Студенты кафедры экономики Уральского федерального университета проанализировали цены на популярные продукты питания: яйца куриные, молоко (пастеризованное и ультрапастеризованное, жирностью 2,5–3,2 %), сметана и хлеб из пшеничной муки. Для анализа — еженедельного автоматизированного сбора данных о ценах и характеристиках (количество единиц в упаковке, масса) товаров с сайтов крупных продуктовых сетей — они использовали алгоритмы веб-скрейпинга и машинного обучения. Данные изучили за ноябрь и октябрь 2025 года в городах Свердловской области (Екатеринбург, Нижний Тагил, Каменск-Уральский и Первоуральск), а также индексы цен на эти товары в Свердловской области в целом по методике Росстата.
«Проект реализован по заявке Управления Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области и Курганской области (Свердловскстата). Студенты должны были собрать статистические данные, обработать их, рассчитать индексы цен на отобранные продукты питания и затем сравнить с показателями Росстата», — поясняет заведующий кафедрой экономики УрФУ Олег Мариев.
По четырем из пяти продуктов индексы цен оказались выше показателей официальной статистики. Наибольшая разница наблюдалась для ультрапастеризованного молока – 4,5 п. п. (103,99 % против 99,49 % у Росстата), менее всего были различия индексов на пастеризованное молоко — 0,52 п. п. (100,00 % против 99,48 % Росстата), поясняют разработчики. Индексы цен на яйца и хлеб отличались на 1,13 и 1,21 п. п. соответственно. Только на сметану индекс цен по альтернативным данным был меньше официального показателя на 0,57 п. п. (99,14 % против 99,71 %).
«Существенно важным фактором такой нестабильной разницы, кроме минимального, но существующего различия в качестве товаров (например, упаковка), является степень охвата рынка продовольственными товарами. Так, по данным 2024 года, в Свердловской области доля розничных торговых сетей в формировании оборота розничной торговли пищевыми продуктами составляла 69,3 %. То есть в расчет студенты не брали цены по другим пунктам продажи: специализированные магазины, ярмарки выходного дня, так как у них отсутствуют сайты с регулярно обновляемыми ценами на продукты», — добавляет куратор проекта, доцент кафедры экономики УрФУ Мария Козлова.
Цель проекта — апробировать технологии искусственного интеллекта для сбора и анализа котировок потребительских цен в интернете. Свердловскстат может принять к вниманию новую технологию сбора данных. Как пояснили специалисты, вопрос использования Росстатом альтернативных данных в индексе потребительских цен рассматривается в организации в рамках исследовательской повестки.
«Вполне закономерно, что следующим этапом партнерских взаимоотношений нашего Управления с Уральским федеральным университетом выступила проектная деятельность студентов вуза под курацией сотрудников ведомства. Реализованная на практике задача агрегирования и очистки Big Data сектора потребительских цен интересна не только с точки зрения развития потенциала молодых специалистов, но и подтвержденной верификации данных, полученных на основе действующей статистической методологии. За новыми технологиями будущее, и мы увидели его возможности прямо сейчас», — заключает временно исполняющий обязанности руководителя Свердловскстата Владислав Дзекунскас.