Ученые ТПУ разработали инновационный метод прогнозирования прибыльности компаний
Исследователи Томского политехнического университета в сотрудничестве с коллегами из Московского политеха и Иркутского национального исследовательского технического университета создали уникальный комбинированный метод прогнозирования. Результаты исследования, опубликованные в журнале Mathematics, демонстрируют повышение точности прогнозов прибыльности высокотехнологичных компаний на 30%.
В ходе масштабного исследования ученые проанализировали динамику финансовых и операционных показателей 1 811 компаний за шестилетний период с 2013 по 2018 год. Всего было обработано 10 866 наблюдений, включая данные о доходах от продаж, различных видах прибыли, рентабельности активов и капитала, уровне долговой нагрузки, а также рыночных долях компаний.
Новый подход объединяет передовые технологии машинного обучения с методами регрессии со случайными эффектами и кластерного анализа, учитывающего тренды и волатильность данных.
Как пояснил доцент Томского политеха Никита Мартюшев, ключевым преимуществом метода стало разделение прибыли на три составляющие: трендовую, сезонную и остаточную компоненты. Такой подход особенно важен для высокотехнологичных компаний, чьи показатели подвержены значительным колебаниям.
Практическое применение метода уже показало впечатляющие результаты. Точность прогнозирования доходности на акционерный капитал увеличилась на 30%, при этом средняя ошибка прогноза ROE снизилась с 5% до 3,5%. Кроме того, удалось добиться снижения среднеквадратичной ошибки прогнозов прибыли на 25% по сравнению с традиционными методами анализа временных рядов.
Читать также
Особенность новой модели заключается в учете взаимосвязи между историческими трендами рентабельности и текущей динамикой продаж. Расчеты показывают, что рост выручки в 2025 году будет способствовать увеличению рентабельности, тогда как их снижение может нарушить положительную тенденцию.
Доцент ТПУ Любовь Спицына сообщила о планах по дальнейшему тестированию метода в других секторах экономики, включая обрабатывающую промышленность и добычу полезных ископаемых. Это позволит оценить универсальность подхода и выявить возможные отраслевые особенности его применения.
Разработанная методика открывает новые перспективы для точного финансового прогнозирования в условиях нестабильности современных рынков, предлагая компаниям надежный инструмент для стратегического планирования.
