Прогнозирование инфляции в России на основе градиентного бустинга и нейронных сетей

pdf Полный текст

Джункеев, У. Прогнозирование инфляции в России на основе градиентного бустинга и нейронных сетей / У. Джункеев // Деньги и кредит. — Москва, 2024 — N 1. Том 83. — С.53-76. — Библиогр. в конце ст.

нет оценок

Выпуск

Деньги и кредит, 2024, Т.83 N 1

Источник

pdf Полный текст

Аннотация

Цель работы – оценка качества прогнозирования инфляции в России при помощи методов машинного обучения – алгоритмов градиентного бустинга и нейронных сетей. Это первая работа, в которой для прогнозирования инфляции в России применяются модели долгой краткосрочной памяти и управляемого рекуррентного блока. Кроме того, мы апробируем модифицированные версии градиентного бустинга – LightGBM и CatBoost. На выборке из лаговых величин инфляции наиболее точные прогнозы получены с помощью сверточных и полносвязных нейронных сетей, а при прогнозировании на горизонте в 12 месяцев – при использовании модели долгой краткосрочной памяти, что связано с последовательной обработкой информации и пропускным механизмом в изучении статистических данных. При учете дополнительных макроэкономических факторов прогнозное преимущество демонстрируют полносвязные нейронные сети и модель градиентного бустинга Sklearn. Согласно декомпозиции Шепли, наиболее информативными предикторами при прогнозировании российской инфляции являются цены на нефть и природный газ, инфляция в еврозоне и США, динамика оборота розничной торговли, темп прироста численности безработных.

Ключевые слова

УДК:

336.748

Прогнозирование инфляции в России на основе градиентного бустинга и нейронных сетей

Прогнозирование инфляции в России на основе градиентного бустинга и нейронных сетей

Аннотация

Ключевые слова

Рекомендовано к ознакомлению

Отзывы читателей