Професор кафедри комп’ютерних наук та програмної інженерії Херсонського державного університету Віталій Кобець спільно з аспірантом Олексієм Івановим опублікували статтю «Аналіз майбутнього фінансового впливу на основі аналізу настроїв та індикаторів» у журналі Computational Economics (Нідерланди, видавництво Springer Nature), що входить до другого квартилю Q2 (Scopus).
Науковці розробили модель, яка аналізує квартальні фінансові звіти компаній (форма 10-Q) за допомогою спеціалізованої NLP-моделі FinBERT та поєднує результати аналізу настроїв тексту з фінансовими індикаторами. Дослідження проводилось на прикладі компанії Amazon.
Як розповів Віталій Кобець, результати дослідження дозволяють виконувати більш точний прогноз курсу фінансових інструментів для інвестиційного портфеля, аналізуючи не лише фінансові метрики, а і настрій фінансових звітів, що в цілому підвищує якість прогнозу і сприяє швидшому досягненню інвестиційних цілей.
"За результатами проведеного експерименту, моделі, що поєднують фінансові показники з аналізом настроїв тексту, показали кращі результати прогнозування, особливо для середньо- та довгострокових періодів (7 і 14 днів). Найкращі показники продемонструвала модель FinBert з алгоритмом Random Forest на сьомий день після публікації фінансового звіту компанії Amazon, досягнувши рівня коефіцієнта детермінації 98,33%", – зазначив професор.
Дослідження демонструє потенціал використання великих мовних моделей LLM у фінансовому прогнозуванні і практичному застосуванні для цілей інвесторів.
Повний варіант статті можна переглянути за посиланням.
Пресцентр ХДУ