Прогнозирование ВВП с использованием комбинации динамической факторной модели и нейронной сети

ФИО студента: Лашина Мария Дмитриевна

Кампус/факультет: Факультет экономических наук

Программа: Экономика (Бакалавриат)

Год защиты: 2023

В данном исследовании оценивается потенциал комбинации моделей применительно к задаче прогнозирования темпов роста ВВП России на квартал вперед. Ансамблевая модель включает динамическую факторную модель (DFM) и нейронную сеть с долго- и кратковременной памятью (LSTM). Сравнение значений среднеквадратичной ошибки прогнозов алгоритмов показало, что предложенная структура ансамбля хотя и превосходит модели LSTM, ARIMA, VAR, SVR, CatBoost, но не улучшает прогнозы DFM. Также выделены показатели с высокой предсказательной силой для экономики России на основе значений собственных векторов DFM и коэффициентов интегрированных градиентов LSTM, используемых для интерпретации индивидуальных прогнозов модели в течение делового цикла.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ