Сравнение эффективности эконометрических моделей и алгоритмов машинного обучения для прогнозирования динамики фондового рынка

ФИО студента: Килиба Светлана Юрьевна

Руководитель: Клочко Ольга Александровна

Кампус/факультет: Факультет мировой экономики и мировой политики

Программа: Мировая экономика (Бакалавриат)

Год защиты: 2024

Задача прогнозирования динамики фондового рынка всегда была актуальной как для инвесторов, стремящихся к формированию оптимального портфеля на основе наиболее эффективной стратегии предсказаний, так и для финансовых регуляторов, заинтересованных в своевременном выявлении предпосылок к финансовым кризисам. По мере развития науки о данных было разработано большое количество алгоритмов машинного обучения, которые могут быть применены к задаче предсказания фондового рынка вместо конвенциональных эконометрических методов. В работе проведен теоретических анализ предсказательных возможностей эконометрических методов и моделей машинного обучения, а также проведено сравнение их эффективности на эмпирических данных.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ