Челябинские ученые с помощью нейросетей смогут предсказывать экономические кризисы
В рамках гранта Российского научного фонда ученые Высшей школы экономики и управления Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) разработали методику стресс-тестирования «ударопрочности» экономики российских регионов. Система помогает с помощью нейросети предсказывать особенности развития субъектов при влиянии внешних факторов.
Под «ударопрочностью» ученые подразумевают способность экономики восстанавливаться и адаптироваться к кризисам. «Особое внимание уделялось промышленным территориям с узкой направленностью производства, по реакции экономики которых можно говорить об общих для лидеров индустрии причинах нестабильности. Такими считаются, в частности, Красноярский край, Свердловская, Мурманская, Липецкая, Вологодская и Челябинская области», - сообщили в ЮУрГУ.
Первые исследования показали, что Липецкая, Вологодская, Мурманская области и Красноярский край могут восстанавливаться и развиваться после экономических потрясений быстрее, чем Челябинская и Свердловская области.
«Челябинская область, с одной стороны, является крупным регионом по масштабам деятельности, научному и инновационному потенциалу, ресурсам, а с другой стороны, экономика области по сравнению с другими регионами после шоков 2008 и 2014 годов восстанавливается небыстро, темпы роста промышленности вариативны, высока вероятность значительного сокращения производства и «неударопрочной» реакции на неожиданные ограничения», – пояснила доцент кафедры экономики промышленности и управления проектами ЮУрГУ Наталья Правдина.
Методика основана на нейронной сети, построенной на платформе IBM SPSS Statistics. Ученые сформулировали задачу, загрузили обучающие примеры и потом получили сценарии развития экономики после кризисов. Так, в нейросеть ввели характеристики российских регионов на момент начала финансовых потрясений 2008 и 2014 - 2015 годов, потом научили робота распознавать, какие особенности региона и их сочетания помогают быстро преодолевать кризис и эффективно восстанавливаться. Также исследователи загружали в нейросеть информацию о состоянии экономики в 2022 году и получили прогнозы на 2023-й и 2024-й.
«Предполагаем, что проблемы региона [Челябинской области] связаны с исторически сложившейся большой долей металлургии в отраслевой структуре. Необходимо развитие альтернативных перспективных отраслей, и такие отрасли в регионе есть, например, машиностроение, поддержка которого позволит решить и задачу импортозамещения, и задачу укрепления «ударопрочности» региона». Универсальной стратегии в условиях быстро меняющейся ситуации нет, но, как показывает статистика, Челябинская область наращивает темпы роста и активно адаптируется к ситуации», - резюмировала Наталья Правдина.
Уральский ученый поставил «тройку» нейросетям за знание истории
Галина Лепина
