Нейросеть предсказала цены на нефть точнее статистических моделей

Экономисты НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург сравнили точность прогнозирования нефтяных котировок с помощью статистических методов и нейросети LSTM.
Искусственный интеллект показал лучшие результаты, чем традиционные подходы.
Цель исследования - определить наиболее точный метод прогнозирования цен на нефть с учетом множества переменных.
В эксперименте участвовали две статистические и одна нейросетевая модель.
ARIMA работает только с историческими данными, SARIMAX учитывает сезонность и внешние факторы, LSTM анализирует сложные нелинейные взаимосвязи.
Нейросеть LSTM показала самый точный краткосрочный прогноз с среднеквадратичной ошибкой всего полтора доллара за баррель.
Статистические модели более консервативны и ориентированы на долгосрочный тренд в период резких потрясений.
Рекомендуется использовать несколько подходов и сравнивать результаты для более точных прогнозов.
Результаты исследования могут использоваться компаниями для оптимизации закупок нефти и нефтепродуктов, а также трейдерами для принятия торговых решений.