Дата поступления рукописи в редакцию: 20.08.2023.
Дата принятия рукописи в печать: 08.09.2023.
Одной из задач региональных отделений Центрального банка РФ является прогнозирование индекса потребительских цен — официального измерителя уровня ценовой инфляции в России [1; 2]. Эта задача зачастую решается с помощью такого инструмента, как ARIMA-модели временных рядов.
Использование именно ARIMA-моделей обусловлено несколькими причинами. Во-первых, они позволяют прогнозировать будущие значения ИПЦ, не используя никаких дополнительных данных, кроме исторических значений самого индекса. Так отпадает необходимость сбора дополнительных предикторов, для которых, в свою очередь, также пришлось бы строить прогноз, если задача состоит в предсказании будущих значений инфляции. Это значительно увеличивает степень неопределенности в решаемой задаче. Вторая причина обращения к ARIMA-моделям состоит в том, что они дают представление о структуре временного ряда [3]. Сама идеология этих моделей состоит в объяснении текущего значения временного ряда его прошлыми значениями. Поэтому исследователь получает возможность не просто предсказать значение ИПЦ в следующем месяце, но еще и указать, какие предпосылки в прошлом привели именно к такому прогнозу.
Когда исследователь берется решать задачу прогнозирования ИПЦ с помощью моделей временных рядов, он надеется на то, что в данных есть зависимости, которые описываются определенным подмножеством ARIMA-моделей. При этом в ряде может и не быть никакой структуры. В таком случае невозможно выделить небольшое количество моделей, пригодных для решения задачи, а применять ARIMA-модели в таком случае не имеет смысла.
Таким образом, желаемым результатом является наличие определенно «хороших» и «плохих» моделей, описание которых в рамках данного исследования называется ARIMA-профилем.
Цель исследования состоит в том, чтобы экспериментально продемонстрировать существование ARIMA-профиля задачи прогнозирования ИПЦ в Томской области и описать его посредством правил, разделяющих множество ARIMA-моделей на «подходящие» и «не подходящие» для решения этой задачи.