Prognozirovanie infliatsii s pomoshch'iu modelei mashinnogo obucheniia
Proceeding
- Published in:
- All-Russian Scientific Conference «Socio-Economic Processes of Modern Society»
- Author:
- Sergei A. Griaznov 1
- Work direction:
- Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
- Pages:
- 106-108
- Received: 12 October 2024
- Rating:
- Article accesses:
- 421
- Published in:
- РИНЦ
1 FKOU VO "Samarskii iuridicheskii institut FSIN Rossii"
Abstract
Статья посвящена вопросам прогнозирования инфляции в среде с большим объемом данных, что является сложной задачей и активной областью исследований. Один из методологических вопросов заключается в том, как найти и извлечь информацию с наибольшей предсказательной силой для интересующей переменной, если имеется много высококоррелированных предикторов, как в задаче прогнозирования инфляции. Традиционно для решения этой проблемы использовались факторные модели, однако сегодня модели машинного обучения, такие как случайные леса, могут предложить более эффективные решения проблемы.
References
- 1. Букина Т. Эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции / Т. Букина, Д. Кашин [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://naked-science.ru/article/column/pri-prognozirovanii-infly (дата обращения: 11.10.2024).
- 2. Иванова Л.Н. Методы машинного обучения для прогнозирования / Л.Н. Иванова, А.В. Куркин, С.Е. Иванов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44676935 (дата обращения: 11.10.2024).
- 3. Павлов Е. Прогнозирование инфляции в России с помощью нейронных сетей / Е. Павлов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42572917 (дата обращения: 11.10.2024).
Comments(0)