?
Исследование возможности классификации фондовых рынков различных стран с помощью сетевой модели
Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2016. № 3. С. 111–115.
Визгунов А. Н., Наумова А. С.
В условиях растущей глобализации финансовых рынков важным вопросом для исследования является, сохраняют ли рынки отдельных стран свое своеобразие в те- чение длительного времени, являются ли они отличными друг от друга. Мы используем в качестве модели сетевую модель фондового рынка и проводим ее анализ с помощью ней- ронных сетей. По результатам анализа сделан вывод о том, что каждый из рынков исследу- емых стран имеет четко отличимые черты на протяжении всего рассматриваемого периода.
Язык:
русский
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Ролинский С. О., Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 2.: Университет ИТМО, 2022. С. 336–340.
В работе рассмотрены основные существующие подходы к автоматическому распознаванию речи, а также проводится сравнительный анализ открытых компьютерных систем распознавания речи. Для экспериментальных исследований эффективности работы рассматриваемых систем используется речевой корпус LibriSpeech. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Садикова А. А., В кн.: Сборник трудов X Конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
В работе рассматривается применение различных планировщиков обучения (англ. scheduler) нейронных сетей для задачи текстонезависимой верификации дикторов. Для экспериментальных исследований использовалась база данных VoxCeleb1, которая содержит в себе различные речевые высказывания 1211 дикторов. В работе проводился анализ влияния различных планировщиков обучения нейронных сетей, представленных в библиотеке PyTorch языка программирования Python, а также 2 алгоритма планировщика, представленных ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
В статье представлен комплексный макроэкономический анализ стран, объединенных в цивилизационные кластеры на основе культурноисторического подхода. Объектом исследования выступает макроэкономическая динамика государств в контексте цивилизационных различий, а предметом – модельная оценка и прогноз темпов роста валового внутреннего продукта (ВВП) на период до 2050 г. Актуальность работы обусловлена необходимостью переосмысления глобального экономического развития с учетом устойчивых социокультурных ...
Добавлено: 24 февраля 2026 г.
Представлен анализ динамической взаимосвязи между объемами торгов на российском фондовым рынке и глобальным рынком криптовалют (Биткоин) в периоды внешних шоков (ковид‑кризис и российско‑украинский конфликт) с 2019 г. С помощью модели TVP‑VAR и оценок связности переменных системы выявлены перетоки ликвидности (движения денежных средств) между рассматриваемыми классами активов. Впервые проведен анализ сетевой связности сентимента инвесторов по наиболее популярным российским акциям и Биткоину и ...
Добавлено: 6 февраля 2026 г.
Сизых Н. В., Кудрявцева Н. С., Управление большими системами: сборник трудов 2025 № 118 С. 250–285
Многочисленные исследования в области прогнозирования котировок ценных бумаг, в частности акций, направлены на поиск более точных и эффективных моделей. Однако внимание к многомерному прогнозированию, которое позволяет получить более точный прогноз, остается недооцененным, поскольку для его реализации требуется значительное увеличение вычислительных ресурсов. Поэтому актуальным является подбор более упрощенных, но эффективных моделей, с помощью которых можно получать ...
Добавлено: 3 февраля 2026 г.
Одним из основных инструментов анализа больших объемов финансовых данных является использование методов и моделей кластеризации, позволяющих выявлять различные закономерности. В данном исследовании рассматривается проблема кластеризации временных рядов, отражающих поведение цен, доходности, мод, трендов и ряда связанных с ними показателей акций. Актуальность и новизна исследования заключаются в предложении оригинальных алгоритмов кластеризации акций, которые представляют собой сочетание ...
Добавлено: 3 февраля 2026 г.
Это книга по современной экономике, написанная преимущественно на русском языке, но с одной главой на английском. ...
Добавлено: 27 января 2026 г.
Солдатова А. О., Сберегательное дело за рубежом 2025 № 1 С. 21–33
Статья посвящена особенностям функционирования китайского фондового рынка, перспективам его развития и возможностям для инвесторов. Рассмотрены ключевые аспекты регулирования, классификация акций, биржевые площадки и специфика участников рынка. Описаны различные типы акций, особенности каждого класса и правила доступа для иностранных инвесторов. Подробно рассмотрены крупнейшие биржи Китая, такие как Шанхайская, Шэньчжэньская и другие специализированные торговые площадки. Особое внимание ...
Добавлено: 21 января 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Добавлено: 21 ноября 2025 г.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.