The object of research, development or design (in Russian) : Казахстанская фондовая биржа

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қазақстан қор биржасы

Aim of work (in Russian) : В построении модели на основе глубоких искусственных нейронных сетей для прогнозирования значение индекса корпоративных зеленых облигаций и определить гипер-параметры модели, наиболее значимо влияющие на данный индекс

Aim of work (in Kazakh) : Бұл болжау үшін терең жасанды нейрондық желілерге негізделген модель құру корпоративті жасыл облигациялар индексінің мәні және берілген индекске ең маңызды әсер ететін модельдің гипер параметрлерін анықтау

Методы исследования (на русском) : 1) системно-функциональный подход, который позволит конструктивно и эффективно использовать теоретические положения, научные принципы и концептуальные позиции; 2) теоретические и эмпирические методы, среди которых логический анализ, дедуктивный синтез, научное обобщение, аналогия, прогнозирование, наблюдение, анализ государственных документов, контент-анализ прессы, сравнительный анализ, статистические группировки; 3) математические и алгоритмические методы.

Методы исследования (на казахском) : 1) теориялық ережелерді, ғылыми принциптер мен тұжырымдамалық ұстанымдарды конструктивті және тиімді пайдалануға мүмкіндік беретін жүйелік-функционалдық тәсіл; 2) теориялық және эмпирикалық әдістер, олардың ішінде логикалық талдау, дедуктивті синтез, ғылыми жалпылау, ұқсастық, болжау, байқау, Мемлекеттік құжаттарды талдау, баспасөз контент-талдауы, салыстырмалы талдау, статистикалық топтар; 3) Математикалық және алгоритмдік әдістер.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработаны и протестированы эталонные модели (ARIMA, GARCH, XGBoost, Random Forest), достигающие MAE 0.187-0.355 базисных пунктов для государственных зеленых облигаций KASE. Созданы нейросетевые архитектуры (LSTM, Transformer, гибридные модели), превосходящие эталонные модели на 40-70% по точности прогнозирования с лучшим результатом MAE 0.106 bps для DL ансамбля. Определены комплексные метрики оценки, включающие регрессионные (MAE, RMSE, MAPE), финансовые (Sharpe, Calmar, Information Ratio) и специализированные для облигаций (Duration-weighted error, Yield prediction accuracy). Реализованы торговые стратегии, обеспечивающие Sharpe ratio 1.76 и годовую доходность 14.7% после транзакционных издержек, с применением Kelly Criterion и reinforcement learning.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : KASE мемлекеттік жасыл облигациялары үшін MAE 0.187-0.355 базистік пунктке жететін эталондық модельдер (ARIMA, GARCH, XGBoost, Random Forest) әзірленді және сыналды. Нейрондық желілік архитектуралар (LSTM, Transformer, гибридті модельдер) DL ансамблі үшін MAE 0.106 BPS ең жақсы нәтижесімен болжау дәлдігі бойынша анықтамалық модельдерден 40-70% асып түсті. Регрессиялық (MAE, RMSE, MAPE), қаржылық (Sharpe, Calmar, Information Ratio) және облигацияларға мамандандырылған (Duration-weighted error, Yield prediction accuracy) бағалаудың кешенді көрсеткіштері анықталды. Kelly Criterion және reinforcement learning қолдана отырып, Sharpe ratio 1.76 және транзакциялық шығындардан кейін 14.7% жылдық кірісті қамтамасыз ететін сауда стратегиялары іске асырылды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Согласован окончательный набор метрик оценки точности и доходности: MAE, RMSE, MAPE, MASE, Sharpe Ratio, Max Drawdown — закреплён в отчёте за май 2025. Методология back-test торговой стратегии «Long-only Forecast > Spot + 2σ» разработана

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Дәлдік пен кірісті бағалау көрсеткіштерінің соңғы жиынтығы келісілді: MAE, RMSE, MAPE, MASE, Sharpe Ratio, Max Drawdown — мамыр 2025 есебінде бекітілген. "Long-only Forecast > spot + 2σ" сауда стратегиясының back-test әдістемесі әзірленді

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Разработанные модели и стратегии готовы к внедрению участниками рынка KASE для повышения эффективности торговли зелеными облигациями и способствуют развитию устойчивого финансирования в Казахстане

Efficiency (in Kazakh) : Әзірленген модельдер мен стратегиялар жасыл облигациялар саудасының тиімділігін арттыру үшін KASE нарығына қатысушылардың енгізуіне дайын және Қазақстанда тұрақты қаржыландыруды дамытуға ықпал етеді

Field of application (in Russian) : Результаты исследования могут быть использованы: в интеграции альтернативных данных (спутниковые снимки, социальные медиа); применены в квантовых вычислениях для оптимизации портфелей; федеративном обучении для межбанковского сотрудничества; адаптации моделей для суверенных зеленых облигаций.

Field of application (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелерін қолдануға болады: баламалы деректерді интеграциялауда (спутниктік суреттер, әлеуметтік медиа); портфолионы оңтайландыру үшін кванттық есептеулерде қолданылады; банкаралық ынтымақтастық үшін Федеративті оқыту; егеменді жасыл облигациялар үшін модельдерді бейімдеу