Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2025

Ключевые слова: big Data, economic forecasting, machine learning, regression models, neural networks, forecast efficiency, digital technologies, экономическое прогнозирование, машинное обучение, регрессионные модели, нейронные сети, эффективность прогнозов, цифровые технологии

Аннотация: Настоящая статья посвящена изучению роли методов анализа больших данных в экономическом прогнозировании, рассмотрению основных подходов и моделей, а также оценке эффективности их применения на практике. В условиях растущих объемов информации традиционные методы экономического анализа и прогнозирования нередко перестают обеспечиватьПоказать полностьюнеобходимую точность и оперативность, что подчеркивает актуальность использования современных технологий обработки Big Data. В работе предлагается рассмотреть теоретические и прикладные аспекты применения больших данных в экономическом прогнозировании, анализировать методологические основы, а также привести практические результаты исследования эффективности различных моделей и подходов. Полученные результаты могут служить основой для более глубокого понимания экономических процессов и повышения качества прогнозных оценок. This article is devoted to studying the role of big data analysis methods in economic forecasting, examining the main approaches and models, and assessing the effectiveness of their application in practice. In the context of growing volumes of information, traditional methods of economic analysis and forecasting often cease to provide the necessary accuracy and efficiency, which emphasizes the relevance of using modern Big Data processing technologies. The paper proposes to consider theoretical and applied aspects of using big data in economic forecasting, analyze methodological foundations, and provide practical results of research into the effectiveness of various models and approaches. The results obtained can serve as a basis for a deeper understanding of economic processes and improving the quality of forecast estimates.

Журнал: Финансовая экономика

Выпуск журнала: №5

Номера страниц: 256-259

ISSN журнала: 20757786

Место издания: Москва

Издатель: Фонд содействия развитию экономической науки и образования Экономика

• Гатапова В. Б. (Сибирский Федеральный Университет)
• Глушкова А. И. (Сибирский Федеральный Университет)
• Клепец А. М. (Сибирский Федеральный Университет)
• Игнатов В. А. (Сибирский Федеральный Университет)
• Берсинёв А. С. (Сибирский Федеральный Университет)

• Список ВАК