Прогнозирование кривой доходности: новый подход на основе стохастических дифференциальных уравнений

Исследование предлагает гибкую байесовскую модель для прогнозирования кривой доходности, расширяющую динамическую модель Нельсона-Сигеля с использованием случайных полей.

![Оптимизация весов с помощью OptRot, оценка несогласованности Гессиана, отношение [latex]\operatorname{tr}(D)/\text{Tr}(H)[/latex], показатель UB, нормированный к [latex]\text{Tr}(H)[/latex], и соотношение сигнал/шум после квантизации GPTQ для модели Llama-3.1-8B демонстрируют взаимосвязь между оптимизацией весов и сохранением точности после квантизации.](https://arxiv.org/html/2512.24124v1/figs/optrot_full_plot_8b.png)