Интегрированный подход прогнозирования цен государственных облигаций на основе событийного анализа и машинного обучения
  • Войти
  • RU | EN
Статьи, Журналы

Интегрированный подход прогнозирования цен государственных облигаций на основе событийного анализа и машинного обучения

Интегрированный подход прогнозирования цен государственных облигаций на основе событийного анализа и машинного обучения
Статьи, Журналы

Интегрированный подход прогнозирования цен государственных облигаций на основе событийного анализа и машинного обучения

Мишин, А.А. Интегрированный подход прогнозирования цен государственных облигаций на основе событийного анализа и машинного обучения / А. А. Мишин, О. С. Вакуленко // Экономика и управление: проблемы, решения. — Москва, 2025 — Т. 3. № 7. — С.165-174. — Библиогр. в конце ст.
Мишин, А.А. и Вакуленко, О.С., (2025), "Интегрированный подход прогнозирования цен государственных облигаций на основе событийного анализа и машинного обучения", Экономика и управление: проблемы, решения, Москва, 2025, Т. 3. № 7, С.165-174.
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; (Т. 3. № 7). С.165-174.
Выпуск
Экономика и управление: проблемы, решения, 2025, № 7 Т. 3
Источник

Аннотация

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 слова

  • УДК:
    336.763

Рекомендовано к ознакомлению

Отзывы читателей

0