Машинное обучение поможет точнее прогнозировать инфляцию ? Ученые НИУ ВШЭ доказали: в долгосрочных прогнозах машинное обучение эффективнее, чем классические эконометрические модели. На данных из Поволжья исследователи проверили, какая модель точнее предсказывает региональную инфляцию: временные ряды или современные методы машинного обучения (метод опорных векторов, градиентный бустинг и случайный лес). «Наше исследование показало, что для долгосрочных прогнозов машинное обучение предлагает более надежные инструменты. Однако традиционные эконометрические модели все еще играют важную роль в краткосрочных прогнозах и не должны быть полностью исключены из арсенала аналитиков», — отметила доцент факультета социально-экономических и компьютерных наук НИУ ВШЭ — Пермь Татьяна Букина. В ходе исследования также получилось выделить особенности предсказания инфляции для разных регионов: vk.cc/cyFE2M