• 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
  • Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса
  • 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
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).
14 мая 2026 г.
«Физика - это то, на чем строится мир»
Стипендиат Фонда Владимира Потанина физик Нина Джанаева занимается исследованиями в области нанофотоники. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о наноколодцах, научной интуиции и пользе физики для приготовления слоек с кремом франжипан.
13 мая 2026 г.
Исследователи Вышки - о бездомности, психологии смысла, курении и правах пациентов
В конце апреля в культурном центре Community состоялся третий полуфинал девятого сезона «Научных боев». Четыре исследователя пробирались через импровизированные джунгли социальных проблем, медицинских прав и психологических лабиринтов. У каждого было 10 минут, никаких презентаций — только реквизит, харизма и истории, от которых захватывало дух.

 

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

?

Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса

Финансы: теория и практика. 2025. Т. 29. № 4. С. 146–162.
Щепелева М. А.

Данная работа посвящена анализу финансовых кризисов. Рассматриваются различные классификации кризисов, методы их прогнозирования, подходы к составлению системы опережающих индикаторов. Для лучшего понимания возможностей прогнозирования финансовых кризисов проводится собственное эмпирическое исследование по развивающимся странам с использованием традиционного эконометрического подхода для предсказания валютных кризисов и метода случайного леса. Выявлены наиболее значимые переменные, изменение которых может сигнализировать о начале валютного кризиса. Цель исследования – сравнить прогностическую силу эконометрических моделей и методов машинного обучения для прогнозирования валютных кризисов в развивающихся странах и составить набор релевантных переменных, которые можно использовать в системе опережающих индикаторов. В работе применяется логит-регрессия и модель случайного леса. Для сравнения прогнозной силы моделей используется ROC-кривая. Значимость переменных в модели случайного леса определяется на основе значений Шепли. Полученные результаты свидетельствуют в пользу чуть более высокой прогностической силы случайного леса. Наиболее робастными предикторами валютных кризисов с точки зрения обеих моделей являются мировые цены на нефть и депозиты коммерческих банков. Полученные результаты могут быть приняты во внимание экономическими институтами, занимающимися регулированием финансовой системы, так как показывают, на какие индексы стоит в первую очередь обращать внимание при прогнозировании валютных кризисов в развивающихся странах.

Научное направление: Экономика и менеджмент
Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: валютный кризислогит модельearly warning systemlogit modelсистема опережающих индикаторовcurrency crisisслучайный лесrandom forest
Похожие публикации
Игры на сетях с линейным наилучшим ответом: модели и методы управления
Петров И. В., Автоматика и телемеханика 2026 № 6 С. 82–118
Системам связанных агентов и сетевому управлению посвящено большое число отечественных и зарубежных исследований. Исторически, наибольший интерес в теории управления возникал к усредняющим системам и, в частности, к задаче консенсуса. Однако сетевое взаимодействие может характеризоваться более специфическими функциями, отражающими зависимость от действий соседей по сети, что особенно явно проявляется в моделях стратегического взаимодействия на сети, которое ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
The Hidden Signals in Corporate Ribbon-Cutting Ceremonies
Гурков И. Б., Paulas R., Pacific Standard (USA) 2017
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Социально-экономическая география зарубежных стран: материалы к курсу. Часть 1. Основные концепции региональной наук
Замятина Н. Ю., Русаков Д. С., Вдовкин Е. И., Издательские решения, 2022.
Десятилетиями социально‑экономическая география зарубежных стран представляла собой по большей части сбор данных о размещении отраслей хозяйства — с довольно слабой концептуальной базой соответствующих процессов. Это не удивительно, если вспомнить, что отечественная экономическая география занималась размещением хозяйства в условиях социализма. Сама возможность применения отечественных концепций к «зарубежным капиталистическим странам» вызывала жаркие споры в профессиональной среде отечественных экономгеографов — многие представители старшего поколения помнят, как ломались копья в дискуссии о том, например, возможны ли территориально‑производственные комплексы в условиях капитализма. Между тем параллельно в «зарубежных капиталистических странах» формировались целые группы научных школ в сфере изучения размещения хозяйства и регионального развития, зачастую на стыке региональной экономики и собственно экономической географии (за рубежом всё чаще используется обобщающее наименование — региональная наука, или региональные исследования: regional science/regional studies). Анализируя экономико‑географические проблемы зарубежных стран, современные исследователи используют широкий набор понятий, сложившихся в последние примерно три десятилетия, и пока ещё, к сожалению, довольно слабо знакомых отечественным географам (от «перетоков знания» до «тройной спирали»). Часть зарубежных разработок — вроде теории кластерного развития — вошли и в отечественную науку; однако нередко зарубежные концепции используются в несколько суженной и искажённой трактовке (как правило, в силу инерции парадигм мышления, чуждых используемым концепциям). Зачастую исследователи, наоборот, не видят потенциал применения тех или иных концепций на нетрадиционном материале. Институт регионального консалтинга (ИРК), в котором начинали свой путь в профессиональную аналитику уже десятки выпускников кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ, принял решение способствовать овладению актуальными концепциями в сфере региональной науки как студентами указанной кафедры, так и всеми российскими исследователями в сфере экономической географии и регионального развития. При финансовой и организационной поддержке ИРК уже подготовлена серия учебных пособий «Институт регионального консалтинга — студентам». Ранее вышедшее пособие «Эволюционное страноведение: материалы к курсу. Часть 1. Смета траектории регионального и странового развития: разбор примеров» призвано продемонстрировать спектр возможностей применения актуальных концепций региональной науки в страноведении и анализе развития отдельных регионов России и зарубежных стран (в 2022 году подготовлено второе издание пособия, исправленное и дополненное). Для нового пособия по социально‑экономической географии зарубежных стран отобраны ключевые (на взгляд редактора) направления, необходимые современному специалисту для понимания развития мировой региональной науки. В абсолютном большинстве это концепции актуальной экономической географии; кроме того, добавлены экономические понятия, без знания которых затруднено понимание мейнстрима региональной науки (так, например, тема убывающей и возрастающей отдачи является ключевой для понимания направления так называемой «новой экономической географии» в экономике), а также системы популярных прикладных мер в региональном развитии («новая промышленная политика», понятие «зависимости от колеи» и др.). Разумеется, это не исчерпывающий спектр концепций и подходов экономической географии (не говоря уже о том, что в пособии совсем не затронуты концепции социальной и других направлений общественной географии); работа над подготовкой новых материалов продолжается. Появлению пособия в немалой степени поспособствовал труд магистранта кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова Фёдора Чернецкого в рамках прохождения производственной практики в Институте регионального консалтинга. Авторами разделов стали студенты указанной кафедры. В ходе практической части курса «Социально‑экономическая география зарубежных стран» они выполняли задание не только тщательно описывать методологический контекст и суть той или иной концепции, но и продемонстрировать её работу на конкретном примере — российском или зарубежном. Разработка задания и общая редакция проведена Надеждой Замятиной, их преподавателем и одновременно заместителем директора Института регионального консалтинга. Коллектив авторов надеется, что представленные материалы будут полезны как студентам, специализирующимся в области социально‑экономической географии и смежных дисциплин, так и всем, чья профессиональная деятельность связана с анализом и планированием пространственного развития экономики, регионального развития, государственным и муниципальным управлением и т. п. ...
Добавлено: 9 мая 2026 г.
Международный транспортный коридор «Север – Юг» в условиях переориентации торговых потоков РФ в страны Глобального Юга
Дегтерева Е. А., Бирюкова О. В., Сабанцев А. И., Вестник МГИМО Университета 2026 Т. 19 № 2 С. 149–171
В условиях структурной трансформации внешней торговли России МТК «Север – Юг» выступает потенциальным инструментом для переориентации торговых потоков. Однако существует проблема разрыва между декларируемым потенциалом маршрута и его реальной грузовой базой, обеспечение которой ограничивается как инфраструктурными («жёсткими»), так и нефизическими («мягкими») барьерами МТК. Целью исследования является систематизация барьеров развития МТК «Север – Юг» на основе анализа торгового ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Зачем (и как) измерять экономическое поведение домашних хозяйств: о проекте НИУ ВШЭ «Экономическое поведение домашних хозяйств»
Кузьминов Я. И., Овчарова Л. Н., Радаев В. В., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 5–16
Это введение к специальному выпуску журнала «Вопросы экономики», посвященному теме экономического поведения домашних хозяйств и результатам проекта «Экономическое поведение домашних хозяйств», реализуемого в НИУ ВШЭ. Данный проект осуществляется с 2023 г., имеет полевую часть (сбор социологических данных) и аналитическую компоненту (анализ собранных данных, их систематизация, обобщение и сравнение с другими источниками данных). Авторы статьи – ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Российские разработчики о создании и востребованности отечественного индустриального ПО: результаты пилотного обследования
Шашнов С. А., Богданов Т. В., Абдрахманова Г. И., Вопросы статистики 2026 Т. 33 № 2 С. 58–68
В статье представлены результаты исследования рынка российского индустриального программного обеспечения (ПО). Актуальность темы обусловлена значимостью этого сегмента для технологического суверенитета и комплексной цифровизации отраслей промышленности и экономики в целом. Целью исследования являлся сбор и анализ первичных данных, отражающих позиции, приоритеты и оценки компаний‑разработчиков. Для изучения ключевых направлений отечественных разработок индустриального ПО был подготовлен понятийный аппарат, сформирована ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Стратегии управления капиталом и потребительские паттерны высокодоходных россиян: эмпирический анализ
Кручинская Е. В., Груздев И. А., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 96–114
Проанализирован экономический профиль представителей высокодоходного населения России – группы, которая, несмотря на статус значимого игрока в экономике, во многом формирующего спрос на товары и услуги, а также задающего потребительские тренды на него, остается недостаточно исследованной. Это общемировая научная лакуна, имеющая особую актуальность в российском контексте с учетом уровня неоднородности распределения богатства в сегменте наиболее обеспеченных. ...
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Employer branding, employee experience and performance-relevant outcomes: a data-driven study of employee reviews
Махар Д. Х., Волкова Н. В., Journal of Organizational Effectiveness 2026
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Inclusive Growth of Russian Companies as a Driver of Socio-Economic Development: Insights from the Metallurgical Sector
Ивашковская И. В., Гришунин С. В., Макеева Е. Ю. и др., International Journal of Financial Studies 2026 Vol. 14 No. 5 P. 120–146
Добавлено: 6 мая 2026 г.
Luigi Pasinetti: the approach to development planning in historical context
Мельник Д. В., Garbellini N., Halevi J., Structural Change and Economic Dynamics 2026 Vol. 78 P. 1–9
Добавлено: 6 мая 2026 г.
Финансовая (не)устойчивость домохозяйств в России: масштабы и траектории перехода
Моисеева Д. В., Кузина О. Е., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 76–95
Оценены масштабы финансовой (не)устойчивости населения, которая определяется как (не)способность справиться с возможными неожиданными финансовыми трудностями, вызванными значительным снижением доходов или крупными, непредвиденными расходами. Предложена методика оценки масштабов финансовой (не)устойчивости россиян на основании трех критериев: 1) в широком определении к финансово неустойчивым отнесены домохозяйства с высокой долговой нагрузкой или без ликвидных сбережений; 2) в узком определении критерий высокой ...
Добавлено: 6 мая 2026 г.
Включенность в практики питания вне дома в современной России: детерминанты в группах с разным уровнем дохода
Бирюкова С. С., Синявская О. В., Стужук Д. А., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 131–143
В России, как и во всем мире, в последние годы возрастает распространенность как питания вне дома, так и заказов готовой еды. В статье проанализированы практики питания вне дома и потребления готовой еды в современной России. Эмпирическую базу исследования составили данные выборочных опросов российского населения, проведенных НИУ ВШЭ в 2024 г.: четвертой волны выборочного обследования «Экономическое ...
Добавлено: 6 мая 2026 г.
Управление промышленным развитием субъектов Российской Федерации в контексте национальных проектов технологического лидерства: новые инструменты и механизмы развития региональной промышленной политики
Дощатов А. А., / Экономические исследования и разработки. Серия А1 "Региональная экономика". 2026. № 5.
в научной статье анализируются проблемы управления промышленным развитием субъектов Российской Федерации в условиях реализации национальных проектов технологического лидерства. Установлена выраженная территориальная концентрация федеральных инвестиций и результатов нацпроектов в Москве, Московской области, Свердловской области, Санкт-Петербурге, Новосибирской области и Республике Татарстан. Обнаружены три системных дефицита методологического обеспечения: отсутствие эмпирических моделей корреляции капиталовложений и динамики индекса промышленного производства на ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
The Impact of ESG Efficiency on the Cost of Equity Capital: Evidence from China
Назарова В. В., Чуракова И. Ю., Journal of Corporate Finance Research 2026 Vol. 20 No. 1 P. 86–99
В данной статье представлен эмпирический анализ, основанный на корреляции между показателями ESG и стоимостью акционерного капитала компаний, зарегистрированных на бирже в материковом Китае и Гонконге, Китай, за период с 2018 по 2022 год. Окончательные эмпирические результаты исследования показывают, что существует отрицательная корреляция между эффективностью ESG и стоимостью акционерного капитала в Китае. В исследовании также отмечается, ...
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Лесоторговое районирование России: разработка методики кластеризации
Русаков Д. С., Елютин М. С., Синицын Н. А. и др., Известия РАН. Серия географическая 2024 Т. 88 № 2 С. 214–230
Для сетевого анализа лесной отрасли России использованы данные единой государственной автоматизированной информационной системы учета древесины по торговле лесо- и пиломатериалами между отдельными предприятиями за 2020 г. Цель исследования – выделить и охарактеризовать кластеры лесной промышленности России. Разработана методика кластеризации графа, состоящая из двух шагов: сначала выполняется кластеризация алгоритмом Лейдена, затем каждый лейденский кластер кластеризируется еще раз с помощью ...
Добавлено: 2 мая 2026 г.
Early warning system for Russian stock market crises: TCN-LSTM-Attention model using imbalanced data and attention mechanism
Теплова Т. В., Файзулин М. С., Куркин А. В., Socio-Economic Planning Sciences 2025 No. 101 Article 102292
Добавлено: 2 августа 2025 г.
Прогнозирование цен на золото с использованием алгоритмов нейросетей
Солдатова А. О., Финансы, деньги, инвестиции 2023 № 4 С. 9–15
Стоимость золота - важнейший экономический индикатор. Ожидания роста инфляции и повышения ключевых ставок со стороны Центральных банков формируют интерес инвесторов к золоту во всем мире. С учетом все большего числа факторов, оказывающих влияние на динамику курса золота в мире, прогнозирование цен на золото требует новых методов и современных технологических решений. В статье представлен обзор методов ...
Добавлено: 8 июля 2025 г.
Predicting Systemic Risk in the Russian Financial Sector with Boosting Techniques
Щепелева М. А., Procedia Computer Science 2024 Vol. 242 P. 51–56
Добавлено: 17 июня 2025 г.
Forecasting Stadium Attendance Using Machine Learning Models: A Case of the National Football League
Пан Ю., Ван Ф., Studia Sportiva 2024 Vol. 18 No. 2 P. 147–164
Добавлено: 16 мая 2025 г.
Default Prediction for Auto Repair Services Firms in Russia Using Non-financial Data
Афанасьев В. В., Финансы и бизнес 2024 Vol. 20 No. 3 P. 71–88
Традиционный подход к прогнозированию дефолтов предполагает использование финансовых коэффициентов в качестве объясняющих переменных в моделях классификации. В настоящем исследовании приводятся результаты, свидетельствующие о повышении качества прогнозирования дефолтов в случае включения в модели нефинансовых данных. В исследовании используется выборка из более чем 200 фирм, оказавшихся неплатежеспособными в период 2018–2023 гг., и 10 контрольных выборок (всего более ...
Добавлено: 2 октября 2024 г.
Random forests with parametric entropy-based information gains for classification and regression problems
Игнатенко В. В., Сурков А. Ю., Sergei Koltcov, PeerJ Computer Science 2024 Vol. 10 Article e1775
Добавлено: 16 февраля 2024 г.
Прогнозирование региональной инфляции: эконометрические модели или методы машинного обучения?
Букина Т. В., Кашин Д. В., Экономический журнал Высшей школы экономики 2024 Т. 28 № 1 С. 81–107
В статье строится прогноз региональной инфляции на примере субъектов, входящих в Приволжский федеральный округ (ПФО). Цель исследования – определить модель, которая точнее остальных прогнозирует региональную инфляцию. В работе производится сравнение инструментов машинного обучения – метода опорных векторов, градиентного бустинга и случайного леса с эконометрическими моделями временных рядов, авторегрессией и интегрированной авторегрессией-скользящего среднего, – моделями, которые чаще ...
Добавлено: 13 февраля 2024 г.
О выразительных возможностях ансамблей решающих деревьев
Соколов А. П., Прохоренкова Л. А., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2023 Т. 27 № 1 С. 18–23
Решающие деревья широко применяются в машинном обуче нии, статистике и анализе данных. Предиктивные модели, осно ванные на решающих деревьях, показывают отличные результаты в терминах точности и времени обучения, особенно на гетерогенных табличных датасетах. Производительность, простота и надежность делают это семейство алгоритмов одним из наиболее популярных в машинном обучении и науке о данных. Одним из важных гиперпараметров алгоритмов, основанных на решающих деревьях, является максимальная ...
Добавлено: 11 февраля 2024 г.
Incorporating financial development indicators into early warning systems
Пономаренко А. А., Татаринцев С. А., Journal of Economic Asymmetries 2023 Vol. 27 Article e00284
Добавлено: 28 марта 2023 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору