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.
Telegram 
Дзен 
VK Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
Нанопластика становится все больше в диете среднего человека, но ученые ищут способы не дать ему переместиться из еды в организм навсегда. Оказалось, что источником защиты может стать квашеная капуста.
Осенью 1066 года войска англосаксонского короля Гарольда Годвинсона не совершали изнурительный пеший поход с севера Англии на юг, к Гастингсу, где потом потерпели поражение от Вильгельма Завоевателя. На самом деле, англичане прибыли к месту битвы по морю, что заставляет взглянуть на ключевое событие английской истории под иным углом.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
20 марта Московскому авиационному институту исполняется 96 лет. За эти годы университет прошел большой путь становления, и во многом его развитие определяли люди, посвятившие себя науке и подготовке инженерных кадров. Один из таких — выдающийся ученый, заслуженный работник высшей школы Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Борис Семенович Зечихин. Более 70 лет его жизнь неразрывно связана с кафедрой 310 «Электроэнергетические, электромеханические и биотехнические системы» и НИО-310 МАИ. Научная и педагогическая работа Бориса Семеновича получила широкое признание в России и за рубежом, а его вклад в развитие электромеханических специальностей и подготовку инженерных кадров оказал существенное влияние на отечественную авиационную и электротехническую промышленность. Сегодня Борис Семенович продолжает свою работу, участвует в проектах по созданию электрических и гибридных силовых установок, передает опыт и знания молодым специалистам в рамках развития Передовой инженерной школы и всего МАИ в целом.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно