Использование машинного обучения для прогнозирования финансовых кризисов и оценки системных рисков

Прогнозирование финансовых кризисов и оценка системных рисков являются ключевыми задачами для обеспечения финансовой стабильности. В последние годы методы машинного обучения (МЛ) приобретают все большую популярность в этой области, поскольку они позволяют эффективно анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, которые трудно заметить традиционными методами.

В статье рассматриваются основные подходы к применению машинного обучения для прогнозирования финансовых кризисов, а также для оценки системных рисков в финансовых системах.

Рассматриваются как методы классификации, так и методы анализа временных рядов, а также примеры использования этих методов для оценки устойчивости банковской системы и финансовых рынков в целом.