• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Версия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоискМеню

Макроэкономическое прогнозирование при помощи BMIDAS – AGL модели с использованием текстовых данных из новостных источников

ФИО студента: Енилиев Рифат Решатович

Руководитель: Малаховская Оксана Анатольевна

Кампус/факультет: Факультет экономических наук

Программа: Прикладная экономика (Магистратура)

Год защиты: 2020

В данной работе предпринимается попытка использовать текстовые данные из новостного источника Wall Street Journal, полученные при помощи такого метода тематического моделирования, как Латентное Размещение Дирихле (LDA) для целей макроэкономического прогнозирования в условиях наличия данных различной частотности, таких как квартальные и месячные, а также малого числа наблюдений и большого количества потенциальных регрессоров. В работе показано, что текстовые данные из новостных источников действительно улучшают качество прогнозов в соответствии с метрикой качества корень из среднеквадратической ошибки, однако такое улучшение значимо лишь на горизонте свыше одного квартала.

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