Científicos de la Universidad Politécnica de Tomsk (TPU) en un grupo científico han desarrollado una nueva forma de predecir las ganancias de las empresas de alta tecnología. La precisión de los pronósticos aumentó en un 30% gracias al uso de algoritmos de aprendizaje automático.
El método combinado de predicción de rentabilidad se basa en el aprendizaje automático, la regresión con efectos aleatorios y la agrupación. El profesor asociado Nikita Martiushev dijo que el método divide las ganancias en tres componentes: tendencia (crecimiento normal de las ganancias), estacionalidad (crecimiento de las ganancias en un período determinado) y el componente residual (ganancias que no se pueden predecir).
Antes de la aplicación del nuevo método, el error promedio de pronóstico era del 5%, y después de la implementación, disminuyó al 3,5%. Esto se debió a un análisis detallado de las fluctuaciones estacionales y a la identificación de tendencias ocultas. El uso de algoritmos de aprendizaje automático permitió reducir el error cuadrático medio de los pronósticos de ganancias en un 25% en comparación con los métodos tradicionales.
En el estudio participaron científicos de la Escuela de Ingeniería de Tecnologías de la Información y Robótica y de la Escuela de Negocios de la TPU, del Politécnico de Moscú y de la Universidad Técnica Nacional de Investigación de Irkutsk. Analizaron los indicadores financieros y operativos de 1.811 empresas durante el período de 2013 a 2018.
La coautora del estudio, Lyubov Spitsyna, informó sobre los planes de probar el método en empresas de otros sectores de la economía rusa. Esto permitirá evaluar la aplicabilidad de la metodología en diversas industrias y comparar los enfoques de gestión.
Los resultados de la investigación se publicaron en la revista científica Mathematics.
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