Использование моделей глубинного обучения для анализа финансовой отчётности компаний

ФИО студента: Деменев Александр Николаевич

Руководитель: Лакшина Валерия Владимировна

Кампус/факультет: Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)

Программа: Бизнес-аналитика в экономике и менеджменте (Магистратура)

Год защиты: 2024

Исследование направлено на обзор и применение существующих моделей глубинного обучения для анализа финансовой отчетности российских компаний. В работе представлен сравнительный анализ современных языковых моделей и разработан прототип собственного алгоритма для извлечения полезной информации из документов финансовой отчетности. Обучение и тестирование алгоритма производилось на данных, выгруженных из открытого Интернет-ресурса. В качестве основ алгоритма используются существующие языковые модели: "Yandex GPT" и "BERT". Таким образом, результат исследования представляет собой скрипт, позволяющий обработать данные из документов финансовой отчетности и обучить языковую модель для предсказания развития компаний.

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