Можно ли сказать, что в мировой науке появился новый лидер?
Да, Китай обогнал США по доле научных публикаций. Но цитирование китайских исследований, даже передовых, сосредоточено преимущественно в самом Китае, а США сохраняют мировое лидерство в самых прорывных исследованиях.
«Географическая карта» науки, составленная исследователями на данных о 44 млн научных публикаций практически во всех англоязычных журналах 1980–2022 гг., выявила глобальные изменения в производстве, тематике и распространении научных знаний.
▶️ Сдвиг в производстве научных знаний:
🔘 Доля США в мировых публикациях упала с 40% (1980) до 15% (2022). Доля Китая выросла с почти нуля до 32%.
🔘 Рост Китая обеспечен не только ростом числа ученых, но и увеличением их продуктивности.
🔘 Качество не всегда следует за количеством: США и в целом развитые страны публикуют относительно меньше статей, но остаются мировыми лидерами в производстве прорывных исследований с совокупной долей более 60%.
🔘 Тем не менее на 2022 г. почти каждое четвертое прорывное исследование выполнено в Китае против 2% еще два десятка лет назад.
🔘 Развивающиеся страны также увеличили общее число публикаций, почти сравнявшись по доле с ЕС, но остаются слабо представленными в ведущих журналах.
▶️ Усиление региональной специализации по областям науки:
🔘 Китай лидирует в инженерных, физических и химических науках.
🔘 США сохраняют лидерство в математических, биомедицинских и клинических.
🔘 ЕС превзошел США в большинстве областей социальных наук, искусства и гуманитарных дисциплин.
▶️ Изменение географической направленности исследований:
🔘 Развивающиеся страны становятся все более популярными объектами исследований.
🔘 Однако в топ-журналах и прорывных исследованиях доминируют публикации, сфокусированные на США: элитная наука по-прежнему сосредоточена на проблемах развитого мира.
▶️ Фрагментация науки:
🔘 Цитирование китайских исследований, даже передовых, сосредоточено преимущественно в самом Китае. Это указывает на ограниченную глобальную интеграцию китайской науки.
🔘 Растет разрыв между «обычными» и прорывными публикациями: передовые работы распространяются особенно широко.
🔘 Самые цитируемые в мире исследования – авторства ученых из развитых стран.
🔘 «Обычная» наука развивающихся стран слабо интегрирована в мировую, но их редкие прорывы оказываются глобально значимыми.
🔴 Подробнее читайте в статье на сайте «Эконс»
Да, Китай обогнал США по доле научных публикаций. Но цитирование китайских исследований, даже передовых, сосредоточено преимущественно в самом Китае, а США сохраняют мировое лидерство в самых прорывных исследованиях.
«Географическая карта» науки, составленная исследователями на данных о 44 млн научных публикаций практически во всех англоязычных журналах 1980–2022 гг., выявила глобальные изменения в производстве, тематике и распространении научных знаний.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27👍17❤11⚡4👎1🦄1
Топ-10 исследований, которые редакция «Эконс» обсуждала на этой неделе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24❤9🔥6
Революционная технология или «технологический пузырь»? Феноменальный рост индустрии искусственного интеллекта (ИИ) порождает полярные оценки. Но возможно, некоторые признаки «пузыря» парадоксальным образом не препятствуют сектору ИИ действительно быть драйвером глобального развития.
Аргументы в пользу «пузыря»:
☑️ Стремительный рост стоимости ИИ-компаний. Рыночная капитализация крупнейших игроков на рынке ИИ соперничает с ВВП крупных развитых стран.
☑️ Взаимно усиливающий друг друга энтузиазм инвесторов и интерес СМИ.
☑️ Противоречивые данные об отдаче инвестиций в ИИ.
Аргументы против:
☑ Рост стоимости технологического сектора в значительной степени подкреплен устойчивым ростом прибыли компаний, а не иррациональным ажиотажем.
☑ Ведущие компании отрасли имеют устойчивые балансы с относительно низким уровнем долга и большими объемами свободного денежного потока.
☑ Бум капитальных затрат на ИИ-инфраструктуру в основном финансируется за счет внутреннего денежного потока компаний, а не за счет масштабных заимствований.
🔻 ИИ-бум может представлять собой проявление «спекулятивного роста», отличающегося от классических «пузырей», рассуждает профессор экономики MIT Рикардо Кабальеро в новом исследовании.
🔘 Концепция «спекулятивного роста» описывает ситуации, когда оптимистичные ожидания инвесторов в отношении будущего, «завтрашнего» прироста богатства запускают механизм инвестиционного бума, который ведёт к экономическому росту.
Это самоподдерживающееся равновесие, в котором рост фондового рынка и рост экономики за счет инвестиционного бума взаимно подкрепляют друг друга.
В отличие от «пузырей», «спекулятивный рост» основан не на иррациональной эйфории, а на рациональных ожиданиях будущего роста доходов и сбережений – источника финансирования инвестиций.
Однако поскольку ожидания предшествуют реальному росту, потеря доверия к отрасли может спровоцировать самосбывающийся крах, подчеркивает Кабальеро. Текущая ситуация на рынке представляет собой одновременно и возможность для экономического роста, и источник макроэкономического риска.
🔴 Подробнее читайте в статье на сайте «Эконс»
Аргументы в пользу «пузыря»:
Аргументы против:
Это самоподдерживающееся равновесие, в котором рост фондового рынка и рост экономики за счет инвестиционного бума взаимно подкрепляют друг друга.
В отличие от «пузырей», «спекулятивный рост» основан не на иррациональной эйфории, а на рациональных ожиданиях будущего роста доходов и сбережений – источника финансирования инвестиций.
Однако поскольку ожидания предшествуют реальному росту, потеря доверия к отрасли может спровоцировать самосбывающийся крах, подчеркивает Кабальеро. Текущая ситуация на рынке представляет собой одновременно и возможность для экономического роста, и источник макроэкономического риска.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16👍14😁5❤4⚡4🦄2❤🔥1
Люди никогда не потеряют интереса к путешествиям во времени. Одна из таких попыток заглянуть в будущее – ежегодный список 10 прорывных технологий, который составляет MIT Technology Review.
Это не просто научные достижения, а фундаментальные сдвиги, которые способны кардинально изменить жизнь людей (к лучшему или к худшему). Топ-10 фиксирует технологические прорывы, находящиеся в фокусе внимания технологического сообщества, и этот выбор дает представление еще и об экономических, социальных и культурных ценностях.
В списке прорывов-2026:
🔘 Редактирование генов.
В больнице Университета Пенсильвании прошел персонализированное лечение с использованием метода редактирования генома CRISPR первый младенец – Кей Джей Малдун. Он родился с редким смертельным генетическим заболеванием, единственным способом лечения которого до сих пор была пересадка печени. Сейчас ребенок чувствует себя хорошо, а врачи наблюдают за ним, чтобы понять, насколько эффективным оказался метод.
🔘 Атомная энергетика следующего поколения.
«Новая» атомная энергетика использует инновационные материалы и компактные конструкции, которые делают реакторы более безопасными, более дешевыми и даже портативными.
🔘 ИИ-компаньоны.
Люди стали использовать ИИ для общения, как друзей и психологов, создавая тесные личные связи с чат-ботами. И хотя ИИ-компаньоны могут оказывать эмоциональную поддержку, они также могут укреплять ложные и порой опасные убеждения.
🔘 Возрождение исчезнувших видов.
Генетики впервые «оживили» доисторическое животное. Ученые создали генетически модифицированного серого волка, чей геном содержит часть ДНК-информации ужасного волка (Aenocyun dirus), вида, вымершего в конце последнего ледникового периода 10000 лет назад. Такое «перемещение ДНК во времени» может помочь в сохранении исчезающих видов.
🔴 О других прорывных технологиях – в фотогалерее на сайте «Эконс».
Это не просто научные достижения, а фундаментальные сдвиги, которые способны кардинально изменить жизнь людей (к лучшему или к худшему). Топ-10 фиксирует технологические прорывы, находящиеся в фокусе внимания технологического сообщества, и этот выбор дает представление еще и об экономических, социальных и культурных ценностях.
В списке прорывов-2026:
В больнице Университета Пенсильвании прошел персонализированное лечение с использованием метода редактирования генома CRISPR первый младенец – Кей Джей Малдун. Он родился с редким смертельным генетическим заболеванием, единственным способом лечения которого до сих пор была пересадка печени. Сейчас ребенок чувствует себя хорошо, а врачи наблюдают за ним, чтобы понять, насколько эффективным оказался метод.
«Новая» атомная энергетика использует инновационные материалы и компактные конструкции, которые делают реакторы более безопасными, более дешевыми и даже портативными.
Люди стали использовать ИИ для общения, как друзей и психологов, создавая тесные личные связи с чат-ботами. И хотя ИИ-компаньоны могут оказывать эмоциональную поддержку, они также могут укреплять ложные и порой опасные убеждения.
Генетики впервые «оживили» доисторическое животное. Ученые создали генетически модифицированного серого волка, чей геном содержит часть ДНК-информации ужасного волка (Aenocyun dirus), вида, вымершего в конце последнего ледникового периода 10000 лет назад. Такое «перемещение ДНК во времени» может помочь в сохранении исчезающих видов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
econs.online
Топ-10 прорывных технологий – 2026: от ИИ-компаньонов до коммерческих космических станций — ECONS.ONLINE
Ежегодно MIT Technology Review составляет топ-10 прорывных технологий, которые способны вызвать наибольшие изменения – к лучшему или худшему – в жизни человечества. Список-2026 фиксирует прорывы в биотехнологиях, энергетике и ИИ.
🔥15❤14👍7👏5❤🔥1👎1
Представьте ситуацию: перед вами – точный на 99% медицинский тест. В 99% случаев он точно определяет заболевших и в 99% точно определяет не болеющих. Ваш тест показывает положительный результат. Какова вероятность наличия болезни?
99% – напрашивающийся, но неверный ответ. На самом деле, если этой болезнью болеет, например, 1 человек из 100, то вероятность быть больным при положительном тесте равна только 50% (например, из 1 млн реально болеют 10000, среди которых тест выявит 9900, или 99%; и еще 9900 из 990000 не болеющих, или 1%, получат ложноположительный результат). Однако если пройти тест повторно, то повторный положительный результат повысит вероятность наличия болезни уже до 99% – потому что изменились первоначальные предположения: тестируемый болен с вероятностью уже не 1% (болеет 1 из 100), а 50%.
Подобные закономерности объясняет теорема Байеса – формула, дающая возможность уточнить вероятность того или иного события, учитывая и ранее известные факты, и новые наблюдения.
Сформулированная около 1755 года английским священником и математиком Томасом Байесом, эта теорема оказалась поразительно востребованной в современной науке. Универсальность ее методологии объясняет ее применение и в точных, и в естественных, и в социальных, и в технических науках: в экономике и финансах, биологии и генетике, астрофизике и квантовой механике, в медицине, юриспруденции, психологии, социологии, политологии и вообще везде, где есть гипотеза, новые данные и необходимость обновить убеждения.
Теорема Байеса стала основой для алгоритмов ИИ: когда ИИ-рентген пытается распознать раковую опухоль на снимке или когда ChatGPT пишет рассказ, они применяют байесовский подход.
Более того: само сознание человека устроено «по-байесовски». Ведь люди все время непрерывно прогнозируют, даже если не осознают этого: к примеру, принимая решение, во сколько утром выйти из дома, мы прогнозируем, сколько времени понадобится, чтобы добраться туда, куда мы собираемся попасть.
Теорема Байеса объясняет и то, почему люди оказываются правы в своих предположениях, и то, почему бывают неправы, и то, почему по одному и тому же вопросу могут быть кардинально противоположные точки зрения.
Идея, которую разработал Байес, является, возможно, самой важной формулой в истории, рассуждает научный журналист Том Чиверс, автор книги «Предсказать все»:
«Эконс» объясняет, как устроена формула Байеса, и публикует отрывок из книги Тома Чиверса «Предсказать все», недавно выпущенной в переводе на русский язык издательством Individuum.
99% – напрашивающийся, но неверный ответ. На самом деле, если этой болезнью болеет, например, 1 человек из 100, то вероятность быть больным при положительном тесте равна только 50% (например, из 1 млн реально болеют 10000, среди которых тест выявит 9900, или 99%; и еще 9900 из 990000 не болеющих, или 1%, получат ложноположительный результат). Однако если пройти тест повторно, то повторный положительный результат повысит вероятность наличия болезни уже до 99% – потому что изменились первоначальные предположения: тестируемый болен с вероятностью уже не 1% (болеет 1 из 100), а 50%.
Подобные закономерности объясняет теорема Байеса – формула, дающая возможность уточнить вероятность того или иного события, учитывая и ранее известные факты, и новые наблюдения.
Сформулированная около 1755 года английским священником и математиком Томасом Байесом, эта теорема оказалась поразительно востребованной в современной науке. Универсальность ее методологии объясняет ее применение и в точных, и в естественных, и в социальных, и в технических науках: в экономике и финансах, биологии и генетике, астрофизике и квантовой механике, в медицине, юриспруденции, психологии, социологии, политологии и вообще везде, где есть гипотеза, новые данные и необходимость обновить убеждения.
Теорема Байеса стала основой для алгоритмов ИИ: когда ИИ-рентген пытается распознать раковую опухоль на снимке или когда ChatGPT пишет рассказ, они применяют байесовский подход.
Более того: само сознание человека устроено «по-байесовски». Ведь люди все время непрерывно прогнозируют, даже если не осознают этого: к примеру, принимая решение, во сколько утром выйти из дома, мы прогнозируем, сколько времени понадобится, чтобы добраться туда, куда мы собираемся попасть.
Теорема Байеса объясняет и то, почему люди оказываются правы в своих предположениях, и то, почему бывают неправы, и то, почему по одному и тому же вопросу могут быть кардинально противоположные точки зрения.
Идея, которую разработал Байес, является, возможно, самой важной формулой в истории, рассуждает научный журналист Том Чиверс, автор книги «Предсказать все»:
На самом деле все, что мы воспринимаем в мире, обусловлено теоремой Байеса. Восприятие и само сознание – в довольно прямом смысле – байесовские.
«Эконс» объясняет, как устроена формула Байеса, и публикует отрывок из книги Тома Чиверса «Предсказать все», недавно выпущенной в переводе на русский язык издательством Individuum.
econs.online
«Формула всего»: универсальная теорема Байеса для объяснения реальности — ECONS.ONLINE
Генеративный искусственный интеллект и нейронауки, астрофизика и экономика, медицина и психология: эти и многие другие области знания уже немыслимы без одного уравнения, которое сформулировал около 1755 г. английский священник Томас Байес.
❤41🔥30👍12🆒6🤔1
Топ-10 исследований недели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤12🔥8🤓5
Валюты-убежища, как правило, укрепляются при ухудшении рыночных настроений, выполняя роль страховки для инвесторов. Эта динамика может стать самоподдерживающейся: в периоды бегства от риска инвесторы накапливают такие валюты, что еще больше укрепляет их.
Экономисты Национального банка Дании поставили под сомнение традиционный статус доллара США как «валюты-убежища». Их исследование показывает: доллар – не классическая «тихая гавань». Но его уникальная роль в другом: в доминировании в глобальных расчетах и финансах.
🔻 В периоды финансовых потрясений, приводящих к бегству в «тихие гавани», доллар укрепляется лишь временно и при этом слабеет по отношению к другим валютам-убежищам – иене и швейцарскому франку.
🔻 В периоды серьезных глобальных стрессов, связанных с нехваткой ликвидности, доллар укрепляется устойчиво.
Вывод: доллар – это скорее не «надежный актив», а «дефицитный ресурс» во время кризисов ликвидности. В периоды финансовых кризисов возникает глобальный дефицит доллара, что способствует его укреплению.
Статус доллара как «тихой гавани» продолжит слабеть, полагают авторы исследования. Но его роль глобального ликвидного актива сохранится. Это означает, что при разных типах кризисов главная мировая валюта может вести себя по-разному.
🔴 Подробнее читайте в статье на сайте «Эконс»
Экономисты Национального банка Дании поставили под сомнение традиционный статус доллара США как «валюты-убежища». Их исследование показывает: доллар – не классическая «тихая гавань». Но его уникальная роль в другом: в доминировании в глобальных расчетах и финансах.
Вывод: доллар – это скорее не «надежный актив», а «дефицитный ресурс» во время кризисов ликвидности. В периоды финансовых кризисов возникает глобальный дефицит доллара, что способствует его укреплению.
неожиданное ослабление доллара в апреле 2025 г. в ответ на объявление США тарифных мер <...> не было таким уж неожиданным. Да, очередной виток тарифной войны США стал потрясением для инвесторов, но он не вызвал шок финансирования.
Статус доллара как «тихой гавани» продолжит слабеть, полагают авторы исследования. Но его роль глобального ликвидного актива сохранится. Это означает, что при разных типах кризисов главная мировая валюта может вести себя по-разному.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍20🔥13❤7⚡4😁1🤔1
Чем удобнее сервис, тем привлекательнее он для клиентов и тем больше прибыли приносит. Что может пойти не так?
На рынке кредитования эта очевидная логика может не работать и, более того, именно удобство сервиса может парадоксальным образом привести к убыткам, показало исследование экономистов из Сингапура.
Они сравнили финтех-кредиторов, предлагающих простое и мгновенное оформление кредита, и менее «удобные» традиционные банки, которые даже при онлайн-заявке могут попросить больше документов и дольше принимают решение.
Большее удобство финтех-кредитора привлекает к нему непропорционально много рискованных заемщиков, которые знают, что в банке им, скорее всего, откажут. Даже если у банка ниже ставка по кредиту, часть заемщиков с низким кредитным рейтингом предпочтет сразу обратиться к финтех-кредитору. Происходит «самосортировка» заемщиков по уровню риска:
🟥 Надежные заемщики идут в банк за более низкими ставками.
🟥 Рискованные – в финтех за быстрым одобрением.
🟥 Даже при лучшем скоринге у финтеха оказывается относительно больше рискованных заемщиков и меньше – надежных;
🟥 и, тем самым, больше потерь и меньше прибыли.
Благодаря большей прибыли банк может держать более низкие ставки по кредиту, тем самым «переманивая» у финтеха еще больше надежных заемщиков, что еще больше ухудшает среднее качество кредитного портфеля финтеха даже при лучшем скоринге.
Получается «парадокс цифрового удобства»: на рынке кредитования более консервативные банки могут быть успешнее и вытеснять своих высокотехнологичных конкурентов.
🔴 Подробнее читайте в статье на сайте «Эконс»
На рынке кредитования эта очевидная логика может не работать и, более того, именно удобство сервиса может парадоксальным образом привести к убыткам, показало исследование экономистов из Сингапура.
Они сравнили финтех-кредиторов, предлагающих простое и мгновенное оформление кредита, и менее «удобные» традиционные банки, которые даже при онлайн-заявке могут попросить больше документов и дольше принимают решение.
Большее удобство финтех-кредитора привлекает к нему непропорционально много рискованных заемщиков, которые знают, что в банке им, скорее всего, откажут. Даже если у банка ниже ставка по кредиту, часть заемщиков с низким кредитным рейтингом предпочтет сразу обратиться к финтех-кредитору. Происходит «самосортировка» заемщиков по уровню риска:
Благодаря большей прибыли банк может держать более низкие ставки по кредиту, тем самым «переманивая» у финтеха еще больше надежных заемщиков, что еще больше ухудшает среднее качество кредитного портфеля финтеха даже при лучшем скоринге.
Получается «парадокс цифрового удобства»: на рынке кредитования более консервативные банки могут быть успешнее и вытеснять своих высокотехнологичных конкурентов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
econs.online
Парадокс цифрового удобства — ECONS.ONLINE
Простота оформления кредитов у финтех-кредитора может для него превратиться из конкурентного преимущества в проблему. Удобство привлекает более рискованных заемщиков, ухудшая качество кредитного портфеля даже при лучшей, чем у банков, оценке кредитоспособности.
👍16🔥12🤯8❤5💯4
Заработки дистанционных работников в России выше, чем у их коллег, работающих в офисах. «Премия за дистант» достигает 25–35% от зарплаты, показали в недавнем исследовании Ростислав Капелюшников, один из ведущих российских специалистов по экономике труда, и его коллега по НИУ ВШЭ Дарья Зинченко.
В удаленке одно и то же можно оценить и как преимущество, и как недостаток. Например, с одной стороны – экономия времени и денег на транспорт, с другой – повышение домашних коммунальных платежей и износ личного оборудования. Или, с одной стороны, более гибкий график, с другой – превращение дома в круглосуточный офис. Поэтому в исследованиях удаленки в разных странах результаты противоречивые: она ассоциируется как с более высокой, так и с более низкой производительностью и как с более высокой, так и с более низкой зарплатой.
В России «зарплатная премия» за удаленку возникает только у тех, кто сам предпочел дистант. Если же работника отправили на дистант «принудительно», тогда положительного эффекта не возникает.
При этом среди дистанционно занятых доля недовольных таким форматом работы – чуть более 1%, и эта доля резко снизилась со времен пандемии. А вот среди всех работников доля тех, кто хотел бы работать удаленно, стабильно держится на уровне 15%.
Среди дистанционных работников в России:
🔘 больше женщин, чем мужчин;
🔘 больше одиноких, чем состоящих в браке;
🔘 больше относительно молодых – в возрасте от 20 до 40 лет;
🔘 больше людей с высшим образованием;
🔘 больше жителей городов;
🔘 около 60% заняты в гибридном режиме и около 40% работают полностью дистанционно.
Дистанционные работники в России работают на 5–10% меньше по времени, чем те, кто работает в офисе, но сокращение рабочего времени не сопровождается снижением заработка. Лидеры по охвату дистанционной занятостью – специалисты высшего звена: каждый 15-й из них работает удаленно.
🔴 Подробнее читайте в статье на сайте «Эконс»
В удаленке одно и то же можно оценить и как преимущество, и как недостаток. Например, с одной стороны – экономия времени и денег на транспорт, с другой – повышение домашних коммунальных платежей и износ личного оборудования. Или, с одной стороны, более гибкий график, с другой – превращение дома в круглосуточный офис. Поэтому в исследованиях удаленки в разных странах результаты противоречивые: она ассоциируется как с более высокой, так и с более низкой производительностью и как с более высокой, так и с более низкой зарплатой.
В России «зарплатная премия» за удаленку возникает только у тех, кто сам предпочел дистант. Если же работника отправили на дистант «принудительно», тогда положительного эффекта не возникает.
При этом среди дистанционно занятых доля недовольных таким форматом работы – чуть более 1%, и эта доля резко снизилась со времен пандемии. А вот среди всех работников доля тех, кто хотел бы работать удаленно, стабильно держится на уровне 15%.
Среди дистанционных работников в России:
Дистанционные работники в России работают на 5–10% меньше по времени, чем те, кто работает в офисе, но сокращение рабочего времени не сопровождается снижением заработка. Лидеры по охвату дистанционной занятостью – специалисты высшего звена: каждый 15-й из них работает удаленно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
econs.online
Сколько зарабатывают дистанционные работники в России — ECONS.ONLINE
«Премия за дистант» стала устойчивой чертой российского рынка труда: работающие удаленно зарабатывают в среднем на 25–35% больше своих коллег в офисе. Однако надбавка возникает не во всех случаях и может быть связана с мотивацией самого работника.
👍35🔥15❤🔥5❤5🆒4🤔1👌1
Топ-10 исследований, которые редакция «Эконс» обсуждала на этой неделе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14👍7🔥7
Представьте, вы решили сформировать инвестиционный портфель и наняли перспективного инвестсоветника. А тот ошибается при счете и не отличает верные данные от «шума» при сборе информации.
Причем этот инвестиционный советник активно «консультирует» в разных странах и к нему обращается все больше розничных инвесторов: в России – 33%, в Южной Корее – 68%.
Речь идет об искусственном интеллекте. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, могут быстро собрать и проанализировать огромные объемы информации. Но насколько разумно людям полагаться на ИИ при принятии инвестиционных решений?
Авторы нового исследования сравнили инвестиционные портфели, составленные человеком и ИИ из одинаковых активов. Результаты показали:
🔘 ИИ не соблюдает указанные ему ограничения.
Например, сумма весов активов в портфеле может оказаться больше 100%.
🔘 Для его надежности критически важен источник данных.
В отличие от человека, ИИ пока не может оценить достоверность источника или заметить явный выброс. Он принимает данные «как есть» и строит на их основе выводы, тем самым увеличивая масштабы ошибок.
🔘 ИИ часто допускает математические ошибки.
Модели неплохо справляются с простыми вычислениями (например, рассчитать среднеарифметическую доходность портфеля), но ошибаются в сложных (например, в вычислении абсолютной доходности и расчете коэффициента Шарпа).
При этом ошибки ИИ в расчетах возникают на уровне вычислительных операций, но не базовой логики. Языковые модели работают как «статистические угадыватели» – они предсказывают следующий токен (слово, число) на основе закономерностей в обучающих данных: модель не «решает уравнение», а «генерирует ответ, похожий на правильный».
Поэтому ИИ можно использовать, например, для сравнительного анализа «лучше/хуже» или объяснения концепций. ИИ эффективен как вспомогательный инструмент, однако полагаться на его автономные решения рискованно из-за проблем с точностью, интерпретацией данных и соблюдением правил.
🔴 Подробнее читайте на сайте «Эконс».
Причем этот инвестиционный советник активно «консультирует» в разных странах и к нему обращается все больше розничных инвесторов: в России – 33%, в Южной Корее – 68%.
Речь идет об искусственном интеллекте. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, могут быстро собрать и проанализировать огромные объемы информации. Но насколько разумно людям полагаться на ИИ при принятии инвестиционных решений?
Авторы нового исследования сравнили инвестиционные портфели, составленные человеком и ИИ из одинаковых активов. Результаты показали:
Например, сумма весов активов в портфеле может оказаться больше 100%.
В отличие от человека, ИИ пока не может оценить достоверность источника или заметить явный выброс. Он принимает данные «как есть» и строит на их основе выводы, тем самым увеличивая масштабы ошибок.
Модели неплохо справляются с простыми вычислениями (например, рассчитать среднеарифметическую доходность портфеля), но ошибаются в сложных (например, в вычислении абсолютной доходности и расчете коэффициента Шарпа).
При этом ошибки ИИ в расчетах возникают на уровне вычислительных операций, но не базовой логики. Языковые модели работают как «статистические угадыватели» – они предсказывают следующий токен (слово, число) на основе закономерностей в обучающих данных: модель не «решает уравнение», а «генерирует ответ, похожий на правильный».
Поэтому ИИ можно использовать, например, для сравнительного анализа «лучше/хуже» или объяснения концепций. ИИ эффективен как вспомогательный инструмент, однако полагаться на его автономные решения рискованно из-за проблем с точностью, интерпретацией данных и соблюдением правил.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
econs.online
Искусственный интеллект или человек: кто лучший инвестор — ECONS.ONLINE
Люди все чаще обращаются к ИИ при принятии инвестиционных решений, но в формировании портфеля полагаться на него пока не стоит. Сравнение инвестиционных результатов ИИ и человека показало, что с задачей оптимизации ИИ не справляется, ошибается в сборе данных…
👍30💯16👌8😁4❤2👎1🤔1😡1
Общепринятый факт, что чем больше информации для инвесторов, тем лучше, и что платный доступ к биржевой информации расширяет их возможности. Однако новое исследование экономистов из Канады и Германии заставляет усомниться в последнем, обнаруживая «парадокс платных данных»: оказалось, сам факт оплаты данных заставляет инвесторов ошибаться. И это практически не зависит от уровня финансовой грамотности.
Три эффекта «парадокса платных данных», которые обнаружили ученые:
🔷 Бесполезные данные начинают казаться полезными.
Заплатившие за информацию чаще считали «шум» значимым сигналом. Это влияние «эффекта владения» – раз я заплатил, значит, это ценный актив.
🔷 Прогнозы становятся смелее, но их точность падает.
Чувствительность к данным у плативших за них выросла почти на треть в сравнении с теми, кто получал такие же данные бесплатно. Люди видят закономерности там, где их нет, просто чтобы оправдать покупку.
🔷 Объем инвестиций возрастает.
Платные данные заставляют торговать активнее, чем точно такие же бесплатные. Это влияние «ловушки невозвратных затрат» – раз я заплатил за данные, надо их использовать.
«Парадокс платных данных» не имеет никакого отношения к качеству и пользе самой платной информации: он – про когнитивные искажения, возникающие «в голове» у инвестора. Сам факт оплаты данных меняет то, как они воспринимаются, делая инвестора менее критичным к оплаченной информации и завышая ее значимость.
Что с этим делать? Разделять платный доступ к данным и принятие решений. Оплата доступа к биржевым данным не означает, что они автоматически становятся «сигналами».
🔴 Подробнее читайте на сайте «Эконс».
Три эффекта «парадокса платных данных», которые обнаружили ученые:
Заплатившие за информацию чаще считали «шум» значимым сигналом. Это влияние «эффекта владения» – раз я заплатил, значит, это ценный актив.
Чувствительность к данным у плативших за них выросла почти на треть в сравнении с теми, кто получал такие же данные бесплатно. Люди видят закономерности там, где их нет, просто чтобы оправдать покупку.
Платные данные заставляют торговать активнее, чем точно такие же бесплатные. Это влияние «ловушки невозвратных затрат» – раз я заплатил за данные, надо их использовать.
«Парадокс платных данных» не имеет никакого отношения к качеству и пользе самой платной информации: он – про когнитивные искажения, возникающие «в голове» у инвестора. Сам факт оплаты данных меняет то, как они воспринимаются, делая инвестора менее критичным к оплаченной информации и завышая ее значимость.
Что с этим делать? Разделять платный доступ к данным и принятие решений. Оплата доступа к биржевым данным не означает, что они автоматически становятся «сигналами».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
econs.online
Слишком дорогая аналитика: как плата за данные влияет на решения инвесторов — ECONS.ONLINE
Инвесторы, которые платят за данные, ведут себя иначе, чем те, кто получает те же данные бесплатно. Сам факт оплаты искажает восприятие информации, завышая ее ценность, и приводит к систематическим ошибкам, показало экспериментальное исследование.
🔥16👍11❤10⚡3🤯1
ФРС уже не единственный «мировой центробанк». Монетарная политика Народного банка Китая значимо влияет на мировую экономику, в том числе на экономику США, показало исследование Элен Рей из Лондонской школы бизнеса и ее соавторов.
Китай «экспортирует» свою монетарную политику через мировую торговлю и сырьевые рынки – но не через глобальный финансовый рынок, как США. Это объясняется тем, что Китай стал центром мировых производственных и торговых цепочек, но в мировой финансовой системе его положение пока далеко от центрального.
При ужесточении денежно-кредитной политики Китая:
🔻 снижаются цены на мировых рынках сырья;
🔻 сокращается мировая торговля;
🔻 замедляется мировое производство;
🔻 снижаются цены на импорт.
Реакция же со стороны финансовых рынков незначительна и продиктована скорее переоценкой экономических перспектив, а не изменением риска. Юань, в отличие от многих других валют, в ответ на ужесточение внутренней монетарной политики не укрепляется. И капитал не «бежит в юань», а, напротив, уходит из него, и нацбанк Китая сглаживает отток интервенциями.
Если главные механизмы передачи политики ФРС – доллар и глобальный аппетит к риску, то монетарная политика Китая влияет через цепочки поставок и товарные рынки. Однако с усилением интеграции Китая в мировые финансы этот баланс может измениться, не исключают авторы исследования.
🔴 Подробнее на сайте «Эконс».
Китай «экспортирует» свою монетарную политику через мировую торговлю и сырьевые рынки – но не через глобальный финансовый рынок, как США. Это объясняется тем, что Китай стал центром мировых производственных и торговых цепочек, но в мировой финансовой системе его положение пока далеко от центрального.
При ужесточении денежно-кредитной политики Китая:
Реакция же со стороны финансовых рынков незначительна и продиктована скорее переоценкой экономических перспектив, а не изменением риска. Юань, в отличие от многих других валют, в ответ на ужесточение внутренней монетарной политики не укрепляется. И капитал не «бежит в юань», а, напротив, уходит из него, и нацбанк Китая сглаживает отток интервенциями.
Если главные механизмы передачи политики ФРС – доллар и глобальный аппетит к риску, то монетарная политика Китая влияет через цепочки поставок и товарные рынки. Однако с усилением интеграции Китая в мировые финансы этот баланс может измениться, не исключают авторы исследования.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
econs.online
Монетарная политика Китая: внутреннее и глобальное влияние — ECONS.ONLINE
Интеграция Китая в мировые цепочки поставок делает влияние его денежно-кредитной политики глобальным. Оно передается через торговые каналы, затрагивая даже крупные экономики вроде США, тогда как влияние на глобальные финансы остается ограниченным.
🔥14👍11❤4🤔1
Топ-10 исследований недели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍8❤4❤🔥4