Разделы: Экономика
Размещена 28.12.2025. Последняя правка: 28.12.2025.
Просмотров - 226

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ

Амангельдыева Гульширин Тойчыевна

нет

Институт Телекоммуникаций и информатики Туркменистана

Старший преподаватель

УДК 004.8

Введение

Современная экономика функционирует в условиях высокой неопределенности, цифровизации и быстрого изменения внешней среды. Увеличение объемов экономической информации и усложнение взаимосвязей между экономическими показателями существенно ограничивают возможности традиционных методов анализа. В этих условиях искусственный интеллект и методы математического моделирования становятся эффективным инструментом для анализа, прогнозирования и оптимизации экономических процессов [1].

Актуальность исследования

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности экономических прогнозов и эффективности управления социально-экономическими системами. Традиционные эконометрические модели не всегда способны учитывать нелинейные зависимости и большие объемы данных. Использование искусственного интеллекта позволяет преодолеть данные ограничения за счет применения алгоритмов машинного обучения и интеллектуального анализа данных, что особенно важно в условиях цифровой трансформации экономики [2].

Цель и задачи исследования

Цель исследования — анализ возможностей применения искусственного интеллекта в экономическом анализе и прогнозировании, а также оценка эффективности интеграции интеллектуальных методов с эконометрическими моделями.

Для достижения поставленной цели в статье решаются следующие задачи:

• исследовать основные методы искусственного интеллекта, применяемые в экономическом анализе;

• проанализировать возможности использования нейронных сетей и генетических алгоритмов в задачах прогнозирования;

• рассмотреть практические примеры внедрения интеллектуальных технологий в различных секторах экономики;

• оценить преимущества интеграции ИИ и математического моделирования.

Научная новизна исследования

Научная новизна исследования заключается в систематизации и обобщении подходов к интеграции искусственного интеллекта с эконометрическими методами анализа, а также в обосновании эффективности гибридных моделей прогнозирования, сочетающих традиционные математические методы и алгоритмы машинного обучения. Показано, что комплексное применение данных подходов позволяет повысить устойчивость и адаптивность экономических моделей в условиях неопределенности.

Результаты исследования

В ходе исследования установлено, что:

• регрессионные модели в сочетании с методами машинного обучения повышают точность прогнозирования макро- и микроэкономических показателей;

• нейронные сети, включая модели глубокого обучения и LSTM, эффективно применяются для анализа временных рядов и финансовых данных;

• генетические алгоритмы позволяют решать многокритериальные задачи оптимизации в инвестиционном и производственном планировании;

• гибридные модели, объединяющие ИИ и эконометрику, обеспечивают более высокую устойчивость прогнозов по сравнению с классическими подходами [3,4].

Практическое применение данных моделей демонстрирует снижение рисков управленческих решений и повышение эффективности распределения ресурсов.

Заключение

В статье показано, что искусственный интеллект является перспективным инструментом экономического анализа и прогнозирования. Интеграция интеллектуальных алгоритмов с методами математического моделирования способствует повышению точности прогнозов, оптимизации бизнес-процессов и минимизации экономических рисков. Дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта и обработки больших данных создаст условия для формирования интеллектуальных экономических систем, способных эффективно поддерживать стратегическое управление на уровне предприятий и государственных структур.

1. Мжельская Т.В., Спесивцева В.А. Деловая игра как средство реализации задач ФГОС среднего образования // Сибирский педагогический журнал, № 6. – Новосибирск: Новосибирский государственный педагогический университет, 2018. – С. 148-158.
2. Мустафина Д.И. Деловая игра как метод интерактивного обучения в сфере профессионального образования // Теория и практика мировой науки, № 2. – Уфа: Башкирский государственный педагогический университет им. Акмуллы, 2020. – С. 33-37.
3. Пятибратова Л.И. Деловая игра как интерактивная технология профессионального образования // Непрерывное образование в современном мире: история, проблемы, перспективы. Материалы VI Всероссийской с международным участием научно-практической конференции. – Борисоглебск: Борисоглебовский филиал Воронежского государственного университета, 30.03.2019. – С. 298-302.
4. Демидова Г.В., Егорова Г.Н. Применение учебных деловых игр в рамках школьного образования // Современные технологии непрерывного обучения школа-вуз. Материалы VII Всероссийской научно-методической конференции. Воронежский государственный университет инженерных технологий. 2020. С. 145-149.

Рецензии:

29.12.2025, 19:09 Ашрапов Улугбек Товфикович
Рецензия: В актуальной статье "ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ" автор исследует применение искусственного интеллекта в экономическом анализе и прогнозировании. Статью рекомендую к публикации после незначительной доработки на основание следующих данных. Глобальная бизнес-динамика относится к постоянно меняющимся моделям того, как предприятия создаются, развиваются и функционируют в рамках более широкой экономической структуры. На бизнес-динамику влияют такие факторы, как экономическая политика, рыночный спрос, технологические инновации и социально-политическая среда. Эти факторы, которые часто являются нестабильными, требуют от компаний постоянной адаптации, чтобы оставаться конкурентоспособными. В этом контексте точный прогноз имеет решающее значение в динамичном мире экономики для направления инвестиций, принятия политических решений и долгосрочного планирования. Искусственный интеллект предоставляет возможности для извлечения ценной информации из сложных и обширных данных. Методы анализа больших данных на основе искусственного интеллекта широко применяются в анализе и прогнозировании фондового рынка, отраслевом анализе, развитии капиталистической экономики, проблеме глобального потепления и прогнозировании популярности TV программ - [https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1155/2022/7014874?msockid=1ada17bb517f63cb3635055450f062ba]. Анализ больших данных позволяет не только проводить научную статистику, анализ и прогнозирование экономики, но также направлять лиц, принимающих решения, в разработке более разумной экономической политики и рекомендаций. Эти прогнозы используются правительствами и учреждениями для формирования экономической политики государства, способствующей его устойчивому росту.

Комментарии пользователей:

Оставить комментарий