ИИ LSTM обогнал классические модели в прогнозе цен на нефть

Экономисты НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Варвара Назарова и Борис Лодягин сравнили точность прогнозирования нефтяных котировок у классических статистических методов и нейросети LSTM. По их работе в журнале AlterEconomics, искусственный интеллект показал более точные краткосрочные прогнозы.

В анализ включили три модели: ARIMA (только история цен), SARIMAX (сезонность и внешние факторы, включая фондовые индексы, курс доллара, запасы нефти) и LSTM, способную учитывать нелинейные связи. Период исследования — 2015–2019 годы. База данных охватывала индексы промышленности и рынка, спред Brent/WTI, фрахтовые ставки, добычу, переработку и запасы в США. Наилучший результат показала LSTM: среднеквадратичная ошибка около 1,5 доллара за баррель.

Авторы отмечают, что преимущество ИИ связано со способностью выявлять нелинейности. Ограничение: в периоды шоков, как в 2020 году, LSTM может принять разовый провал за новый тренд, тогда как статистические модели более консервативны. Исследователи рекомендуют комбинировать подходы. Результаты могут быть полезны компаниям и трейдерам при выборе момента закупок и решений на сырьевых рынках, сообщает РБК.

Читайте также:

• Воспитание СССР: 5 ключевых привычек бабушек, подаривших внукам здоровое детство
• Как очистить самую старую сковороду от нагара - даже тереть не надо: никакого волшебства нет
• Погода зимой 2025–2026: мягче обычной, но с «качелями» и гололёдом
• Сколько денег стоит дарить на день рождения - 3, 5 или 10 тысяч: от чего зависит сумма подарка
• Любимый завтрак грозит раком: один кусочек этого продукта с утра хуже выкуренной сигареты