Построение предсказательной модели для оценки ценных бумаг при помощи анализа неструктурированной новостной информации

ФИО студента: Першин Максим Андреевич

Руководитель: Артемова Екатерина Леонидовна

Кампус/факультет: Факультет экономических наук

Программа: Экономика (Бакалавриат)

Год защиты: 2018

В работе рассмотрены основы работы и теоретическое описание Long shot-term memory нейронных сетей и Biderectional long shot-term memory нейронных сетей. Рассмотрены основные способы обработки неструктурированной информации в аналогичных задачах. В качестве данных в практическо части исследования использовались тексты с новостного агентства «Ведомости». Были собраны данные о ценах на акции АО «Газпром», а также необходимые данные для расчета мультипликаторов EV/EBITDA и P/CF. В рамках данной выпускной квалификационной работы была создана предсказательная модель для оценки ценных бумаг при помощи анализа неструктурированной новостной информации с использованием BLSTM и LSTM сетей. Приведен алгоритм представления текстовой информации в векторном пространстве. Моделью были показаны достаточно хорошие результаты в задаче классификации (accuracy = 0.5595).

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ