Влияние социальных факторов на динамику цен акций нефтяных компаний: анализ с использованием методов машинного обучения
Authors: И.В. Клепов , Ю.Ю. Кочинев , Е.Е. Шарафанова , О.В. Заборовская 
Published: December 2024

целью исследования является количественная оценка воздействия социально-экономических факторов на ценовую динамику акций ведущих нефтяных компаний США с использованием методов машинного обучения. Методы: в исследовании применяются различные алгоритмы машинного обучения, включая линейную регрессию, случайный лес и градиентный бустинг. Для повышения точности прогнозных моделей использовались метрики R², MAE, MSE, а также нормализация исходных данных. Параметры моделей оценивались на основе данных за период 2018-2021 гг. Предметом исследования выступают такие переменные, как объем торгов, индексы популярности поисковых запросов Google Trends, макроэкономические показатели уровня безработицы, ВВП, процентные ставки, индекс доверия потребителей и индекс деловой активности. Результаты: проведенный анализ показал, что модель случайного леса продемонстрировала наилучшую предсказательную способность (R² = 0.686), что свидетельствует о её высокой пригодности для прогнозирования изменений цен акций нефтяных компаний. Наибольший вклад в объяснение изменчивости цен оказали объем торгов и индекс доверия потребителей, что подтверждает их значимость как индикаторов рыночной активности. Выводы: результаты исследования позволяют сделать вывод о высокой эффективности применения методов машинного обучения для анализа цен акций. Модель случайного леса рекомендуется для использования в рамках финансового прогнозирования, что может способствовать разработке более точных инвестиционных стратегий и снижению риска на рынке ценных бумаг.

the purpose of the study is to quantify the impact of socio-economic factors on the price dynamics of shares of leading US oil companies using machine learning methods. Methods: Various machine learning algorithms are used in the study, including linear regression, random forest and gradient boosting. To improve the accuracy of predictive models, the R2, MAE, MSE metrics were used, as well as normalization of the initial data. The parameters of the models were estimated based on data for the period 2018-2021. The subject of the study are variables such as trading volume, Google Trends search query popularity indices, macroeconomic indicators of unemployment, GDP, interest rates, consumer confidence index and business activity index. Findings: the analysis showed that the random forest model demonstrated the best predictive ability (R2 = 0.686), which indicates its high suitability for predicting changes in oil company stock prices. The largest contribution to the explanation of price volatility was made by the trading volume and the consumer confidence index, which confirms their importance as indicators of market activity. Conclusions: the results of the study allow us to conclude that the use of machine learning methods for stock price analysis is highly effective. The random forest model is recommended for use in financial forecasting, which can contribute to the development of more accurate investment strategies and reduce risk in the securities market.