Денис Аветисян

Экономические шоки под прицетом ИИ: моделирование рисков нового поколения

от

Разработанный конвейер генерирует сценарии и оценивает риски, используя фундаментальные показатели МВФ и новостные данные, внедрённые в MiniLM и извлекаемые через FAISS для формирования запросов, в результате чего языковые модели выдают структурированные сценарии, включающие прогнозы ВВП, инфляции, процентных ставок и отраслевых рисков, которые затем проходят фильтрацию на правдоподобие и классифицируются по режимам, при этом шоки от сценариев преобразуются в доходность активов посредством волатильности, линейного анализа главных компонент и нелинейных полиномиальных факторов, усиливаемых текстовой информацией, а смешивание спокойных и кризисных ковариационных матриц позволяет оценить строгость режима и сравнить результаты с детерминированными, не использующими языковые модели базовыми показателями.

Новый подход позволяет создавать реалистичные стресс-тесты для финансовых портфелей, используя возможности больших языковых моделей и структурированные данные.

Аналитический обзор рынка (10.12.2025 15:32)

от

Анализ отчётности Сбербанка (SBER) показывает сохранение рентабельности капитала на уровне 22%, что является позитивным сигналом. Тем не менее, темпы роста корпоративного кредитования замедлились, что указывает на снижение спроса. IPO компании «Базис» прошло успешно, цена предложения составила 109 рублей за акцию. Анализ отчётности БСП показывает, что идея инвестирования в акции банка крайне осторожна. Акции Сбербанка стоит подбирать на просадках и держать в ожидании небольшого ралли весной.

Прогнозирование тяжести травм при ДТП: Эффективный и понятный подход

от

В анализе модели XGBoost с использованием метода SHAP, каждая точка, представляющая событие, демонстрирует влияние различных признаков на прогнозируемую тяжесть травмы: низкие значения признаков окрашены в синий цвет, высокие - в красный, при этом горизонтальное положение указывает на степень воздействия каждого признака на конечный прогноз.

Новая методика объединяет возможности традиционных алгоритмов и компактных языковых моделей для точного прогнозирования последствий дорожно-транспортных происшествий.