Созданы точные адаптивные модели прогнозирования цен на лесопродукцию

Наука

34 Просмотры 0

Методика применена для анализа временных рядов цен на пиломатериалы хвойных и лиственных пород, на целлюлозу, на картон и бумагу и другие виды продукции

Редакция сайта ТАСС

МОСКВА, 15 января. /ТАСС/. Специалисты РЭУ им. Г. В. Плеханова разработали адаптивные модели прогнозирования цен на продукцию лесного комплекса, которые способны оперативно реагировать на изменения рынка, что повышает точность аналитических оценок для бизнеса и власти. Об этом сообщили ТАСС в пресс-служба вуза.

По информации пресс-службы, проект был направлен на решение актуальной научно-практической задачи по прогнозированию цен на лесопродукцию за счет создания современных адаптивных моделей, способных оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры.

"Коллектив Плехановского университета разработал и апробировал многофакторные и адаптивные прогнозные модели, включая регрессионные модели и модели класса ARIMA/ARIMAX

При этом учитывались такие факторы, как сезонность, тренды и влияние внешних факторов (курсы валют, макроэкономические показатели). В заключение были обоснованы методологические принципы адаптивно-имитационного моделирования для лесного комплекса, учитывающие неоднородность участников рынка и их способность к адаптации", - отмечается в сообщении.

Итогом работы стала разработка и регистрация программного кода прогнозной модели на языке Python. Отмечается, что выбранные инструменты позволили достигнуть точности прогнозирования. "Нам удалось не только построить рабочие прогнозные модели, но и создать обновляемую систему данных, которая станет основой для дальнейших прикладных исследований в лесном секторе", - приводятся в сообщении слова руководителя проекта Ольги Сушко.

Уточняется, что методика применена для анализа временных рядов цен на пиломатериалы хвойных и лиственных пород, на целлюлозу, на картон и бумагу и другие виды продукции. Она может использоваться для прогнозировании цен как на внутреннем рынке, так и для экспорта. 

Как Вы оцените?

0

ПРОГОЛОСОВАЛИ(0)

ПРОГОЛОСОВАЛИ: 0

Комментарии