Адрес

г. Москва, ул. Рочдельская, 20

Эксперты обсудили, как технологии меняют подходы к прогнозированию инфляции

Эксперты обсудили, как технологии меняют подходы к прогнозированию инфляции

В Центре «Третий Рим» прошел круглый стол «Настоящее и будущее в прогнозировании инфляции».

К дискуссии присоединились представители финансового сектора, академического сообщества и профильных государственных ведомств.

Сотрудники Центра представили собственные разработки. Надежда Юрченко рассказала об эконометрической модели BVAR. Ее преимущество – возможность объяснять сценарии, хотя в точности прогнозирования она может уступать простым статистическим методам, например, best-fit ARIMA. Руслан Черненко показал ансамбль ML-моделей. Используемый в них инженерный подход, напротив, нацелен на максимальную точность, но не учитывает сценарные развилки.

Презентации задали тон для более широкой дискуссии. Ключевые тезисы встречи:

Измерение инфляции – фундамент ее прогнозирования

Экономика трансформируется, и методология измерения инфляции должна меняться вслед за ней. Яркий пример – растущая роль маркетплейсов. Их цифровой след открывает возможность в реальном времени отслеживать изменения цен. Чтобы измерение инфляции было точным, оно должно учитывать структурную трансформацию экономики. Это одна из актуальных задач для российской статистики.

Хороший прогноз – не только цифра, но и ее объяснение

Ценовая динамика зачастую определяется точечными шоками предложения: конфликт на Ближнем Востоке, эпизоотия, разрыв логистических цепочек. Предсказать такие явления невозможно. Ключевой задачей аналитиков становится объяснить, как именно подобные шоки влияют на инфляцию в разных сценариях.  

Инструментарий аналитика через 3–5 лет – больше, чем модельный аппарат

Контур прогнозного фронтира не вызывает споров. В него войдут ансамблирование уже работающих эконометрических и ML-моделей, а также большие языковые модели, адаптированные для работы с временными рядами. Инструменты усложняются, и это меняет роль аналитика. Ему предстоит не только строить комплексные модели, но и убедительно интерпретировать их результаты для стейкхолдеров. Качество объяснения будет значить не меньше, чем точность расчета.


Мы используем cookie, чтобы улучшить работу сайта