Безналичные расходы жителей 2190 муниципалитетов в рублях на человека. Прогноз на 1, 3, 6 и 12 месяцев и раннее обнаружение структурных сдвигов. Главная мысль: муниципалитет движется вместе со страной, поэтому общую траекторию берём из длинного национального ряда СберИндекса, а локальную часть оцениваем фильтром Калмана по всей панели.
Ошибка по всем МО, категориям и точкам начала прогноза с 2023-12 по 2024-11. Лучшая модель - ансамбль пяти моделей на одном разложении, включая TimesFM 2.5 и Chronos-2.
24 месяца, 2023-01 … 2024-12, рубли на жителя.
«Потребительские расходы» с 2018 г.: сезонность и рост, которых нет в одном году панели. Среднее четырёх простых правил.
Параметры одни на категорию, оценка ММП по всем МО сразу.
Бустинг с соседями по дорогам и две фундаментальные модели прогнозируют ту же локальную часть.
Среднее в логах, равные веса; состав - все модели на разложении.
Событие в МО повышает априорную вероятность сдвига.
Возьмём одну и ту же простую локальную часть и будем менять только прогноз общей траектории категории. Если подставить её фактическое будущее («оракул»), ошибка на 1 месяц падает почти втрое по сравнению с «траектория замирает» (с 682 до 247 ₽). Значит, вкладываться надо в прогноз общей траектории: её сезонность и рост видны только на длинном ряду.
Случайное блуждание - общая траектория замирает на последнем месяце. Правила - сезонная наивная с ростом, гибрид, SARIMA по национальному ряду, уровень без сезонности; «среднее» - их комбинация, она и стоит в модели.
Подвыборка 600 рядов × 12 точек начала. Интервал ансамбля: дисперсия местной части из фильтра Калмана плюс ошибка правил траектории на истории национального ряда до точки начала. На 1-3 месяца он откалиброван, на 6-12 месяцев шире нужного; интервалы Prophet слишком узкие.
Шаг 1 - набор лучших моделей (Model Confidence Set): из 18 моделей по очереди убирается худшая, пока оставшиеся нельзя различить на уровне 10 %. На 1-3 месяца в наборе одна TimesFM 2.5 на локальной части, на 6 месяцев - она и ансамбль, на 12 месяцев - ансамбль и модель пространства состояний.
Шаг 2 - сведение ранжирований. Каждая из 24 клеток «горизонт × категория» ранжирует модели по ошибке, а четыре правила теории выбора сводят эти ранжирования в одно. Ансамбль первый при всех четырёх и в парном сравнении точнее каждой другой модели в большинстве клеток (победитель Кондорсе).
Борда - сумма мест; Коупленд - парные победы минус поражения; Кемени - ранжирование с наименьшим числом расхождений; пороговое (Алескеров, Чистяков, Калягин) - меньше последних мест.
Детектор выбран так же, по 63 клеткам синтетики (размер сдвига или категория × доля ложных тревог): LR-тест относительно соседей с новостями первый при всех четырёх правилах.
Данных МО за 2025 год ещё нет, но национальный ряд СберИндекса известен до сентября 2026 года. Те же правила общей траектории прогнозируют его от каждой точки начала. Правила выбирались по 2023-2024 годам, так что 2025-2026 для них - честная отложенная выборка.
На 1-3 месяца правила держатся: ошибка 1,8-3,0 %, в 1,5-2,3 раза ниже Prophet. На 12 месяцев Prophet по семи годам ряда точнее: правила переносят рост прошлого года, а в 2025 году рост замедлился. Это главное направление улучшения.
В 1800 настоящих рядов вставили ступеньки на 10, 20 и 30 % в случайный месяц, пять раз с разными вставками. Каждый детектор видит данные только до текущего месяца. Порог подобран так, чтобы у всех была одинаковая доля ложных тревог на рядах без вставки, и только потом сравнивается полнота.
Лучший вариант смотрит на МО в двух каналах: сам ряд и ряд за вычетом 10 ближайших соседей по дорогам. Соседи убирают общий для местности шум, и сдвиг МО виден лучше. На реальных данных каналы различают шок местности (паводок по всему бассейну) и шок самого МО, каждый с точностью 84-85 % при 1 % месяцев с тревогой.
Полнота, точность и задержка при 5 % ложных тревог, среднее по 5 повторам. Новость в синтетике есть у половины настоящих сдвигов и у 2 % рядов без них.
Шесть случаев, по одному на каждую типичную ситуацию. Верхний график: факт, прогноз ансамбля и Prophet из месяца перед событием. Нижний: статистика LR-теста в трёх каналах, делённая на порог (выше 1 - тревога; порог даёт тревогу у 5 % случайных рядов за весь период). Детектор видит только данные до текущего месяца.
Выберите муниципалитет, категорию и месяц, из которого строится прогноз. Чёрная линия - факт, цветные - прогнозы моделей на 12 месяцев вперёд, оранжевая отметка - месяц события из каталога новостей.
Два источника. Каталог из 37 проверенных событий по 51 МО: паводки 2024 года, наводнение в Приморье, пожары. И поток новостей GDELT по 811 МО: сколько сообщений о МО вышло за месяц, в том числе о бедствиях. Оба привязаны к МО и месяцу по тем же ключам, что панель СберИндекса, и модель видит только то, что было известно на момент прогноза.
Новость не объявляет сдвиг, она повышает его априорную вероятность. Проверенные события почти вдвое повышают полноту детекции на реальных сдвигах. Сырой поток новостей о сдвигах заранее не предупреждает: после поправки на календарь всплеск новостей не делает сдвиг заметно вероятнее, а в прогнозе снижает ошибку меньше чем на 1 %.
Заголовки Интерфакса и Ленты за 2023-2024 годы привязаны к МО по названию центра или района (58 из 60 привязок в ручной проверке верны) и размечены по типу события. Постановления о введении режима ЧС взяты с портала правовых актов. Ключи те же: territory_id и месяц публикации.
Федеральные ленты пишут лишь о 15 % МО, в основном о крупных городах, а сдвиги случаются в малых: у 96 % самых сильных тревог местной новости нет. Внутри одного ряда месяц с новостью по тратам не отличается от месяца без неё. Сдвиг на 1-2 месяца опережают только постановления о режиме ЧС, и то немного.