Коллеги из других каналов начинают разбирать детальнее, какие товары попали под новые пошлины (например, см. пост ЦЭП Talks). Не останусь в стороне: вот две картинки в разрезе "уровень передела (классификатор РЭЦ) - тип товара (классификатор BEC)". На данных 21г, но общее представление дает.
Просматривается тяготение к обложению промежуточных товаров и нижнего передела. Но можно было бы без особых последствий для бюджета исключить из-под действия пошлин все верхние переделы и потребительские товары среднего передела: потеряем лишь 1.3 п.п. из 29%, зато не будем входить в явное противоречие с задачей стимулирования несырьевого неэнергетического экспорта (ННЭ)
Просматривается тяготение к обложению промежуточных товаров и нижнего передела. Но можно было бы без особых последствий для бюджета исключить из-под действия пошлин все верхние переделы и потребительские товары среднего передела: потеряем лишь 1.3 п.п. из 29%, зато не будем входить в явное противоречие с задачей стимулирования несырьевого неэнергетического экспорта (ННЭ)
👍1
☕ Кофейный Шредингер ☕
Пост от 25 сентября, 18:36
Эфиопия запретила вывоз кофе в любом виде и в любых количествах.
Пост от 26 сентября, 13:26
Посол Эфиопии в РФ:
Пост от 25 сентября, 18:36
Эфиопия запретила вывоз кофе в любом виде и в любых количествах.
Пост от 26 сентября, 13:26
Посол Эфиопии в РФ:
Грузовые рейсы в скором времени свяжут Россию и Эфиопию, благодаря чему эфиопская продукция, например, цветы и кофе, сможет поставляться в РФ напрямую, а не через третьи страны.Telegram
Импорт в Россию
Эфиопия запретила вывоз кофе в любом виде и в любых количествах.
😁2
#15 World Values Survey
Открыл для себя (спасибо каналу "Наука и данные" за пост) новый тип графика - “letter-value” plot: то же что boxplot, только с несколькими цветными коробочками. Средняя коробочка содержит половину точек данных, зеленая - еще четверть, третья - восьмую часть и так далее.
Визуализировал таким способом сравнение распределений респондентов из разных профессиональных групп по возрастам в России и Китае (данные опроса World Values Survey, ответы на вопросы 261 и 281). Например, в Китае работников сферы продаж в старших возрастах не то чтобы сильно меньше, чем в младших, а вот в России распределение смещено в сторону молодежи.
А сами данные весьма интересны: показателей там - громадьё громадное
Открыл для себя (спасибо каналу "Наука и данные" за пост) новый тип графика - “letter-value” plot: то же что boxplot, только с несколькими цветными коробочками. Средняя коробочка содержит половину точек данных, зеленая - еще четверть, третья - восьмую часть и так далее.
Визуализировал таким способом сравнение распределений респондентов из разных профессиональных групп по возрастам в России и Китае (данные опроса World Values Survey, ответы на вопросы 261 и 281). Например, в Китае работников сферы продаж в старших возрастах не то чтобы сильно меньше, чем в младших, а вот в России распределение смещено в сторону молодежи.
А сами данные весьма интересны: показателей там - громадьё громадное
👍4
Производственная функция 2D
Без шуток – похоже на революционную работу в области моделирования производственной функции (ПФ).
Авторы не просто добавили еще один фактор (программируемый софт), а ввели дополнительное измерение, которое позволило получить обобщенную ПФ, пригодную для описания трех стадий экономического развития: доиндустриальной, индустриальной и современной цифровой экономики.
✏️ Человеческий капитал моделируется не как число лет обучения, а отталкиваясь от оценки значимости нерутинных задач в разрезе профессий (БД O*NET) и данных CPS о количестве отработанных часов по 450 профессиям
✏️ Программируемый софт моделируется на основе структуры инвестиций по типам оборудования и данных O*NET о том, какие типы оборудования используются в разных профессиях
Без шуток – похоже на революционную работу в области моделирования производственной функции (ПФ).
Авторы не просто добавили еще один фактор (программируемый софт), а ввели дополнительное измерение, которое позволило получить обобщенную ПФ, пригодную для описания трех стадий экономического развития: доиндустриальной, индустриальной и современной цифровой экономики.
✏️ Человеческий капитал моделируется не как число лет обучения, а отталкиваясь от оценки значимости нерутинных задач в разрезе профессий (БД O*NET) и данных CPS о количестве отработанных часов по 450 профессиям
✏️ Программируемый софт моделируется на основе структуры инвестиций по типам оборудования и данных O*NET о том, какие типы оборудования используются в разных профессиях
🔥6
Сентябрьская работа о том, как Германия приспособилась к прекращению импорта газа из России.
✏️ в Германии были дебаты о влиянии отказа от газа из РФ на ВВП, прогнозы групп специальных интересов отличались от прогнозов "академиков", но последние оказались точнее (fig.13)
✏️ адаптация рынка газа шла за счет снижения спроса (промышленностью больше, чем д/х!), роста импорта из других стран и отбора запасов из хранилищ (fig.4)
✏️ выпуск в целом почти не пострадал, при заметном спаде в потребляющих энергию отраслях (fig.6): каскадный эффект на связанные отрасли производственных цепочек не сработал из-за роста импорта "газоинтенсивных" товаров (fig.8)
✏️ "сила замещения" иллюстрируется разницей во влиянии гипотетического падения импорта газа на выпуск при эластичности замещения 0 и 0.05: эффект отличается ~ в 4 раза (fig.3)
✏️ компенсация расходов на газ стимулировала снижение потребления: платилось 80% исторического потребления, умноженных на разницу между фактической и нормативной ценой (fig.9)
✏️ в Германии были дебаты о влиянии отказа от газа из РФ на ВВП, прогнозы групп специальных интересов отличались от прогнозов "академиков", но последние оказались точнее (fig.13)
✏️ адаптация рынка газа шла за счет снижения спроса (промышленностью больше, чем д/х!), роста импорта из других стран и отбора запасов из хранилищ (fig.4)
✏️ выпуск в целом почти не пострадал, при заметном спаде в потребляющих энергию отраслях (fig.6): каскадный эффект на связанные отрасли производственных цепочек не сработал из-за роста импорта "газоинтенсивных" товаров (fig.8)
✏️ "сила замещения" иллюстрируется разницей во влиянии гипотетического падения импорта газа на выпуск при эластичности замещения 0 и 0.05: эффект отличается ~ в 4 раза (fig.3)
✏️ компенсация расходов на газ стимулировала снижение потребления: платилось 80% исторического потребления, умноженных на разницу между фактической и нормативной ценой (fig.9)
👍4👎1🔥1
# 16 МВФ в тёмно-розовых очках
Сегодня посмотрим на данные и прогнозы IMF WEO с необычного ракурса, на примере одного показателя – темпов роста ВВП в постоянных ценах (код в БД МВФ – NGDP_RPCH). Во-первых, соберем винтажи за 10 выпусков с апр19г по окт23г. Во-вторых, на примере последнего выпуска оценим условный пессимизм («темные очки») и оптимизм («розовые очки») МВФ в отношении разных стран. В-третьих, опять же на примере последнего выпуска, исследуем положение России в распределении фактических и прогнозных темпов роста ВВП.
Смотрим на сопоставимые периоды – ретроспектива для каждого выпуска содержит прошедшие 5 лет, перспектива – текущий год плюс будущие 5 лет (дальше прогнозы МВФ не заглядывают).
В фокусе интереса:
🎯 изменение распределения прогнозных темпов роста ВВП по странам (на 5 лет вперед) от выпуска к выпуску, и отличие этого распределения от фактического (за ретроспективные 5 лет)
🎯 степень «инерционности прогнозов» (соответствие положения стран в распределении прогнозного роста ВВП положению стран в распределении фактического роста ВВП), и наличие явно выраженного «пессимизма» или «оптимизма» МВФ в отношении некоторых стран
🎯 адекватность положения России в распределении прогнозного роста ВВП
Поехали... 🚜
Сегодня посмотрим на данные и прогнозы IMF WEO с необычного ракурса, на примере одного показателя – темпов роста ВВП в постоянных ценах (код в БД МВФ – NGDP_RPCH). Во-первых, соберем винтажи за 10 выпусков с апр19г по окт23г. Во-вторых, на примере последнего выпуска оценим условный пессимизм («темные очки») и оптимизм («розовые очки») МВФ в отношении разных стран. В-третьих, опять же на примере последнего выпуска, исследуем положение России в распределении фактических и прогнозных темпов роста ВВП.
Смотрим на сопоставимые периоды – ретроспектива для каждого выпуска содержит прошедшие 5 лет, перспектива – текущий год плюс будущие 5 лет (дальше прогнозы МВФ не заглядывают).
В фокусе интереса:
🎯 изменение распределения прогнозных темпов роста ВВП по странам (на 5 лет вперед) от выпуска к выпуску, и отличие этого распределения от фактического (за ретроспективные 5 лет)
🎯 степень «инерционности прогнозов» (соответствие положения стран в распределении прогнозного роста ВВП положению стран в распределении фактического роста ВВП), и наличие явно выраженного «пессимизма» или «оптимизма» МВФ в отношении некоторых стран
🎯 адекватность положения России в распределении прогнозного роста ВВП
Поехали... 🚜
IMF
World Economic Outlook Databases
The World Economic Outlook (WEO) database is created during the biannual WEO exercise, which begins in January and June of each year and results in the April and September/October WEO publication. Selected series from the publication are available in a database…