УДК 330.43
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.12.04.012
Авторы
Альфия Флюровна Садреева,
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева-КАИ, Казань, Российская Федерация
Осман Мовладинович Минаев,
Чеченский государственный университет им. А. А. Кадырова, Грозный, Российская Федерация
Мариям Адильовна Борлакова,
Северо-Кавказская государственная академия, Черкесск, Российская Федерация
Аннотация
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в прогнозировании макроэкономических показателей становится все более актуальным в условиях глобальных экономических изменений и неопределенности. Традиционные методы прогнозирования часто сталкиваются с ограничениями при обработке больших объемов данных и выявлении сложных закономерностей. В данной статье рассматривается потенциал ИИ, в частности машинного обучения и глубокого обучения, для повышения точности прогнозов таких ключевых экономических индикаторов, как ВВП, инфляция, безработица и валютные курсы. Представлены примеры применения ИИ в различных странах, оценены преимущества и вызовы, с которыми сталкиваются исследователи и практики в области макроэкономического прогнозирования. Ожидается, что внедрение ИИ в экономический анализ обеспечит значительное улучшение качества прогнозов, а также расширит возможности для более гибкого реагирования на экономические риски и неопределенности.
Ключевые слова
искусственный интеллект, прогнозирование, макроэкономические показатели, машинное обучение, экономический анализ, инфляция, ВВП, безработица, экономические прогнозы, глубокое обучение.
