Прогноз динамики инфляции в России | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 29 января, печатный экземпляр отправим 2 февраля.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Цыбаева, А. Е. Прогноз динамики инфляции в России / А. Е. Цыбаева, В. И. Чебыкина, Д. А. Чубаров. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 27 (265). — С. 15-18. — URL: https://moluch.ru/archive/265/61432/ (дата обращения: 21.01.2022).



Ключевые слова: прогноз, инфляции, сезонная модель ARIMA, гребневая регрессия, лассо регрессия.

Монетарное регулирование экономики есть неотъемлемый элемент макроэкономической политики государства. В 2014 году Центральный Банк Российской Федерации перешел на инфляционное таргетирование, обеспечивая при этом ценовую стабильность. По согласованию с Правительством РФ Банк России установил среднесрочную цель по инфляции на уровне 4 % в год [1].

Учитывая вышесказанное, важность прогнозирования уровня инфляции очевидна. Практически каждый гражданин РФ обращает на нее внимание и задается вопросом о том, когда цены вырастут и насколько. Домохозяйствам и предприятиям нужны оценки будущих цен для принятия взвешенных и обоснованных решений. Политики, чья работа заключается в оказании помощи в принятии этих решений путем поддержания стабильных цен, нуждаются в точных прогнозах, чтобы отслеживать инфляцию и вносить коррективы в курс при необходимости. Кроме того, центральные банки полагаются на прогнозы инфляции не только для информирования денежно-кредитной политики, но и для закрепления инфляционных ожиданий и, следовательно, повышения эффективности политики. Действительно, с целью улучшения процесса принятия экономических решений многие центральные банки регулярно публикуют сведения о прогнозе инфляции.

В данной работе будут рассмотрены методы предсказания, использующие модель ARIMA, а также построенные на основе гребневой регрессии.

Для измерения уровня инфляции выбран индекс потребительских цен. В России при расчете данного индекса используется потребительская корзина, содержимое которой утверждается Федеральным законом № 44-ФЗ «О потребительской корзине в целом по Российской Федерации». В нее входят как продовольственные и непродовольственные товары, так и услуги различного рода.

Данные

В данной работе использована официальная статистика об уровне цен, публикуемая Росстатом [2]. Действуя согласно теории статистики, для получения ИПЦ за определенный период требуется перемножить все входящие в этот временной промежуток индексы, объясняющие изменение цен в отчетном периоде по сравнению с предыдущим.

Здесь будет рассмотрена ежемесячная динамика инфляции в России за период с января 1999 года по март 2019 года (Рис. 1), рассчитанная на основе ИПЦ по формуле:

Рис.1. Динамика инфляции в России

Все данные разделены на две части (Рис. 1): тренировочную и тестовую. Тренировочная выборка нужна для обучения модели, тестовая — для проверки качества.

Перед непосредственным построением моделей проведена предобработка данных:

– Проверка на выбросы:

где — первая квартиль, — третья квартиль;

– Данные стандартизированы ().

Оценивание качества прогнозов производится с помощью среднеквадратичной ошибки, вычисляемой по формуле:

где — наблюдаемое значение инфляции, — построенное моделью.

Сезонная ARIMA модель

Сезонная модель ARIMA (SARIMA) — это сезонная интегрированная модель авторегрессии — скользящего среднего [3], являющаяся расширением модели ARIMA на временные ряды с сезонностью, которая в свою очередь является обобщением модели ARMA.

С помощью лаговых операторов данная модель записывается следующим образом [3]:

где — порядок сезонной авторегрессии, — порядок интегрирования сезонной составляющей, — порядок сезонной модели скользящего среднего, — случайная ошибка, — порядок авторегрессии тренда, — порядок интегрирования исходных данных, — порядок модели скользящего среднего, — период временного ряда.

Построение модели реализовано на языке Python в библиотеке Statsmodels.

Гиперпараметры настраиваются путем поиска в сетке набора конфигураций параметров и определения того, какие комбинации работают лучше для данного одномерного временного ряда. В качестве меры качества используется информационный критерий Акаике (AIC). Получены следующие значения параметров:

На графике (Рис. 2) показана реальная динамика инфляции (желтая линия) и предсказанные значения с помощью модели (голубая линия) на тестовой выборке.

Рис. 2. Реальные и предсказанные значения моделью SARIMA

Гребневая регрессия

Гребневая регрессия (Ridge Regression) — это регрессионная модель с регуляризацией [4].

Модель гребневой регрессии (Ridge Regression) реализована на языке Python в библиотеке Scikit-learn. Прогнозирование осуществляется в режиме псевдореального времени на отложенных выборках со скользящим годовым окном (12 месячных значений).

Гиперпараметр данной модели найден на кросс-валидации (перекрестной проверке). Этот подход используется для анализа поведения модели на независимых данных. Получено: .

На графике (Рис. 3) построена динамика наблюдаемой инфляции (желтая линия) и предсказанной с помощью гребневой регрессии (голубая линяя).

Рис. 3. Реальные и предсказанные значения Гребневой регрессией (Ridge)

Результаты

Модели показали следующие значения ошибки на тестовой выборке:

– Модель SARIMA: ;

– Гребневая регрессия:

На основании результатов анализа временного ряда инфляции и его прогнозирования можно сделать вывод, что прогноз, построенный с помощью гребневой регрессии, значительно точнее, чем прогноз, основанный на сезонной модели ARIMA. А, следовательно, гребневая регрессия с учетом всех достоинств и некоторых недостатков может и должны быть использована в прогнозировании динамики инфляции в России.

Литература:

  1. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики. http://www.cbr.ru/publ/ondkp/.
  2. Официальный сайт Центрального Банка России http://www.gks.ru/.
  3. P. Arumugam, R. Saranya Outlier Detection and Missing Value in Seasonal ARIMA Model Using Rainfall Data \\ Materials Today: Proceedings on ScienceDirect. 2018. Vol. 5. Issue 1. Part 1. P. 1791–1799.
  4. К. В. Воронцов Лекции по алгоритмам восстановления регрессии 2007.
Основные термины (генерируются автоматически): ARIMA, гребневая регрессия, SARIMA, Россия, сезонная модель, Модель, скользящее среднее, желтая линия, потребительская корзина, Российская Федерация.


Ключевые слова

прогноз, инфляции, сезонная модель ARIMA, гребневая регрессия, лассо регрессия

Похожие статьи

Статистический анализ индекса потребительских цен на товары...

Поскольку построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы, то она

Индекс потребительских цен зависит от численности рабочей силы и прожиточного минимума в среднем на душу населения.

Эконометрический анализ инфляции в Российской Федерации

Модель множественной регрессии будет иметь вид: Исходные данные для построения модели множественной регрессии представлены в Табл. 1.

Динамика официального курса заданной валюты. Официальный сайте Центрального Банка Российской Федерации.

Анализ и предварительная обработка данных для решения задач...

Система здравоохранения — важный социальный институт, который является совокупностью организаций, ресурсов и учреждений, направленных на оказание медицинской помощи. Такая система основана на трех базовых принципах: лечение заболеваний...

Теоретический обзор эконометрических моделей исследования...

В данной статье представлен теоретический обзор эконометрических моделей диагностики социально-экономических систем. Было рассмотрено два основных направления построения эконометрических моделей реальных национальных экономик: агрегированный и...

Эконометрическое моделирование стоимости туристического...

С учетом изложенного была разработана модель множественной регрессии для определения влияния различных факторных показателей на стоимость популярного туристического продукта в России по направлениям Сочи, Крым в июле 2015 г. С этой целью были поставлены...

Инфляционные процессы в России: причины, итоги, прогнозы

Что касается положения России среди европейских держав, рост индекса потребительских цен в стране в

Проблема инфляции в Российской Федерации: причины...

потребительская корзина, Россия, товар, рост цен, уровень инфляции, сравнение, снижение стоимости...

Разработка модуля прогнозирования продаж и оптимизации...

Для получения вида математической модели необходимо определить коэффициенты уравнения регрессии b0 и b1.

Рис. 1. График продаж и линия линейной регрессии. На рисунке 1 отображена таблица количество продаж товара по месяцам, также изображены два графика.

Эконометрическое моделирование и прогнозирование...

Важной составляющей внешнеэкономической деятельности любой страны являются торговые отношение с иностранными партнерами, так как внешняя торговля влияет на развитие экономики, формирование бюджета страны.

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Большинство современных моделей являются смешанными, т. е. сочетают в себе структурные и неструктурные методы.

Используя результаты проведенного комплексного анализа экономики Алтайского края, построим модель множественной регрессии, описывающую взаимосвязь...

Похожие статьи

Статистический анализ индекса потребительских цен на товары...

Поскольку построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы, то она

Индекс потребительских цен зависит от численности рабочей силы и прожиточного минимума в среднем на душу населения.

Эконометрический анализ инфляции в Российской Федерации

Модель множественной регрессии будет иметь вид: Исходные данные для построения модели множественной регрессии представлены в Табл. 1.

Динамика официального курса заданной валюты. Официальный сайте Центрального Банка Российской Федерации.

Анализ и предварительная обработка данных для решения задач...

Система здравоохранения — важный социальный институт, который является совокупностью организаций, ресурсов и учреждений, направленных на оказание медицинской помощи. Такая система основана на трех базовых принципах: лечение заболеваний...

Теоретический обзор эконометрических моделей исследования...

В данной статье представлен теоретический обзор эконометрических моделей диагностики социально-экономических систем. Было рассмотрено два основных направления построения эконометрических моделей реальных национальных экономик: агрегированный и...

Эконометрическое моделирование стоимости туристического...

С учетом изложенного была разработана модель множественной регрессии для определения влияния различных факторных показателей на стоимость популярного туристического продукта в России по направлениям Сочи, Крым в июле 2015 г. С этой целью были поставлены...

Инфляционные процессы в России: причины, итоги, прогнозы

Что касается положения России среди европейских держав, рост индекса потребительских цен в стране в

Проблема инфляции в Российской Федерации: причины...

потребительская корзина, Россия, товар, рост цен, уровень инфляции, сравнение, снижение стоимости...

Разработка модуля прогнозирования продаж и оптимизации...

Для получения вида математической модели необходимо определить коэффициенты уравнения регрессии b0 и b1.

Рис. 1. График продаж и линия линейной регрессии. На рисунке 1 отображена таблица количество продаж товара по месяцам, также изображены два графика.

Эконометрическое моделирование и прогнозирование...

Важной составляющей внешнеэкономической деятельности любой страны являются торговые отношение с иностранными партнерами, так как внешняя торговля влияет на развитие экономики, формирование бюджета страны.

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Большинство современных моделей являются смешанными, т. е. сочетают в себе структурные и неструктурные методы.

Используя результаты проведенного комплексного анализа экономики Алтайского края, построим модель множественной регрессии, описывающую взаимосвязь...

Задать вопрос