► Читайте страницу «Минфина» в фейсбуке: главные финансовые новости
«В условиях растущей экономической и политической неопределенности цены могут изменяться быстрее и резче».
Традиционно монетарная политика ориентируется на базовый прогноз инфляции, однако все большее значение приобретает оценка рисков — насколько фактические показатели могут отклониться от ожиданий.
Как работает модель ИИ
ЕЦБ использует модель машинного обучения на базе лису с квантильной регрессией (QRF), которая выполняет две функции:
- формирует прогноз инфляции;
- оценивает риски отклонения от базового сценария.
В отличие от классических моделей новый подход учитывает значительно больше экономических показателей, способен выявлять сложные и нелинейные зависимости и анализирует динамику в режиме реального времени.
«Модели машинного обучения способны выявлять очень сложные закономерности в данных, которые традиционные экономические модели часто игнорируют», — отметили в ЕЦБ.
Особенно эффективной система оказалась после пандемии, когда сигналы от экономических индикаторов стали противоречивыми:
Практические результаты и роль для инвесторов
Модель уже интегрирована в процесс подготовки решений по монетарной политике с конца 2022 года. В 2025 году она показала способность точно определять риски, в частности, предусмотрела превышение фактической инфляции над прогнозами на 20 базисных пунктов в отдельных кварталах.
Кроме прогнозирования система помогает определять ключевые драйверы инфляции. К примеру, рост зарплат, ожидание цен и стоимость импорта.
«Эти новые инструменты будут играть все большую роль в прогнозировании, мониторинге экономических тенденций и принятии решений монетарной политики», — говорится в сообщении.
Для инвесторов это означает:
- более быструю реакцию регуляторов на инфляционные риски;
- повышение точности макроэкономических прогнозов;
- возрастание роли ИИ в управлении финансовыми рынками.