Модели волатильности GARCH — это рекуррентные нейросети

Описание

Выступление слушателя группы НС242 Михаила Алоизовича Иванова на конкурсе курсовых работ для пятого потока

Тема курсовой работы: "Модели волатильности GARCH — это рекуррентные нейросети"

Исследование выполнено при участии научного консультанта курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" Виктора Андреевича Немченко

Дата: 29 ноября 2023 года

00:00 Заставка
01:04 Введение в тему
03:10 Данные
04:16 Модели: эконометрика
05:18 Модели: нейронные сети
05:58 Модели: GARCH+RNN
08:38 Устойчивость GARCH-RNN
10:32 Метрики
11:16 Обзор существующих решений
11:54 Результаты: in-sample
13:18 Результаты: out-of-sample
14:43 План
15:26 Заключение
16:05 Ответы на вопросы

Презентация: https://docs.google.com/presentation/d/1iBO5iyykPeK_6iNUsPvv7Y0JxhP8w_8u/edit?usp=sharing&ouid=106186252606111113086&rtpof=true&sd=true
Код: https://github.com/EduNetArchive/Ivanov_GARCH-RNN

Сайт: https://msu.ai
VK: https://vk.com/msu_ai
Телеграм-канал: https://t.me/msu_ai_channel

#MSU_AI #Фонд_Интеллект #neuralnetworks