Текущая ставка: ФРС уже замучил.
Если вы читаете пресс-релизы ФРС, то конечно видите их уточнения по прогнозам. Например, на 2023г они чуть снизили рост ВВП (теперь +0,4%), повысили инфляцию (+3,3%) и уменьшили безработицу (конец года 4,5%). Как сочетается снижение безработицы и снижение роста? Через "слабую, небольшую реакцию на банковский кризис и не такой сильный найм" ну ничего себе.
Но что меня напрягает: вы идёте по тексту и видите фразы "The U.S. banking system is sound and resilient". А можно пожалуйста сказать, что означают незначительные проблемы отдельных банков - это "soundness (надёжность)" или "resilience (жизнестойкость)"? Я просто не понял, спасение SVB и Signature Bank совсем не требуют комментариев? Республиканцы считают иначе.
Мой вывод: ФРС не хочет комментировать нормально, повысит ставку минимум ещё раз в 2023г, будет спасать банки и кажется строит странные модели.
#FRS #Banks #Forecasts
Если вы читаете пресс-релизы ФРС, то конечно видите их уточнения по прогнозам. Например, на 2023г они чуть снизили рост ВВП (теперь +0,4%), повысили инфляцию (+3,3%) и уменьшили безработицу (конец года 4,5%). Как сочетается снижение безработицы и снижение роста? Через "слабую, небольшую реакцию на банковский кризис и не такой сильный найм" ну ничего себе.
Но что меня напрягает: вы идёте по тексту и видите фразы "The U.S. banking system is sound and resilient". А можно пожалуйста сказать, что означают незначительные проблемы отдельных банков - это "soundness (надёжность)" или "resilience (жизнестойкость)"? Я просто не понял, спасение SVB и Signature Bank совсем не требуют комментариев? Республиканцы считают иначе.
Мой вывод: ФРС не хочет комментировать нормально, повысит ставку минимум ещё раз в 2023г, будет спасать банки и кажется строит странные модели.
#FRS #Banks #Forecasts
Board of Governors of the Federal Reserve System
Federal Reserve issues FOMC statement
Recent indicators point to modest growth in spending and production. Job gains have picked up in recent months and are running at a robust pace; the unemployme
Про новый прогноз Минэка:
https://www.rbc.ru/economics/14/04/2023/643870829a7947ca760f7be3
Кратко - он реалистичен, по курсу наверное сложнее всего согласиться.
#Russia #Forecasts
https://www.rbc.ru/economics/14/04/2023/643870829a7947ca760f7be3
Кратко - он реалистичен, по курсу наверное сложнее всего согласиться.
#Russia #Forecasts
РБК
Минэк спрогнозировал максимальный за пять лет рост зарплат в России
Минэкономразвития предложило оптимистический взгляд на российскую экономику, спрогнозировав рост ВВП в 2023 году на 1,2% — больше консенсуса. По мнению ведомства, двигателем роста будет потребление
Аналитики: лучше, когда приобретают опыт.
Статья (июль 2023) напоминает, что аналитикам нужно накопить способности к моделированию. Когда наступают сложные обстоятельства, такие как пандемия коронавируса, очень полезно реагировать с учётом прошлых подобных случаев. Оказывается, что исследователи акций, которые писали отчёты во время эпидемий лихорадки Зика, свиного гриппа или Эболы, гораздо аккуратнее оценивают риски от коронавируса, точнее предсказывают финансовые показатели компаний и в целом помогают инвесторам улучшать портфели.
Вывод: опытный конь весьма полезен.
#Analysts #Forecasts #SARS
Статья (июль 2023) напоминает, что аналитикам нужно накопить способности к моделированию. Когда наступают сложные обстоятельства, такие как пандемия коронавируса, очень полезно реагировать с учётом прошлых подобных случаев. Оказывается, что исследователи акций, которые писали отчёты во время эпидемий лихорадки Зика, свиного гриппа или Эболы, гораздо аккуратнее оценивают риски от коронавируса, точнее предсказывают финансовые показатели компаний и в целом помогают инвесторам улучшать портфели.
Вывод: опытный конь весьма полезен.
#Analysts #Forecasts #SARS
Emerald
Analyst forecast accuracy during COVID-19: does prior epidemic experience matter?
| Emerald Insight
| Emerald Insight
Analyst forecast accuracy during COVID-19: does prior epidemic experience matter? - Author: Nishant Agarwal, Amna Chalwati
К моей статье на Форбс. Вчера вышли новые экономические оценки от ФРС. Что мы увидели по сравнению с прогнозами от 20 сентября (то есть прошёл всего лишь квартал):
1) рост ВВП на 2023 повышен с 2,1% до 2,6%;
2) и базовая, и обычная (PCE) инфляция снижены на 0,5 п.п. на 2023, средний уровень 3%;
3) прогноз ставки на конец 2024 понижен с 5,1% до 4,6%, также на 0,5 п.п.
То есть крупнейший Центральный банк буквально за три месяца очень сильно пересматривает свои оценки макрополитики. 0,5 п.п. по всем переменным, особенно по ставке - крайне много для ФРС, это влияет на весь мир, рынки акций и т.п.
Поэтому если кажется, что отдельный ЦБ слишком сильно меняет прогнозы и поэтому ожидания по ставке, это совершенно нормально - новые данные меняют наши представления, ЦБ вынуждены реагировать.
#FRS #Inflation #Forecasts
1) рост ВВП на 2023 повышен с 2,1% до 2,6%;
2) и базовая, и обычная (PCE) инфляция снижены на 0,5 п.п. на 2023, средний уровень 3%;
3) прогноз ставки на конец 2024 понижен с 5,1% до 4,6%, также на 0,5 п.п.
То есть крупнейший Центральный банк буквально за три месяца очень сильно пересматривает свои оценки макрополитики. 0,5 п.п. по всем переменным, особенно по ставке - крайне много для ФРС, это влияет на весь мир, рынки акций и т.п.
Поэтому если кажется, что отдельный ЦБ слишком сильно меняет прогнозы и поэтому ожидания по ставке, это совершенно нормально - новые данные меняют наши представления, ЦБ вынуждены реагировать.
#FRS #Inflation #Forecasts
Telegram
FRAT - Financial random academic thoughts
Подсобрал свою точку зрения на "предсказуемость решений Банка России". Лично мне кажется, что важны два вывода:
1) Нам нужна стабильная макросреда. Если ЦБ действует предсказуемо и борется с инфляцией, долгосрочно ставки будут двигаться к снижению, что прекрасно…
1) Нам нужна стабильная макросреда. Если ЦБ действует предсказуемо и борется с инфляцией, долгосрочно ставки будут двигаться к снижению, что прекрасно…
Вот как выглядят новые взгляды ФРС. Источник: https://www.federalreserve.gov/monetarypolicy/files/fomcprojtabl20231213.pdf
#FRS #Forecasts
#FRS #Forecasts
Немного прогнозов про 2024.
Коллеги собрали мнения профессоров РЭШ про экономику России и рынки. Я не являюсь представителем мнений организаций, в которых сейчас работаю, и выражаю только личную точку зрения.
Так вот: в 2024 у России
ВВП = рост на 1-2%
Инфляция = 4-7%
Рубль в среднем = 85-95/$
а также
Снижение ВВП США = нет
"Urals" (российская нефть) в среднем = 65 $/бар.
Посмотрим через год...
#Forecasts #Russia #Macro
Коллеги собрали мнения профессоров РЭШ про экономику России и рынки. Я не являюсь представителем мнений организаций, в которых сейчас работаю, и выражаю только личную точку зрения.
Так вот: в 2024 у России
ВВП = рост на 1-2%
Инфляция = 4-7%
Рубль в среднем = 85-95/$
а также
Снижение ВВП США = нет
"Urals" (российская нефть) в среднем = 65 $/бар.
Посмотрим через год...
#Forecasts #Russia #Macro
guru.nes.ru
Чего ждут от 2024 г. профессора РЭШ: экономика, рынки, активы
Профессора РЭШ говорят о своём взгляде на итоги 2023 и прогнозы на 2024, обсуждают, как будет развиваться российская и мировая экономика, что ждет сырьевые рынки и какой стратегии стоит придерживаться в личных инвестициях.
Настроение статей в СМИ и экономика США: предсказываем рост ВВП.
Статья (январь 2024) исследует связь между "настроениями" и экономикой. Что делают авторы: берут многие локальные СМИ в США, считают с помощью Python на уровне штатов позитив/негатив новостей про экономику ("настроение СМИ"), и затем используют изменения этого индекса в поиске корреляций с экономикой.
Результаты:
1) Новости постепенно становились всё более негативными - потому что СМИ так привлекают читателей;
2) Есть достаточно устойчивая корреляция между изменением настроения СМИ и будущего роста ВВП;
3) Этот индекс дополняет другие показатели, от опросов экспертов до ставок, то есть даёт новую информацию про экономику.
Выводы:
1) Сами данные отлично, не вижу пока, выложили они их или нет.
2) Неясно, почему не сделаны аккуратные out-of-sample регрессии, а просто корреляции не показывают способность к прогнозам.
3) Как всегда, R2 моделей низкий - то есть качество прогноза всё равно невысокое.
#US #GDP #Forecasts #Sentiment
Статья (январь 2024) исследует связь между "настроениями" и экономикой. Что делают авторы: берут многие локальные СМИ в США, считают с помощью Python на уровне штатов позитив/негатив новостей про экономику ("настроение СМИ"), и затем используют изменения этого индекса в поиске корреляций с экономикой.
Результаты:
1) Новости постепенно становились всё более негативными - потому что СМИ так привлекают читателей;
2) Есть достаточно устойчивая корреляция между изменением настроения СМИ и будущего роста ВВП;
3) Этот индекс дополняет другие показатели, от опросов экспертов до ставок, то есть даёт новую информацию про экономику.
Выводы:
1) Сами данные отлично, не вижу пока, выложили они их или нет.
2) Неясно, почему не сделаны аккуратные out-of-sample регрессии, а просто корреляции не показывают способность к прогнозам.
3) Как всегда, R2 моделей низкий - то есть качество прогноза всё равно невысокое.
#US #GDP #Forecasts #Sentiment
NBER
(Almost) 200 Years of News-Based Economic Sentiment
Using text from 200 million pages of 13,000 US local newspapers and machine learning methods, we construct a 170-year-long measure of economic sentiment at the country and state levels, that expands existing measures in both the time series (by more than…
Как можно выделять "главные компоненты" (PCA) из макрофинансовых данных?
Вы знаете, что у макроэкономистов короткие ряды (в России около 30 лет месячных данных, то есть 300 точек), при этом разных видов данных много (от инфляции и роста ВВП до курса валюты). Hamilton с коллегами предлагает новый способ автоматически выделять главные компоненты из этих многих серий данных (январь 2024). Основное отличие от других упражнений - применение OLS регрессий с лагами к любого вида, даже нестационарным, переменным, и затем выделение общей компоненты из остатков этих регрессий.
Авторы показывают, что итоговая "главная компонента" разумно работает со стационарными данными и сериями, стационарными в первых разностях. Наверное, для "сложных" данных с большой глубиной нестационарности метод не очень сработает, но в макрофинансовых данных работает хорошо. Итоговая переменная, видимо, хорошо связана с бизнес-циклом в США.
Вывод: интересный метод, будем пробовать. Hamilton вообще новатор последних лет - помним его статью "Why You Should Never Use the Hodrick-Prescott Filter". Кажется, наше со студенткой упражнение в этом году показывает, что в зависимости от детрендирования получаются очень разные результаты для оценки инфляционного процесса...
#Hamilton #US #Forecasts
Вы знаете, что у макроэкономистов короткие ряды (в России около 30 лет месячных данных, то есть 300 точек), при этом разных видов данных много (от инфляции и роста ВВП до курса валюты). Hamilton с коллегами предлагает новый способ автоматически выделять главные компоненты из этих многих серий данных (январь 2024). Основное отличие от других упражнений - применение OLS регрессий с лагами к любого вида, даже нестационарным, переменным, и затем выделение общей компоненты из остатков этих регрессий.
Авторы показывают, что итоговая "главная компонента" разумно работает со стационарными данными и сериями, стационарными в первых разностях. Наверное, для "сложных" данных с большой глубиной нестационарности метод не очень сработает, но в макрофинансовых данных работает хорошо. Итоговая переменная, видимо, хорошо связана с бизнес-циклом в США.
Вывод: интересный метод, будем пробовать. Hamilton вообще новатор последних лет - помним его статью "Why You Should Never Use the Hodrick-Prescott Filter". Кажется, наше со студенткой упражнение в этом году показывает, что в зависимости от детрендирования получаются очень разные результаты для оценки инфляционного процесса...
#Hamilton #US #Forecasts
NBER
Principal Component Analysis for Nonstationary Series
This paper develops a procedure for uncovering the common cyclical factors that drive a mix of stationary and nonstationary variables. The method does not require knowing which variables are nonstationary or the nature of the nonstationarity. An application…
Предсказание доходностей индивидуальных активов: факторные модели помогают!
Очень интересно, что у авторов статьи (январь 2024) получается вытащить из факторных моделей хорошие прогнозы для будущих доходностей портфелей активов. Это достаточно сложно - методология Goyal and Welch показывает, что обычно предсказания получаются довольно неточными. Но авторы демонстрируют, что хотя факторные модели не могут уловить будущие шоки (это в целом невозможно, на то они и шоки), но риск-премии и беты оценивают неплохо - в итоге будущие доходности гораздо ближе к оценкам по факторам, чем по истории.
Вывод: я был довольно критичен к такому способу. Но кажется, раз у кого-то получилось, придётся проверять и может быть использовать.
#US #Factors #Forecasts
Очень интересно, что у авторов статьи (январь 2024) получается вытащить из факторных моделей хорошие прогнозы для будущих доходностей портфелей активов. Это достаточно сложно - методология Goyal and Welch показывает, что обычно предсказания получаются довольно неточными. Но авторы демонстрируют, что хотя факторные модели не могут уловить будущие шоки (это в целом невозможно, на то они и шоки), но риск-премии и беты оценивают неплохо - в итоге будущие доходности гораздо ближе к оценкам по факторам, чем по истории.
Вывод: я был довольно критичен к такому способу. Но кажется, раз у кого-то получилось, придётся проверять и может быть использовать.
#US #Factors #Forecasts
www.federalreserve.gov
Linear Factor Models and the Estimation of Expected Returns
The Federal Reserve Board of Governors in Washington DC.
Как не стоит работать с прогнозами (ВВП, курса, ставки, доходности акций).
Извините, если это неприятно читать, но я вынужден. Статья (2024) делает очень важное упражнение - пробует использовать несколько опережающих индикаторов из опроса предприятий Банка России для предсказания ВВП. Автор получает довольно хорошие результаты со значительным снижением ошибок прогноза.
В чём же тогда мои претензии? Посмотрите таблицу 5.
1) Вообще непонятно, как выглядят регрессионные модели. Нет ни одной формулы. ARIMA можно нарезать настолько по-разному! И где тут "нестационарные данные", зачем нужна I?
2) Как отработана сезонность? Или одни данные со снятой сезонностью, другие без? Как введены дамми кварталов? Используются винтажи или итоговые данные Росстата? Ничего нельзя понять из текста.
3) Нельзя, никогда, делать вывод по одной, двум, пяти точкам. В таблице 5 показаны прогнозы на 5 кварталов максимум. Это ровно пять точек. Если модель лучше на пяти точках, это лишь говорит, что не надо показывать такие результаты. Ищите способы расширить выборку, иначе получается почти бессмысленное сравнение.
Вывод: да, короткие ряды проблема, но надо как-то выкручиваться и не считать статистики прогноза по одной-пяти точкам. И пожалуйста пишите формулы регрессий, иначе совсем ничего не понять.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#Russia #GDP #Forecasts
Извините, если это неприятно читать, но я вынужден. Статья (2024) делает очень важное упражнение - пробует использовать несколько опережающих индикаторов из опроса предприятий Банка России для предсказания ВВП. Автор получает довольно хорошие результаты со значительным снижением ошибок прогноза.
В чём же тогда мои претензии? Посмотрите таблицу 5.
1) Вообще непонятно, как выглядят регрессионные модели. Нет ни одной формулы. ARIMA можно нарезать настолько по-разному! И где тут "нестационарные данные", зачем нужна I?
2) Как отработана сезонность? Или одни данные со снятой сезонностью, другие без? Как введены дамми кварталов? Используются винтажи или итоговые данные Росстата? Ничего нельзя понять из текста.
3) Нельзя, никогда, делать вывод по одной, двум, пяти точкам. В таблице 5 показаны прогнозы на 5 кварталов максимум. Это ровно пять точек. Если модель лучше на пяти точках, это лишь говорит, что не надо показывать такие результаты. Ищите способы расширить выборку, иначе получается почти бессмысленное сравнение.
Вывод: да, короткие ряды проблема, но надо как-то выкручиваться и не считать статистики прогноза по одной-пяти точкам. И пожалуйста пишите формулы регрессий, иначе совсем ничего не понять.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#Russia #GDP #Forecasts
Новый выпуск "Деньги и кредит" (журнала при Банке России) напоминает два важных утверждения про российские данные по инфляции.
1) Модели лучше консенсуса аналитиков.
"Из анализа консенсус-прогнозов российских аналитиков следует, что на большинстве горизонтов прогнозирования консенсус-прогноз ошибается существенно сильнее, чем простые эконометрические модели. Однако в периоды ускорения инфляции экспертный прогноз оказывается точнее модельного, поскольку модели медленнее адаптируются к резким изменениям ситуации."
2) Чтобы модели улучшались, нужно использовать "ансамбли", включая методы машинного обучения. (Это описание нашей дискуссии в марте).
После сегодняшней инфляции от Росстата (накоплено к 24 июня уже 3,82%, а по месячным данным будет выше) - очень интересно будет послушать дискуссию на Финансовом конгрессе "Из чего складывается денежная масса и как она влияет на спрос (и инфляцию)?" Дело в том, что во многих моделях машинного обучения сама по себе денежная масса не очень важна для инфляции - и это некоторый вызов, показать её существенное влияние.
#Inflation #Russia #CB #Forecasts
1) Модели лучше консенсуса аналитиков.
"Из анализа консенсус-прогнозов российских аналитиков следует, что на большинстве горизонтов прогнозирования консенсус-прогноз ошибается существенно сильнее, чем простые эконометрические модели. Однако в периоды ускорения инфляции экспертный прогноз оказывается точнее модельного, поскольку модели медленнее адаптируются к резким изменениям ситуации."
2) Чтобы модели улучшались, нужно использовать "ансамбли", включая методы машинного обучения. (Это описание нашей дискуссии в марте).
После сегодняшней инфляции от Росстата (накоплено к 24 июня уже 3,82%, а по месячным данным будет выше) - очень интересно будет послушать дискуссию на Финансовом конгрессе "Из чего складывается денежная масса и как она влияет на спрос (и инфляцию)?" Дело в том, что во многих моделях машинного обучения сама по себе денежная масса не очень важна для инфляции - и это некоторый вызов, показать её существенное влияние.
#Inflation #Russia #CB #Forecasts
Telegram
Банк России
📖 Новый номер научного журнала Банка России «Деньги и кредит»
В этом выпуске:
🔖 Как регулярные опросы бизнеса помогают решить проблему, возникающую из-за временного лага при публикации статистики. При принятии решений по денежно-кредитной политике центральные…
В этом выпуске:
🔖 Как регулярные опросы бизнеса помогают решить проблему, возникающую из-за временного лага при публикации статистики. При принятии решений по денежно-кредитной политике центральные…
Кто лучше предсказывает ставки в США: рынок против ФРС.
Заметка (июнь 2024) проверяет, кто лучше «понимает» будущие действия ФРС - рыночные индикаторы (фьючерсы на ставку Fed Funds), сама ФРС или опросы дилеров первичного рынка. Когда мы смотрим что прогнозы ФРС (обычно они обновляются четыре раза в год), что опросы дилеров (восемь раз в год) - мы видим, что они часто промахиваются мимо итогового значения ставки.
Примеры:
1) в июне 2019 ФРС предполагала ставку 2,4% на конец года, рынок 1,7%, по итогам ставку снизили до 1,6%;
2) в марте 2023 (банковский мини-кризис в США) при ставке 4,6% рынок снизил ожидания на конец года до 4%, ФРС сохранил 5,1%, а по итогам повысили до 5,4%.
И эти примеры характерны - в среднем оказывается, что и ФРС, и фьючерсы сильно промахиваются со ставками даже на текущий год (график ниже).
Авторы утверждают, что прогнозы дилеров чуть лучше - хотя на графике тоже не идеально.
И всё это потому, что будущие шоки инфляции очень плохо предсказываются даже в США. А на развивающихся рынках тем более сложно это делать. Поэтому не удивляйтесь в июле, когда интервал инфляции и средней ставки Банка России будут резко сдвинуты вверх.
#Inflation #US #FRS #Forecasts
Заметка (июнь 2024) проверяет, кто лучше «понимает» будущие действия ФРС - рыночные индикаторы (фьючерсы на ставку Fed Funds), сама ФРС или опросы дилеров первичного рынка. Когда мы смотрим что прогнозы ФРС (обычно они обновляются четыре раза в год), что опросы дилеров (восемь раз в год) - мы видим, что они часто промахиваются мимо итогового значения ставки.
Примеры:
1) в июне 2019 ФРС предполагала ставку 2,4% на конец года, рынок 1,7%, по итогам ставку снизили до 1,6%;
2) в марте 2023 (банковский мини-кризис в США) при ставке 4,6% рынок снизил ожидания на конец года до 4%, ФРС сохранил 5,1%, а по итогам повысили до 5,4%.
И эти примеры характерны - в среднем оказывается, что и ФРС, и фьючерсы сильно промахиваются со ставками даже на текущий год (график ниже).
Авторы утверждают, что прогнозы дилеров чуть лучше - хотя на графике тоже не идеально.
И всё это потому, что будущие шоки инфляции очень плохо предсказываются даже в США. А на развивающихся рынках тем более сложно это делать. Поэтому не удивляйтесь в июле, когда интервал инфляции и средней ставки Банка России будут резко сдвинуты вверх.
#Inflation #US #FRS #Forecasts
ЕЦБ и прогнозы инфляции: "слишком быстрый возврат к среднему".
Статья (май 2024) проверяет, есть ли зависимость предсказаний ЕЦБ от уровня инфляции. Идея такая: если вы верите в "возврат к среднему", то есть что инфляция будет стремиться к цели на среднесрочном горизонте, то временный повышенный её уровень означает дальнейшее снижение. А если в этом году инфляция 5%, в следующем снизится до 2%, то это довольно резкое изменение.
Результаты на данных 1999-2023 за вычетом большой инфляции ("в нормальные времена"):
1) если инфляция выше примерно 1,8%, ЕЦБ переходит к прогнозу более быстрого снижения инфляции в следующем году - то есть ускоренного возврата к цели. 1,8% похоже на примерную цель ЕЦБ до явного изменения на 2% в 2021 году;
2) поскольку нет связи этого прогноза с макропеременными (цены на нефть, курс евро и т.п.), то авторы предполагают, что это "управление ожиданиями" рынка. Таргетирование инфляции подразумевает веру ЕЦБ в свои прогнозы и "исправление неточных мнений" компаний и граждан.
Вывод: ЕЦБ немного "управленчески" прогнозировал инфляцию в прошлом. Это, возможно, не очень удобно для рынка - макроданные часто влияют на стоимость активов, и если ЕЦБ даёт неприменимый целевой показатель, то аналитикам сложнее делать рекомендации.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#CB #Europe #Forecasts
Статья (май 2024) проверяет, есть ли зависимость предсказаний ЕЦБ от уровня инфляции. Идея такая: если вы верите в "возврат к среднему", то есть что инфляция будет стремиться к цели на среднесрочном горизонте, то временный повышенный её уровень означает дальнейшее снижение. А если в этом году инфляция 5%, в следующем снизится до 2%, то это довольно резкое изменение.
Результаты на данных 1999-2023 за вычетом большой инфляции ("в нормальные времена"):
1) если инфляция выше примерно 1,8%, ЕЦБ переходит к прогнозу более быстрого снижения инфляции в следующем году - то есть ускоренного возврата к цели. 1,8% похоже на примерную цель ЕЦБ до явного изменения на 2% в 2021 году;
2) поскольку нет связи этого прогноза с макропеременными (цены на нефть, курс евро и т.п.), то авторы предполагают, что это "управление ожиданиями" рынка. Таргетирование инфляции подразумевает веру ЕЦБ в свои прогнозы и "исправление неточных мнений" компаний и граждан.
Вывод: ЕЦБ немного "управленчески" прогнозировал инфляцию в прошлом. Это, возможно, не очень удобно для рынка - макроданные часто влияют на стоимость активов, и если ЕЦБ даёт неприменимый целевой показатель, то аналитикам сложнее делать рекомендации.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#CB #Europe #Forecasts
publications.bof.fi
Suomen Pankki: The Bias of the ECB Inflation Projections : a State-Dependent Analysis
Почему Европейский Центральный банк использует модели для прогнозов?
Потому что надо опираться на "общее равновесие". Мы не сможем понять всю картину целиком (потому что даже Доктор Манхэттен не смог), но желательно анализировать и первичные, и вторичные эффекты.
Заметка от ЕЦБ (июль 2023) напоминает, как сейчас выглядит процесс. Есть прогнозы, есть экспертное суждение, есть страновые уточнения с национальными ЦБ. Плюс нужен сценарный анализ и анализ чувствительности к параметрам. В итоге получается широкая картинка и базового сценария, и возможных отклонений.
Но ещё раз подчеркну - экспертное суждение может сыграть существенную роль именно потому, что модели ограничены в своих возможностях, и никогда целиком не описывают реальность.
#CB #Europe #Inflation #Forecasts
Потому что надо опираться на "общее равновесие". Мы не сможем понять всю картину целиком (потому что даже Доктор Манхэттен не смог), но желательно анализировать и первичные, и вторичные эффекты.
Заметка от ЕЦБ (июль 2023) напоминает, как сейчас выглядит процесс. Есть прогнозы, есть экспертное суждение, есть страновые уточнения с национальными ЦБ. Плюс нужен сценарный анализ и анализ чувствительности к параметрам. В итоге получается широкая картинка и базового сценария, и возможных отклонений.
Но ещё раз подчеркну - экспертное суждение может сыграть существенную роль именно потому, что модели ограничены в своих возможностях, и никогда целиком не описывают реальность.
#CB #Europe #Inflation #Forecasts
European Central Bank
Why we need models to make projections
The European Central Bank (ECB) is the central bank of the European Union countries which have adopted the euro. Our main task is to maintain price stability in the euro area and so preserve the purchasing power of the single currency.
Григорий поднимает интересный вопрос - "а будет ли аналитикам неприлично ошибаться с прогнозом инфляции после публикации прогнозных моделей Банка России":
https://t.me/helicoptermacro/178
Мне кажется, не будет. Надо понимать, что прогнозы не нацелены на "угадывание шоков" - это доступно только людям с хрустальным шаром (минимум палантиром из "Властелина колец"). Прогноз старается увидеть основные тенденции, исходя из текущих данных, и предложить внутренне непротиворечивый сценарий будущего.
И поэтому модели Банка России "не угадывают" шоки примерно так же, как их не предвидят аналитики. Прогноз по инфляции февраля 2024 (4-4,5%), апреля (4,3-4,8%) и июля (6,5-7%) - хороший пример внезапных изменений, часть из которых (урожай, утильсбор, нефтепродукты) не очень реально было увидеть заранее.
#Forecasts #Russia #Inflation
https://t.me/helicoptermacro/178
Мне кажется, не будет. Надо понимать, что прогнозы не нацелены на "угадывание шоков" - это доступно только людям с хрустальным шаром (минимум палантиром из "Властелина колец"). Прогноз старается увидеть основные тенденции, исходя из текущих данных, и предложить внутренне непротиворечивый сценарий будущего.
И поэтому модели Банка России "не угадывают" шоки примерно так же, как их не предвидят аналитики. Прогноз по инфляции февраля 2024 (4-4,5%), апреля (4,3-4,8%) и июля (6,5-7%) - хороший пример внезапных изменений, часть из которых (урожай, утильсбор, нефтепродукты) не очень реально было увидеть заранее.
#Forecasts #Russia #Inflation
Telegram
Helicopter Macro
Еще пару слов про моделирование. То, что ЦБ опубликует коды прогнозных моделей – безусловно, большая новость. Но вот какой есть нюанс.
В основе инфляционного таргетирования лежит макропрогноз, потому что ДКП действует на инфляцию с лагом, а значит должна…
В основе инфляционного таргетирования лежит макропрогноз, потому что ДКП действует на инфляцию с лагом, а значит должна…
Как, возможно, не надо писать статьи.
Сотрудники Банка Японии попробовали (май 2024) прогнозировать инфляцию при помощи инфляционных ожиданий (ИО) разных участников экономики - в целом граждан; аналитиков; рынка; и компаний. Для этого они делают дополнительный шаг - убирают "сдвиг" в ИО по всей выборке, после чего проверяют прогнозы с использованием ИО и без. Кажется, что есть снижение ошибки прогноза.
Но в тексте сразу три странности (судя по довольно невнятному тексту - а больше ничего и нет):
1) Базовая модель для сравнения - "случайное блуждание", то есть "инфляция в следующем году как в этом". Хотя это неплохая модель, но как минимум AR(1) надо было проверить.
2) "Сдвиг" оценён по всей выборке и затем вычитается из данных каждого месяца. Так делать нельзя, это стандартное "заглядывание в будущее", которого мы, аналитики, пытаемся избегать.
3) Нет чёткого подсчёта ошибки прогноза "случайного блуждания", есть только "улучшения по сравнению с ним". Если ошибка базового прогноза миллион, улучшения величиной в 30 бп не выглядят интересно.
Вывод: пожалуйста, пишите текст так, как будто читать его будет очень средний исследователь. Которому не удаётся телепатически залезть вам в голову и узнать недостающие детали. И не делайте простых ошибок (а если не делали их - напишите об этом в тексте, чтобы алгоритм действий был понятен).
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#Inflation #Japan #Expectations #Forecasts
Сотрудники Банка Японии попробовали (май 2024) прогнозировать инфляцию при помощи инфляционных ожиданий (ИО) разных участников экономики - в целом граждан; аналитиков; рынка; и компаний. Для этого они делают дополнительный шаг - убирают "сдвиг" в ИО по всей выборке, после чего проверяют прогнозы с использованием ИО и без. Кажется, что есть снижение ошибки прогноза.
Но в тексте сразу три странности (судя по довольно невнятному тексту - а больше ничего и нет):
1) Базовая модель для сравнения - "случайное блуждание", то есть "инфляция в следующем году как в этом". Хотя это неплохая модель, но как минимум AR(1) надо было проверить.
2) "Сдвиг" оценён по всей выборке и затем вычитается из данных каждого месяца. Так делать нельзя, это стандартное "заглядывание в будущее", которого мы, аналитики, пытаемся избегать.
3) Нет чёткого подсчёта ошибки прогноза "случайного блуждания", есть только "улучшения по сравнению с ним". Если ошибка базового прогноза миллион, улучшения величиной в 30 бп не выглядят интересно.
Вывод: пожалуйста, пишите текст так, как будто читать его будет очень средний исследователь. Которому не удаётся телепатически залезть вам в голову и узнать недостающие детали. И не делайте простых ошибок (а если не делали их - напишите об этом в тексте, чтобы алгоритм действий был понятен).
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#Inflation #Japan #Expectations #Forecasts
Распределение компаний важно для макропеременных.
Статья (июль 2024) проверяет, стоит ли добавлять данные по компаниям при оценке макропеременных. Идея такая: если мы видим распределение доходов по компаниям, может ли быть так, что концентрация их в более узком круге фирм приводит к снижению инфляции? Или что рост ВВП будет завязан на жизнь нескольких крупных компаний? Авторы смотрят на данные по зоне евро в 2000-2023. Основные результаты:
1) да, знание распределения доходов по компаниям позволяет лучше прогнозировать динамику ВВП, инфляции, потребления и инвестиций,
2) при этом ставку ЕЦБ не очень хорошо удаётся уловить - но в этом промежутке есть время с фактически нулевой ставкой, так что может быть не показательно.
Это любопытный результат. Меня смущает короткий горизонт прогноза (квартал) и немного сложная "двухэтапная" оценка регрессий - там по сути даже не регрессии, а Байесовский подход. Но в целом заставляет задуматься - если "распределение важно", то надо его использовать более активно.
#ECB #Forecasts #Inflation #Firms
Статья (июль 2024) проверяет, стоит ли добавлять данные по компаниям при оценке макропеременных. Идея такая: если мы видим распределение доходов по компаниям, может ли быть так, что концентрация их в более узком круге фирм приводит к снижению инфляции? Или что рост ВВП будет завязан на жизнь нескольких крупных компаний? Авторы смотрят на данные по зоне евро в 2000-2023. Основные результаты:
1) да, знание распределения доходов по компаниям позволяет лучше прогнозировать динамику ВВП, инфляции, потребления и инвестиций,
2) при этом ставку ЕЦБ не очень хорошо удаётся уловить - но в этом промежутке есть время с фактически нулевой ставкой, так что может быть не показательно.
Это любопытный результат. Меня смущает короткий горизонт прогноза (квартал) и немного сложная "двухэтапная" оценка регрессий - там по сути даже не регрессии, а Байесовский подход. Но в целом заставляет задуматься - если "распределение важно", то надо его использовать более активно.
#ECB #Forecasts #Inflation #Firms