Метель Ю.А., Куницына Н.Н. Дезагрегированный подход к моделированию индекса потребительских цен: региональный аспект

Юрий  Андреевич  Метель
Отделение по Ставропольскому краю Южного главного управления Центрального банка Российской Федерации, г. Ставрополь, Российская Федерация

Наталья  Николаевна  Куницына

Северо-Кавказский федеральный университет, г. Ставрополь, Российская Федерация

Аннотация. В работе решается задача повышения точности прогнозирования индекса потребительских цен (ИПЦ), который является ключевым показателем инфляционных процессов и используется при формировании денежно-кредитной политики. В отличие от традиционного подхода, в котором прогноз строится для агрегированного показателя «Все товары и услуги», не позволяющего учесть разнородность динамики отдельных категорий товаров и услуг, авторы предложили дезагрегированное моделирование ИПЦ на региональном уровне. Прогнозирование осуществлялось по трем уровням: ИПЦ в целом, по базовым компонентам («Продовольственные товары», «Непродовольственные товары», «Услуги») и по 78 товарным группам. Такой подход позволяет выявлять скрытые взаимосвязи и специфические факторы, влияющие на динамику цен в различных сегментах потребительской корзины с учетом региональных особенностей. Расчеты с помесячной разбивкой осуществлены на основе широкого спектра методов: традиционные эконометрические модели (SARIMA, Prophet, Ridge regression), современные алгоритмы машинного обучения (Random Forest, CatBoost). Для повышения точности предсказываемых данных применен метод главных компонент (PCA) и отбор признаков Recursive Feature Elimination (RFE). Оценка точности осуществлялась на основе кросс-валидации, статистическая значимость различий между моделями проверялась с помощью теста Диболда – Мариано. Результаты показали, что дезагрегированный подход к прогнозированию обеспечивает более высокую точность по сравнению с агрегированными моделями. Особенно заметные улучшения наблюдаются для товарных категорий с высокой волатильностью цен. Полученные выводы подтверждают, что детализация структуры ИПЦ при прогнозировании позволяет не только повысить точность оценок, но и получить более надежную аналитическую базу для принятия экономических решений в области денежно-кредитной политики. Вклад авторов. Ю.А. Метель – разработка методологии прогнозирования, построение моделей, проведение расчетов и описание используемых методов. Н.Н. Куницына – обзор литературы, описание результатов, формулировка выводов, редактирование текста статьи.

Ключевые слова: индекс потребительских цен, инфляция, SARIMA, решающие деревья, градиентный бустинг, регуляризация, Feature Selection, метод главных компонент, дезагрегированное прогнозирование, инфляционные ожидания.

Цитирование. Метель Ю. А., Куницына Н. Н., 2025. Дезагрегированный подход к моделированию индекса потребительских цен: региональный аспект // Региональная экономика. Юг России. Т. 13, № 4. С. 118–129. DOI: https://doi.org/10.15688/re.volsu.2025.4.11

Вложения: /upload/medialibrary/4d8/vsmuhbs25garkd8ztluiwhwtaegmd131.pdf