Семинар Эконометрика и машинное обучение: вопросы взаимодействия

28 апреля на факультете бизнеса и управления Гуманитарного университета состоялся научный семинар, посвящённый актуальным вопросам интеграции эконометрических подходов и методов машинного обучения. В мероприятии приняли участие студенты, преподаватели, научные сотрудники, а также представители Уральского главного управления Банка России.

С основным докладом выступил декан факультета, доктор экономических наук Сергей Александрович Мицек. В рамках экспертной дискуссии свои позиции и профессиональные оценки представили руководитель Центра мониторинга качества образования Елена Павловна Пьянзина и преподаватель кафедры финансов и бухгалтерского учёта Даниил Алексеевич Лопатин.

Среди приглашённых специалистов — представители Центрального банка Российской Федерации: Александр Сергеевич Зыков, Константин Павлович Юрченко, Радик Ахметшин и Василий Сергеевич Щербаков.

Основные направления обсуждения

В центре внимания участников оказались практические и теоретические аспекты применения алгоритмов машинного обучения в эконометрическом анализе. Особый акцент был сделан на выборе моделей, способных эффективно обрабатывать большие объёмы данных и обеспечивать надёжные прогнозные оценки.

Александр Зыков обратил внимание на то, что современные цифровые инструменты существенно снижают временные и трудовые затраты при анализе больших массивов информации, однако эффективность их использования напрямую зависит от правильной постановки задач и соответствующего выбора моделей.

Александр Тищенко, начальник сектора залоговых данных и отчётности филиала Банка ГПБ (АО) «Уральский», подчеркнул необходимость систематической актуализации эконометрических моделей. По его словам, регулярный пересмотр исходных гипотез и параметров моделей — залог их прогностической устойчивости в условиях динамично меняющейся экономической среды.

Стратегические перспективы

Сергей Мицек отметил, что применение методологии ансамблевых моделей, предполагающей объединение результатов нескольких прогнозов, позволяет повысить достоверность аналитических выводов и снизить риски ошибок. В завершении семинара Даниил Лопатин осветил перспективное направление — разработку и внедрение ML-инструментов, ориентированных на верификацию и сравнительный анализ прогнозных моделей.

Проведённый семинар стал значимым шагом в укреплении взаимодействия научного и профессионального сообщества, продемонстрировав важность совместной работы над созданием и совершенствованием аналитических инструментов в области современной экономики.