Отбор переменных для анализа и прогнозирования нестабильности с помощью моделей градиентного бустинга
Постоянный семинар лаборатории
Докладчик: С.Г. Шульгин (РАНХиГС и НИУ ВШЭ). Выступление: «Отбор переменных для анализа и прогнозирования нестабильности с помощью моделей градиентного бустинга» (НИУ ВШЭ).
Дискуссанты: Е.А. Иванов, Л.М. Исаев, К.В. Мещерина, А.Р. Шишкина, И.А. Васькин, А.А. Хохлова, Д.М. Романов, И.А. Андронова, А.Н. Варнавский, а также студенты ОП "Политология" И. Горельский, С. Жеглов, Мэтью Боади Ампонг.
Доклад был посвящен анализу метода, который используется для отбора переменных, наиболее важных для анализа и прогнозирования социально-политической нестабильности. В качестве источника данных по нестабильности были отобраны данные из The Cross-National Time Series Database (CNTS), Global Terrorism Database (GTB) и базы данных государственных переворотов. В качестве источников данных для независимых переменных были использованы данные WorldBank, United Nation Population Division, PolityIV, Maddison Database, Worldwide Governance Indicators и др.
Анализируемое множество факторов, влияющих на социально-политическую нестабильность,содержит около 250 показателей. Для отбора переменных используется метод градиентного бустинга, с помощью которого ранжируются переменные по их важности для анализа и предсказания различных измерений социально-политической нестабильности. Среди наиболее важных переменных выделяются переменные, которые описывают историю существования и устойчивости режима («Долговечность режима», «Возраст государственности и независимости»), переменные характеризующие тип режима («Индекс регулирования участия в политике», «Комбинированная оценка Polity IV»), переменные, характеризующие структуру населения и занятости («Население в возрасте от 0 до 4 лет», «Доля занятых в промышленности»), переменные отражающие состояние мировой конъюнктуры («Цена на золото», «Индекс потребительских цен»).
Доклад послужил основой научной статьи, которая была опубликована в ежегодном мониторинге лаборатории.
Градиентный бустинг.pdf
Анализируемое множество факторов, влияющих на социально-политическую нестабильность,содержит около 250 показателей. Для отбора переменных используется метод градиентного бустинга, с помощью которого ранжируются переменные по их важности для анализа и предсказания различных измерений социально-политической нестабильности. Среди наиболее важных переменных выделяются переменные, которые описывают историю существования и устойчивости режима («Долговечность режима», «Возраст государственности и независимости»), переменные характеризующие тип режима («Индекс регулирования участия в политике», «Комбинированная оценка Polity IV»), переменные, характеризующие структуру населения и занятости («Население в возрасте от 0 до 4 лет», «Доля занятых в промышленности»), переменные отражающие состояние мировой конъюнктуры («Цена на золото», «Индекс потребительских цен»).
Доклад послужил основой научной статьи, которая была опубликована в ежегодном мониторинге лаборатории.
Градиентный бустинг.pdf
Дата
7 февраля
2019
Рубрики
В статье упомянуты