Цветные 
Отключить 
В Плехановском университете созданы точные адаптивные модели прогнозирования цен на лесопродукцию
15 января 2026
Учёные Плехановского университета разработали адаптивные модели прогнозирования цен на продукцию лесного комплекса. Методика применена для анализа временных рядов цен на пиломатериалы хвойных и лиственных пород, на целлюлозу, картон, бумагу и другие виды продукции.
Разработанные модели способны оперативно реагировать на изменения рынка, что повышает точность аналитических оценок для бизнеса и власти.
Исследовательская работа выполнена по заказу Российского научного фонда профессором кафедры экономики промышленности и кафедры национальной и региональной экономики Ольгой Сушко (руководитель проекта) и Мариной Ефимовой, доцентом кафедры национальной и региональной экономики (исполнитель).
Проект направлен на решение актуальной научно-практической задачи по прогнозированию цен на лесопродукцию за счёт создания современных адаптивных моделей, способных оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры.
Учёные разработали и апробировали многофакторные и адаптивные прогнозные модели, включая регрессионные модели и модели класса ARIMA/ARIMAX. При этом учитывались такие факторы, как сезонность, тренды и влияние внешних факторов (курсы валют, макроэкономические показатели). В заключение были обоснованы методологические принципы адаптивно-имитационного моделирования для лесного комплекса, учитывающие неоднородность участников рынка и их способность к адаптации.
Итогом работы стала разработка и регистрация программного кода прогнозной модели на языке Python. Отмечается, что выбранные инструменты позволили достигнуть точности прогнозирования.
Источник: ТАСС Наука
Разработанные модели способны оперативно реагировать на изменения рынка, что повышает точность аналитических оценок для бизнеса и власти.
Исследовательская работа выполнена по заказу Российского научного фонда профессором кафедры экономики промышленности и кафедры национальной и региональной экономики Ольгой Сушко (руководитель проекта) и Мариной Ефимовой, доцентом кафедры национальной и региональной экономики (исполнитель).
Проект направлен на решение актуальной научно-практической задачи по прогнозированию цен на лесопродукцию за счёт создания современных адаптивных моделей, способных оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры.
Учёные разработали и апробировали многофакторные и адаптивные прогнозные модели, включая регрессионные модели и модели класса ARIMA/ARIMAX. При этом учитывались такие факторы, как сезонность, тренды и влияние внешних факторов (курсы валют, макроэкономические показатели). В заключение были обоснованы методологические принципы адаптивно-имитационного моделирования для лесного комплекса, учитывающие неоднородность участников рынка и их способность к адаптации.
Итогом работы стала разработка и регистрация программного кода прогнозной модели на языке Python. Отмечается, что выбранные инструменты позволили достигнуть точности прогнозирования.
Методика также может использоваться для прогнозировании цен как на внутреннем рынке, так и для экспорта.«Нам удалось не только построить рабочие прогнозные модели, но и создать обновляемую систему данных, которая станет основой для дальнейших прикладных исследований в лесном секторе», — говорит руководитель проекта Ольга Сушко.
Источник: ТАСС Наука
