стандартов и методологий постановки задач для проектов в сфере искусственного интеллекта. Отмечается, что бюджетное финансирование должно происходить в рамках чётко выверенной системы, а к разработке отраслевых моделей ИИ должны привлекаться не только IT-специалисты, но и конечные отраслевые пользователи продукта, а также экономисты и финансисты для оценки целесообразности.
В статье дан комплексный анализ деятельности Императорского Вольного экономического общества (1765-1919) по развитию сельского хозяйства России. Показывается роль Общества в развитии сельскохозяйственной науки и образования, совершенствовании земельной и аграрной политики, стимулировании агробизнеса. Обосновывается вывод о эффективности деятельности Общества как социального института модернизации сельского хозяйства.
Статья сформирована на основе доклада автора, прозвучавшего в Государственном Кремлевском Дворце на Х Всероссийском экономическом Собрании и Юбилейном Съезде Вольного экономического общества России, посвященных 260-летию ВЭО России и профессиональному празднику «День экономиста». Автор анализирует факторы, которые привели к вынужденному охлаждению российской экономики в 2025 году, ключевые задачи и приоритеты социально-экономического развития страны в кратко- и долгосрочной перспективе, рассматривает роль институтов гражданского общества в преодоление вызовов, которые стояли перед Отечеством в XVIII - XIX веках и на которые научно-экспертное сообщество ищет ответ сегодня, на примере Вольного экономического общества России - первого института гражданского общества страны и альма-матер всех отечественных общественных организаций.
Издательство
- Издательство
- ВЭО РОССИИ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 115184, г. Москва, ул. Большая Татарская, д.35, стр. 3.
- Юр. адрес
- 125375, г Москва, Тверской р-н, ул Тверская, д 22В
- ФИО
- Бодрунов Сергей Дмитриевич (ПРЕЗИДЕНТ)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______