Построение индекса цен на основе данных в онлайн-магазинах

Стоимость и качество информации становятся все более важными свойствами набора данных для статистических институтов: освоение новых методов и альтернативных источников данных позволяет получать более актуальные и более объемные выборки с меньшими затратами. Недостатки традиционных методик сбора ценовых данных в ритейл-сетях влекут за собой значительные затраты человеческого труда, несвоевременность публикуемых отчетов и неточности, вызываемые человеческим фактором. С другой стороны, альтернативные методы мониторинга цен и расчета инфляционного индекса требуют автоматизированного инструмента категоризации товаров. Проведенное исследование предлагает возможное решение, нивелирующее недостатки существующего подхода. Главной задачей при построении индекса цен, основанного на данных онлайн-магазинов, стал подбор категорий Росстата для товаров, чтобы применить текущую методологию расчета индекса потребительских цен (ИПЦ). Также исследование рассматривает возможность облегчить прогнозирование инфляционных рядов за счет снижения дисперсии инфляционного индекса увеличением количества отслеживаемых товаров. Авторы рассчитали индекс, построенный на ценах онлайн-магазинов, и проанализировали сходства и различия с официальным ИПЦ. Основная гипотеза не была отвергнута, что говорит о наличии обратной зависимости между волатильностью индекса и объемом выборки. Следовательно, использование индекса цен онлайн-магазинов может использоваться для предсказания инфляции, так как позволяет значительно расширить выборку.