Анализ согласованности прогнозов экономики России на примере безработицы

Вопрос прогнозирования различных макроэкономических показателей в целом и уровней безработицы в частности всегда был острым и обсуждаемым в академических кругах, однако прогнозы могут существенно различаться в некоторых случаях в зависимости от подхода к моделированию. Целью данного исследования является сравнение качества различных прогнозов безработицы в России, выявление причин различий в прогнозах, независимо от того, являются ли прогнозы плохими или хорошими, а также сделать выводы о том, какие модели лучше всего работают при прогнозировании на разных горизонтах. В рамках данного исследования будет проведен анализ качества прогнозов безработицы в России с 2016 по 2020 год. Для оценки качества прогнозов будут использоваться различные метрики качества, такие как RMSE, MSE, MAE, SMAPE. Кроме того, для более глубокого анализа причин различий в прогнозах будут построены модели, используемые авторами исследований, на одних и тех же данных, чтобы определить конкретные причины различий. Среди тестируемых моделей будут эконометрические модели, такие как ARIMA, а также модели машинного обучения, такие как boosting, перцептрон и другие. В целом ожидаемый результат этой работы - сделать выводы о том, какие модели наиболее подходят для прогнозирования безработицы и почему они более эффективны.