Моделирование и прогнозирование наступления крахов на российском фондовом рынке с помощью моделей авторегрессионной условной длительности

Актуальность данного исследования обусловлена нарастающим интересом научного сообщества к проблеме предсказания финансовых крахов, необходимостью поиска метода, дающего наиболее приближенные к реальности результаты. Целью данной работы является изучение закономерностей в динамике промежутков времени между крахами на российском фондовом рынке для выяснения возможностей прогнозирования наступления краховых событий на основе моделей длительности. Задачи исследования: Изучить существующие подходы к моделированию и 
прогнозированию крахов финансовых рынков, собрать данные о динамике индекса российского фондового 
рынка; рассмотреть длительности между крахами рынка и проанализировать системность их появления 
методом фиксированного времени ожидания; на основе особенностей данных о длительностях между крахами на российском фондовом рынке предложить модели классификации длительностей; провести обучение моделей классификации длительностей и проанализировать качество получаемых на их основе прогнозов. Основными результатами исследования считаем подтверждение двух поставленных гипотез. 1. В процессе появления крахов наблюдается системность. А значит, мы можем применят методы прогнозирования. 2. Все крахи рынка можно разделить на условно «скорые» и «нескорые», что позволяет, применяя различные методы машинного обучения, кластеризовать и на основе кластеризации строить прогноз на будущее относительно того, насколько скоро произойдет следующее краховое событие. Однако,данный подход создает не очень понятную логику поведения. Логично задаться вопросом: «Что делать после наступления краха?». Сразу возвращаться на рынок или подождать некоторое количество времени, чтобы избежать повторного проявления крахового события. Именно эти вопросы могут послужить вектором дальнейшего развития исследования.