УДК 519.876:336.7
ГИБРИДНЫЕ МОДЕЛИ HMM-VAE ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ВОЛАТИЛЬНОСТИ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
Копытова Надежда Андреевна, студент, направление подготовки 01.03.02 Прикладная математика и информатика, Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
e-mail: kopytova422@gmail.com
Научный руководитель: Патласов Дмитрий Александрович, старший преподаватель кафедры информационных систем и математических методов в экономике, Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
e-mail: dmitriypatlasov@gmail.com
Аннотация. Современные финансовые рынки характеризуются выраженной кластеризацией волатильности, что ограничивает эффективность традиционных моделей. Цель работы – исследование теоретических основ применения гибридной модели HMM-VAE для кластеризации волатильности финансовых временных рядов и оценка перспектив её использования для выявления скрытых режимов рынка. Предлагаемый инструментарий сочетает скрытые марковские модели для описания динамики режимов и вариационные автокодировщики для моделирования сложных распределений наблюдений. Научная новизна заключается в объединении интерпретируемой режимной структуры с вероятностным глубинным обучением. Практическая значимость связана с совершенствованием методов анализа риска в условиях структурных изменений рынка.
Ключевые слова: волатильность, кластеризация волатильности, скрытые марковские модели, вариационные автокодировщики, реализованная волатильность.
Для цитирования: Копытова Н. А. Гибридные модели HMM-VAE для кластеризации временных рядов волатильности: теоретические основы и перспективы развития // Шаг в науку. – 2026. – № 3. – С. 44–47.
