ТОМСК, 25 апреля. /ТАСС/. Комбинированный метод, позволяющий на 30% повысить точность прогноза по ряду показателей прибыльности высокотехнологичных компаний разработали ученые Томского политехнического университета (ТПУ) в составе научной коллаборации. Метод основан на алгоритмах машинного обучения и анализе временных данных, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
«Ученые ТПУ разработали комбинированный подход для прогнозирования прибыльности. Он основан на машинном обучении, регрессии со случайными эффектами и кластеризации, которая учитывает тренды и волатильность данных. Результаты исследования показали, что внедрение модели позволило увеличить точность предсказания доходности на акционерный капитал (ROE) на 30%», — сказано в сообщении.
Поясняется, что если до применения метода политехников средняя ошибка прогноза ROE составляла около 5%, то после ее использования она снизилась до 3,5%. Это стало возможным благодаря более детальному анализу сезонных колебаний и выявлению тенденций, которые могли быть упущены при использовании традиционных методов.
«Разработанный нами метод позволяет разбить прибыль на три составляющие: тренд, сезонность и остаточную компоненту, что позволило значительно улучшить качество прогнозов. Эта методология применима к компаниям, занимающимся высокими технологиями, эффективность работы которых нередко подвержена значительным колебаниям. Так, использование алгоритмов машинного обучения позволило достичь снижения среднеквадратичной ошибки прогнозов прибыли на 25% по сравнению с методами простых временных рядов», — сказал соавтор исследования, доцент отделения информационных технологий ТПУ Никита Мартюшев.
Расчеты ученых показали, что в новой модели на прогноз рентабельности 2025 года имеет сильное влияние трендовая составляющая рентабельности прошлых лет и динамики продаж 2025 года. Так, тенденция роста рентабельности может нарушиться при падении продаж 2025 года, но если продажи в 2025 году увеличатся, рентабельность вырастет.
«Мы планируем протестировать предложенный гибридный метод на предприятиях из других секторов российской экономики (обрабатывающая промышленность, добыча полезных ископаемых и другие) для оценки их применимости в других отраслях и сделать выводы о сходствах и различиях в политике управления», — сказала соавтор статьи, доцент отделения экономики и организации производства ТПУ Любовь Спицына.
Об исследовании.
Для анализа ученые взяли различные финансовые и операционные показатели 1 811 компаний за период с 2013 по 2018 годы и сгруппировали их в 10 866 наблюдений. Так, они рассматривали в динамике доходы от продаж, валовую и операционную прибыль, чистую прибыль, рентабельность активов, рентабельность капитала, уровень долговой нагрузки, а также динамику рынка и рыночные доли компаний.
В исследовании приняли участие ученые Инженерной школы информационных технологий и робототехники и Бизнес-школы ТПУ, Московского политеха и Иркутского национального исследовательского технического университета. Результаты исследования ученых опубликованы в журнале Mathematics.
