• 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
  • Corrected Triple Correction Method, CNN and Transfer Learning for Prediction the Realized Volatility of Bitcoin and E-Mini S&P500
  • 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
1 июля 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ выяснили, кто и почему в России питается вне дома
Около трети населения (31,3%) практически не едят вне дома и не покупают готовую еду. Ядро активных потребителей — тех, кто питается вне дома или покупает готовое почти ежедневно или несколько раз в неделю, — составляет всего около 9%. Таковы результаты исследования, проведенного Институтом социальной политики НИУ ВШЭ. Как отмечают авторы, питание вне дома в России перестало быть маркером высокого статуса.
30 июня 2026 г.
Аспирантка НИУ ВШЭ получила премию за выдающуюся научную статью
Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.
30 июня 2026 г.
«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».

 

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

?

Corrected Triple Correction Method, CNN and Transfer Learning for Prediction the Realized Volatility of Bitcoin and E-Mini S&P500

Lobachevskii Journal of Mathematics. 2024. Vol. 45. No. 3. P. 1194–1206.
Маневич В. А.
Язык: английский
DOI
Ключевые слова: forecastingrealized volatilitybitcoinE-mini S&P 500 cryptocurrencies corrected triple correction method
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Модели и методы анализа текстовых данных, рекомендательных систем и майнинга данных (2024)
Похожие публикации
Влияние халвинга на торговые показатели криптовалют
Кусляйкин А. В., Финансы и бизнес 2026 Т. 22 № 1 С. 62–78
В данной статье впервые рассматривается воздействие халвинга криптовалют на их торговую динамику. В результате проведенного событийного анализа было обнаружено, что как объемы торгов, так и доходности криптовалют подвержены существенному влиянию халвинга, причем воздействие на доходности является менее значимым. Показано, что халвинг криптовалюты, как правило, сопровождается ростом объемов торгов и падением доходностей по ней на несколько ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Эффективность применения прогнозов волатильности в активных торговых стратегиях институциональных инвесторов на российском рынке акций
Лысенок Н. И., Фундаментальная и прикладная математика 2026 Т. 26 № 3 С. 33–42
Исследование посвящено оценке влияния прогнозов реализованной волатильности на результаты активных торговых стратегий на российском рынке акций. На выборке 17 ликвидных акций за 2014-2026 гг. построена гибридная прогнозная модель, объединяющая HAR-J и градиентный бустинг; её преимущество над базовой HAR-J подтверждено тестом Дибольда-Мариано (p < 0,001). Шесть направленных стратегий трёх категорий протестированы с тремя механизмами интеграции прогнозов и без них. ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Экономическая интеграция России и Беларуси: перспективы роста и обмена инновациями
Копнова Е. Д., Журавлева К. А., Коряков И. В. и др., Журнал Белорусского государственного университета. Экономика 2025 № 1 С. 36–46
В статье рассматриваются перспективы экономического сотрудничества между Россией и Беларусью в рамках интеграционных объединений ЕАЭС, ШОС и БРИКС, с акцентом на влияние санкций, и их последствия для экономического роста стран. Исследование включает применение методов эконометрического моделирования для оценки прогноза ключевых экономических характеристик, таких как валовой внутренний продукт Республики Беларусь и объем взаимной торговли, а также ...
Добавлено: 11 декабря 2025 г.
Биткойн, альткойны, цифровой рубль: об экономической природе криптовалют
Волкова О. Н., Финансы: теория и практика 2025 Т. 29 № 5 С. 21–33
Предмет данного исследования: криптовалюты — финансовый инструмент, широко используемый участниками фи­нансовых рынков с начала 2010-х гг. Однако их статус в финансовых системах разных стран до сих пор в процессе обсуждения; нет консенсуса в понимании экономической природы этих инструментов, что определяет актуальность исследования. Цель работы — определить экономическую природу криптовалют и их место среди других бездокумен­тарных инструментов денежного ...
Добавлено: 5 ноября 2025 г.
Development the reinforcement learning model for sources identification of H2S industrial emissions
Кычкин А. В., Черницин И. А., Викентьева О. Л., , in: 2025 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2025. P. 987–991.
Добавлено: 4 ноября 2025 г.
СОВРЕМЕННЫЙ РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ: ОСОБЕННОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ
Косов М. Е., Вестник экономической безопасности 2024 № 2 С. 185–191
С развитием современных платежных систем связано возникновение так называемых электронных или цифровых денег. В данных условиях в качестве средства платежа возникают и стремительно распространяются криптовалюты. В настоящее время операции с ними проводятся на биржах на многих ресурсах в Интернете. Указанная тенденция потребовала от государств решения вопросов регулирования рынка криптовалют, их оборота. Противоречивость данного цифрового актива, ...
Добавлено: 22 октября 2025 г.
Методы машинного обучения в макроэкономическом прогнозировании: предварительные итоги
Смирнов С. В., Вопросы экономики 2025 № 10 С. 131–154
Систематизированы методы машинного обучения (ММО), наиболее релевантные для макроэкономики, суммированы результаты их применения для прогнозирования и наукастинга ключевых макроэкономических показателей. Показано, что, несмотря на методологический прогресс и публикации последних лет, точность на традиционных статистических данных не растет: ММО нередко превосходят наивные и стандартные бенчмарки, однако прирост точности не всегда статистически значим и заметен для практиков ...
Добавлено: 12 октября 2025 г.
System Architecture of the Automated AI-driven Predictive Assessment for Environmental Monitoring in Industrial Areas
Кычкин А. В., Черницин И. А., Викентьева О. Л., , in: 2025 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2025. P. 1046–1050.
Добавлено: 6 октября 2025 г.
Анализ факторов, влияющих на управление денежными потоками предприятия
Чан Ф. Т., Староверова О. В., Косов М. Е., Аудиторские ведомости 2025 № 2 С. 129–134
Статья посвящена исследованию факторов, влияющих на управление денежными потоками предприятий. Применяются методы анализа и обобщения рецензируемых научных источников по данной проблематике. В результате исследования выявлены и систематизированы две группы факторов: объективные (государственная экономическая политика, влияние клиентов) и субъективные (компетентность команды финансового менеджмента, масштаб и организационная структура предприятия, система контроля, финансовые источники, способность прогнозирования рисков, техники ...
Добавлено: 22 сентября 2025 г.
Прогноз волатильности криптовалют с использованием Google Trends и GDELT
Тетерин М. А., Экономическая политика 2025 Т. 20 № 4 С. 82–117
Криптовалюты стали важной частью современного финансового рынка. Одними из крупнейших являются Bitcoin, Ether, Litecoin и XRP, их капитализация составляет львиную долю рынка цифровых активов. При этом рынок криптовалют отличается от рынка традиционных финансовых активов более высоким уровнем волатильности цен, что делает методологию построения более точных прогнозов дневной волатильности для этих активов особенно значимой. Оценка дневной ...
Добавлено: 2 сентября 2025 г.
Роль исторических эпох и символов в моделировании динамики и шоков социальных настроений в России
Карачаровский В. В., Социологические исследования 2025 № 6 С. 3–14
Оценивается возможность прогноза массовых социальных настроений россиян на основе их интереса к разным эпохам в развитии страны. Исторические эпохи и их символы рассматриваются в качестве эталонов сравнения, временны’х аналогов референтных групп, поставляющих массовому сознанию образцы качества жизни и планки достигнутых в прошлом результатов, которые служат отправной точкой для оценки населением степени удовлетворенности развитием страны в ...
Добавлено: 12 августа 2025 г.
К прогнозированию вероятности невооруженной революционной дестабилизации методами машинного обучения
Медведев И. А., Коротаев А. В., Социология власти 2025 Т. 37 № 2 С. 108–141
В своей статье авторы предлагают систе- матический обзор основных способов примене- ния методов машинного обучения, релевантно- го для политической социологии. Описывается история перехода от использования простых регрессионных моделей к комплексным моде- лям машинного обучения. Анализируются причины и преимущества такого перехода. Определяются основные способы использова- ния моделей машинного обучения, которыми пользуются в смежных дисциплинах, и приводятся ...
Добавлено: 1 августа 2025 г.
Can Ethereum predict Bitcoin’s volatility?
Тетерин М. А., Пересецкий А. А., Applied Econometrics 2025 Vol. 77 P. 74–90
Bitcoin and Ethereum are the two world’s largest cryptocurrencies. Their market capitalizations have recently peaked, making them more attractive to portfolio investors. As the cryptocurrency market is known for its high volatility nature, government institutions are also interested in this segment of the financial market for more comprehensive regulation. Volatility forecasting is a crucial part ...
Добавлено: 22 апреля 2025 г.
Chaotic dynamics in an overlapping generations model: Forecasting and regularization
Tatyana A. Alexeeva, Kuznetsov N., Mokaev T. и др., Chaos, Solitons and Fractals 2025 Vol. 196 Article 116371
Добавлено: 20 апреля 2025 г.
Forecasting market volatility using AI and ML models
Pshichenko D., Znanstvena misel 2024 No. 96 P. 38–42
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Сравнительный анализ моделей прогнозирования региональной инфляции
Габов М. А., Букина Т. В., Кашин Д. В., Журнал Новой экономической ассоциации 2025 № 4(69) С. 87–117
Исследование посвящено сравнению подходов к прогнозированию уровня индекса потребительских цен (ИПЦ г/г) в регионах Приволжского федерального округа с использованием эконометрических моделей временных рядов и методов машинного обучения. В статье предпринята попытка выбрать наиболее подходящие и эффективные модели для прогнозирования регионального индекса общего уровня цен. Исследование включает использование комбинированного подхода, который основан на сочетании как эконометрических ...
Добавлено: 22 февраля 2025 г.
Google Trends and Bitcoin volatility forecast
Тетерин М. А., Пересецкий А. А., The Journal of the New Economic Association 2024 Vol. 4 P. 118–135
Добавлено: 21 января 2025 г.
Анализ процессов образования контактных радиопомех при комплексном обеспечении электромагнитной совместимости на подвижных объектах радиоэлектронных средств
Б.В. Уткин, Н.Н. Грачёв, Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии 2024 Т. 17 № 8 С. 1077–1088
В представленной статье проведен анализ образования и механизмов формирования электромагнитных помех, обусловленных механизмами образования вторичных электромагнитных переизлучений, образующихся при эксплуатации реальных конструкций радиотехнических устройств. По результатам проведенных исследований предлагается методика прогнозирования спектральных характеристик контактных помех радиоприему. В работе рассмотрен и проведен анализ методики прогнозирования спектрального состава контактных радиопомех. В основу разработанной методики и математического аппарата ...
Добавлено: 28 декабря 2024 г.
Potential of business uncertainty indicators in forecasting economic activity: The case of Russia
Лола И. С., Асосков Д. Г., Russian Journal of Economics 2024 No. 10(4) P. 351–364
This paper investigates the utility of business uncertainty indicators as predictive tools for forecasting economic activity in the context of Russia. In an era characterized by global economic volatility and geopolitical shifts, understanding the dynamics of economic uncertainty and its impact on overall economic performance is of paramount importance. The study utilizes a comprehensive dataset ...
Добавлено: 10 декабря 2024 г.
Exploring the potential of business uncertainty indicators in forecasting economic activity: The case of Russia
Лола И. С., Асосков Д. Г., / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Science, Technology and Innovation". 2024. No. 128/STI/2024.
Добавлено: 2 ноября 2024 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