En
Register Log in
  1. Main
  2. Conference
  3. Socio-Economic Processes of Modern Society
  4. Prognozirovanie infliatsii s pomoshch'iu modelei m...

Prognozirovanie infliatsii s pomoshch'iu modelei mashinnogo obucheniia

Proceeding
All-Russian Scientific Conference «Socio-Economic Processes of Modern Society»
Creative commons logo
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:
453
Published in:
РИНЦ
1 FKOU VO "Samarskii iuridicheskii institut FSIN Rossii"
For citation:
Griaznov S. A. (2024). Prognozirovanie infliatsii s pomoshch'iu modelei mashinnogo obucheniia. Socio-Economic Processes of Modern Society, 106-108. Чебоксары: PH "Sreda".

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. 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. 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. 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)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.