Прогнозирование кредитных спредов корпоративных облигаций с использованием ансамблей градиентного бустинга

Криничанский, К.В. Прогнозирование кредитных спредов корпоративных облигаций с использованием ансамблей градиентного бустинга / К. В. Криничанский, А. А. Кобзев, А. Ю. Пискарева // Финансы и кредит. — Москва, 2026 — N 5. — С.124-141. — Библиогр. в конце ст.

Криничанский, К.В., Кобзев, А.А. и Пискарева, А.Ю., (2026), "Прогнозирование кредитных спредов корпоративных облигаций с использованием ансамблей градиентного бустинга", Финансы и кредит, Москва, 2026, N 5, С.124-141.

Криничанский К В, Кобзев А А, Пискарева А Ю. Прогнозирование кредитных спредов корпоративных облигаций с использованием ансамблей градиентного бустинга. Финансы и кредит. 2026; (N 5). С.124-141. DOI:DOI.

нет оценок

Выпуск

Финансы и кредит, 2026, N 5

Источник

Аннотация

Предмет. Алгоритмы градиентного бустинга для прогнозирования кредитных спредов корпоративных облигаций на российском рынке долговых инструментов. Цели. Разработка и эмпирическая проверка концепции построения прогнозных моделей кредитных спредов. Методология. Применены методы многомерного статистического анализа, регрессионного моделирования и ансамблевого машинного обучения. В качестве основного инструментария использованы модели градиентного бустинга. Для оценки вклада и значимости предикторов применена методология интерпретации SHapley Additive exPlanations. Результаты. Установлено, что использование ансамблевых моделей градиентного бустинга обеспечивает значительное повышение точности прогнозирования кредитных спредов по сравнению с традиционными регрессионными подходами. Разработанные модели выявляют сложные нелинейные взаимодействия между факторами различного уровня и демонстрируют устойчивость в периоды рыночных шоков. Предложены структурированные подходы к интеграции микро- и макроэкономических индикаторов в единую модель прогнозирования. Выводы. Градиентный бустинг, в частности модель CatBoost, эффективен в качестве инструмента анализа и прогнозирования кредитных спредов.

Ключевые слова

УДК:

336.76
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.

10.24891/elhfng

Прогнозирование кредитных спредов корпоративных облигаций с использованием ансамблей градиентного бустинга

Прогнозирование кредитных спредов корпоративных облигаций с использованием ансамблей градиентного бустинга

Аннотация

Ключевые слова

Рекомендовано к ознакомлению

Отзывы читателей