Пантелеева А.И.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В ЭКОНОМИКЕ *
Аннотация:
временные ряды являются ключевым источником данных в экономике, предоставляя информацию о динамике макро- и микроэкономических показателей. Методы глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), их модификации LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), а также архитектуры трансформеров, обеспечивают новые возможности для анализа и прогнозирования экономических временных рядов. В статье исследуются основные алгоритмы, их преимущества перед традиционными статистическими методами и примеры успешного применения в прогнозировании экономических показателей, таких как динамика ВВП, инфляция и колебания валютных курсов.
Ключевые слова:
глубокое обучение, временные ряды, экономика, прогнозирование, трансформеры, нейронные сети, машинное обучение
Временные ряды играют ключевую роль в анализе экономики, обеспечивая аналитиков данными о трендах, сезонных изменениях и случайных колебаниях. Традиционные методы, такие как авторегрессионные модели (ARIMA), имеют ограничения, связанные с неспособностью учитывать сложные нелинейные зависимости и высокую изменчивость данных. Методы глубокого обучения, такие как RNN, LSTM, GRU и трансформеры, позволяют преодолеть эти ограничения за счет адаптивного анализа и выявления скрытых закономерностей.Глубокое обучение предоставляет множество подходов для анализа временных рядов, которые отличаются высокой точностью и способностью учитывать нелинейные зависимости в данных. Эти методы ориентированы на работу с динамическими системами, где традиционные подходы сталкиваются с ограничениями.Одним из наиболее популярных подходов является использование рекуррентных нейронных сетей (RNN) и их модификаций, таких как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit). Эти модели хорошо справляются с задачами прогнозирования временных рядов, поскольку способны сохранять информацию о длительных последовательностях, учитывать сезонные и долгосрочные тренды, а также работать с данными, имеющими высокую степень корреляции. Например, LSTM успешно применяется для прогнозирования цен на нефть, курса валют и уровня потребительских расходов.Еще одним подходом является использование сверточных нейронных сетей (CNN), которые традиционно применялись для обработки изображений, но зарекомендовали себя и в работе с временными рядами. CNN эффективно выявляют локальные закономерности в данных, такие как краткосрочные колебания на финансовых рынках или резкие изменения спроса в конкретные периоды. Эти модели часто используются в сочетании с RNN для повышения точности и эффективности анализа.Трансформеры представляют собой еще один перспективный подход. Благодаря механизму внимания (attention), они способны анализировать сложные временные ряды, выделяя наиболее важные зависимости между элементами данных. Например, трансформеры применяются для анализа больших экономических массивов, таких как данные о торговых операциях, где важны не только последовательность событий, но и их контекст.Комбинированные модели, такие как CNN-LSTM и CNN-GRU, представляют собой мощный инструмент для анализа временных рядов. Эти архитектуры объединяют преимущества свертки, позволяющей выделять локальные особенности данных, и рекуррентных механизмов, которые учитывают долгосрочные зависимости. Такие модели часто используются для задач, требующих высокого уровня точности, например, для прогнозирования кредитных рисков или оценки влияния макроэкономических изменений на производственные цепочки.Помимо стандартных архитектур, в последнее время получают популярность автоэнкодеры для временных рядов. Они позволяют выделять ключевые характеристики данных, сжимая их до более компактного представления. Это полезно для задач обнаружения аномалий, где автоэнкодеры идентифицируют несоответствия в данных, такие как резкие изменения цен на рынке или сбои в производственных процессах.Развитие методов глубокого обучения в анализе временных рядов также связано с использованием моделей генеративного характера, таких как GAN (Generative Adversarial Networks). Они применяются для синтеза новых данных, что особенно полезно при ограниченных объемах информации. Например, GAN используются для создания реалистичных прогнозных сценариев, которые помогают в стресс-тестировании финансовых систем.Особое внимание уделяется предварительной обработке данных перед их использованием в моделях глубокого обучения. Это включает нормализацию временных рядов, выделение трендов и сглаживание шумов. Такие методы как дифференцирование, декомпозиция и агрегирование временных данных помогают повысить точность моделей, улучшая их способность к обобщению.Современные подходы также активно используют механизмы многомодальных данных, где временные ряды комбинируются с текстовыми, визуальными или геопространственными данными. Это позволяет учитывать дополнительный контекст и повышать точность прогнозов. Например, анализ временных данных о продажах может дополняться текстовой информацией из социальных сетей или погодными условиями, что дает более полное представление о динамике рынка.Эти подходы продолжают эволюционировать, открывая новые возможности для точного анализа и прогнозирования временных рядов, что делает их незаменимыми в экономике.Методы глубокого обучения демонстрируют высокую эффективность при решении различных задач анализа временных рядов в экономике. Одной из ключевых сфер их применения является прогнозирование макроэкономических индикаторов, таких как темпы роста ВВП, уровень инфляции и безработицы. Например, LSTM-архитектуры [1] широко используются для анализа данных с ярко выраженной сезонностью, позволяя предсказывать экономическую активность в различных секторах, таких как сельское хозяйство или туризм.Кроме того, глубокое обучение активно применяется в финансовом секторе. Например, для прогнозирования цен на валюту, акции и фьючерсы используются модели, которые учитывают одновременно временные ряды исторических цен и дополнительные внешние данные, такие как новости или макроэкономическая статистика. Трансформеры [2], благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные корреляции, используются для построения сложных многомерных моделей, которые могут учитывать взаимосвязь между экономическими индикаторами в реальном времени.Особенно перспективной областью является анализ рисков. Глубокое обучение позволяет выявлять скрытые закономерности, указывающие на потенциальные финансовые кризисы, нестабильность валютных рынков или повышение кредитных рисков. Например, использование GRU [3] в сочетании с механизмами внимания позволяет быстро обнаруживать аномалии в больших наборах временных данных, таких как банковские транзакции или движение цен на товарных рынках.В корпоративной практике глубокое обучение применяется для прогнозирования спроса на продукцию, оптимизации цепочек поставок и оценки экономической устойчивости. Например, компании используют LSTM для анализа данных о продажах и построения прогнозов, которые учитывают сезонные изменения и поведение потребителей.Будущее применения глубокого обучения в анализе временных рядов связано с созданием гибридных моделей, которые объединяют нейронные сети и традиционные статистические подходы. Такие решения способны улучшить точность прогнозов за счет совмещения адаптивности глубокого обучения и интерпретируемости статистических моделей.Кроме того, с развитием технологий интерпретации моделей глубокого обучения экономисты смогут лучше понимать, какие факторы оказывают наибольшее влияние на результаты. Например, использование алгоритмов объяснимого ИИ (Explainable AI) позволит идентифицировать ключевые драйверы изменения курсов валют или цен на энергоресурсы, делая выводы более обоснованными и прозрачными.Серьезное влияние на развитие будет иметь интеграция методов глубокого обучения с большими данными и облачными платформами. Это позволит моделям обрабатывать огромные массивы данных в реальном времени, учитывая как традиционные экономические индикаторы, так и нестандартные источники информации, например, данные социальных сетей или поисковых запросов.Еще одним направлением является развитие саморегулирующихся моделей, которые способны автоматически адаптироваться к изменениям во временных рядах, например, при резком изменении рыночных условий или появлении новых трендов. Это особенно важно в условиях высокой экономической нестабильности.Наконец, перспективным направлением остается интеграция глубокого обучения с новыми источниками данных, такими как спутниковые изображения, данные сенсоров или видеопотоки. Это позволит дополнить традиционные подходы более точной и многогранной информацией, что открывает новые горизонты для анализа временных рядов в экономике.
Номер журнала Вестник науки №1 (82) том 2
Ссылка для цитирования:
Пантелеева А.И. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В ЭКОНОМИКЕ // Вестник науки №1 (82) том 2. С. 1084 - 1089. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/20742 (дата обращения: 24.06.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+