Прогнозирование региональной инфляции: эконометрические модели или методы машинного обучения?

Аннотация

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.