Исследование посвящено комплексному анализу теоретических основ и практических методов интеллектуального анализа данных и обработки Big Data с применением ML-технологий в контексте эконометрического и финансового моделирования. В работе проведена систематизация концептуального аппарата и эволюции методологических подходов к обработке больших массивов финансовой информации. Представлена классификация современных алгоритмов машинного обучения, используемых для прогнозирования финансовых показателей, включая методы обучения с учителем, без учителя и с подкреплением. Проанализированы ключевые технологии предварительной обработки и структурирования финансовых данных, включая методы очистки, трансформации и интеграции гетерогенных информационных потоков. Выявлены основные тенденции применения нейросетевых моделей в задачах финансового анализа и прогнозирования рыночной динамики, определены критические факторы, влияющие на точность прогностических моделей. Особое внимание уделено архитектурам глубокого обучения и временным рядам, оптимизированным для работы с высокочастотными финансовыми данными. Исследование демонстрирует значительный потенциал мультимодальных подходов, сочетающих анализ структурированных финансовых показателей с обработкой неструктурированной текстовой информации для повышения точности прогнозов. Проведен анализ эффективности применения методов машинного обучения в различных сегментах финансового рынка и для различных временных горизонтов прогнозирования. Выявлены особенности использования ансамблевых методов и мета-обучения для повышения устойчивости моделей к рыночной волатильности и структурным изменениям. Рассмотрены вопросы интерпретируемости моделей машинного обучения в контексте требований регуляторов финансового рынка и корпоративных стандартов риск-менеджмента. Предложена методологическая рамка для оценки значимости признаков в прогностических моделях на основе байесовского подхода. Исследованы технологические аспекты внедрения систем машинного обучения в бизнес-процессы финансовых организаций, включая особенности интеграции с существующими информационными системами, механизмы масштабирования вычислительных ресурсов и подходы к обеспечению отказоустойчивости. Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций по созданию комплексной инфраструктуры для финансового моделирования на основе ML-технологий, учитывающей современные требования к производительности, безопасности и интерпретируемости моделей.
The study is devoted to a comprehensive analysis of theoretical foundations and practical methods of intellectual data analysis and Big Data processing using ML technologies in the context of econometric and financial modeling. The paper systematizes the conceptual apparatus and evolution of methodological approaches to processing large arrays of financial information. A classification of modern machine learning algorithms used for forecasting financial indicators is presented, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning methods. The key technologies for preprocessing and structuring financial data are analyzed, including methods of cleaning, transformation, and integration of heterogeneous information flows. The main trends in the application of neural network models in financial analysis and market dynamics forecasting are identified, and critical factors influencing the accuracy of predictive models are determined. Special attention is paid to deep learning architectures and time series optimized for working with high-frequency financial data. The study demonstrates the significant potential of multimodal approaches that combine the analysis of structured financial indicators with the processing of unstructured textual information to improve forecast accuracy. The effectiveness of machine learning methods in various segments of the financial market and for different time horizons of forecasting is analyzed. The features of using ensemble methods and meta-learning to increase the stability of models to market volatility and structural changes are revealed. The issues of interpretability of machine learning models in the context of financial market regulatory requirements and corporate risk management standards are considered. A methodological framework for evaluating the significance of features in predictive models based on the Bayesian approach is proposed. The technological aspects of implementing machine learning systems in the business processes of financial organizations are investigated, including the features of integration with existing information systems, mechanisms for scaling computational resources, and approaches to ensuring fault tolerance. The practical significance of the study lies in the development of recommendations for creating a comprehensive infrastructure for financial modeling based on ML technologies, taking into account modern requirements for performance, security, and interpretability of models.