(реклама РЭШ)

Для разогрева про завтра :). Несколько цитат, в том числе прекрасного исполнительного директора Елены Симоновой:

https://vk.com/wall-471300_8411

#MAFNES #Teaching

Наши первокурсники прокомментировали свои впечатления от первых 4 месяцев учёбы:

https://news.nes.ru/news/vpechatleniya-pervokursnikov-programmyi-MAF/?lang=ru

Шок-контент - некоторые студенты даже совмещают с работой. Мне кажется, это очень сложно делать в первый год, но на втором курсе работают все, расписание позволяет это делать. Впечатлён!

#MAFNES #Teaching

Крипта: больше систематических рисков, связь с рынком акций.

Мы с выпускниками РЭШ-2023 посмотрели на то, как криптоактивы связаны с рынком акций. Основных результатов два:

1) систематический риск крипты сильно вырос. После 2020 года можно считать её "акциями с большой бетой". Это автоматически снижает диверсификацию портфеля при смешивании акций и крипты;

2) внезапно риски то биткоина, то эфира связаны систематически с доходностями портфелей американских акций. То есть они имеют значимое влияние на стоимость акций после учёта других стандартных рисков.

Будем дальше разбираться в описании факторов риска, это любопытно.

https://econs.online/articles/opinions/zakon-vzaimnogo-prityazheniya-kriptovalyuty-perestali-strakhovat-aktsii/

#Factors #Crypto #Stocks #MAFNES

Снова реклама закрепа 30 марта :) дал интервью вот тут!

https://yangx.top/nes_official/1719

#MAFNES #Teaching

Еще реклама перед днём открытых дверей в субботу - интервью:

https://yangx.top/nes_official/1729

Валерия и магистерскую работу написала весьма любопытную, с моей скромной помощью.

#MAFNES #Teaching

Если вы почему-то интересуетесь темами работ студентов РЭШ, то вот что мы делаем в финансовой магистратуре MAF.

#MAFNES #Teaching

Языковые модели (ChatGPT+) и финансовые переменные.

Коллеги показали статью (май 2024), которая применяет ChatGTP4 Turbo к прогнозированию прибылей компаний США, а также доходностей акций. Что авторы сделали:

1) Аккуратно скрыли от модели информацию о компании и даже годе, стандартизировав отчётность;
2) Постарались понять, как именно рассуждает модель, и что является главными частями её прогнозов.

Результаты:

1) Направление изменения прибылей в следующем году ChatGPT4 делает лучше консенсуса аналитиков (ChatGPT3.5 заметно хуже) - условно 60% правильно против 53%. Более того, обыграны и ML-модели, и даже нейронная сеть;
2) Портфель акций, построенных на этих предсказаниях, имеет огромную альфу к трёхфакторной модели Фамы-Френча (12% в год!).

Мои вопросы:

1) Точно-точно нет "подглядывания в будущие данные"? Авторы стараются показать, что нет, но это неубедительно - неумение "предсказать" год или компанию не означают, что модель не "запомнила" финансовые связи из обучающих данных. Более того, качество прогнозов ухудшается с годами - это подозрительно;

2) Построение портфеля ну очень коварное (если вы посмотрите текст). Там столько ручных допиливаний, что непонятно, с чем сравнивать - объективно это не простой "пассивный портфель", который по сути получается в рамках модели Фамы-Френча. Поэтому я был бы осторожен в интерпретации.

Но в любом случае - новые интересные идеи, будем со студентами разбираться!

#AI #Portfolio #Earnings #MAFNES

(реклама РЭШ)

Для будущих магистров:

https://yangx.top/nes_official/1862

#MAFNES

(Реклама РЭШ)

Коллеги опять жгут на просветительских днях! От кино до экономики, будет всё

https://yangx.top/nes_official/1895

#MAFNES #Teaching

(Про ЦБ и реклама РЭШ)

Записали подкаст про мировые ЦБ. Как всегда, это моё мнение, не выражающее позицию организаций. Возможно, местами неверное - я вполне могу ошибаться!

И конечно на ФИБ стараемся разобраться как с базовой макро, так и с её применениями в бизнесе.

https://yangx.top/nes_official/1947

#CB #Inflation #MAFNES #Teaching