Исследование посвящено сравнению подходов к прогнозированию уровня индекса потребительских цен (ИПЦ г/г) в регионах Приволжского федерального округа с использованием эконометрических моделей временных рядов и методов машинного обучения. В статье предпринята попытка выбрать наиболее подходящие и эффективные модели для прогнозирования регионального индекса общего уровня цен. Исследование включает использование комбинированного подхода, который основан на сочетании как эконометрических моделей, так и методов машинного обучения. Полученные результаты свидетельствуют о том, что модели машинного обучения обеспечивают более стабильные и точные прогнозы, чем эконометрические модели — особенно на длительных периодах прогнозирования (6 и более месяцев). Однако для ряда регионов мы нашли доказательства эффективности эконометрических моделей временных рядов на краткосрочном периоде — для нескольких регионов различные спецификации расширенных моделей авторегрессии работают лучше, чем подход, основанный на моделях машинного обучения, при прогнозировании на 1 и 3 месяца. Результаты комбинированного подхода сопоставимы с прогнозами моделей машинного обучения и чаще обеспечивают более точный прогноз на 12 и 24 месяца. Проведенное исследование показало, что не удалось обнаружить устойчивого эффекта региональных особенностей в результатах прогнозирования, вызванного спецификой региона, а именно волатильностью инфляции, структурой экономики региона