|
Ученая степень
|
младш. науч. сотрудник, Научно-исследовательский центр УНПК МФТИ
|
|
E-mail
|
olegrgv@yandex.ru
|
|
Местоположение
|
г. Москва
|
|
Статьи автора
|
Цель исследования — построение ансамбля классификаторов для прогнозирования
банкротства российских предприятий. Эмпирическая база исследования включает 713 торговых компании (334 — банкроты). На основе количественных характеристик ROC-кривых
и показателей прогностической способности моделей отбираются наиболее эффективные
алгоритмы, формирующие ансамбль классификаторов. Доказана эффективность применения ансамбля классификаторов на основе голосования (точность метода превышает точность других алгоритмов классификации — метод случайных лесов, нейронная сеть, метод
опорных векторов, логистическая регрессия и др.). Показано, что добавление макроэкономических факторов улучшает прогностическую способность почти всех методов до 8%.
Читать дальше...
В данной статье оценивается применимость словарей тональности AFINN, NRC
и Loughran and McDonald Word List для определения влияния тональности новостей на состояние фондового и валютного рынков России. Эмпирическую базу исследования составляют 2,5 млн новостей о России из различных источников, аккредитованных агентством
Thomson Reuters. На основе метода текстового анализа, известного как «мешок слов»,
проведена оценка тональности каждой из статей по всем исследуемым словарям, определено, насколько колебания каждого из показателей коррелируют с основными индикаторами рынков. Доказано, что тональность новостей о России имеет заметное влияние
на состояние рынков. Выявлено, что наилучшие результаты при оценке такого влияния
показывает словарь NRC.
Читать дальше...
|
