Статья сотрудников ЦФИАнД Т.В. Тепловой, М.С. Файзулина и А.В. Куркина «Early Warning System for Russian Stock Market Crises: TCN-LSTM-Attention Model Using Imbalanced Data and Attention Mechanism» принята к публикации в одном из ведущих рецензируемых журналов Socio-Economic Planning Sciences

Статья сотрудников Центра финансовых исследований и анализа данных ФЭН НИУ ВШЭ  Т.В. Тепловой, М.С. Файзулина и А.В. Куркина «Early Warning System for Russian Stock Market Crises: TCN-LSTM-Attention Model Using Imbalanced Data and Attention Mechanism» принята к публикации в одном из ведущих рецензируемых журналов Socio-Economic Planning Sciences. Исследование посвящено разработке системы раннего предупреждения кризисов на российском рынке акций. Работа имеет высокую практическую значимость для национального финансового сектора: она предлагает действенные инструменты для своевременного выявления рыночных потрясений, что особенно актуально для нестабильной макроэкономической среды. 

Авторы представили гибридную модель TCN-LSTM-Attention, сочетающую методы глубинного обучения и «механизм внимания». Модель эффективно обрабатывает неравномерные данные и достигает точности 78,70% при прогнозе кризисных событий в день наблюдения и 78,85% на следующий торговый день. Использование месячной повторной тренировки и адаптивных временных окон позволило довести точность до 83,87%. Ключевыми факторами, влияющими на предсказания, оказались биржевые индикаторы (аналог технического анализа), капитализация компаний-эмитентов акций и рыночные курсы валют.

Публикация ожидается в электронной версии журнала ориентировочно в четвертом квартале 2025 года.Предварительная версия работы доступна по ссылке: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0038012125001417

Исследование выполнено при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
#Центры_превосходства