Предмет исследования: связь между новостным фоном компаний и их рыночной ценой, выраженной в рыночной капитализации. Объект исследования: динамика рыночных цен акций компаний, которые активно представлены в новостной повестке, а именно акции компании ММК. Цель исследования: Анализ и определение факторов взаимосвязи новостного фона компании и ее рыночных котировок. Данная работа посвящена выявлению, анализу и моделированию факторов информационной среды и ее влияния на динамику цен на акции российского эмитента. В ходе выполнения работы решались следующие задачи: 1. Проведен анализ существующих материалов, рассматривающих тенденции на рынке ценных бумаг. 2. Проведен анализ факторов, оказывающих влияние на спрос на рынок ценных бумаг. 3. Проведен сбор и предподготовка данных пользовательский материалов в квантифицированный вид. 4. Проведено моделирование с помощью инструментов машинного обучения. 5. Сформирован ряд рекомендаций для вузов для улучшения цифрового окружения и увеличения спроса на образовательные программы в условиях цифровизации. Результатом работы является выявление факторов, имеющих наиболее сильное влияние на динамику цен на акции российских эмитентов и рекомендации по использованию данного результата. Область применения результатов: Результаты данной работы могут быть применены для задачи прогнозирования динамики цен на ценных бумаги у аффилированных данному процессу компаний: биржевых брокеров, аналитический агентств и пр. Были использованы следующие программные продукты: язык программирования Python3.9, интерфейс для автотестирования Selenium, Tinkoff API.

This work is devoted to the identification, analysis and modeling of factors of the information environment and its influence on the dynamics of share prices of the Russian issuer. In the course of the work the following tasks were solved: 1. Analyzed the existing materials considering the trends in the securities market. 2. Analyzed the factors influencing the demand for the securities market. 3. Data collection and pre-preparation of user materials into quantified form was carried out. 4. Modeling with the help of machine learning tools was carried out. 5. Formed a number of recommendations for universities to improve the digital environment and increase demand for educational programs in the conditions of digitalization. The result of the work is the identification of factors that have the strongest influence on the dynamics of share prices of Russian issuers and recommendations on how to use this result. Scope of the results: The results of this paper can be can be applied to the task of forecasting the dynamics of securities prices at the companies affiliated to this process: stock brokers, analytical agencies, etc. The following software products were used: programming language Python3.9, interface for Selenium autotesting interface, Tinkoff API.