Диссертация

Прогнозирование динамики цен приобрело все большую актуальность с переходом Центрального банка Российской Федерации к режиму инфляционного таргетирования. Актуальность в составлении точных прогнозов инфляции обусловлено тем, что решения по денежно-кредитной политике основываются как на текущей информации о конъюнктуре экономики, так и на будущих сценариях развития макроэкономики. Помимо центрального банка в точных прогнозах динамики цен заинтересованы частные фирмы и домашние хозяйства. Это объясняется тем, что доходы, долговые обязательства, трудовые контракты, сбережения и инвестиции формируются в номинальном выражении. В академической среде отмечается, что методы машинного обучения могут предоставлять более точные прогнозы инфляции по сравнению с базовыми моделями, такими как авторегрессионные модели первого и более высокого порядка, кривые Филлипса, экспертные оценки, модели ненаблюдаемой компоненты со стохастической волатильностью, модели случайного блуждания. Аналогичные результаты подтверждают российские исследователи. Составление более точных прогнозов инфляции методами машинного обучения по сравнению с базовыми моделями может объясняться возможностью учета структурных сдвигов в экономике, нелинейных взаимосвязей между динамикой цен и показателями производственного сектора, рынка труда, финансового сектора. Следовательно, с учетом структурных сдвигов, наблюдавшихся в экономике России, такие как переход к режиму инфляционного таргетирования, введение механизма бюджетного правила, является целесообразным разработать модельный аппарат прогнозирования инфляции, который принимает во внимание нелинейные и меняющиеся во времени взаимосвязи между инфляцией и ключевыми макроэкономическими факторами ценовой стабильности. Помимо внутристрановых преобразований на протяжении исследуемого периода структурные сдвиги наблюдались в мировой экономике: пандемический кризис, рост цен на сырьевые товары, цикл ужесточения денежно-кредитной политики в развитых странах.