Использование машинного обучения для предсказания цен на пшеницу. Моделирование, тестирование и валидация

ФИО студента: Зеленова Татьяна Сергеевна

Руководитель: Солодков Василий Михайлович

Программа: Финансовый аналитик (Магистратура)

Год защиты: 2024

This study advances agricultural economics by applying machine learning (ML) techniques to forecast wheat prices in the Russian grain market, addressing a gap in existing research. By leveraging advanced ML models, this research enhances the understanding of price dynamics and predictive analytics in the strategically important but underexplored Russian market. Accurate and timely price predictions benefit stakeholders—including farmers, traders, policymakers, and investors—by improving decision-making and risk management. This research integrates diverse data sources and advanced analytical methods to address challenges related to pricing and supply chain dynamics. The findings demonstrate that ML techniques, particularly LSTM and hybrid models like STL-LSTM, significantly improve wheat price forecast accuracy, outperforming traditional statistical methods.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ