Analysis of the role of artificial intelligence in predicting market crises through the processing of big data and unstructured information
How to cite
Abstract
This article analyzes the role of artificial intelligence in predicting market crises using methods of processing big data and unstructured information. The authors substantiate the relevance of the problem, pointing to the increasing complexity of global markets and the need to develop innovative approaches in their analysis. The main objectives of the study are outlined, including an analysis of the potential of AI in predicting crisis phenomena and an assessment of its effectiveness in comparison with traditional methods. The methodology describes the machine learning algorithms, neural networks, and text processing methods used to analyze large amounts of data. The details of the formation of samples from various sources are given, as well as the stages of information preprocessing, classification, and detection of hidden patterns. The methodological approach is based on combining quantitative models with the analysis of unstructured data, which makes it possible to achieve high forecast accuracy. The results of the study include empirical data demonstrating the high efficiency of the methods used in comparison with traditional financial models. The results indicate the possibility of preliminary detection of signaling patterns indicating the approach of crisis situations, which allows for the use of preventive measures. The statistical significance of the obtained results is confirmed by the conducted stability tests of the model. In the Discussion section, the authors analyze the identified patterns, discuss the limitations of the methodology and the prospects for further research. Potential problems of AI application in conditions of rapid change of market dynamics are considered, and recommendations on optimization of algorithms are also offered. The article emphasizes that the integration of AI and big data analysis can significantly increase the reliability of market crisis predictions, contributing to timely management decision-making and strengthening financial stability.
Keywords
References
Алихаджиев С.Х., Айгумов Т.Г., Николаева С.Г. Использование аналитики больших данных для принятия эффективных бизнес-решений // Экономика и предпринимательство. 2024. № 5(166). С. 1057-1059.
Барсуков О.Н., Рождественский В.А., Новиков Е.В. Нейросети и прогнозирование // Вестник МИРБИС. 2024. № 1(37). С. 91-97.
Курбанов А.Е., Аджиева А.Ю. Использование искусственного интеллекта для прогнозирования макроэкономических показателей // Экономика и бизнес: теория и практика. 2024. № 5-1(111). С. 252-255.
Курдюмов А.В., Котова О.В., Морозова Г.М. Сценарий развития цифровой экономики в промышленности России // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. 2023. № 12. С. 123-131.
Липатов А.Г. Возможности использования искусственного интеллекта для управления большими информационными массивами данных big data // Инновации и инвестиции. 2023. № 5. С. 187-189.
Медведева А.С., Ржевская Н.В. Статический анализ бизнес-процессов с использованием систем искусственного интеллекта // Auditorium. 2023. № 3(39). С. 56-60.
Мещерягина В.А., Морозова А.С., Вилачева М.Н. Злоупотребление правом на обращение: современное состояние и перспективы правового противодействия // Юридическая наука и практика. 2019. Т. 15. № 2. С. 111-116.
Мизаев М.М., Бапаева Х.М. Влияние искусственного интеллекта на принятие бизнесрешений // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2022. Т. 12. № 4-1. С. 210-217.
Морозова А.С., Мещерягина В.А., Вилачева М.Н., Панченко В.Ю. Конституционно-правовые полномочия Президента Российской Федерации: в поисках пределов // Сибирский антропологический журнал. 2019. Т. 3. № 4. С. 98-106.
Морозова Г.М. Сущность и структура экономической компетентности менеджера // Вестник Таджикского национального университета. 2011. № 4. С. 71-74.
Морозова Г.М. Формирование экономической компетентности, как способ повышения конкурентоспособности будущих специалистов // Вестник КРАУНЦ. Гуманитарные науки. – 2009. – № 1(13). С. 85-89.
Морозова Г.М., Шайбакова Л.Ф. Актуальные аспекты института самостоятельной занятости: современные реалии // Финансовый менеджмент. 2024. № 5. С. 224-231.
Николаева Т.И., Ялунина Е.Н. Научно-методический подход к оценке конкурентоспособности торговой организации // Известия Уральского государственного экономического университета. 2006. № 4(16). С. 75-84.
Пузыня Т.А. Принципы формирования обучающей и тестовой выборки данных при внедрении искусственного интеллекта // Инновации и инвестиции. 2024. № 5. С. 520-521.
Пшиченко Д.В. Роль искусственного интеллекта в управлении кризисными ситуациями в экономике // Тенденции развития науки и образования. 2024. № 112-3. С. 117-122.
Самойленко Д.А. Применение искусственного интеллекта и больших данных в стратегическом управлении компанией // Наука XXI века: актуальные направления развития. 2024. № 1-2. С. 167-172.
Сомов А.Г., Олейник Д.А., Калинина О.В. Применение гибридных систем на основе искусственного интеллекта для улучшения процесса принятия управленческих решений // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Экономика и право. 2023. № 9. С. 74-78.
Сухорученко М.С., Смоленцева Л.В. Искусственный интеллект в экономике: от анализа данных до принятия стратегических решений // Вестник Университета управления «ТИСБИ». 2024. № 1. С. 33-39.
Тахумова О.В., Матулян А.А., Бобров Я.В., Рязанова Е.И. Big data как направление искусственного интеллекта в экономическом анализе: возможности использования // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. № 3(53). С. 351-353.
Шайбакова Л.Ф., Морозова Г.М. Оценка мирового и российского рынков асбеста и продукции из него // Финансовый менеджмент. 2024. № 5. С. 296-305.
Шайбакова Л.Ф., Морозова Г.М. Характеристика экономики России санкционного периода // Экономическое развитие России. 2024. Т. 31. № 4. С. 35-39.
Шарапова Н.В., Ялунина Е.Н., Шарапова В.М. Финансирование сельского хозяйства для внедрения цифровых технологий // Фундаментальные исследования. 2023. № 8. С. 50-56.
Шомахов К.Р. Перспективы использования искусственного интеллекта для прогнозирования финансовых трендов // Вестник евразийской науки. 2024. Т. 16. № S1.
Щетинин Е.Ю. О роли искусственного интеллекта и статистического анализа данных в принятии бизнесрешений // Мягкие измерения и вычисления. 2023. Т. 72. № 11-2. С. 71-78.
Ялунина Е.Н. Пищевая промышленность как субъект агропромышленного комплекса и рынка продовольственных товаров // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2015. № 1. С. 12-17.
Ялунина Е.Н. Теоретические подходы эффективности управления многоуровневых экономических систем // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2014. Т. 8. № 1. С. 101-107.
Ялунина Е.Н., Гаянова В.М. Организационно-экономические вопросы развития агропромышленной интеграции // Экономика сельского хозяйства России. 2014. № 12. С. 56-62.
Ялунина, Е.Н., Фотеева Н.А. Методы оценки конкурентоспособности дошкольного образовательного учреждения // Креативная экономика. 2016. Т. 10. № 7. С. 779-792.
Meshcheryagina V.A., Yalunina E.N., Vilacheva M.N. Improving state financial control as a factor in the sustainable development of agriculture in the region (using the example of the Sverdlovsk region) // E3S Web of conferences. 2024. Vol. 537. рр. 19-20.
Meshcheryagina V., Vilacheva М., Kurdyumov А. The mechanism of legal regulation of innovative technologies in the agro-industrial complex of the Eurasian Economic Union: realities and prospects // lnnovative technologies in environmental engineering and agroecosystems (ITEEA 2021): E3S Web of conferences: mat. of the 1st Intern. scien. and prac. conf. (March 18-19.2021, Nalchik). Vol. 262. Nalchik, 2021. pp. 3-15.
Rakheb A.Kh., Khomonenko A.D., Kuranova O.N. Big Data аnalytics: integration, import substitution, operativeness, reliability and availability // T-Comm. 2023. Т. 17. № 10. С. 59-65.
Savoskin A.V., Kurdyumov A.V., Meshcheryagina V.A., Vilacheva M.N. Digitalization of the Russian Economy as a National Goal // SHS Web of сonferences. 2021. Vol. 93. рр. 20-25
Published
Issue
Section
Metrics
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.