Статьи, Журналы
Применение искусственного интеллекта для анализа рисков на рынке ценных бумаг
Натальсон, А.В. Применение искусственного интеллекта для анализа рисков на рынке ценных бумаг / А. В. Натальсон // Экономика и управление: проблемы, решения. — Москва, 2024 — N 3 ч. 6. — С.145-150. — Библиогр. в конце ст.
Источник
Аннотация
Данная научная статья посвящена актуальной теме применения искусственного интеллекта для анализа рисков на рынке ценных бумаг. В статье рассматривается роль искусственного интеллекта в анализе данных, выявлении потенциальных рисков и принятии обоснованных инвестиционных решений. Методология исследования основана на теоретических и эмпирических методах, а также результатах отечественных научных исследований. Итоги обзора подчеркивают важность понимания и управления риском на финансовых рынках, включая концепцию портфельного и системного риска. Автором анализируются различные методы анализа рисков, включая статистические модели, фундаментальный анализ, технический анализ, сценарный анализ и методы машинного обучения. Особое внимание уделяется применению нейронных сетей, генетических алгоритмов и других методов искусственного интеллекта для улучшения прогнозирования цен, определения оптимального портфеля и управления рисками. В заключении подчеркивается перспективное направление использования искусственного интеллекта в финансовой аналитике, однако отмечается необходимость учета потенциальных проблем и ограничений, таких как нестабильность рынков, доступность и качество данных, интерпретируемость моделей и этические аспекты.
-
УДК:336.763
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Гурьянов, А.Е. Классификация методов прогнозирования индексов фондового рынка с использованием больших языковых моделей и классических подходов / А. Е. Гурьянов // Инновации и инвестиции. — Москва, 2025 — N 6. — С.642-646.
- 2. Рычков, В.В. Теория и практика работы на российском рынке акций / В. В. Рычков. — Москва : Олимп-Бизнес, 2010. — 320 с.. — (Самоучитель игры на бирже).
- 3. Столбов, И.А. Оптимизация расчета справедливой стоимости структурных облигаций через методы машинного обучения / И. А. Столбов, Ю. Б. Максименко // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 1. — С.141-144.
- 4. Олобикян, Г.Р. Зарубежная практика управления портфелем облигаций / Г. Р. Олобикян // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 1. — С.341-343.
- 5. Государственные краткосрочные облигации / Московская межбанковская валютная биржа. — Москва : Московская межбанковская валютная биржа, 1994. — 303 с.
- 6. 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.
- 7. Тимофеев, Д. IPO-манифест / Д. Тимофеев // Вестник НАУФОР. — Москва, 2024 — N 4. — С.16-22.
- 8. Никонов, М. Рынок облигаций 2025 года / М. Никонов, Т. Клюева, Е. Щекина // Cbonds review. — Санкт-Петербург, 2026 — N 1. — С.44-48.
- 9. Исмаилов, Г.А. Методология оценки влияния товарных облигаций на риски финансирования ресурсных компаний / Г. А. Исмаилов // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 1. — С.305-307.
- 10. У Кунь Оценка привлекательности корпоративных облигаций / У Кунь // Финансовый бизнес. — Москва, 2025 — N 2. — С.159-162.
Отзывы читателей
0