Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Алгоритмы машинного обучения помогут точнее оценивать будущее российских компаний
Экономисты определили, что использование алгоритмов машинного обучения вместо традиционных математических моделей позволяет на 10 процентов точнее прогнозировать рентабельность — упрощенно говоря, прибыльность — фирм. При этом самыми важными факторами, от которых в наибольшей степени зависит будущее компании, оказались ее рентабельность за предыдущий год, наличие роста продаж и объем веб-трафика. Полученные данные помогут владельцам фирм, инвесторам и государству лучше оценивать и прогнозировать экономическое состояние российских компаний.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Mathematics. Рентабельность торговых компаний зависит от многих факторов: их размера, стратегии управления, умения выстраивать хорошие взаимоотношения с клиентами, а также глобальных кризисов. Чтобы спрогнозировать будущее фирмы — например определить, сколько прибыли она принесет владельцам в следующем году, — экономисты обычно используют регрессионные модели. Этот подход позволяет математически рассчитать, насколько интересующий фактор (в данном случае — прибыль) зависит от нескольких других, например, от тех, что перечислены выше.
Однако регрессионные модели не всегда корректно отражают взаимную зависимость различных экономических показателей из-за того, что связи между ними могут быть довольно сложными. В данном случае могут помочь методы машинного обучения, которые, опираясь на большие массивы данных, находят скрытые на первый взгляд зависимости и предлагают более точное решение. Но результаты их сравнения оказываются неоднозначными: одни авторы утверждают, что более точные результаты выдает все-таки регрессионный анализ, другие — что компьютерный алгоритм.
Ученые из Национального исследовательского Томского политехнического университета (Томск) с коллегой из Санкт-Петербургского государственного университета (Санкт-Петербург) и Географического института имени Йована Цвийича (Сербия) на практике сравнили точность методов машинного обучения и регрессионного подхода для прогнозирования рентабельности фирм. Авторы использовали данные о 551 торговой компании за 2017–2020 годы. Среди показателей, которые интересовали ученых как потенциально влияющие на рентабельность, были размер и возраст фирмы, рентабельность за предыдущий год, наличие роста продаж, веб-трафик и другие.
Авторы использовали пять различных компьютерных алгоритмов: три простых, включающих разные типы нейронных сетей, и два сложных. Последние — так называемые портфели и ансамбли — сочетали в себе несколько простых алгоритмов, способных учитывать и исправлять ошибки друг друга. Программы обучались на наборах данных за 2017–2019 годы, тогда как информация за 2020 год использовалась непосредственно для их тестирования.
Затем математическими методами исследователи рассчитали ошибки прогнозов, полученных с помощью регрессионного анализа и компьютерных алгоритмов. Оказалось, что алгоритмы, называемые портфелями и ансамблями, давали наиболее точные прогнозы. При этом самых достоверных оценок удавалось достичь, опираясь на такие показатели фирм как рентабельность за предыдущий год, динамика роста продаж и веб-трафик. При применении сложных методов машинного обучения (портфели и ансамбли методов) в среднем медиана абсолютной ошибки прогноза составила около трех процентов.
Это объясняется тем, что данные факторы в значительной степени влияют на состояние компании в будущем. Так, например ученые определили, что максимальной прибыли фирмы достигают, если у них постоянно возрастает количество продаж, и при этом они развивают цифровые каналы торговли, например, через веб-сайт. Если соблюдается лишь одно из условий, доход компании падает. Худшая ситуация наблюдается при падении продаж и одновременно высокой посещаемости сайта фирмы.
«Наше исследование показало, что применение сложных методов машинного обучения (портфели и ансамбли методов) при прогнозировании рентабельности фирм позволяет повысить точность прогноза и снизить абсолютную ошибку прогноза на 10% по сравнению с традиционной моделью регрессии. При этом наиболее достоверные результаты они выдают, совместно оценивая показатели продаж, рентабельности предыдущего года и веб-трафика. Наше исследование будет полезно как для владельцев фирм, так для инвесторов и государственных чиновников, поскольку позволит лучше оценивать перспективы развития экономики страны», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Любовь Спицына, кандидат экономических наук, доцент отделения социально-гуманитарных наук Томского политехнического университета.
Два ключевых события сыграли решающую роль в формировании генетического профиля современных европейских народов. Первое связано с приходом ранних фермеров из Анатолии примерно восемь тысяч лет назад, второе — масштабная миграция на запад носителей ямной степной культуры, начавшаяся пять тысяч лет назад. Однако ученые видят множество отличий от общей картины в разных регионах. В новой работе они проанализировали ДНК древних жителей самого северо-запада Европы и обнаружили более тесную связь с охотниками-собирателями, чем где бы то ни было.
В архивах английского поместья столетиями пылилась ничем не примечательная книга учета XVI века. Никто не подозревал, что внутри ее переплета скрываются фрагменты пергамента с историями, которые переписывали монахи семь веков назад. Тайна раскрылась, когда архивариус заметил странные символы на обложке. Так началось расследование, объединившее разных ученых. Исследователи три года пытались прочитать текст, не прикасаясь к нему. Теперь они представили результат своего труда — мир получил два ранее неизвестных эпизода о волшебнике Мерлине, короле Артуре и рыцаре Гавейне.
В 2023 году руководство особой экономической зоны «Алабуга» представило план развития до 2048-го: он предполагает освоение космического пространства.
Ученые из Сколтеха исследовали разнообразие молекул, которые могут образовываться из атомов кислорода и углерода. Помимо широко известных углекислого и угарного газов, моделирование обнаружило две сотни экзотических, но относительно стабильных соединений этих двух элементов, многие из которых не были описаны ранее. Этот класс веществ представляет интерес для исследований космоса, аккумуляторных технологий, биохимии и — неожиданным образом — для разработки промышленной взрывчатки и ракетного топлива. Как оказалось, некоторые из открытых веществ при распаде будут высвобождать более 75 процентов взрывной энергии тротила.
Два ключевых события сыграли решающую роль в формировании генетического профиля современных европейских народов. Первое связано с приходом ранних фермеров из Анатолии примерно восемь тысяч лет назад, второе — масштабная миграция на запад носителей ямной степной культуры, начавшаяся пять тысяч лет назад. Однако ученые видят множество отличий от общей картины в разных регионах. В новой работе они проанализировали ДНК древних жителей самого северо-запада Европы и обнаружили более тесную связь с охотниками-собирателями, чем где бы то ни было.
В архивах английского поместья столетиями пылилась ничем не примечательная книга учета XVI века. Никто не подозревал, что внутри ее переплета скрываются фрагменты пергамента с историями, которые переписывали монахи семь веков назад. Тайна раскрылась, когда архивариус заметил странные символы на обложке. Так началось расследование, объединившее разных ученых. Исследователи три года пытались прочитать текст, не прикасаясь к нему. Теперь они представили результат своего труда — мир получил два ранее неизвестных эпизода о волшебнике Мерлине, короле Артуре и рыцаре Гавейне.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии