Сравнительный анализ моделей прогнозирования региональной инфляции

Целью данного исследования является сравнение подходов к прогнозированию месячного уровня ИПЦ г/г в регионах Приволжского федерального округа с использованием моделей временных рядов и методов машинного обучения. Несмотря на то, что данная тема относится к числу традиционных исследований – существует множество теоретических и эмпирических работ, посвященных рассматриваемому исследованию – она всегда вызывает интерес. В данной работе предпринята попытка сравнить оба подхода и выбрать наиболее подходящие и эффективные модели для прогнозирования регионального индекса общего уровня цен. Исследование также содержит использование комбинированного подхода, который основан на сочетании обоих методов. Полученные результаты свидетельствуют о том, что модели машинного обучения обеспечивают более стабильные и точные прогнозы, чем эконометрические модели – особенно на длительных периодах прогнозирования (6 и более месяцев), согласно значениям RMSE (Root Mean Squared Error). Однако для ряда регионов мы нашли доказательства эффективности моделей временных рядов на краткосрочном периоде – для нескольких регионов различные спецификации расширенных моделей авторегрессии работают лучше, чем подход, основанный на моделях машинного обучения, при прогнозировании на 1 и 3 месяца. Кроме того, простая наивная модель демонстрирует более точные результаты при прогнозировании месячного уровня ИПЦ г/г в Республике Мордовия по сравнению с обоими подходами. Результаты комбинированного подхода сопоставимы с прогнозами моделей машинного обучения и чаще обеспечивают более точный прогноз на 12 и 24 месяца.