Созданы адаптивные модели для точного прогнозирования цен на лесопродукцию

Учёные Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова разработали систему адаптивных моделей, способных точно прогнозировать цены на продукцию лесного комплекса.

Новый инструментарий позволяет оперативно учитывать изменения рыночной конъюнктуры, что повышает качество аналитических оценок для бизнеса и государственных органов.

В основу разработки легли многофакторные прогнозные модели, включая регрессионные модели и модели класса ARIMA/ARIMAX. При их построении учитывались ключевые факторы, влияющие на рынок: сезонность, долгосрочные тренды, динамика валютных курсов и макроэкономические показатели. Особенностью подхода стало применение принципов адаптивно-имитационного моделирования, которые учитывают неоднородность участников рынка и их способность подстраиваться под меняющиеся условия.

Разработанный и зарегистрированный программный код на языке Python был успешно применён для анализа цен на различные виды лесопродукции: пиломатериалы хвойных и лиственных пород, целлюлозу, картон и бумагу. Модель может использоваться для прогнозирования как на внутреннем рынке, так и для оценки экспортных цен.

«Нам удалось не только построить рабочие прогнозные модели, но и создать обновляемую систему данных, которая станет основой для дальнейших прикладных исследований в лесном секторе», — отметила руководитель проекта Ольга Сушко.

Созданная система представляет собой инструмент для более точного и оперативного планирования как для компаний лесопромышленного комплекса, так и для ведомств, формирующих отраслевую политику.