ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ГЛУБОКОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ РЫНКА ЗЕЛЕНЫХ БУМАГ - Жусупов, Есет; Жарасхан, Темирханов; Алма, Бекболсынова (Scientific Journal of Pedagogy and Economics, 2024)
В данной статье проводится анализ возможности использования искусственной нейронной сети для прогнозирования значений индекса корпоративных зеленых облигаций и выявления ключевых предикторов на основе фундаментальных принципов зеленых облигаций. Статья оценивает взаимосвязь между параметрами и их влиянием на точность прогнозов, используя различные методы измерения этой точности. Рассматриваются главные элементы, влияющие на рыночную стоимость данных ценных бумаг. Особое внимание уделяется анализу преимуществ и недостатков каждого из подходов в контексте специфики рынка зеленых облигаций, что позволяет предложить обоснованные рекомендации по выбору наилучших методов для оценки точности прогнозов. Статья представляет собой комплексное исследование, охватывающее анализ эффективности прогностических моделей и применения технологий глубокого обучения в прогнозировании рынка зеленых ценных бумаг.