| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Татарчук, В. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-08-13T09:07:29Z | - |
| dc.date.available | 2026-08-13T09:07:29Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Татарчук, В. А. Сравнительный анализ методов прогнозирования экспорта какао-продуктов = Comparative analysis of forecasting methods for cocoa products export / В. А. Татарчук // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 522–525. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65414 | - |
| dc.description.abstract | В условиях волатильности мировых цен на какао-бобы прогнозирование экспортной выручки становится критически важным для адаптации стратегий предприятий. В работе проведен сравнительный анализ двух подходов: модели машинного обучения с L1-регуляризацией (LASSO) и эконометрической модели коррекции ошибок (ECM) для прогнозирования стоимости экспорта какао-продуктов Республики Беларусь. Выявлен структурный сдвиг в динамике ряда с 2022 года. Показано, что ECM, учитывающая долгосрочные равновесные связи между показателями, обеспечивает более интерпретируемый и устойчивый прогноз в условиях нарушения стационарности, тогда как LASSO демонстрирует более высокую точность в краткосрочном периоде. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | эконометрическое моделирование | en_US |
| dc.subject | модели коррекции ошибок | en_US |
| dc.subject | LASSO-регрессия | en_US |
| dc.subject | прогнозирование экспорта | en_US |
| dc.subject | структурные сдвиги | en_US |
| dc.subject | какао-продукты | en_US |
| dc.title | Сравнительный анализ методов прогнозирования экспорта какао-продуктов | en_US |
| dc.title.alternative | Comparative analysis of forecasting methods for cocoa products export | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | In the face of global cocoa price volatility, forecasting export revenue is critical for adapting business strategies. This paper presents a comparative analysis of two approaches for forecasting the value of cocoa products exports from the Republic of Belarus: a machine learning model with L1-regularization (LASSO) and an econometric error correction model (ECM). A structural break in the time series dynamics since 2022 is identified. It is shown that LASSO provides higher short-term forecasting accuracy, while ECM offers better interpretability and stability under non-stationary conditions. | en_US |
| Appears in Collections: | Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
