Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ

Исследователи Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разрабатывают модель прогнозирования экономических процессов

Исследователи Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разрабатывают модель прогнозирования экономических процессов

Широкое распространение социальных сетей и трансформация СМИ оказывают значительное влияние на прогнозирование экономических процессов. Традиционные модели справляются с этими задачами хуже, допуская ошибки в прогнозах. Исследовательская группа Центра ИИ под руководством Тамары Тепловой создает модель прогнозирования экономических процессов, которая будет учитывать сообщения из новостных источников.

В проекте «Искусственный интеллект в макромоделировании и прогнозировании экономических процессов и финансовых взаимосвязей с учетом сентимента участников рынка» разрабатывается проблема несовершенства существующих моделей прогнозирования экономических показателей. Такие модели чаще всего спроектированы с опорой на другие экономические показатели, но не учитывают факторы, влияние которых нарастает. Страхи и паника, вызванные пандемией Covid-19, геополитическая напряженность, санкции и контрсанкции мгновенно меняют ожидания экономических агентов и паттерны их поведения, влияют на экономическую ситуацию. Аналитики отмечают трансформацию зависимостей между показателями в прогнозных моделях, вызывая необходимость их перенастройки.

Традиционные прогнозные модели недостаточно гибкие, чтобы быстро подстроиться под новую реальность. Экономические показатели, на которые эти модели опираются, часто реагируют на новое поведение экономических агентов с заметным отставанием, что в свою очередь приводит к ошибке прогнозов. Все классические модели страдают из-за игнорирования важнейшего показателя – меняющихся настроений экономических агентов, которые не поддаются описанию традиционными макроэкономическими индикаторами. С развитием медиа и социальных сетей существенно изменилась значимость разных каналов передачи информации, что не позволяет оперативно отслеживать изменения в настроении агентов. Аналитики вынуждены принимать во внимание не только мнения профессионалов (топ-менеджмент компаний, аналитики инвестиционных домов), но и частных инвесторов, доля которых в торговле акциями существенно возросла.

Модель, которую предлагают исследователи Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, включает в себя анализ сообщений из новостных источников, определение тональности этих сообщений (сентимент-анализ) и экономические показатели, которые обычно учитываются при проектировании моделей прогнозирования. Анализ медиа-сообщений и определение тональности позволят сократить время реакции модели на изменение настроений экономических агентов и повысят точность прогнозов.

Более подробно результаты исследований отражены в статье «Сентимент частных инвесторов в объяснении различий в биржевых характеристиках акций российского рынка», опубликованной в «Журнале Новой экономической ассоциации» № 1 (53), 2022 г., индексируемом в международных базах данных «Scopus» и «Web of Science».