В работе исследуется возможность прогнозирования инфляционных процессов на основе анализа данных социальных сетей, в частности, новостных каналов Telegram. Мы предлагаем подход оценке инфляционных ожиданий экономических агентов через создание Индекса настроений экономических новостей (ИНЭН). Индекс строится на основе анализа текстового контента 28 новостных Telegram-каналов за период с января 2022 по апрель 2024 года. Результаты исследования показывают, что ИНЭН демонстрирует значительную корреляцию с традиционными индикаторами инфляционных ожиданий, такими как Индекс потребительских настроений, и может быть использован в качестве высокочастотного индикатора для прогнозирования инфляции. Ключевые слова: машинное обучение, инфляционные ожидания

Дернин Д.А. (науч. рук. Соболева Е.Н.) Прогнозирование инфляционных процессов на основе данных социальных сетей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15110