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.
Нейросеть предсказала цены на нефть точнее статистических моделей
Экономисты НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Варвара Назарова и Борис Лодягин опубликовали результаты комплексного сравнения точности прогнозирования нефтяных котировок с помощью классических статистических методов и современной нейросетевой модели LSTM. Работа показала: искусственный интеллект может справляться с задачей лучше традиционных подходов.
Главная цель исследования — определить наиболее точный метод прогнозирования цен на нефть в условиях влияния множества переменных. Ученые сравнили возможности традиционной статистики и современного машинного обучения, а также выявили ключевые факторы, влияющие на точность прогнозирования.
В эксперименте участвовали две статистических и одна нейросетевая модель. Классическая ARIMA работает только с историческими данными о цене, расширенная SARIMAX учитывает сезонность и внешние факторы (индексы фондового рынка, курс доллара, объемы запасов нефти), а нейросетевая модель LSTM (Long Short-Term Memory) способна запоминать и анализировать сложные нелинейные взаимосвязи в данных. Период исследования: 2015–2019 годы — относительно стабильное время без крупных кризисов, что позволило оценить модели в «штатном режиме».
Для анализа использовалась обширная база данных, включающая индексы промышленности и фондового рынка, разницу в ценах между сортами Brent и WTI, стоимость морских перевозок, показатели добычи, переработки и запасов нефти в США. Самый точный краткосрочный прогноз показала нейросеть LSTM: среднеквадратичная ошибка составила всего полтора доллара за баррель. «Модели машинного обучения демонстрируют превосходство над авторегрессионными подходами благодаря способности выявлять нелинейные взаимосвязи в данных», — отмечает руководитель департамента финансов НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Варвара Назарова.
Однако исследователи подчеркивают важное ограничение: в период резких потрясений (как, например, обвал цен до отрицательных значений в 2020 году) нейросеть может воспринять краткосрочный шок как начало новой тенденции и ошибиться. Статистические модели в таких случаях более консервативны и ориентируются на долгосрочный тренд.
«Нейросеть не знает, был ли это реальный фундаментальный фактор или информационный шум. Поэтому мы рекомендуем использовать несколько подходов и сравнивать результаты. Искусственный интеллект пока не заменяет аналитика — это мощный инструмент, который позволяет взглянуть на процессы под другим углом, найти новые зависимости, потенциально предсказать будущие значения», — подчеркивает преподаватель департамента финансов Борис Лодягин.
Результаты исследования могут использоваться компаниями для выбора оптимального момента закупки нефти и нефтепродуктов, трейдерами для принятия торговых решений на товарно-сырьевых рынках.
«Индустрия уже активно использует ИИ-модели. Им важен результат, а нам в академии необходимо проверить — насколько точно работает нейросеть, в каких случаях не точно, можно ли доверять и почему. На первом этапе мы использовали самую простую версию LSTM. А в дальнейшем хотим попробовать различные вариации этой модели. Еще важный момент: мы взяли относительно стабильный период. А вот если изучить 2020-й, когда цены обвалились до отрицательных значений, все может измениться. Это поле для дальнейших экспериментов», — резюмирует Борис Лодягин.
Исследование опубликовано в журнале AlterEconomics.
Telegram 
Дзен 
VK Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Ученые Сеченовского Университета разработали лабораторную модель печени, способную воспроизводить реакции человеческой ткани на лекарственные препараты.
Кэтлин Рубинс выступила перед комитетом Национальных академий США и рассказала, что не так с новыми скафандрами для близкой высадки американцев на Луне. Учитывая ее 300-дневный опыт пребывания в космосе, критика выглядит довольно обоснованной. В прошлом году Рубинс ушла с поста руководителя отделения внекорабельной деятельности отдела астронавтов, где она участвовала в разработке новых лунных скафандров.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
В зоопарках звери доживают до старости и выбывают из программ глобального сохранения видов, потому что не могут размножаться. Это ставит под угрозу усилия по поддержанию популяций редких видов.
Кэтлин Рубинс выступила перед комитетом Национальных академий США и рассказала, что не так с новыми скафандрами для близкой высадки американцев на Луне. Учитывая ее 300-дневный опыт пребывания в космосе, критика выглядит довольно обоснованной. В прошлом году Рубинс ушла с поста руководителя отделения внекорабельной деятельности отдела астронавтов, где она участвовала в разработке новых лунных скафандров.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.
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