Томск. 25 сентября. ИНТЕРФАКС-СИБИРЬ - Ученые Томского политехнического университета (ТПУ) провели исследование, которое показало, что алгоритмы машинного обучения на 10% эффективнее прогнозируют прибыльность российских компаний, чем традиционные математические модели, сообщает пресс-служба вуза.
Ученые-экономисты ТПУ изучили почти 1,2 тыс. предприятий России за период с 2017 по 2023 годы. Они исследовали, как в условиях пандемии и санкций изменились подходы в работе компаний в интернете и социальных сетях, а также как это повлияло на их прибыльность.
Они рассматривали в динамике структуру капитала, выручку, объемы продаж, рентабельность, веб-трафик, создание и актуализацию собственных сайтов предприятий, их посещаемость и использование социальных сетей для взаимодействия с покупателями. Для анализа использовались традиционный регрессионный анализ и методы машинного обучения.
"Пандемия коронавируса, санкции и ускоренное формирование мировой виртуальной информационной среды дали толчок для ускорения цифровизации экономики (...) К тому же внешние ограничения вынуждают компании искать внутренние источники развития и пополнения доходной части. Вопросы использования интернет-среды в качестве канала взаимодействия с потенциальными покупателями сейчас находятся на пике интереса исследователей. Однако вопросы сбора и обработки данных о российских компаниях в данных аспектах практически не изучены", - приводятся в сообщении слова одного из авторов исследования, доцента Бизнес-школы ТПУ Любови Спицыной.
Ученые использовали 5 различных компьютерных алгоритмов, в том числе традиционные регрессивные модели и сложные алгоритмы машинного обучения. Исследование показало, что последние позволяют на 10% точнее прогнозировать прибыльность фирм.
Томский политехнический университет основан в 1896 году, является первым в Сибири техническим вузом. В Национальном рейтинге университетов 2023 года, подготовленном Международной информационной группой "Интерфакс", ТПУ занимает 10-е место.
