TY  - JOUR
TI  - Прогнозирование региональной инфляции: эконометрические модели или методы машинного обучения?
T2  - Экономический журнал ВШЭ
IS  - Экономический журнал ВШЭ
KW  - прогнозирование
KW  - региональная инфляция
KW  - машинное обучение
KW  - градиентный бустинг
KW  - случайный лес
KW  - эконометрическое моделирование
AB  - В статье строится прогноз региональной инфляции на примере субъектов, входящих в Приволжский федеральный округ (ПФО). Цель исследования - определить модель, которая точнее остальных прогнозирует региональ­ную инфляцию. В работе производится сравнение инструментов машинного обучения - метода опорных векторов, градиентного бустинга и случайного леса с эконометрическими моделями временных рядов, авторегрессией и интегрированной авторегрессией-скользящего среднего, - моделями, которые чаще используются для прогнозирования общероссийской инфляции. По результатам исследования выявлены ключевые макроэкономические показатели, наиболее существенно влияющие на региональную инфляцию. В тройку таких для каждого региона ПФО входит значение инфляции в прошлом месяце, среднее значение инфляции и номер месяца. Показано, что модели машинного обучения не хуже справляются с задачей прогнозирования региональной инфляции на длительных временных периодах, в то время как эконометрические модели достаточно точно прогнозируют на краткосрочных временных горизонтах.
AU  - Т. В. Букина
AU  - Д. В. Кашин
UR  - https://ej.hse.ru/2024-28-1/905436203.html
PY  - 2024
SP  - 81-107
VL  - 28