Машинное обучение vs эконометрика: методологический анализ экономического прогнозирования

Современные задачи экономического прогнозирования требуют применения эффективных методов анализа данных, способных учитывать сложную динамику макро- и микроэкономических показателей, а также многофакторность экономических процессов. Традиционные эконометрические модели, основанные на теоретически обоснованных гипотезах, статистических критериях и строгих предпосылках о природе данных, на протяжении длительного времени оставались ключевым инструментом анализа. Однако их ограниченная адаптивность к нелинейным и нестационарным временным рядам обусловила рост интереса к методам машинного обучения, ориентированным на повышение точности прогнозов и выявление закономерностей в больших массивах данных без жёстких теоретических допущений. В настоящей работе проводится методологический сравнительный анализ эконометрических подходов и методов машинного обучения в контексте экономического прогнозирования. Особое внимание уделяется различиям в формулировке гипотез, спецификации моделей, интерпретации результатов и проверке статистической значимости оценок. Обсуждаются сильные и слабые стороны каждого из подходов, их методологические ограничения, а также возможность их интеграции с целью повышения прогностической точности и объяснимости результатов. Выявленные различия и точки соприкосновения позволяют определить перспективные направления развития экономического анализа, обеспечивающие баланс между точностью предсказаний и экономической интерпретируемостью моделей.

Modern economic forecasting requires the application of efficient data analysis methods capable of accounting for the complex dynamics of macro- and microeconomic indicators and the multifactor nature of economic processes. Traditional econometric models, based on theoretically grounded hypotheses, statistical criteria, and strict assumptions about the nature of data, have long remained key analytical tools. However, their limited adaptability to nonlinear and non-stationary time series has driven increased interest in machine learning methods, which focus on improving predictive accuracy and identifying patterns in large datasets without rigid theoretical assumptions. This study conducts a methodological comparative analysis of econometric approaches and machine learning methods in the context of economic forecasting. Special attention is given to differences in hypothesis formulation, model specification, result interpretation, and statistical significance testing. The strengths and weaknesses of each approach, their methodological limitations, and the potential for their integration to enhance predictive accuracy and interpretability are discussed. The identified differences and points of convergence help define promising directions for the development of economic analysis, ensuring a balance between prediction accuracy and economic interpretability.