Совершенствование механизмов прогнозирования инфляции все чаще становится предметом экономических исследований. Национальные центральные банки, в спектр задач которых входит мониторинг и регулирование ценовой динамики в экономике, используют и развивают эти механизмы на практике. К настоящему моменту накоплено внушительное разнообразие способов получения оценок инфляционных ожиданий профессиональных экономистов и обычных людей, а также моделей предсказания будущих значений инфляции. В последние 10 лет все активнее применяются большие данные, полученные из сети Интернет, для наукастинга инфляционных ожиданий и прогнозирования ценовой динамики. В настоящей статье с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа была продемонстрирована валидность измерения инфляционных ожиданий населения на основе статистики запросов в Google Trends. Кроме того, эти данные оказались достаточно точным предиктором уровня ИПЦ с лагом в один месяц. А объединение традиционного регрессора ИПЦ с лагом в один месяц и статистики запросов дало самую малую погрешность прогнозов из всех рассмотренных спецификаций моделей. Полученная модель является более универсальной по сравнению с классическими методами прогнозирования инфляции, в том числе благодаря учёту психологических аспектов экономического поведения населения.

Текст статьи: http://hjournal.ru/files/JER_12_2/JER_12.2_2.pdf​