Рецензия

Рецензия на статью «Стохастическая модель прогнозирования макроэкономических сценариев с использованием оптимизации разреженных графов и симуляций CIR++» Статья представляет собой исследование в области прогнозирования макроэкономических показателей для задач долгосрочного планирования и проектного финансирования. Автором предложена интегрированная система, объединяющая современные методы машинного обучения и стохастического моделирования, что делает работу одновременно новаторской и практически ориентированной. Целью исследования является разработка масштабируемой системы генерации вероятностных макроэкономических сценариев с учётом структурных взаимосвязей между показателями. Научная новизна заключается в применении алгоритма построения минимального дерева Штейнера на разреженных графах для отбора признаков, что позволяет учитывать не только индивидуальную значимость переменных, но и их влияние друг на друга. На взгляд рецензента, такой подход выглядит хорошо оправдан с точки зрения повышения интерпретируемости и устойчивости регрессионных моделей. Представленная архитектура системы моделирования состоит из четырёх модулей: симуляции процентных ставок на базе модели CIR++, генерации коррелированных стохастических шоков, регрессионного моделирования макропоказателей и модуля управления симуляциями. Это говорит о продуманной и логичной структуризации решения, что повышает его применимость в реальных условиях анализа рисков и финансового планирования. Автор также демонстрирует глубокое понимание особенностей долгосрочного прогнозирования, акцентируя внимание не на точечных ошибках предсказания, а на проверке экономического смысла и устойчивости сценариев. Работа опирается на широкий массив исторических данных по российской экономике, что повышает её практическую ценность. Положительным моментом является описание калибровки параметров PCST и оценка чувствительности результатов. В то же время при проведении будущих исследований я бы рекомендовал бы автору расширить обсуждение сравнительного анализа с альтернативными подходами или эмпирическими моделями, что позволило бы глубже оценить преимущества предложенной методологии. Кроме того, результаты могли бы стать более наглядными при включении в текст более детальных количественных метрик производительности. В целом статья производит впечатление продуманной, качественной и практически значимой работы, представляющей некоторый вклад в теорию и практику риск-менеджмента и макроэкономического прогнозирования. Рекомендую статью к публикации в ее настоящем виде.