• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Методы машинного обучения в макроэкономическом прогнозировании: предварительные итоги
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
13 мая 2026 г.
Исследователи Вышки - о бездомности, психологии смысла, курении и правах пациентов
В конце апреля в культурном центре Community состоялся третий полуфинал девятого сезона «Научных боев». Четыре исследователя пробирались через импровизированные джунгли социальных проблем, медицинских прав и психологических лабиринтов. У каждого было 10 минут, никаких презентаций — только реквизит, харизма и истории, от которых захватывало дух.
12 мая 2026 г.
Женщины избегают новостей не из-за «второй смены»
Женщины чаще мужчин избегают политических и экономических новостей, однако причины этого поведения связаны не столько со структурным неравенством или семейной нагрузкой, сколько с личными установками и эмоциональным восприятием новостного контента. К такому выводу пришли ученые НИУ ВШЭ, проанализировав данные масштабного опроса более 10 тысяч жителей 61 региона России. Результаты исследования опубликованы в журнале «Женщина в российском обществе».
8 мая 2026 г.
«Все время посвящается работе над диссертацией»
Илья Венедиктов окончил магистратуру Московского института электроники и математики ВШЭ по единому треку «магистратура — аспирантура» и обучается в аспирантской школе ВШЭ по техническим наукам. В настоящее время он проходит длительную стажировку в Китайском университете науки и технологий в городе Хэфэй, занимаясь подготовкой диссертации. Чем стажировка отличается от программы мобильности, какова научная тема Ильи и как проходят будни российского аспиранта в Китае, он рассказал в интервью.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Методы машинного обучения в макроэкономическом прогнозировании: предварительные итоги

Вопросы экономики. 2025. № 10. С. 131–154.
Смирнов С. В.

Систематизированы методы машинного обучения (ММО), наиболее релевантные для макроэкономики, суммированы результаты их применения для прогнозирования и наукастинга ключевых макроэкономических показателей. Показано, что, несмотря на методологический прогресс и публикации последних лет, точность на традиционных статистических данных не растет: ММО нередко превосходят наивные и стандартные бенчмарки, однако прирост точности не всегда статистически значим и заметен для практиков с учетом издержек внедрения. Отмечены три прикладные задачи, где ММО уже полезны даже на традиционных данных; при этом основной потенциал ММО раскрывается при работе с «большими» и неструктурированными данными, где они фактически незаменимы. 

Научное направление: Экономика и менеджмент
Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: макроэкономикамашинное обучениеforecastingпрогнозированиеmacroeconomicsnowcastingнаукастинг machine learning
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Развитие инструментов макропрогнозирования, эффективных в условиях резкой смены трендов и структурных изменений в экономике, с использованием экспертных опросов и больших данных (2024)
Похожие публикации
Размышления о спасении тонущего ребёнка: эффективный альтруизм и социальные институты
Балашов Д. В., Антиномии 2026 Т. 26 № 1 С. 27–48
Движение эффективного альтруизма, набравшее популярность в начале XXI в., является одной из новых форм философии утилитаризма, оказавшей сильное влияние на англо-американскую философию в XIX–XX вв. Одним из отличительных признаков эффективного альтруизма является его практическая ориентированность. Движение позиционирует себя как то, что способно оказать влияние на окружающий мир и изменить его к лучшему. Для этого требуется ...
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Игры на сетях с линейным наилучшим ответом: модели и методы управления
Петров И. В., Автоматика и телемеханика 2026 № 6 С. 82–118
Системам связанных агентов и сетевому управлению посвящено большое число отечественных и зарубежных исследований. Исторически, наибольший интерес в теории управления возникал к усредняющим системам и, в частности, к задаче консенсуса. Однако сетевое взаимодействие может характеризоваться более специфическими функциями, отражающими зависимость от действий соседей по сети, что особенно явно проявляется в моделях стратегического взаимодействия на сети, которое ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
The Hidden Signals in Corporate Ribbon-Cutting Ceremonies
Гурков И. Б., Paulas R., Pacific Standard (USA) 2017
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Социально-экономическая география зарубежных стран: материалы к курсу. Часть 1. Основные концепции региональной наук
Замятина Н. Ю., Русаков Д. С., Вдовкин Е. И., Издательские решения, 2022.
Десятилетиями социально‑экономическая география зарубежных стран представляла собой по большей части сбор данных о размещении отраслей хозяйства — с довольно слабой концептуальной базой соответствующих процессов. Это не удивительно, если вспомнить, что отечественная экономическая география занималась размещением хозяйства в условиях социализма. Сама возможность применения отечественных концепций к «зарубежным капиталистическим странам» вызывала жаркие споры в профессиональной среде отечественных экономгеографов — многие представители старшего поколения помнят, как ломались копья в дискуссии о том, например, возможны ли территориально‑производственные комплексы в условиях капитализма. Между тем параллельно в «зарубежных капиталистических странах» формировались целые группы научных школ в сфере изучения размещения хозяйства и регионального развития, зачастую на стыке региональной экономики и собственно экономической географии (за рубежом всё чаще используется обобщающее наименование — региональная наука, или региональные исследования: regional science/regional studies). Анализируя экономико‑географические проблемы зарубежных стран, современные исследователи используют широкий набор понятий, сложившихся в последние примерно три десятилетия, и пока ещё, к сожалению, довольно слабо знакомых отечественным географам (от «перетоков знания» до «тройной спирали»). Часть зарубежных разработок — вроде теории кластерного развития — вошли и в отечественную науку; однако нередко зарубежные концепции используются в несколько суженной и искажённой трактовке (как правило, в силу инерции парадигм мышления, чуждых используемым концепциям). Зачастую исследователи, наоборот, не видят потенциал применения тех или иных концепций на нетрадиционном материале. Институт регионального консалтинга (ИРК), в котором начинали свой путь в профессиональную аналитику уже десятки выпускников кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ, принял решение способствовать овладению актуальными концепциями в сфере региональной науки как студентами указанной кафедры, так и всеми российскими исследователями в сфере экономической географии и регионального развития. При финансовой и организационной поддержке ИРК уже подготовлена серия учебных пособий «Институт регионального консалтинга — студентам». Ранее вышедшее пособие «Эволюционное страноведение: материалы к курсу. Часть 1. Смета траектории регионального и странового развития: разбор примеров» призвано продемонстрировать спектр возможностей применения актуальных концепций региональной науки в страноведении и анализе развития отдельных регионов России и зарубежных стран (в 2022 году подготовлено второе издание пособия, исправленное и дополненное). Для нового пособия по социально‑экономической географии зарубежных стран отобраны ключевые (на взгляд редактора) направления, необходимые современному специалисту для понимания развития мировой региональной науки. В абсолютном большинстве это концепции актуальной экономической географии; кроме того, добавлены экономические понятия, без знания которых затруднено понимание мейнстрима региональной науки (так, например, тема убывающей и возрастающей отдачи является ключевой для понимания направления так называемой «новой экономической географии» в экономике), а также системы популярных прикладных мер в региональном развитии («новая промышленная политика», понятие «зависимости от колеи» и др.). Разумеется, это не исчерпывающий спектр концепций и подходов экономической географии (не говоря уже о том, что в пособии совсем не затронуты концепции социальной и других направлений общественной географии); работа над подготовкой новых материалов продолжается. Появлению пособия в немалой степени поспособствовал труд магистранта кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова Фёдора Чернецкого в рамках прохождения производственной практики в Институте регионального консалтинга. Авторами разделов стали студенты указанной кафедры. В ходе практической части курса «Социально‑экономическая география зарубежных стран» они выполняли задание не только тщательно описывать методологический контекст и суть той или иной концепции, но и продемонстрировать её работу на конкретном примере — российском или зарубежном. Разработка задания и общая редакция проведена Надеждой Замятиной, их преподавателем и одновременно заместителем директора Института регионального консалтинга. Коллектив авторов надеется, что представленные материалы будут полезны как студентам, специализирующимся в области социально‑экономической географии и смежных дисциплин, так и всем, чья профессиональная деятельность связана с анализом и планированием пространственного развития экономики, регионального развития, государственным и муниципальным управлением и т. п. ...
Добавлено: 9 мая 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Международный транспортный коридор «Север – Юг» в условиях переориентации торговых потоков РФ в страны Глобального Юга
Дегтерева Е. А., Бирюкова О. В., Сабанцев А. И., Вестник МГИМО Университета 2026 Т. 19 № 2 С. 149–171
В условиях структурной трансформации внешней торговли России МТК «Север – Юг» выступает потенциальным инструментом для переориентации торговых потоков. Однако существует проблема разрыва между декларируемым потенциалом маршрута и его реальной грузовой базой, обеспечение которой ограничивается как инфраструктурными («жёсткими»), так и нефизическими («мягкими») барьерами МТК. Целью исследования является систематизация барьеров развития МТК «Север – Юг» на основе анализа торгового ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Зачем (и как) измерять экономическое поведение домашних хозяйств: о проекте НИУ ВШЭ «Экономическое поведение домашних хозяйств»
Кузьминов Я. И., Овчарова Л. Н., Радаев В. В., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 5–16
Это введение к специальному выпуску журнала «Вопросы экономики», посвященному теме экономического поведения домашних хозяйств и результатам проекта «Экономическое поведение домашних хозяйств», реализуемого в НИУ ВШЭ. Данный проект осуществляется с 2023 г., имеет полевую часть (сбор социологических данных) и аналитическую компоненту (анализ собранных данных, их систематизация, обобщение и сравнение с другими источниками данных). Авторы статьи – ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Российские разработчики о создании и востребованности отечественного индустриального ПО: результаты пилотного обследования
Шашнов С. А., Богданов Т. В., Абдрахманова Г. И., Вопросы статистики 2026 Т. 33 № 2 С. 58–68
В статье представлены результаты исследования рынка российского индустриального программного обеспечения (ПО). Актуальность темы обусловлена значимостью этого сегмента для технологического суверенитета и комплексной цифровизации отраслей промышленности и экономики в целом. Целью исследования являлся сбор и анализ первичных данных, отражающих позиции, приоритеты и оценки компаний‑разработчиков. Для изучения ключевых направлений отечественных разработок индустриального ПО был подготовлен понятийный аппарат, сформирована ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Стратегии управления капиталом и потребительские паттерны высокодоходных россиян: эмпирический анализ
Кручинская Е. В., Груздев И. А., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 96–114
Проанализирован экономический профиль представителей высокодоходного населения России – группы, которая, несмотря на статус значимого игрока в экономике, во многом формирующего спрос на товары и услуги, а также задающего потребительские тренды на него, остается недостаточно исследованной. Это общемировая научная лакуна, имеющая особую актуальность в российском контексте с учетом уровня неоднородности распределения богатства в сегменте наиболее обеспеченных. ...
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Employer branding, employee experience and performance-relevant outcomes: a data-driven study of employee reviews
Махар Д. Х., Волкова Н. В., Journal of Organizational Effectiveness 2026
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Inclusive Growth of Russian Companies as a Driver of Socio-Economic Development: Insights from the Metallurgical Sector
Ивашковская И. В., Гришунин С. В., Макеева Е. Ю. и др., International Journal of Financial Studies 2026 Vol. 14 No. 5 P. 120–146
Добавлено: 6 мая 2026 г.
Luigi Pasinetti: the approach to development planning in historical context
Мельник Д. В., Garbellini N., Halevi J., Structural Change and Economic Dynamics 2026 Vol. 78 P. 1–9
Добавлено: 6 мая 2026 г.
Финансовая (не)устойчивость домохозяйств в России: масштабы и траектории перехода
Моисеева Д. В., Кузина О. Е., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 76–95
Оценены масштабы финансовой (не)устойчивости населения, которая определяется как (не)способность справиться с возможными неожиданными финансовыми трудностями, вызванными значительным снижением доходов или крупными, непредвиденными расходами. Предложена методика оценки масштабов финансовой (не)устойчивости россиян на основании трех критериев: 1) в широком определении к финансово неустойчивым отнесены домохозяйства с высокой долговой нагрузкой или без ликвидных сбережений; 2) в узком определении критерий высокой ...
Добавлено: 6 мая 2026 г.
Включенность в практики питания вне дома в современной России: детерминанты в группах с разным уровнем дохода
Бирюкова С. С., Синявская О. В., Стужук Д. А., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 131–143
В России, как и во всем мире, в последние годы возрастает распространенность как питания вне дома, так и заказов готовой еды. В статье проанализированы практики питания вне дома и потребления готовой еды в современной России. Эмпирическую базу исследования составили данные выборочных опросов российского населения, проведенных НИУ ВШЭ в 2024 г.: четвертой волны выборочного обследования «Экономическое ...
Добавлено: 6 мая 2026 г.
Управление промышленным развитием субъектов Российской Федерации в контексте национальных проектов технологического лидерства: новые инструменты и механизмы развития региональной промышленной политики
Дощатов А. А., / Экономические исследования и разработки. Серия А1 "Региональная экономика". 2026. № 5.
в научной статье анализируются проблемы управления промышленным развитием субъектов Российской Федерации в условиях реализации национальных проектов технологического лидерства. Установлена выраженная территориальная концентрация федеральных инвестиций и результатов нацпроектов в Москве, Московской области, Свердловской области, Санкт-Петербурге, Новосибирской области и Республике Татарстан. Обнаружены три системных дефицита методологического обеспечения: отсутствие эмпирических моделей корреляции капиталовложений и динамики индекса промышленного производства на ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
The Impact of ESG Efficiency on the Cost of Equity Capital: Evidence from China
Назарова В. В., Чуракова И. Ю., Journal of Corporate Finance Research 2026 Vol. 20 No. 1 P. 86–99
В данной статье представлен эмпирический анализ, основанный на корреляции между показателями ESG и стоимостью акционерного капитала компаний, зарегистрированных на бирже в материковом Китае и Гонконге, Китай, за период с 2018 по 2022 год. Окончательные эмпирические результаты исследования показывают, что существует отрицательная корреляция между эффективностью ESG и стоимостью акционерного капитала в Китае. В исследовании также отмечается, ...
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Лесоторговое районирование России: разработка методики кластеризации
Русаков Д. С., Елютин М. С., Синицын Н. А. и др., Известия РАН. Серия географическая 2024 Т. 88 № 2 С. 214–230
Для сетевого анализа лесной отрасли России использованы данные единой государственной автоматизированной информационной системы учета древесины по торговле лесо- и пиломатериалами между отдельными предприятиями за 2020 г. Цель исследования – выделить и охарактеризовать кластеры лесной промышленности России. Разработана методика кластеризации графа, состоящая из двух шагов: сначала выполняется кластеризация алгоритмом Лейдена, затем каждый лейденский кластер кластеризируется еще раз с помощью ...
Добавлено: 2 мая 2026 г.
Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
LSTM-модель потребления тепловой энергии в многоэтажном жилом здании
Ершов И. А., Системная инженерия и инфокоммуникации 2025 № 4 С. 11–14
Теплопотребление жилых зданий представляет собой стохастический ряд, создание нейросетевой модели для которого необходимо для проектирования регуляторов тепловой энергии. В статье модель разработана с применением "длинной цепи элементов краткосрочной памяти" (LSTM, Long Short-Term Memory). Высокая точность воспроизведения рядов достигнута обучением модели на наборе данных города Томска 2013-2023 г.г. При моделировании учтены характеристики зданий и температура наружного воздуха. ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Алгоритм анализа новостной информации для принятия экономических решений
Раменская А. В., Чудинова О. С., Первицкая Л. А., Индустриальная экономика 2026 № 1 С. 65–78
Статья посвящена разработке алгоритма анализа новостной информации методами машинного обучения, реализованными в библиотеках Python. Обоснование выбора инструментов, применяемых на каждом этапе алгоритма, осуществляется с помощью расчета метрик качества решения соответствующих задач машинного обучения. Результаты работы алгоритма представлены классификацией региональных новостей, собранных за период с августа 2024 года по июнь 2025 года, по отраслям экономики и ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Modeling cosolvent effects on solubility in supercritical CO2 using data-driven approaches
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Эффективность применения прогнозов волатильности в активных торговых стратегиях институциональных инвесторов на российском рынке акций.
Лысенок Н. И., Фундаментальная и прикладная математика 2026 Т. 26 № 3 С. 33–42
Исследование посвящено оценке влияния прогнозов реализованной волатильности на результаты активных торговых стратегий на российском рынке акций. На выборке 17 ликвидных акций за 2014-2026 гг. построена гибридная прогнозная модель, объединяющая HAR-J и градиентный бустинг; её преимущество над базовой HAR-J подтверждено тестом Дибольда-Мариано (p < 0,001). Шесть направленных стратегий трёх категорий протестированы с тремя механизмами интеграции прогнозов и без них. ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору