Российские экономисты установили, что нейросеть лучше прогнозирует прибыль фирм

Согласно исследованию экономистов из Томского политехнического университета (ТПУ), использование алгоритмов нейросетей и машинного обучения позволяет точнее прогнозировать прибыль предприятий на 10% по сравнению с человеческими экспертами. Это исследование проведено на основе анализа данных более 1,5 тыс. российских компаний, которые перешли в цифровое пространство.

Массовый переход компаний в цифровое пространство начался из-за пандемии COVID-19 и внешних ограничений, которые вынудили организации искать новые источники развития и дохода. Учёные применили пять разных компьютерных алгоритмов, включая нейронные сети, для анализа данных предприятий. Это позволило им определить, что алгоритмы, такие как портфели и ансамбли, обеспечивают более точный прогноз прибыльности фирм на 10%.

Исследование включало в себя анализ показателей деятельности 1 167 российских предприятий с 2017 по 2023 годы. Учёные анализировали структуру капитала, выручку, объёмы продаж, рентабельность, веб-трафик, создание и обновление веб-сайтов, их посещаемость и использование социальных сетей для взаимодействия с клиентами. Методы машинного обучения оказались более успешными в прогнозировании будущих доходов компаний, чем традиционные математические модели.