Прогнозування економічних показників за допомогою моделі LSTM

Анотація

Актуальність. Прогнозування економічних показників, зокрема цін на нафту, є критично важливим для різних галузей, таких як енергетика, фінанси, виробництво, транспорт та урядова політика. Точні прогнози сприяють прийняттю обґрунтованих рішень та оптимізації ресурсів. В умовах високої волатильності цін на нафту традиційні методи прогнозування, такі як ARIMA, часто не забезпечують належної точності, тому використання сучасних методів, таких як LSTM, є необхідним.

Метою дослідження є підвищення точності прогнозування економічних показників, зокрема цін на нафту марки Brent з використанням моделі LSTM та порівняння її точності з традиційними методами, зокрема ARIMA.

Методи дослідження. Для дослідження було використано два основні методи прогнозування часових рядів: ARIMA та LSTM. Було проведено розвідувальний аналіз даних, підготовку даних, побудову моделей, їх налаштування та оцінку за допомогою метрик MSE, MAE та RMSE. Дані про ціни на нафту марки Brent були оброблені та нормалізовані перед подачею в моделі.

Результати. Модель LSTM показала значно вищу точність прогнозування порівняно з ARIMA. Значення метрик для LSTM (MSE = 0.003, MAE = 0.055, RMSE = 0.055) суттєво перевищують відповідні значення для ARIMA (MSE = 12.59, MAE = 2.84, RMSE = 3.55). LSTM краще обробляє нелінійні залежності та волатильність даних, що робить її оптимальним вибором для довгострокового прогнозування.

Висновки. Використання LSTM для прогнозування економічних показників, зокрема цін на нафту, є більш ефективним у порівнянні з традиційними методами. Модель демонструє здатність до точного моделювання складних залежностей та адаптації до волатильності ринку, що робить її надійним інструментом для прогнозування в сучасних умовах.