Данная работа посвящена использованию новостных индексов в моделях машинного обучения для прогнозирования инфляции на горизонтах от 1 до 6 месяцев. Новости, с одной стороны, могут формировать ожидания населения и тем самым его поведение, а с другой - содержат информацию, которую сложно учесть в стандартных макропеременных, но которая может значительно повышать точность прогнозов инфляции. Для исследования были собраны экономические новости за девятилетний период с сайта «РИА Новости» и определена тональность каждой новости, после чего все новости разделены методом латентного размещения Дирихле на девять тематических групп. Тональность каждой темы определялась на основе взвешенной по вероятности тональности новостей, относящихся к этой теме. Полученные тематические временные ряды использовались в моделях машинного обучения вместе со стандартными макропеременными. Наиболее точной из рассмотренных в работе моделей оказалась модель долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory) с использованием новостных индексов. Наибольший вклад в формирование данной моделью прогноза инфляции внесли индексы тональности новостей по темам «Санкции», «Газовый сектор» и «Экономический рост», а из стандартных макропеременных - уровень заработной платы, индекс производства и цена фьючерсов на нефть марки Brent.
В исследовании предложена авторская методология, позволяющая с помощью сентимент-анализа текстовых данных создать удобный инструмент для измерения динамики доверия к центральному банку. На основе предложенной методологии в работе строится индикатор доверия населения к Банку России за период 2014-2023 гг. и при помощи авторегрессионной модели скользящего среднего с обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичностью в остатках (ARMA-GARCH) с добавлением экзогенных регрессоров анализируется связь доверия с инфляционными ожиданиями. Выявлено, что в краткосрочной перспективе увеличение доверия помогает снижать инфляционные ожидания, повышая эффективность денежно-кредитной политики, но не влияют на волатильность инфляционных ожиданий. Индикатор предлагается использовать при выработке решений по коммуникационной и денежно-кредитной политике Банка России.