Аннотация. В статье представлен обзор последних достижений нейронных сетей применительно к задаче прогнозирования инфляции. Показано, что во многих случаях точность прогнозов, полученных с помощью нейросетевых методов, оказывается выше точности прогнозов, полученных традиционными методами экономической науки. Поднимается вопрос о глубинном противоречии между традиционным эконометрическим инструментарием и нейронными сетями, так как первые проигрывают вторым по точности расчетов, а вторые по сравнению с первыми не имеют под собой никакой осмысленной теории. Вместе с тем авторы показывают, что указанное противоречие может быть снято путем объединения двух видов прогнозного инструментария. В развитие данного тезиса в статье предложена двухшаговая модель краткосрочного прогнозирования инфляции. Сущность авторского подхода состоит в построении малоразмерной (пятифакторной) эконометрической модели инфляции, которая обладает хорошими статистическими характеристиками и дает адекватное теоретическое объяснение моделируемому процессу, однако при этом не позволяет прогнозировать месячные темпы инфляции с высокой точностью. Авторами показано, что данная проблема является типичной для современной макроэкономики и представляет собой частное проявление так называемой фундаментальной проблемы атрибуции данных в макромоделях. В статье показано, что данная проблема не имеет решения в рамках традиционных макроэкономических моделей. В связи с этим для повышения точности прогнозов был использован своеобразный вычислительный фильтр в виде нейронной сети, обучение которой позволило для отобранных факторов инфляции провести калибровку расчетов и довести их качество до необходимого уровня. Показаны преимущества предложенной схемы последовательного сопряжения эконометрической модели и нейронной сети. Ключевые слова: инфляция; индекс потребительских цен; центральный банк; эконометрика; регрессионный анализ; нейронные сети.

No abstract

No abstract

International experience has shown that close cooperation with the national scientific diaspora is crucial to strengthening the scientific and technical potential of a society. A review of academic papers revealed specific features of the global movement of scientific personnel, which causes, among other things, mutually beneficial cooperation of emigrant scientists and the donor country. For example, China, India, Korea, Taiwan, and Iran have instituted successful policies with regard to national scientific diasporas. However, the literature reveals that in Russia measures in this direction instituted by the state are inconsistent. In this study, the authors formulate proposals that should contribute to the expansion of interaction with the Russian scientific diaspora.

No abstract