В России повысили точность прогноза прибыли технокомпаний на 30%
Модель сочетает машинное обучение и анализ временных данных/imgs/2025/04/25/14/6798292/709f0f792db7b2c432562954f17eac02eefd766b.jpg)
© Ferra.ru
Разработанный подход позволяет делить прибыль на три части: общую тенденцию, сезонные изменения и случайные отклонения. Такой подход позволил значительно повысить точность прогнозов по ключевому показателю — доходности на акционерный капитал (ROE). Если раньше ошибка прогнозов составляла около 5%, то с новой моделью она снизилась до 3,5%.
Также было зафиксировано снижение среднеквадратичной ошибки прибыли на 25% по сравнению с классическими методами временных рядов. Это достигнуто за счет более детального анализа данных и использования алгоритмов машинного обучения.
Ученые выяснили, что основное влияние на прогноз рентабельности в 2025 году оказывает тренд предыдущих лет и предполагаемая динамика продаж. Если продажи вырастут, это приведет к росту рентабельности, и наоборот.