Автоматический подбор опережающих индикаторов для прогнозирования состояния регионального рынка труда
При построении прогнозных моделей на основе опережающих индикаторов возникает проблема отбора наиболее информативных переменных из множества всех потенциальных предикторов. Эта проблема может быть решена встроенными методами, такими как регрессия LASSO, или методами фильтрации, например, с помощью подхода на основе корреляций. В работе ставится задача сравнения эффективности этих методов с альтернативными подходами к анализу временных рядов (модель ARIMA, Хольта-Уинтерса, экспоненциального сглаживания). Для этого предложен алгоритм построения прогнозных моделей, включающий автоматический подбор опережающих индикаторов. Для проведения эмпирического исследования из официальных статистических данных отобраны показатели, пригодные для прогнозирования состояния регионального рынка труда. Они описывают такие индикаторы, как денежная масса, структура баланса кредитных организаций и индекс цен. Производилось псевдовневыборочное прогнозирование ряда показателей, характеризующих ситуацию на регистрируемом рынке труда Новосибирской области за период с 2015 по 2018 г. Использовались прямые многошаговые прогнозы на 6 месяцев вперед. Оказалось, что устойчивая модификация percentile-lasso не дает никаких преимуществ с точки зрения средних абсолютных прогнозных ошибок. В большинстве случаев лучшие результаты получены с помощью регрессии LASSO с выбором параметра регуляризации по правилу одной стандартной ошибки на основе 10-блочной кросс-валидации со случайным формированием блоков. За счет автоматического подбора опережающих индикаторов удалось уменьшить ошибки прогнозирования по сравнению с альтернативными методами. Тем самым предложенный алгоритм признан пригодным к использованию для прогнозирования состояния регионального рынка труда.