Защита диссертации Баклановой В.С. 18 сентября в 11.00
18 сентября в 11.00 состоится защита диссертации В. Баклановой по теме "Моделирование влияния сентимента на биржевые характеристики криптоактивов" (Modelling the influence of sentiment on the stock characteristics of cryptoassets).
Соискатель:Бакланова Валерия Сергеевна
Руководитель:Теплова Тамара Викторовна (др. работы под рук-вом)
Диссертационное исследование посвящено анализу влияния метрик сентимента инвесторов на пять биржевых характеристик криптовалюты Bitcoin, а также на суммарный объем дневных продаж NFT-активов. В работе предложены авторские индексы сентимента RedditSI и NFT Hype Index для рынков Bitcoin и NFT соответственно. Индексы были построены на текстовых данных из социальных сетей с применением методов обработки естественного языка (NLP). RedditSI показал значимое влияние на биржевые характеристики BTC согласно всем рассмотренным методам статистического и событийного анализа, доказав, что может выступать в качестве полноценного индикатора настроений инвесторов на рынке ведущей криптовалюты. NFT Hype Index использовался в качестве одного из признаков при моделировании рынка NFT алгоритмами машинного обучения. Все подходы объяснимого искусственного интеллекта продемонстрировали превосходство NFT Hype Index над другими известными индексами сентимента при прогнозировании объема продаж NFT-токенов. Полученные результаты подтверждают гипотезу о том, что динамика рынков криптоактивов во многом определяется настроениями инвесторов в социальных сетях, выраженных через индексы сентимента.
ТЕКСТ по ссылке https://www.hse.ru/sci/diss/1011449663
Бакланова Валерия представила доклад на научной конференции International Doctoral Forum в Пекине в июле 2025 г.
Сотрудница ЦФИАнД Бакланова Валерия представила доклад "RedditSI and NFT Hype Index: is it possible to capture investor sentiment in the crypto markets?" на конференции International Doctoral Forum в Пекине (4-14 июля 2025 г.).
https://www.cufe.edu.cn/info/1186/23932.htm
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 в рамках проекта #Центры_превосходства
Работа Т.В. Тепловой и М.С. Файзулина «Decoding Russian Stock Market Trends through Ensemble Methods and Sentiment Analysis of Social Media» принята к публикации в топовом рецензируемом журнале Annals of Operations Research
Работа Т.В. Тепловой и М.С. Файзулина (НИУ ВШЭ) «Decoding Russian Stock Market Trends through Ensemble Methods and Sentiment Analysis of Social Media» была принята к публикации в топовом рецензируемом журнале (1 квартиль Скопус и WoS) Annals of Operations Research. Электронная версия работы ожидается в IV квартале 2025 года.
Исследование посвящено российскому фондовому рынку, влиянию метрик настроений инвесторов, извлечённых из сообщений в российских социальных медиа, на доходности и объёмы торгов акциями. Работа опирается на анализ более 2 млн сообщений пользователей платформ Tinkoff Pulse и MFD, с применением методов машинного обучения и ансамблевых моделей (Stacking), что позволило достичь точности классификации около 62%.
Ключевые результаты показывают, что настроения розничных инвесторов оказывают статистически значимое влияние на доходности и объемы торгов большинства акций. Сила влияния зависит от ликвидности ценных бумаг и особенностей поведения различных групп участников рынка. Так, молодые инвесторы ориентируются на сигналы Tinkoff Pulse, тогда как более опытные пользователи MFD склонны воспринимать оптимизм как сигнал к продаже акций российских компаний. В статье показано, что важную роль играют авторские индексы внимания и дивергенции мнений, отражающие когнитивные особенности инвесторов. Настроения инвесторов также объясняют изменения в объёмах торгов, особенно при учёте отдельных групп эшелонов акций. Исследование заполняет значимый пробел в понимании психологии розничных инвесторов на российском рынке и имеет практическое значение для инвесторов, регуляторов и разработчиков онлайн‑платформ.
Исследование выполнено при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
#Центры_превосходства
Теплова Т.В. и Гуров С.В. представили доклад на международной конференции ITISE 2025
Гуров Сергей, к.э.н., научный сотрудник ЦФИАнД НИУ ВШЭ, 18 июля 2025 г. выступил с докладом "New evidence on the impact of implicit trading costs on asset prices in the Russian stock market" на международной конференции ITISE 2025 (Гран-Канария, Испания), посвященной обсуждению актуальных вопросов эконометрики, статистики, прогнозирования временных рядов.
В докладе представлены основные результаты исследования эффектов ликвидности на российском рынке акций, выполненного совместно с директором ЦФИАнД, д.э.н, профессором Тепловой Т.В.
Опубликована статья Тепловой Т.В. (в соавт.) в журнале International Review of Economics and Finance
Опубликована статья Hanif W., El Khoury R., Gubareva M., Teplova T. (2025). Asymmetric connectedness among regional green economies, carbon markets, and oil shocks. International Review of Economics and Finance. 2025. No. 103. Article 104416.
Опубликована статья Гурова С.В. и Тепловой Т.В. в журнале International Journal of Emerging Markets
Опубликована статья: Gurov S., Teplova T. (2025). Media sentiment, news and liquidity of Chinese property developer stocks amidst the shadow of a mortgage crisis in China. International Journal of Emerging Markets, Vol. 20, No 6. P. 2223-2242. https://doi.org/10.1108/IJOEM-08-2022-1232
29 апреля в 12.00 состоится пред-предзащита аспирантов БКИФР, сотрудников ЦФИАнД (Файзулин М.С., Ханиев А., Сухих В.В.)
29 апреля в 12.00 состоится пред-предзащита аспирантов БКИФР, сотрудников ЦФИАнД:
- Файзулин М.С., тема диссертации "Влияния сентимента на биржевые характеристики активов фондового рынка России", научный руководитель - профессор Теплова Т.В.;
- Ханиев А., тема диссертации "Формирование портфелей с использованием параметрических и непараметрических методов", научный руководитель - доцент Соколова Т.В.;
- Сухих В.В., тема диссертации "Моделирование влияния показателей инновационной активности и ESG на конкурентоспособность и финансовое положение компаний с учетом размера", научный руководитель - доцент Соколова Т.В.
Приглашаем принять участие.
Ссылка на конференцию:
https://zoom.us/j/7995944659?pwd=NndDUUgzbGhERE5waUJYeFkwSzM1Zz09
Идентификатор конференции: 799 594 4659
Код доступа: 123
Успешно прошла предзащита кандидатской диссертации В. Баклановой
10 января 2025 г. состоялась предзащита кандидатской диссертации В.С. Баклановой по теме «Моделирование влияния сентимента на биржевые характеристики криптоактивов», в рамках которой рассматривались два рынка криптоактивов: Bitcoin и NFT. Научный руководитель – проф. Т.В.Теплова.
Для рынка Bitcoin был разработан авторский индекс сентимента RedditSI, который продемонстрировал высокое качество, доказав, что может служить индикатором сентимента пользователей Reddit по отношению к Bitcoin, эффективно отражая коллективные эмоции на рынке. Авторский индекс RedditSI строится на основе текстовых данных, собранных из комментариев топ-дискуссий в субреддитах, связанных с Bitcoin. Разработанный индекс совершенствует методологию сентимент-анализа, внедряя передовые методы обработки естественного языка (NLP) для систематического анализа настроений в собранных комментариях, обеспечивая эффективную оценку сентимента инвесторов на рынке BTC в режиме реального времени.
На практике инвесторы могут значительно усовершенствовать свои торговые стратегии, внедрив такой инструмент анализа сентимента, как RedditSI. Отслеживая и интерпретируя изменения в настроениях, инвесторы могут принимать более обоснованные решения о точках входа и выхода, что потенциально улучшает их выбор во времени и снижает риски инвестирования. Сочетание анализа сентимента с традиционными методами, такими как фундаментальный и технический анализ, обеспечит всестороннее представление о рынке, что приведет к более эффективному принятию решений.
Для рынка NFT В. Баклановой был построен авторский индекс сентимента NFT Hype Index, основанный на текстовых данных Twitter, представляющих собой посты ведущих криптоинфлюенсеров в NFT-индустрии. Такой подход демонстрирует более узконаправленный эффект, помогая выявить влияние мнений публичных личностей на принятие инвестиционных решений участниками рынка и, как следствие, на общую динамику продаж NFT-активов. Особенность анализа NFT рынка – рассмотрение объема торгов как зависимой переменной в прогнозных моделях. Т.е. в работе сделана попытка посмотреть на рынок в целом, а не на отдельные активы этого сегмента криптоиндустрии.
Для оценки вклада авторского индекса в прогноз динамики рынка NFT были применены различные модели машинного обучения и методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Результаты показали превосходство NFT Hype Index над другими индексами сентимента, которые представлены в научной литературе по тематике NFT-активов. Отсутствие работ, анализирующих настроения инвесторов по отношению к рынку NFT в целом на основе текстовых данных из социальных сетей, также подчеркивает значимость разработанного индекса сентимента.
Таким образом, в диссертации В. Баклановой продемонстрированы как оригинальные прогнозные модели ИИ, так и ИИ модели текстового анализа для построения авторских индексов сентимента для рынков Bitcoin и NFT. Результаты показали, что динамика рынка криптоактивов во многом определяется настроениями инвесторов в социальных сетях, выраженных через индексы сентимента - количественные индикаторы, предназначенные для отражения ежедневных настроений инвесторов. Это подтверждает важность учета сентимента при моделировании рынка криптоактивов, подкрепляя концепцию поведенческих финансов об иррациональном поведении инвесторов, особенно для рынков, где преобладают розничные инвесторы. Продемонстрированы эффекты, формируемые коллективными настроениями и стадным инстинктом участников рынка.