1607-968X Финансовый менеджмент Financial Management 1607-968X Издательский дом "Академический" 2666 10.25806/fm-2666 https://finance-man.ru/index.php/journal/article/view/2666 АНАЛИЗ ПРЕДСКАЗУЕМОСТИ ДОХОДНОСТИ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИБРИДНОЙ CNN-LSTM АРХИТЕКТУРЫ ANALYSIS OF FINANCIAL RETURN PREDICTABILITY USING A HYBRID CNN- LSTM NEURAL ARCHITECTURE Мирчу В.И. Мирчу В.И. Mirchu V.I. Балдина Е.И. Балдина Е.И. Baldina E.I. sw@kti.ru Институт международных экономических связей Institute of International Economic Relations Камышинский технологический институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Волгоградский государственный технический университет» Kamyshin Technological Institute (branch) of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Volgograd State Technical University" 04 06 2026 2026 7 (online first) 148 154 11 04 2026 27 05 2026 2026 Издательский дом "Академический" Academic Publishing House Материал распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). https://finance-man.ru/index.php/journal/article/view/2666

Ключевые слова финансовые временные ряды прогнозирование доходности нейронные сети CNN-LSTM глубокое обучение волатильность Keywords financial time series return forecasting neural networks CNN-LSTM deep learning volatility Тимиркаев Д.А. Моделирование волатильности многомерных финансовых временных рядов // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 8. С. 25-31. EDN: KZUDSX. Campbell J.Y., LoA. W., MacKinlay A.C. The Econometrics of Financial Markets. Princeton: Princeton University Press, 1997. 611 p. Sezer O.B., Gudelek M.U., OzbayogluA.M. Financial Time Series Forecasting with DeepLearning: A Systematic Literature Review // Applied Soft Computing. 2020. Vol. 90. DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106181 EDN: UHBFUI. Hochreiter S., Schmidhuber J. Long Short-Term Memory // Neural Computation. 1997. Vol. 9. no. 8. P. 1735-1780. Fama E.F. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work // The Journal of Finance. 1970. Vol. 25. no. 2. P. 383-417. Engle R.F. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation // Econometrica. 1982. Vol. 50. no. 4. P. 987-1007. Кузнецова Л.Г. Экскурс в теорию случайных блужданий и её использование для оценки стоимости финансовых активов // Финансы и кредит. 2005. № 28. С. 2-10.