Прогнозирование изменений потребления домашних хозяйств с использованием нейронных сетей

А. Д. Петайкина – младший научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской Федерации (Москва). Е-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Статья посвящена исследованию влияния изменений дохода на потребление домашних хозяйств России – в частности, ставится задача разработать и обучить нейронную сеть, способную построить прогноз изменения потребления на основе данных об изменении дохода, индивидуальных характеристик домашних хозяйств, а также фактора существования ограничений ликвидности. Актуальность использования нейронной сети объясняется предположением о нелинейной взаимосвязи между потреблением и факторами, способными объяснить его изменение. Исследование проводится с использованием данных в разрезе отдельных домашних хозяйств, доступных в базе данных RLMS HSE за период с 2006 по 2019 гг. По результатам исследования было выявлено, что применение нейронных сетей позволяет улучшить прогнозные свойства модели по сравнению с использованием линейной регрессии, что свидетельствует в пользу существования нелинейных связей между показателями.

Статья подготовлена в рамках выполнения научно-исследовательской работы государственного задания РАНХиГС при Президенте Российской Федерации.

Ключевые слова: потребление домашних хозяйств, нейронные сети, многослойный персептрон, RLMS.

JEL: C23, C45, С53, E21.