• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • VOLATILITY FORECASTING FROM ECONOMETRICS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A FOUR-STAGE REVIEW OF THE EVIDENCE PIPELINE FROM FORECAST ACCURACY TO PORTFOLIO PERFORMANCE
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.
13 августа 2026 г.
Социальная интеграция: на перекрестках знаний и ценностей
Международная лаборатория исследований социальной интеграции (МЛИСИ) НИУ ВШЭ занимается изучением проблем уязвимых слоев населения и поиском методов их вовлечения в полноценную повседневную жизнь. Для поиска решений ученые лаборатории сочетают разработку передовых методов с практической работой «в поле». О деятельности лаборатории новостной службе «Вышка.Главное» рассказала ее заведующая Елена Ярская-Смирнова.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

VOLATILITY FORECASTING FROM ECONOMETRICS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A FOUR-STAGE REVIEW OF THE EVIDENCE PIPELINE FROM FORECAST ACCURACY TO PORTFOLIO PERFORMANCE

International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications. 2026. Vol. 18. No. 18s. P. 1406–1430.
Лысенок Н. И.

A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the forecast through the whole pipeline and asks where the evidence connecting the stages actually exists. Drawing on 153 studies published between 1963 and 2026, covering both the international and the Russian-language literature, it makes four contributions. First, it introduces the four-stage pipeline itself as an organising framework for a literature that has never been surveyed across, rather than within, its stages. Second, it develops a classification of the channels through which a forecast reaches a trading decision — trade parameters, entry gating, position sizing and allocation. The first three channels and their comparative evaluation were introduced by the author in Lysenok (2026a); the framework is generalised here to four channels and applied as an organising instrument for the literature, which is shown to be structured one channel at a time, with no comparison under common conditions. Third, it maps the state of the evidence stage by stage and reports a quantitative asymmetry: 81 of the 153 studies evaluate forecasts by a statistical loss alone, 35 evaluate trading or portfolio outcomes without reference to forecast quality, and only 8 apply both criteria. The only direct comparison of channels under common conditions is the author's own, and its results — gains concentrated entirely in the channels that govern the commitment of capital, with the trade-parameter channel delivering no measurable economic value — indicate that the transitions this review maps are not formalities. Fourth, it systematises for an international readership a body of Russian-language work on volatility forecasting that has remained inaccessible behind a language barrier. The review concludes that statistical accuracy is a defensible proxy for economic value only conditionally on the channel through which the forecast reaches the allocation of capital, and sets out five research tasks that follow from the mapping.

Научное направление: Экономика и менеджмент
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: машинное обучениеторговые стратегииeconomic valueэкономическая ценностьtrading strategies machine learningпрогноз волатильностиvolatility forecasting
Похожие публикации
Gender, performance, and prize money: a study of pay discrimination against female teams in eSports
Паршаков П. А., Humanities and Social Sciences Communications 2026 Vol. 13 No. 1 P. 1–7
Добавлено: 22 августа 2026 г.
Пересмотры ВВП: данные и оценка статистических свойств
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Экономический журнал Высшей школы экономики 2021 Т. 25 № 1 С. 65–101
В основе принятия своевременных экономико-политических решений и бизнес-планирования лежит мониторинг текущей ситуации и прогнозирование путей развития экономической активности, базу которых составляют официальные статистические оценки значений различных показателей. В этой связи переоценка данных и прогнозы, основанные на более ранних либо поздних оценках, потенциально могут повлечь за собой совершенно различные экономико-политические решения. Согласно официальной методике Росстата, публикуется ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2022 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2022 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2021 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - ноябрь 2020 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 1 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Повышение качества прогнозирования простейшими методами комбинирования отдельных прогнозов
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Прикладная эконометрика 2024 Т. 74 № 2 С. 78–103
Комбинирование прогнозов считается наиболее простым способом улучшения каче‑ ства прогнозирования по сравнению с индивидуальными моделями. В данной работе проверяются возможности простейших методов комбинирования, таких как простое среднее и оценки на основе среднеквадратической ошибки прогнозов предыдущих пери‑ одов, для улучшения качественных характеристик краткосрочных прогнозов пяти по‑ казателей цен на ресурсы (нефть и металлы). В основе работы ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Анализ качества методов корректировки и комбинирования прогнозов внешнеторговых показателей
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Вестник Евразийской науки 2025 Т. 17 № 6
В работе исследуются возможности использования простых процедур корректировки и объединения прогнозов. Мы оцениваем влияние применения этих процедур (методов простой корректировки, простых и регрессионных методов комбинирования) на качество прогнозов показателей российского экспорта во все страны и импорта из всех стран. В общей сложности мы использовали четыре метода корректировки, 9 методов простого комбинирования и семь регрессионных методов. ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Similar outputs, different positions: convergence and divergence in research activity of public and private universities in EU candidate countries
Матвеева Н. Н., Yudkevich M., Higher Education 2026 P. 1–20
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Финансирование проектов «Пояс и Путь» и «Север Юг»: сравнительный анализ
Бирюкова О. В., Барзунов Д. А., Паутов А. В., Проблемы Дальнего Востока 2026 № 4
Фор­ми­ро­ва­ние но­вых тран­с­кон­ти­нен­таль­ных тран­с­порт­ных ар­те­рий уси­ли­ва­ет гео­эко­но­ми­че­с­кую кон­ку­рен­цию в Ев­ра­зии и тре­бу­ет вы­ра­бот­ки ус­той­чи­вых мо­де­лей ин­ве­сти­ци­он­но­го со­т­руд­ни­че­ст­ва. Ки­тай­ская ини­ци­а­ти­ва «По­яс и Путь» и Ме­ж­ду­на­род­ный Тран­с­порт­ный Ко­ри­дор «Се­вер-Юг» пред­ста­в­ля­ют со­бой раз­ли­ч­ные ин­сти­ту­ци­о­наль­ные кон­ст­рук­ции фи­нан­си­ро­ва­ния ин­ф­ра­стру­к­ту­ры, от­ли­ча­ю­щи­е­ся ис­то­ч­ни­ка­ми ка­пи­та­ла, сте­пе­нью цен­т­ра­ли­за­ции и ме­ха­низ­ма­ми рас­пре­де­ле­ния ри­с­ков. Цель ста­тьи за­клю­ча­ет­ся в срав­не­нии мо­де­ли фи­нан­си­ро­ва­ния двух про­ек­тов, оцен­ке их вза­и­мо­до­по­л­ня­е­мо­сти ...
Добавлено: 19 августа 2026 г.
La universidad de quinta generación Un paradigma centrado en la persona
Гаете С. М., Navarra: Eunsa, 2026.
«На пути к университету пятого поколения (5GU)» — это работа, в которой предлагается трансформационная модель управления для высших учебных заведений, способная ответить на вызовы в области устойчивого развития, цифровой рефлексии и совместного творчества с участием различных заинтересованных сторон. Начиная с исторического обзора — от «Университета 1.0», ориентированного на сохранение знаний, до «Университета 5.0», — в ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Defining the Right Level of Risk in Organizational Innovation:Factors, Criteria, and Strategic Balance
Alena Bernyukevich, / Series WP BRP "Basic research program". 2025.
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Мегаполисы как центры научно-технической деятельности и инновационно-экономического пространства Китая
Бернюкевич Т. В., Бернюкевич А. А., Сунь Я., Вестник Московского государственного строительного университета 2026 Т. 21 № 1 С. 122–134
Введение. Актуальность исследования мегаполисов как центров научно-технической деятельности и инновационно-экономического пространства Китая определяется необходимостью изучения механизмов реализации государственной политики в экономической и социальной сферах, анализа принципов управления экономическими системами и оценки методов стратегического менеджмента в контексте инновационного развития. Цель исследования — выявление параметров и основных направлений развития китайских мегаполисов как инновационных центров. Материалы и методы. Применены методы: восхождения от абстрактного ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Государственная поддержка цифровой трансформации малых и средних предприятий в Индии
Шапошников С. В., Asia and Africa today 2025
Цифровая трансформация малых и средних предприятий (МСП) в Индии критически важна для повышения конкурентоспособности и улучшения экономических результатов. Она также помогает решить проблемы безработицы и регионального неравенства. Однако МСП сталкиваются с финансовыми трудностями, нехваткой цифровых навыков, сопротивлением изменениям и проблемами кибербезопасности. Авторы анализируют влияние правительственных инициатив, таких как Digital India, CGTMSE, Digital MSME Scheme и ...
Добавлено: 14 августа 2026 г.
Динамика производительности российских предприятий в 2018—2024 гг.
Бессонова Е. В., Мякишева С. М., Новиков С. В., Вопросы экономики 2026 № 8 С. 95–124
Проанализирована динамика совокупной производительности факторов (СПФ) на российских предприятиях в 2018—2024 гг., рассчитанная на базе оценок транслогарифмической производственной функции для 290 отраслей. Производственные функции оценивались с использованием подхода Ackerberg—Caves—Frazer на основании контрольной функции, чтобы учесть эндогенность и проблемы функциональной зависимости. Согласно нашим оценкам, СПФ (как простая средняя, так и средневзвешенная по добавленной стоимости) в добыче ...
Добавлено: 13 августа 2026 г.
From Trade to Green Growth: Investigating the Impacts of Trade, GDP, FDI and Renewable Energy on Singapore’s Environmental Performance
BRICS Journal of Economics 2026 Vol. 7 No. 2 P. 185–209
Добавлено: 13 августа 2026 г.
When Does Volatility-Informed Position Sizing Matter Most? Policy-Rate Dependence and Diversification Arithmetic of Multi-Strategy Trading in MOEX Index Stocks
Лысенок Н. И., Enterprise Development and Microfinance 2026 Vol. 36 No. 4s P. 81–92
This paper decomposes the performance of volatility-informed multi-strategy trading in constituents of the MOEX index, using six systematic strategies on 17 liquid stocks that account for about 80% of Russian equity market capitalization, evaluated walk-forward over 2022–2025. Two results emerge. First, diversification arithmetic: with an average pairwise return correlation of 0.09 and negatively correlated trend ...
Добавлено: 2 августа 2026 г.
Сравнение методов автоматической разметки речевых формул в русскоязычном интернет-дискурсе: пилотное исследование
Масленикова А. С., Попова Т. И., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Выпуск 24Issue 24.: M.: Max press, 2026. С. 420–428.
Настоящее исследование посвящено разработке и сравнению методов автоматической разметки речевых формул в корпусе русскоязычных интернет-комментариев. Речевые формулы представляют собой класс устойчивых неоднословных единиц, выражающих эмоциональную реакцию в диалоге. Материалом исследования послужил корпус из 10 000 комментариев (157 261 токен), собранных из пяти Telegram-каналов. Формальный поиск по словнику из 437 единиц дал точность (precision) 21%. Для ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
К ранжированию значимости факторов дестабилизации в странах Азии и Африки методами машинного обучения
Коротаев А. В., Черноморченко И. Ю., Медведев И. А., Восток. Афро-азиатские общества: история и современность 2026 № 3 С. 117–130
В статье методами машинного обучения проранжированы по их значимости факторы крупномасштабной вооруженной и невооруженной дестабилизации в странах Азии и Африки. Показано, что страны Африки в большей мере уязвимы к вооружённой дестабилизации (вплоть до полномасштабных гражданских войн), а страны Азии – к массовой невооружённой (антиправительственные демонстрации, массовые беспорядки, политические забастовки и т. п.). Ключевыми факторами вооружённой ...
Добавлено: 21 июня 2026 г.
Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Влияние шизофрении на лексический уровень языка
Унтила К. В., Тасенко О. А., В кн.: Современная лингвистика: ключ к диалогу. Труды и материалы IV Казанского международного лингвистического саммита.Т. 1: СОВРЕМЕННАЯ ЛИНГВИСТИКА: КЛЮЧ К ДИАЛОГУ.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2024. С. 221–224.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов – таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. У многих пациентов с диагнозом шизофрения обнаруживаются нарушения речи. Для исследования были отобраны рассказы об истории из жизни из корпуса 3D. В качестве личных историй были собраны ответы на вопросы «Какой самый лучший или запоминающийся ...
Добавлено: 8 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Towards the Ranking of the Importance of Revolutionary Destabilization Factors in Asian and African Countries Using Machine Learning Methods
Черноморченко И. Ю., Ilya Medvedev, Коротаев А. В., Cross-Cultural Research 2026 P. 1–49
This study investigates which structural factors most strongly predict armed and unarmed revolutionary destabilization across Sub-Saharan Africa (SSA), the Middle East and North Africa (MENA), as well as Asia using country–year data for 1950–2022 and a set of economic, demographic, political, and climatic indicators. It employs an interpretable machine learning framework (CatBoost with SHAP values ...
Добавлено: 1 июня 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору