Модель ключевой ставки Банка России на основе нейронной сети: моделирование на языке R

Перед нами первая публично раскрытая модель по прогнозированию резких и сложно поддающихся анализу действий ЦБ. В основе — библиотеки языка R, а в самой модели RNN использовался метод главных компонент для улучшения способности к обучению и понижения переобучения. По сути, решена задача классификации по сценариям ключевой ставки с построением функции плотности распределения на будущий шаг. Модели удалось предсказать зигзаги «довоенного» времени, что дает некоторый оптимизм в попытках применить ее к новой реальности.