УДК 004.89
DOI: 10.36871/2618­9976.2025.03.005

Авторы

Артем Алексеевич Кобзев,
Студент­магистр, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Россия
Ефим Григорьевич Семяшкин,
Кандидат экономических наук, доцент кафедры финансовых рынков и финансового инжиниринга Финансового университета при Правительстве РФ, Москва, Россия

Аннотация

В статье рассматривается процесс обучения нейросетевой модели для предсказания рейтингов облигаций эмитентов на основе финансовых и других характеристик компаний. Используется выборка, содержащая информацию о компаниях, включая их возраст, уставный капитал, финансовые показатели за 2015­-2023 годы и различные активы. Целевыми переменными являются рейтинги облигаций. В ходе исследования проводится предобработка данных, выбор архитектуры модели, оптимизация гиперпараметров, обучение и оценка модели. Целью исследования является разработка простой нейронной сети для классификации рейтингов компаний.

Ключевые слова

рейтинги
облигаций
нейросети
прогнозирование
классификация