Применение математического моделирования для прогнозирования спреда корпоративных облигаций
Аннотация
Дата поступления статьи: 06.12.2024В данной работе проведен анализ классических методов машинного обучения, применяемых для прогнозирования спредов доходности корпоративных облигаций. Исследуются как линейные методы, такие как метод главных компонент, частичных наименьших квадратов так и нелинейные методы копульной регрессии, адаптивных регрессионных сплайнов, также в работе исследуется возможность применения модели случайного леса и классической нейронной сети. В работе приведены описание данных для прогнозирования, а также представлены некоторые результаты эмпирического анализа. Полученные результаты могут существенно повлиять на практиков и научное сообщество, стремящихся к повышению точности прогнозирования и оптимизации инвестиционных стратегий.
Ключевые слова: машинное обучение, финансовый инжиниринг, моделирование фондового рынка, рынок облигаций
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
.