Диссертация

Диссертационное исследование посвящено анализу инфляционных процессов в России. Целью исследования является разработка математического и инструментального обеспечения для модернизации методов наблюдения за динамикой инфляции и ее прогнозирования. Применены модели машинного обучения, контекстуальный NLP-анализ, гедонистические регрессии, диагностические тесты Льюнга–Бокса и QS, технологии веб-скрейпинга.

Создана система покомпонентного прогноза инфляции и разработан подход к расчету гедонистических индексов цен, выявивший смещение официального субиндекса смартфонов. Реализована динамическая база микроданных онлайн-цен, позволившая запустить покомпонентный алгоритм наукастинга недельного ИПЦ, а также математически обоснован метод его сезонного сглаживания.

Подходы внедрены в банке «ВТБ». Ошибка прогноза снижена в 1,5–1,8 раза, а абсолютная ошибка наукаста недельного ИПЦ составила 0,04 п.п. Область применения охватывает аналитическую практику Банка России, Росстата, министерств и ведомств.