APPLICATION OF MULTIMODAL TRANSFORMER MODELS FOR SHORT-TERM MACROECONOMIC FORECASTING AND CRISIS REGIME DETECTION IN ECONOMICS
Статья поступила в редакцию: 20.06.2026
Статья принята к публикации: 18.08.2026
Статья опубликована: 18.08.2026
Keywords:
multimodal models, transformer models, macroeconomic forecasting, financial crises, artificial intelligence, deep learning, systemic risk, financial markets, economic cycles, natural language processing, sentiment analysis, financial instability, stress testing, crisis forecasting, machine learning, time-series analysis, digital economy, neural network models, central banks, macro-financial analysis, risk management, adaptive forecasting systems, economic shocks, financial volatility.Abstract
Modern financial and macroeconomic systems operate under conditions of high uncertainty, accelerating information flows, and the continuous increasing complexity of global markets. Under such conditions, traditional methods of macroeconomic forecasting are gradually losing effectiveness in identifying early signs of crises and structural changes in the economy. One of the most promising directions is the use of multimodal transformer models capable of simultaneously analyzing macroeconomic indicators, financial time series, and textual data. The article examines the features of constructing multimodal systems for short-term forecasting of crisis processes and provides an example of the practical application of such a model for assessing the probability of an economy transitioning into a crisis regime. It is demonstrated that the integration of quantitative and textual data significantly increases the sensitivity of forecasting models to early signals of financial instability.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Vaswani A., Shazeer N., Parmar N. et al. Attention Is All You Need // Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. Vol. 30. P. 5998-6008.
Bank for International Settlements. BIS Annual Economic Report 2025. Basel: BIS, 2025. 126 р.
Али А., Осман В., Кашевник А.М. и др. Введение в модели трансформеров: нейросетевые имитации механизмов внимания. СПб.: Университет ИТМО, 2026. EDN: ZRCAIE.
International Monetary Fund. Global Financial Stability Report: Enhancing Resilience amid Uncertainty. Washington, DC: International Monetary Fund, 2025.
Калмыков В.В. Влияние экономических шоков на динамику и композицию рынка активов с использованием DSGE-моделей // Финансовая экономика. 2025. № 3. EDN: DIQVPJ.
Калмыков В.В., Калмыкова И.Ю. DSGE-модели в прогнозировании циклов на рынке активов. Возможности, ограничения и применение в текущей фазе рынка (2024-2026) // Финансовый менеджмент. 2026. № 3. С. 221-228. EDN: AFEXIG.
Hansen L. P., Sargent T. J. Robustness. Princeton: Princeton University Press, 2008. 272 p.
Метод прогнозирования развития экономики, в том числе с учетом трансграничных последствий принимаемых решений в области макроэкономической политики: доклад Евразийской экономической комиссии. [Электронный ресурс]. URL: https://eec.eaeunion.org/upload/clcr/6.2.4.pdf. (дата обращения 22.06.2026).
Organisation for Economic Co-operation and Development. OECD Economic Outlook, Volume 2025 Issue 2: Resilient Growth but with Increasing Fragilities. Paris: OECD Publishing, 2025. 285 p. DOI: 10.1787/9f653ca1-en.
Mikolov T., Sutskever I., Chen K., Corrado G., Dean J. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality // Advances in Neural Information Processing Systems. 2013. Vol. 26. P. 3111-3119.
Adrian T., Liang N. Monetary Policy, Financial Conditions, and Financial Stability // International Journal of Central Banking. 2018. Vol. 14, No. 1. P. 73-131.
Baker S., Bloom N., Davis S. Measuring Economic Policy Uncertainty // The Quarterly Journal of Economics. 2016. Vol. 131. No. 4. P. 1593-1636. DOI: 10.1093/qje/qjw024.
