Моделирование системы монетарного регулирования

Введение 4
Постановка задачи 6
Обзор литературы 7
Глава 1. Описание предметной области 11
1.1 Стабильность цен 11
1.2 Влияние денежно-кредитной политики на экономику 13
1.3 Оглашение информации 13
1.4 Инфляция и ИПЦ 14
1.5 Факторы инфляции 14
Глава 2. Модели для построения прогноза 16
2.1 Сезонная модель ARIMA 16
2.2 Гребневая регрессия 18
2.3 Лассо регрессия 20
2.4 Метод главных компонент 20
2.5 Нейронная сеть 22
2.5.1 Нейронная сеть с прямой связью 24
2.5.2 Сеть долгой краткосрочной памяти 27
Глава 3. Экспериментальная часть. Одномерный временной ряд 31
3.1 Данные 31
3.2 Сезонная модель ARIMA 32
3.3 Гребневая и лассо регрессии 34
3.4 Двухслойная нейронная сеть с прямой связью 36
3.5 LSTM-сеть 36
Глава 4. Экспериментальная часть. Многомерный временной ряд 38
4.1 Данные 38
4.2 Гребневая и лассо регрессии 38
4.3 Трехслойная нейронная сеть с прямой связью 39
4.4 LSTM-сеть 40
Выводы 42
Заключение 43
Список литературы 44
Приложение 46

Купить

Монетарное регулирование экономики есть неотъемлемый элемент макроэкономической политики государства. В соответствии с традициями, практикой, экономической теорией и законодательством основная задача, стоящая перед современными центральными банками, заключается в контроле и регулировании денежных и финансовых потоков с целью обеспечения стабильности покупательской способности национальной валюты, то есть низкой и предсказуемой инфляции. Успешное функционирование центрального банка зависит от соблюдения четко определенных принципов, посредством которых политическая направленность определяется как достижение установленных целевых параметров и обеспечение вполне определенной реакции на стандартные ситуации.
На сегодняшний день обстановка в монетарной сфере РФ довольно сложная. Министерство финансов, Правительство и Банк России осуществляют меры в сфере денежно-кредитного регулирования в условиях недостаточности денежной массы, роста инфляции, ослабления курса национальной валюты, кризисных явлений в экономике и финансовом секторе страны. Будущее России зависит от многих показателей и действий со стороны правительства, предположительно таких как грамотное построение денежнокредитной политики, насыщение экономики денежными средствами, а также стимулирование экономического роста.
В 2014 году Центральный Банк Российской Федерации перешел на инфляционное таргетирование, обеспечивая при этом ценовую стабильность. По согласованию с Правительством РФ Банк России установил среднесрочную цель по инфляции на уровне 4% в год [1].
Учитывая вышесказанное, важность прогнозирования уровня инфляции очевидна. Практически каждый гражданин РФ обращает на нее внимание и задается вопросом о том, когда цены вырастут и насколько. Домохозяйствам и предприятиям нужны оценки будущих цен для принятия взвешенных и обоснованных решений. Политики, чья работа заключается в оказании помощи в принятии этих решений путем поддержания стабильных цен, нуждаются в точных прогнозах, чтобы отслеживать инфляцию и вносить коррективы в курс при необходимости. Кроме того, центральные банки полагаются на прогнозы инфляции не только для информирования денежно - кредитной политики, но и для закрепления инфляционных ожиданий и, следовательно, повышения эффективности политики. Действительно, с целью улучшения процесса принятия экономических решений многие центральные банки регулярно публикуют сведения о прогнозе инфляции.
Существует большое количество способов прогнозирования инфляции, однако в данной работе будут рассмотрены методы предсказания, использующие модель ARIMA, а также методику машинного обучения (Lasso Regression, LSTM Neural Network, Multilayer Perceptron). Оно имеет короткую историю, но его применение во многих областях стало незаменимо. Нейронные сети и углубленное обучение в настоящее время предоставляют лучшие решения для распознавания изображений, беспилотного вождения, перевода, распознавания речи и обработки естественного языка. Следовательно, применение машинного обучения при постановке задачи прогнозирования инфляции безоговорочно самоутверждается.
Основой данной работы является углубленное изучение и применение на практике методик прогнозирования инфляции Российской Федерации в краткосрочном периоде, построение моделей 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.

Купить