Статья: Обзор и систематизация подходов по наукастингу макроэкономических и финансовых показателей на основе машинного обучения 1 (2025)

Читать онлайн

В настоящей статье представлены обзор и систематизация реализованных подходов по наукастингу макроэкономических и финансовых показателей, основанных на машинном обучении. Исследованы генезис и современное применение концепции наукастинга, а также актуальные зарубежные источники по соответствующей тематике. В качестве примера представлены сведения об исследованиях по наукстингу ВВП с использованием машинного обучения, проведенных в 2022-2025 гг. Приведено описание преимуществ и ограничений наиболее популярных методов машинного обучения. Исходя из сравнения метрик качества рассмотренных моделей машинного обучения с традиционными моделями, сделан вывод о целесообразности их применения при сверхкраткосрочном прогнозировании ВВП, особенно в кризисные периоды, а также при получении оценок данного показателя в реальном времени. Вместе с тем, сохраняется проблема, заключающаяся в сложности интерпретации пути к получению результата (проблема «черного ящика»). Кроме того, установлено, что в настоящее время отсутствует метод машинного обучения, который бы существенно превосходил все остальные методы для всех стран при любых обстоятельствах. В связи с этим возрастает роль ответственности исследователей и аналитиков, использующих наукастинг макроэкономических и финансовых показателей на основе машинного обучения.

Ключевые фразы: наукастинг, прогнозирование, данные в реальном времени, методы машинного обучения, ВВП
Автор (ы): Бычков Александр Александрович (Bychkov A. A.)
Журнал: МЕНЕДЖМЕНТ И БИЗНЕС-АДМИНИСТРИРОВАНИЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
33. Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки
Для цитирования:
БЫЧКОВ А. А. ОБЗОР И СИСТЕМАТИЗАЦИЯ ПОДХОДОВ ПО НАУКАСТИНГУ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ И ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 1 // МЕНЕДЖМЕНТ И БИЗНЕС-АДМИНИСТРИРОВАНИЕ. 2025. № 4
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.