Прогнозирование ИПЦ в России на винтажных данных и с использованием методов машинного обучения

Мамедли М., Шибитов Д.

В данном исследовании мы показываем, как прогностические способности моделей меняются в зависимости от предположений по используемым данным на основе эксперимента в псевдореальном времени. Мы рассматриваем случай прогнозирования ИПЦ в России и оцениваем несколько моделей на винтажных данных без учета сезонного сглаживания. Особое внимание уделяется доступности переменных на момент прогноза: мы учитываем даты выхода временных рядов и соответствующие задержки, чтобы воссоздать прогнозирование в реальном времени. В ряде экспериментов мы количественно определяем, как каждое из этих предположений влияет на ошибку прогноза. Мы демонстрируем, что игнорирование дат выхода данных, как правило, приводит к более низкой ошибке. То же самое относится к использованию сезонно сглаженных данных. Эффект от использования винтажей зависит от модели и заданного прогнозного периода. Итоговый эффект всех трех неточностей варьируется в диапазоне от 8 до 17% в зависимости от прогнозного горизонта. Таким образом, фактическая ошибка прогноза может быть значительно недооценена при проведении эксперимента в псевдореальном времени. Мы подчеркиваем важность их учета при построении прогнозов в реальном времени.

Ознакомиться с полным текстом исследования на английском языке.