Учёные создали адаптивные модели для точного прогнозирования цен на лес
Учёные РЭУ им. Плеханова разработали систему адаптивных моделей, способных точно прогнозировать цены на пиломатериалы, целлюлозу и бумагу.
Российские учёные предложили цифровой инструмент, способный повысить предсказуемость одного из ключевых экспортных рынков страны. Специалисты Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова разработали и зарегистрировали систему адаптивных моделей для точного прогнозирования цен на продукцию лесного комплекса. Этот инструментарий позволяет оперативно учитывать изменения рыночной конъюнктуры, что повышает качество аналитики как для бизнеса, так и для государственных органов.
В основу разработки легли многофакторные прогнозные модели, включая регрессионные модели и модели класса ARIMA/ARIMAX. При их построении учитывались ключевые факторы: сезонность, долгосрочные тренды, динамика валютных курсов и макроэкономические показатели. Особенностью подхода стало применение принципов адаптивно-имитационного моделирования, которые учитывают неоднородность участников рынка и их реакцию на меняющиеся условия.
Как пояснила руководитель проекта Ольга Сушко, создан не просто набор моделей, а обновляемая система данных, которая станет основой для прикладных исследований в лесном секторе. Зарегистрированный программный код на языке Python уже успешно апробирован для анализа цен на пиломатериалы хвойных и лиственных пород, целлюлозу, картон и бумагу.
