title: Modelling system of monetary regulation
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Трофимова Инна Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Trofimova Inna Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Цыбаева Александра Евгеньевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Cybaeva Aleksandra Evgenevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Крылатов Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Krylatov Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 050347
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26042
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа направлена на доказательство состоятельности методов машинного обучения при прогнозировании динамики инфляции в России. С этой целью построены прогнозы как одномерного временного ряда инфляции, так и многомерного, в который входят другие экономические показатели. Для измерения уровня инфляции выбран индекс потребительских цен, рассчитываемый для определенной группы товаров и услуг, входящих в состав потребительской корзины. В работе рассмотрены методы предсказания, использующие сезонную модель ARIMA, а также методику машинного обучения: регрессионные модели с регуляризацией, нейронные сети с прямой связью, нейронную сеть долгой краскосрочной памяти. По результатам исследования делается вывод о качестве построенных моделей, используя функционал среднеквадратичной ошибки (RMSE). Наименьшую ошибку имеет модель, прогнозирующая многомерный ряд инфляции с помощью нейронной сети долгой краткосрочной памяти.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is aimed at proving the consistency of machine learning methods in predicting the dynamics of inflation in Russia. For this purpose, forecasts have been made of both a one-dimensional time series of inflation and a multidimensional one, which includes other economic indicators. To measure the level of inflation, the consumer price index was chosen, calculated for a specific group of goods and services that are part of the consumer basket. The paper discusses prediction methods using the seasonal ARIMA model, as well as machine learning techniques: regression models with regularization, neural networks with direct coupling, neural networks of long-term memory. According to the results of the study, a conclusion is made about the quality of the constructed models using Root Mean Square Error (RMSE). The smallest error has a model that predicts a multidimensional series of inflation using a neural network of long short-term memory.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Инфляция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сезонная модель ARIMA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Inflation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: seasonal ARIMA model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modelling system of monetary regulation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование системы монетарного регулирования
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Modeling_system_of_the_monetary_regulation.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26042/1/Modeling_system_of_the_monetary_regulation.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,37 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26042/2/reviewSV_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,67 MB