ИЗБАВЛЕНИЕ ОТ ИНФЛЯЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВЫХ МЕТОДОВ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В СФЕРЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17694833Аннотация
В статье рассматривается проблема инфляции в условиях цифровой экономики и предлагается
новый подход к её снижению с использованием современных информационных технологий. На основе модели
адаптивного инфляционного равновесия показано, что интеграция Big Data, алгоритмов искусственного интеллекта
и цифровых валют центральных банков (CBDC) позволяет не только прогнозировать инфляцию, но и управлять
ею в реальном времени. Предложенная модель учитывает денежную массу в цифровом формате, инфляционные
ожидания и динамику процентных ставок, что обеспечивает формирование более устойчивой антиинфляционной
политики.
Ключевые слова
инфляция, цифровая экономика, информационные технологии, искусственный интеллект, Big Data, адаптивная модель инфляционного равновесияБиблиографические ссылки
1. Friedman, M. (1968). The Role of Monetary Policy. The American Economic Review, 58(1), pages 1-17.
2. IMF Working Paper: Digitalization and Inflation Dynamics in Emerging Markets International Monetary Fund, 2019.
URL: https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/WP/2019/wpiea2019271-print-pdf.ashx
3. Taylor, J. B. (1993). Discretion versus Policy Rules in Practice. Carnegie-Rochester Conference Series on Public
Policy, 39, pages 195-214.
4. Woodford, M. (2003). Interest and Prices: Foundations of a Theory of Monetary Policy. Princeton University Press,
785 pp.
5. Clarida, R., Galí, J., & Gertler, M. (1999). The Science of Monetary Policy: A New Keynesian Perspective. Journal of
Economic Literature, 37(4), pages 1661-1707.
6. Sims, C. A. (2002). Solving Linear Rational Expectations Models. Computational Economics, 20(1), pages 1–20.
7. Mishkin, F.S.(2007). Inflation Dynamics. International Finance, Blackwell Publishing, vol. 10(3), pages. 317-334.
8. Blanchard, O., & Johnson, D. R. (2012). Macroeconomics. Pearson Education, 553 pp.
9. Walsh, C. E. (2010). Monetary Theory and Policy. MIT Press, 688 pp.
10. Romer, D. (2011). Advanced Macroeconomics. McGraw-Hill,
11. Mohamed F. Abd El-Aal. Analysis Factors Affecting Egyptian Inflation Based on Machine Learning Algorithms. 2023.
URL: https://aimspress.com/article/id/64f07378ba35de3f7732ac9c
12. Noha Emara, Daniela Zecheru. The Asymmetric Deflationary Effect of Digitalization on Inflation. Journal of Financial
Innovation, 10, 32 (2024). URL: https://jfin-swufe.springeropen.com/articles/10.1186/s40854-023-00545-8
13. Grant Thornton Global Insights. Fighting inflation now using digital. 2023. URL: https://www.grantthornton.global/en/
insights/articles/fighting-inflation-now-using-digital/
14. New digital currency (CBDC) monetary policy tool to stop inflation. 2023. URL: https://www.aeaweb.org/conference/2023/
program/paper/8bS83KE5
15. Impact of Price Inflation on Algorithmic Collusion Through Reinforcement Learning Agents. 2025. URL: https://www.
arxiv.org/abs/2504.05335 .
16. Daisy Intelligence. Promo & Price Optimization Case Study. URL:https://daisyintelligence.com/case-studies/promoprice-
optimization-study.html
17. Supermarket News. Harps using artificial intelligence to hone sales. URL:https://www.supermarketnews.com/finance/
harps-using-artificial-intelligence-to-hone-sales.
18. Progressive Grocer. Earth Fare Leverages AI to Optimize Promos. URL: https://progressivegrocer.com/earth-fareleverages-
ai-optimize-promos
19. Customer First Thinking. Artificial Intelligence: An Interview with Gary Saarenvirta, CEO Daisy Intelligence Corporation.
intelligence-corporation
20. European Central Bank. A new machine learning model for inflation dynamics. 2023. URL: https://www.ecb.europa.eu/
press/research-publications/resbull/2023/html/ecb.rb231017~b910853393.en.html
21. Salvatore Federico, Giorgio Ferrari, Patrick Schuhmann. A Model for the Optimal Management of Inflation. 2019. URL:
https://arxiv.org/abs/1909.12045
22. Česká národní banka (Czech National Bank). First use of AI in inflation forecasting at the ČNB. URL: https://www.cnb.
cz/en/about_cnb/cnblog/First-use-of-AI-in-inflation-forecasting-at-the-CNB
23. Philipp F. M. Baumann, Michael Schomaker, Enzo Rossi. Estimating the Effect of Central Bank Independence on
Inflation Using LTMLE. 2020. URL: https://arxiv.org/abs/2003.02208
24. Marsh, L. C. New digital currency (CBDC) monetary policy tool to stop inflation without causing a recession // Papers
and Proceedings of the American Economic Association Annual Meeting. 2023. URL: https://www.aeaweb.org/
conference/2023/program/paper/8bS83KE5
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 ЗЕЛЁНАЯ ЭКОНОМИКА И РАЗВИТИЕ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
