АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

AUTOMATION OF FORECASTING OF MACROECONOMIC INDICATORS BASED ON BIG DATA

Kozhevnikov Dmitry Evgenievich

Student, Moscow Aviation Institute (National Research University), Russia, Moscow

Petukhov Anton Viktorovich

Student, Moscow Aviation Institute (National Research University), Russia, Moscow

Taratukhina Sofya Evgenyevna

Student, Moscow Aviation Institute (National Research University), Russia, Moscow

Аннотация. В статье рассматриваются вопросы автоматизации прогнозирования макроэкономических показателей на основе анализа больших данных. Использование технологий машинного обучения и интеллектуальной аналитики позволяет повысить точность прогнозов экономического роста, инфляции, валютных курсов и других ключевых индикаторов. В работе исследуются подходы к обработке больших массивов экономической информации и автоматизации аналитических процессов с целью повышения эффективности государственного и корпоративного управления.

Abstract. The article discusses the automation of forecasting macroeconomic indicators using big data analysis. Machine learning and intelligent analytics technologies improve the accuracy of forecasts of economic growth, inflation, and exchange rates. The paper explores approaches to processing large volumes of economic data and automating analytical processes to enhance public and corporate management efficiency.

Ключевые слова: автоматизация, прогнозирование, макроэкономические показатели, большие данные, машинное обучение.

Keywords: automation, forecasting, macroeconomic indicators, big data, machine learning.

Введение

В условиях цифровизации экономики возрастает значение автоматизации процессов анализа и прогнозирования. Традиционные методы не всегда обеспечивают необходимую точность из-за ограничений в объёмах и динамике данных.

Технологии больших данных и искусственного интеллекта позволяют формировать более адаптивные модели прогнозирования, учитывающие скрытые закономерности экономических процессов.

Основы автоматизации прогнозирования

Автоматизация прогнозирования макроэкономических показателей основана на применении интеллектуальных систем, способных анализировать большие массивы данных.

Используются алгоритмы машинного обучения — регрессия, ансамблевые методы, нейронные сети. Современные платформы анализа данных (Python, TensorFlow, Spark) обеспечивают высокую производительность и точность вычислений. Автоматизация снижает человеческий фактор и ускоряет процесс принятия решений.

Методы анализа больших данных

Для прогнозирования макроэкономических показателей применяются модели временных рядов и нейронные сети (ARIMA, LSTM, Prophet). Эти методы позволяют учитывать сезонность и нелинейные зависимости. Системы автоматизации обрабатывают данные из различных источников, включая статистические отчёты, онлайн-транзакции и индексы. Это повышает достоверность результатов и обеспечивает комплексный анализ.

Практическое применение автоматизации

В государственном секторе автоматизация прогнозирования используется для планирования бюджета и анализа налоговых поступлений. В корпоративной среде — для прогнозирования спроса и оценки инвестиционных рисков. Примером является внедрение аналитических систем на базе Python в Министерстве финансов РФ. Подобные решения позволяют оперативно адаптировать экономическую стратегию к изменениям рынка.

Заключение

Автоматизация прогнозирования макроэкономических показателей способствует повышению точности анализа и эффективности управления. Интеллектуальные технологии обеспечивают быстрое реагирование на изменения в экономике и минимизируют влияние субъективных факторов. В перспективе развитие цифровых инструментов создаст единую экосистему для мониторинга и прогнозирования экономических процессов.