Прохоров Артем Борисович
- Ведущий научный сотрудник: Факультет экономических наук / Центр больших данных в экономике и финансах (CEBDA)
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2015 году.
Байесовская адаптивная разреженная копула: решение проблемы размерности в многомерных данных
Мартин Бурда и Артем Прохоров опубликовали статью «Bayesian Adaptive Sparse Copula» в журнале Journal of Computational and Graphical Statistics . В работе представлен новый подход к байесовскому непараметрическому оцениванию многомерных плотностей распределения. Авторы предлагают априорное распределение на основе случайных полиномов Бернштейна, что позволяет сохранить преимущества многоуровневых методов на базе деревьев решений, одновременно смягчая эффект проклятия размерности.
Гибрид нейросетей и экономической теории: новая модель оценки эффективности объединила глубокое обучение и теорию производства, превзойдя стандартные методы
Команда исследователей в составе Zheng Wei, Huiyan Sang, Artem Prokhorov, and Yu Ma опубликовала статью «Shape-Aware Deep Learning for Models of Production» в журнале Journal of Productivity Analysis. Исследование предлагает прорывной метод, который сочетает в себе возможности нейронных сетей (Deep Neural Networks, DNN) с фундаментальными экономическими принципами.
Новый метод идентификации структурных сдвигов в экономических данных
Коллектив исследователей Центра больших данных в экономике и финансах (Артем Прохоров, Петр Радченко, Александр Семенов, Антон Скроботов) разработал новый метод выявления структурных разрывов в экономических и финансовых временных рядах. В статье “Change-Point Detection in Time Series Using Mixed Integer Programming” представлен подход, основанный на методах смешанно-целочисленной оптимизации (Mixed Integer Optimization, MIO).