Публикации автора

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.

В представленной работе рассматривается комплекс рисков, связанных с выбором поставщиков и взаимодействием с ними. Представлен механизм взаимодействия с исполнителями, проанализированы различные виды рисков от глобальных до более специфических. Значительное внимание уделено юридическим рискам, а также валютным, политическим и логистическим, ввиду динамичности внешней среды, санкционного воздействия и актуальности внешнеэкономической деятельности. В работе предложены методы оценки поставщиков, позволяющие минимизировать потенциальные проблемы. В частности, рассматриваются вопросы корректного оформления договоренностей, страхования и диверсификации поставщиков.