Найти в Дзене
Hi-Tech Mail

Созданы точные адаптивные модели прогнозирования цен на лесопродукцию

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 про

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.