ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

АННОТАЦИЯ

Традиционные эконометрические методы сталкиваются с ограничениями при работе со сложными, неструктурированными и объемными современными данными. Настоящая статья исследует трансформационный потенциал методов машинного обучения (МО) и анализа больших данных (Big Data) в экономической науке. Основное внимание уделяется трем ключевым направлениям применения: (1) прогнозирование экономических показателей (инфляция, ВВП, финансовые рынки), где алгоритмы МО (регрессионные деревья, бустинг, нейронные сети) демонстрируют превосходство в точности за счет учета нелинейностей и большого числа предикторов; (2) анализ текстовой информации (новости, отчеты ЦБ, соцсети) с использованием методов обработки естественного языка (NLP) для измерения тональности, неопределенности и выявления тематик; (3) использование нетрадиционных данных (спутниковые снимки, мобильные данные, онлайн-активность) для оперативной оценки экономической активности и благосостояния в условиях отсутствия или запаздывания официальной статистики. Статья констатирует, что МО и Big Data открывают новые горизонты для эмпирических исследований, обеспечивая более точные прогнозы, глубокие качественные инсайты и инновационные измерители, хотя и ставят новые вызовы в области интерпретируемости моделей и установления причинно-следственных связей.

Ключевые слова: машинное обучение, большие данные, эконометрика.

Современные экономические данные отличаются высокой сложностью, неструктурированностью и большими объемами, что создает ограничения для традиционных эконометрических методов. В этой статье исследуется потенциал методов машинного обучения (МО) и анализа больших данных (Big Data) для трансформации экономической науки. Рассматриваются три основных направления их применения:

1. Прогнозирование экономических показателей. Алгоритмы машинного обучения, такие как регрессионные деревья, градиентный бустинг и нейронные сети, обеспечивают более высокую точность прогнозов инфляции, ВВП и динамики финансовых рынков. Это достигается благодаря их способности учитывать нелинейные зависимости и обрабатывать большое количество предикторов, что недоступно традиционным методам.

2. Анализ текстовой информации. Методы обработки естественного языка (NLP) применяются для анализа новостей, отчетов центральных банков и социальных сетей. Они позволяют измерять тональность текстов, уровень экономической неопределенности и выявлять ключевые темы, что способствует более глубокому пониманию рыночных настроений и ожиданий.

3. Использование нетрадиционных данных. Данные, полученные из спутниковых снимков, мобильных устройств и онлайн-активности, обеспечивают оперативную оценку экономической активности и благосостояния. Такие источники особенно ценны в условиях отсутствия или задержки официальной статистики, позволяя принимать своевременные решения.

Применение МО и Big Data открывает новые возможности для эмпирических исследований, обеспечивая точные прогнозы, глубокие качественные выводы и инновационные индикаторы. Однако возникают вызовы, связанные с интерпретируемостью моделей и сложностью установления причинно-следственных связей, что требует дальнейших исследований.

Список литературы:

1. Каплан Р. С., Нортон Д. П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию / Роберт С. Каплан, Дейвид П. Нортон ; пер. с англ. М. Павловой. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва : Олимп-Бизнес, 2005. – 320 с.
2. Минцберг Г., Альстрэнд Б., Лэмпел Дж. Школы стратегий / Генри Минцберг, Брюс Альстрэнд, Джозеф Лэмпел ; [пер. с англ. под ред. Ю. Н. Каптуревского]. – Санкт-Петербург : Питер, 2001. – 336 с. (дата обращения: 19.05.2025)