2023-31 ИПС Эффективность и устойчивость банковской деятельности

Проект, ориентирован на студентов, предлагает работу в области финансовой экономики, связанную с применением аналитических методов и машинного обучения для решения практически значимых задач в банковской аналитике. В современном мире финансовые рынки становятся все более сложными и динамичными, что требует от профессионалов в области финансового анализа и прогнозирования глубоких знаний и умений работы с данными. Основные принципы финансовой экономики, такие как эффективность рынка, рациональность инвесторов и определение стоимости активов, остаются актуальными и тесно связаны с приложениями современных методов анализа данных. Студенты, связывающие свое образование с финансовой экономикой, имеют возможность применить свои знания и навыки для решения реальных задач, связанных с банковской аналитикой.

Работа в рамках семинара предполагает использование современных методов анализа данных, таких как машинное обучение, для изучения финансовых рынков, моделирования и прогнозирования финансовых инструментов, анализа рисков и определения эффективности инвестиций. Одной из ключевых задач, на которую студенты смогут сосредоточиться в рамках проекта, является прогнозирование цен на финансовые инструменты, такие как акции, облигации или валюты.

С использованием машинного обучения и анализа данных, студенты смогут разрабатывать модели, основанные на исторических данных, и использовать их для прогнозирования будущих цен и трендов на рынке. Другой важной задачей, которую студенты могут рассмотреть, является анализ рисков в финансовых портфелях. С помощью методов машинного обучения и анализа данных, студенты могут оценить риски, связанные с инвестиционными портфелями, и разрабатывать стратегии управления рисками. Также студенты могут применить методы машинного обучения для определения эффективности инвестиций и портфельного управления. С использованием данных о прошлой производительности инвестиций, студенты могут разработать модели, которые помогут определить наиболее эффективные стратегии инвестирования и оптимальное распределение активов в портфеле.

Проект также включает анализ данных и прогнозирование финансовых показателей компаний. Студенты могут использовать методы машинного обучения для анализа финансовых данных, таких как отчеты о прибыли и убытках или балансовые отчеты, и предсказания финансовых показателей, таких как выручка компании или рентабельность активов. Кроме того, проект может включать исследование новых методов машинного обучения, применяемых в области банковской аналитики. Студенты могут изучать и адаптировать современные методы машинного обучения, такие как глубокое обучение или алгоритмы обработки естественного языка, для решения задач в банковской аналитике.

В целом, проект ориентирован на студентов, которые хотят применить свои знания и навыки в области финансовой экономики для решения практически значимых аналитических задач в банковской аналитике. Работа в рамках проекта предполагает использование современных методов анализа данных, таких как машинное обучение, для изучения финансовых рынков, моделирования и прогнозирования финансовых инструментов, анализа рисков и определения эффективности инвестиций.