Le SSCIF Devient Plus Intelligent — la Banque Centrale du Kazakhstan Ajoute l'Apprentissage Automatique Ridge, Lasso et Elastic-Net à Son Système de Prévision de l'Inflation

La Banque nationale de la République du Kazakhstan (NBK) exploite de longue date un Système Sélectif-Combiné de Prévision de l'Inflation (SSCIF), construit sur des modèles économétriques traditionnels (MCO, LTAR, BVAR, marche aléatoire) au sein de son Département de la politique monétaire.
Dans un document de travail de la NBK de décembre 2024 (NBRK-WP-2024-13), les analystes Zarina Adilkhanova et Yerzhan Islam ont ajouté au SSCIF les algorithmes d'apprentissage automatique de régression Ridge, de régression Lasso et d'Elastic Net, puis ont relancé des tests de précision pseudo-hors-échantillon, mesurés par l'erreur quadratique moyenne (RMSE), sur quatre fenêtres historiques (2016, 2018, 2020-21 et 2023-24).
Le modèle mis à jour, enrichi par le ML, a réduit le RMSE de l'inflation globale de 18,6 % (janvier-septembre 2018), 15,8 % (juillet 2020-mars 2021) et 15,3 % (mai 2023-janvier 2024) par rapport à la version économétrique précédente, bien que les auteurs notent que l'ancien modèle prévoyait encore plus précisément certaines sous-composantes (inflation hors alimentation et des services) sur une fenêtre de mars-novembre 2016 pour laquelle il avait été initialement conçu. En août 2024, le Centre régional d'assistance technique du FMI pour le Caucase, l'Asie centrale et la Mongolie (CCAMTAC) a mené une mission de cadrage à la demande de la NBK afin d'aider à intégrer un système de prévision à court terme plus robuste dans l'ensemble de la Division d'analyse monétaire, un déploiement étant prévu pour l'exercice budgétaire 2026 du FMI.
Les auteurs qualifient explicitement les résultats du SSCIF d'estimations internes, fondées uniquement sur le modèle et pseudo-hors-échantillon, excluant le jugement d'experts et les chocs externes, et précisent que l'article reflète leurs opinions personnelles et non la position officielle de la NBK ; la montée en puissance appuyée par le CCAMTAC en était, selon les sources citées, encore au stade de la planification/du déploiement plutôt qu'à une mise en œuvre achevée à l'échelle de la banque.