«НИУ ВШЭ» — Модель прогнозирования фондовых кризисов TCN-LSTM (НИУ ВШЭ)

Экономисты из НИУ ВШЭ разработали гибридную модель глубинного обучения TCN–LSTM–Attention, способную предупреждать о приближении краткосрочных фондовых кризисов с точностью свыше 80%. Модель сочетает сверточную нейронную сеть для временных рядов (TCN), долгую краткосрочную память (LSTM) и механизм внимания (Attention). Источник: «ИИ в российской науке» (ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 2026)

Необходимость раннего предупреждения о краткосрочных фондовых кризисах для участников рынка и регуляторов

Создание инструмента предиктивной аналитики для финансовых рынков с высокой точностью прогноза

Разработка ИИ-модели прогнозирования фондовых кризисов на основе методов глубинного обучения

Точность прогнозирования фондовых кризисов свыше 80%