Ученые Томского политехнического университета, партнера Консорциума робототехники и систем интеллектуального управления, совершили прорыв в прогнозировании экономического роста российских компаний. Исследование, выполненное при поддержке гранта Российского научного фонда, продемонстрировало, что с помощью алгоритмов машинного обучения можно предсказывать вероятность восстановления роста компаний с точностью до 65–67%.
В рамках исследования ученые ТПУ анализировали показатели более двух тысяч российских компаний из добывающей и обрабатывающей промышленности за период с 2013 по 2021 годы. Внимание было уделено фирмам, которые столкнулись с длительной стагнацией или падением выручки. Используя методы машинного обучения и логистическую регрессию, исследователи оценивали возраст фирмы, размер основных фондов, объем продаж, количество кредитных средств, оборачиваемость и рентабельность активов.
«Точное прогнозирование того, какие фирмы восстановятся и вернутся к росту, имеет решающее значение как для инвесторов, так и для политиков, особенно в глобальной экономике, отмеченной частыми кризисами и периодической стагнацией», — отметил доцент Бизнес-школы ТПУ Владислав Спицын.
Ученые ТПУ разделили восстановление компаний на два типа: умеренный долгосрочный рост и быстрый рост. Результаты показали, что фирмы с быстрым возобновляемым ростом после стагнации могут значительно превысить докризисный уровень выручки, становясь драйверами структурной трансформации экономики.
