Оценка эффективности денежно-кредитной политики России с помощью методов машинного обучения

ФИО студента: Косолапова Кристина Дмитриевна

Кампус/факультет: Факультет менеджмента (Пермь)

Программа: Экономика (Бакалавриат)

Год защиты: 2024

В данном исследовании оценивается эффективность денежно-кредитной политики (ДКП) России с помощью методов машинного обучения. В нем исследуется влияние инструментов ДКП на инфляцию, выраженную в ИПЦ. В работе приводятся аргументы в пользу расширенного подхода к пониманию эффективности, в рамках которого разработана новая методология, ранее не используемая на российских данных. При помощи NLP и машинного обучения был создан Индекс тональности решений ЦБ, который позволил учесть в моделях экономические кризисы. В исследовании используется модель SARIMA и модели машинного обучения на 560 наблюдениях для определения наиболее эффективных инструментов ДКП. Большинство выдвинутых гипотез подтвердилось, что показало эффективность денежно-кредитной политики России, а лучшей моделью оказалась Random Forest.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ