В статье исследуются направления повышения достоверности показателей бухгалтерской отчетности путем корректировки, учитывающей инфляцию. Автор, рассматривая разные подходы, считает, что выбор того или иного из них должен определяться конкретными целями, доступностью объективной информации, интересами пользователей.
В работе авторы обобщают имеющиеся наработки по вопросам методологии агробизнес-форсайта, а конкретно, обоснованию прогнозов сельскохозяйственного производства с использованием методов машинного обучения. Основной целью являлось формирование прогноза на три ближайших года по объемам сельскохозяйственного производства в Орловской области в фактических и сопоставимых ценах. Дополнительно использовались данные производства в целом по Российской Федерации и индексы цен сельхозтоваропроизводителей. В работе применялись «классические» методы моделирования временных последовательностей: OLS, ETS, ARIMA, их производные и комбинации. Более сложные алгоритмы, основанные на баггинге, бустинге или же глубоком обучении не принимались в расчет, так как на исходных данных не дали бы значимого прироста в точности предсказания. Также основным был анализ одномерных данных, с эксклюзивным включением дополнительного измерения в отдельные модели. Подробно показан алгоритм действий, применяемый в процесс...