• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Time Series Analysis of Financial Statements for Default Modelling
  • 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
18 мая 2026 г.
В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского
Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

 

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

?

Time Series Analysis of Financial Statements for Default Modelling

P. 281–286.
Романюк К. А., Ичкитидзе Ю. Р.
Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: временные рядыfinancial statementscredit ratingкредитный рейтингфинансовые показателиprobability of defaultвероятность дефолтаMonte Carlo methodtime seriesМетод Монте Карло

В книге

Intelligent Computing: Proceedings of the 2020 Computing Conference, Volume 1. Advances in Intelligent Systems and Computing
Vol. 1228. , Springer, 2020.
Похожие публикации
Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
An Approximate Method for Calculating Kinetic Coefficients of Heavy Ions in He-Containing Mixtures in a Strong Electric Field
A. A. Ponomarev, N. L. Aleksandrov, Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 3 P. 367–378
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Перспективы медиа-мониторинга в исследованиях общественного мнения (на примере доверия президенту)
Анкудинов И. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 61 С. 165–203
Изменчивые политические настроения россиян — постоянный предмет интереса социологических фондов. С развитием интернета привычные анкетные исследования стали дополняться онлайн-опросами и, несмотря на некоторый скепсис, «майнингом» социальных сетей. В настоящей статье предпринимается попытка скорректировать стихийную интернет-выборку так, чтобы приблизить ее оценки к репрезентативным омнибусам. Мы используем показатели доверия Президенту РФ в сети и в опросах с ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Online Neural Networks for Change-Point Detection
Гущин М. И., Арзыматов К., Деркач Д. А., Machine Learning 2026 Vol. 115 Article 56
Добавлено: 6 марта 2026 г.
Подходы к оценке дефолтности рейтинговых шкал кредитных рейтинговых агентств
Озеров К. М., Кутенко С. В., Деньги и кредит 2024 Т. 83 № 4 С. 98–118
В условиях ограниченного количества данных классический когортный метод к построению матрицы миграций не полностью отражает динамику кредитного качества объектов внутри выборки. Эта проблема усугубляется для объектов более низкого кредитного качества в связи с их меньшей представленностью в выборке. В данной статье исследуется непрерывный подход к формированию матрицы миграций. Непрерывная матрица миграций учитывает переходы между кредитным ...
Добавлено: 20 декабря 2025 г.
Refrigerant Leak Detection in Data Centers Using Topologically Determined Graph Neural Networks
Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.
Добавлено: 19 декабря 2025 г.
ВЛИЯНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ УСТОЙЧИВОСТИ НА ФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ КОМПАНИЙ ИНДУСТРИИ МОДЫ
Малофеева Т. Н., Тронов А. А., Герасименко Е. А., Вестник Академии знаний 2025 № 2(67) С. 411–420
В данной статье мы проверили, как уровень прозрачности и общий уровень устойчивости компании могут улучшить финансовые результаты фирм в индустрии моды. Мы исследуем вклад устойчивости для набора компаний, которые различаются по местоположению, нише производства, рыночной капитализации, брендовой политике и т.д. Всего было проанализировано 63 компании с использованием эконометрических методов анализа панельных данных: в течение 3 ...
Добавлено: 27 ноября 2025 г.
Анализ деловой неопределенности с помощью LC-кривых
Алескеров Ф. Т., Лола И. С., Асосков Д. Г. и др., Вопросы экономики 2025 № 11 С. 143–157
Метод LC-кривых – новый подход к анализу временных рядов –  применен к композитному индексу деловой неопределенности (ИДН), построенному на основе результатов регулярных бизнес-опросов Росстата, что позволило осуществить анализ траекторий неопределенности по укрупнённым отраслям и подотраслям промышленности России с использованием двух спецификаций индекса: ex-ante (прогнозной) и ex-post (фактической). Результаты эмпирического анализа за период 2020–2024 гг. показали ...
Добавлено: 13 октября 2025 г.
Quasi-Monte Carlo technique in global sensitivity analysis of wind resource assessment with a study on UAE
Цветкова О. А., Ouarda T., Journal of Renewable and Sustainable Energy 2019 Vol. 11 No. 5 P. 053303–053303
В данной работе рассматриваются вопросы математического моделирования и оценки ветровых ресурсов (ОВР). Анализ чувствительности (АЧ) связывает части дисперсии выходных данных с дисперсией каждой входной переменной. Глобальный ОВ (ГОВ) исследует входные данные в глобальном масштабе. В ОВР доминирует метод ОВ по одному разу, в то время как ГОВ часто игнорируется. По сравнению с традиционными методами, ГОВ ...
Добавлено: 15 сентября 2025 г.
The Impact of Alternative Data on Default Probability: Analyzing the Italian E-commerce Sector with NLP and Network Structures
Bernhardt B. D., Marciano C., Гуаррачино М. Р., Operations Research Forum 2025 Vol. 6 Article 47
Добавлено: 6 сентября 2025 г.
Predicting Extreme Events for Complex High-Dimensional Systems
Чертоганов К. А., Journal of Finance and Data Science 2025
This research aims to enhance the forecasting accuracy of extreme events, which pose significant challenges across various domains such as meteorology, finance, and public health. The study investigates the integration of cross-correlation and partial autocorrelation functions (PACF) with machine learning techniques to address the limitations of traditional forecasting methods and improve predictive reliability and interpretability. ...
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
SensorDBSCAN: Semi-Supervised Active Learning Powered Method for Anomaly Detection and Diagnosis
Ivanov P., Shtark M., Kozhevnikov A. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 25186–25197
Fault detection and diagnosis (FDD) is a critical challenge in industrial processes aimed at minimizing risks such as safety hazards, costly downtime, and suboptimal production. Traditional supervised FDD methods offer great performance while heavily relying on large volumes of labeled data, whereas unsupervised methods do not depend on labeled data, though are inferior in performance ...
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Влияние версии ревизии официальной статистики на точность моделей наукастинга макроэкономических показателей России
Макеева Н. М., Прикладная эконометрика 2025 Т. 79 С. 27–49
В работе представлены результаты анализа точности моделей наукастинга для ВВП России и его компонентов по использованию за период с 1 квартала 2014 года по 3 квартал 2023 года. Новизна исследования заключается в сопоставлении точности целого спектра моделей (MIDAS-, MFBVAR-, DFM-модели, модели с регуляризацией, а также классическая авторегрессия первого порядка), оцененных на первой и финальной версии ...
Добавлено: 19 апреля 2025 г.
Prediction of Industrial Cyber Attacks Using Normalizing Flows
V.P. Stepashkina, M.I. Hushchyn, Doklady Mathematics 2024 Vol. 110 No. 1 P. S95–S102
This paper presents the development and evaluation of methods for detecting cyberattacks on industrial systems using neural network approaches. The focus is on the task of detecting anomalies in multivariate time series, where the diversity and complexity of potential attack scenarios require the use of advanced models. To address these challenges, a transformer-based autoencoder architecture ...
Добавлено: 25 марта 2025 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