Использование методов машинного обучения для прогнозирования инвестиций в России

Гареев, М. Использование методов машинного обучения для прогнозирования инвестиций в России / М. Гареев // Деньги и кредит. — Москва, 2020 — N 1. Том 79. — С.35-56. — Библиогр. в конце ст.

нет оценок

Выпуск

Деньги и кредит, 2020, Т.79 N 1

Источник

Аннотация

В работе построены прогнозы темпов роста квартального валового накопления основного капитала в России с помощью методов машинного обучения (методы регуляризации, ансамблевые методы) на горизонте до 8 кварталов. Тестируемые методы показывают качество выше, чем у простых альтернативных моделей (модель авторегрессии, модель случайного блуждания), причем лидерами оказываются ансамблевые методы (бустинг и случайный лес). Последнее согласуется с результатами других работ по применению больших данных в макроэкономике. Получено, что удаление из выборки наблюдений, которые относятся ко времени до кризиса 1998 г., нетипичных для последующего периода времени, не ухудшает краткосрочные прогнозы методов машинного обучения. Оценки коэффициентов общепринятых ключевых факторов инвестиций, полученные с помощью методов регуляризации, в целом согласуются с экономической теорией. Прогнозы моделей автора превосходят по качеству годовые прогнозы темпов роста валового накопления основного капитала, публикуемые российским Министерством экономического развития.

Использование методов машинного обучения для прогнозирования инвестиций в России

Использование методов машинного обучения для прогнозирования инвестиций в России

Аннотация

Ключевые слова

Рекомендовано к ознакомлению

Отзывы читателей