ПРИМЕНЕНИЕ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ТРАНСФОРМЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ КРАТКОСРОЧНОГО МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ВЫЯВЛЕНИЯ КРИЗИСНЫХ РЕЖИМОВ В ЭКОНОМИКЕ
Статья поступила в редакцию: 01.07.2026
Статья принята к публикации: 01.07.2026
Статья опубликована: 18.08.2026
Ключевые слова:
мультимодальные модели, трансформерные модели, макроэкономическое прогнозирование, финансовые кризисы, искусственный интеллект, глубокое обучение, системный риск, финансовые рынки, экономические циклы, обработка естественного языка, анализ тональности, финансовая нестабильность, стресс-тестирование, прогнозирование кризисов, машинное обучение, анализ временных рядов, цифровая экономика, нейросетевые модели, центральные банки, макрофинансовый анализ, риск-менеджмент, адаптивные прогнозные системы, экономические шоки, финансовая волатильность.Аннотация
Современные финансовые и макроэкономические системы функционируют в условиях высокой неопределенности, ускорения информационных потоков и постоянного усложнения структуры глобальных рынков. В подобных условиях традиционные методы макроэкономического прогнозирования постепенно теряют эффективность при выявлении ранних признаков кризисов и структурных изменений в экономике. Одним из наиболее перспективных направлений становится использование мультимодальных трансформерных моделей, способных одновременно анализировать макроэкономические показатели, финансовые временные ряды и текстовые данные. В статье рассматриваются особенности построения мультимодальных систем краткосрочного прогнозирования кризисных процессов, а также приводится пример практического применения подобной модели для оценки вероятности перехода экономики в кризисный режим. Показано, что интеграция количественных и текстовых данных позволяет существенно повысить чувствительность прогнозных моделей к ранним сигналам финансовой нестабильности.
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
Список литературы
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.
