Application of machine learning and artificial intelligence in macroeconomic forecasting and financial planning
Authors: Евдокимов А.И. 
Published: April 2024

в современных условиях динамично развивающейся экономики и финансовых рынков, характеризующихся высоким уровнем неопределенности и волатильности, особую актуальность приобретает проблема повышения точности и надежности макроэкономического прогнозирования и финансового планирования. Традиционные методы, основанные на статистическом анализе и экспертных оценках, зачастую демонстрируют ограниченную эффективность в условиях быстро меняющейся экономической конъюнктуры и множества взаимосвязанных факторов. В этой связи, особый интерес представляет применение современных технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, которые позволяют обрабатывать и анализировать большие объемы разнородных данных, выявлять скрытые закономерности и взаимосвязи, а также строить высокоточные прогнозные модели. Целью данного исследования является анализ возможностей и перспектив применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта в области макроэкономического прогнозирования и финансового планирования. В рамках исследования были рассмотрены различные подходы и алгоритмы, включая нейронные сети, деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг и другие. Особое внимание было уделено вопросам предобработки и интеграции разнородных данных из различных источников, таких как макроэкономическая статистика, финансовая отчетность компаний, новостные потоки и социальные сети. Результаты исследования показали, что применение методов машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет существенно повысить точность макроэкономического прогнозирования и финансового планирования по сравнению с традиционными подходами.

in modern conditions of a dynamically developing economy and financial markets characterized by a high level of uncertainty and volatility, the problem of improving the accuracy and reliability of macroeconomic forecasting and financial planning is of particular relevance. Traditional methods based on statistical analysis and expert assessments often demonstrate limited effectiveness in a rapidly changing economic environment and many interrelated factors. In this regard, the use of modern machine learning and artificial intelligence technologies is of particular interest, which allow processing and analyzing large volumes of heterogeneous data, identifying hidden patterns and relationships, as well as building highly accurate predictive models. The purpose of this study is to analyze the possibilities and prospects of using machine learning and artificial intelligence methods in the field of macroeconomic forecasting and financial planning. The study examined various approaches and algorithms, including neural networks, decision trees, random forests, gradient boosting, and others. Special attention was paid to the issues of preprocessing and integration of heterogeneous data from various sources, such as macroeconomic statistics, financial statements of companies, news streams and social networks. The results of the study showed that the use of machine learning and artificial intelligence methods can significantly improve the accuracy of macroeconomic forecasting and financial planning compared with traditional approaches.