Про производительность и цифровую революцию.

Если смотреть на данные 21 века, мы не увидим большого влияния "цифровой революции" от айфонов или облачных вычислений на рост производительности. Статья (август 2023) напоминает, почему так произошло. Два больших аргумента - это

1) концентрация выгод. Не все компании успешно используют новые технологии, только самый топ получает преимущество. Это видно в стоимости MAFANG (Microsoft, Apple, Face, Amazon, Netflix, Google) в последние годы - они заняли около 20% по капитализации в S&P 500. Ещё в 2013 году они занимали порядка 7% - то есть десять лет росли быстрее общего индекса. И это сигнал про то, что мы в эпохе "монополистической конкуренции", крупные компании концентрируют выгоды от новых идей;

2) технологии ещё не дошли до зрелости. В предыдущие три "промышленных революции" (паровой двигатель; электричество; ИТ) от момента изобретения до воплощения в продукты прошло по 40-50 лет. Несмотря на уже пришедшие к нам продукты "четвёртой", мы можем увидеть полноценное использование позже. Более того, движение в сторону "искусственного интеллекта" будет относительно медленным, даже при уже видимых успехах применения.

Мне кажется важным, что "общая производительность" много лет растёт не так, как хочется ожидать с учётом нашего ежедневного опыта. Это довольно не интуитивное утверждение - макроуровень учитывает, например, что автоматизация приводит к переходу сотрудников в менее производительные отрасли, в том числе услуги, или даже уходу с рынка труда (в "экономически не активные"). Поэтому во всей экономике требуется "широкое применение нового", чтобы получить существенные выгоды от технологий.

Производительность: https://t.me/olegshibanov/1196

MAFANG: https://t.me/olegshibanov/1197

#AI #Macro #Digital #Productivity #Solow

Международная торговля и влияние санкций.

Важная статья (август 2023) про последствия санкций для подсанкционной страны, для вводящих санкции стран, и для третьей стороны. Вводящие (условно ЕС, Великобритания и США) могут зафиксировать финансовые ограничения (условно на Россию), а также разного размера эмбарго на финальный товар и "газ". Третьи страны (условно Китай, Индия и Турция) могут как присоединяться к давлению, так и нет.

Результаты:

1) Курс валюты (России) не является прокси для экономических проблем, и не связан с "успехом санкций", а соответствует типу санкций. Если делать доллар "более токсичным" (для России), от него начнут избавляться, и в результате колебания курса могут быть совершенно произвольными, как и было в 2022.

2) В случае, если "третьи страны" не присоединяются к санкциям, то потери (России) заметно снижаются, а потери (ЕС, ВБ и США) растут. Интересно то, что "третьи страны" получают выгоды от санкций (получают "газ" дешевле), поэтому уговорить их присоединиться к давлению довольно непросто.

Это кажется довольно простым упражнением - хорошо то, что в равновесной модели эффекты аккуратно промоделированы и откалиброваны. В целом статья подчёркивает, как важны экономические отношения России и наших крупных партнёров, как раз Китая, Индии и Турции. (Тем временем Бразилия тоже активно покупает российские нефтепродукты, в том числе по соображениям низких цен).

(А читать эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)

#Macro #Sanctions #Russia

Что даст временное увеличение продаж? Это по времени элемент сдерживания ослабления курса из-за погашения еврооблигаций. Поэтому, мне кажется, на тренд это не влияет. Интереснее будет связь с растущими нефтяными ценами - увидим ли мы более крепкий рубль в 4 квартале.

https://t.me/centralbank_russia/1269

#Ruble #Macro

Инфляция: что мы знаем про борьбу с шоками?

Коллеги из МВФ написали статью (сентябрь 2023) про инфляционные шоки прошлого. Несколько российских тоже попали в выборку. Что мы "знаем" по итогам этих эпизодов?

1) Нельзя праздновать до полного уничтожения высокой инфляции. Часто случалось так, что инфляция временно уходила и потом возвращалась.
2) Инфляция довольно инерционна. Обычно она снижается медленно. Прошлая инфляция сильно определяет будущую.
3) Страны, которые справились с инфляцией, держали более высокие ставки последовательно и долго. Трудно добиться успеха, прыгая от одной крайности к другой.

Что меня смущает: у авторов очень своеобразный выбор "эпизодов". К примеру, они убирают нерыночные экономики (включая Россию 1990-х), или случаи инфляции выше 25% ("она тогда волатильная, кто знает, почему меняется"), или возврат к высокой инфляции прошлого ("за два года до этого тоже была высокой, судьба такая"). В целом они сконцентрированы на росте инфляции по сравнению с прошлым годом хотя бы на 2% - совершенно произвольное число, если честно.

Тем не менее, с выводами легко согласиться. Макрополитика вынуждена быть жёсткой долгое время, чтобы снизить инфляцию. Это про Россию-2023/24: едва ли разогнавшаяся к концу текущего года инфляция решительно остановится уже в 1-2кв 2024.

Отдельно интересен анализ шоков 1970-х из-за нефтяных цен.

#Russia #Inflation #IMF #Macro

Влияние шоков на международную торговлю.

Важный вопрос - насколько сильно влияют на межстрановую торговлю шоки масштаба конфликта на Ближнем Востоке. Статья (октябрь 2023) анализирует период 1948-2021 и приходит ко вполне ожидаемым выводам:

1) стандартные переменные (благосостояние стран; расстояние между ними; общность истории и культуры) имеют значимое влияние;
2) геополитические шоки почти неважны - особенно если убрать несколько мощных выбросов, то эффект схожести геополитических взглядов двух стран не влияет на торговлю между ними.

Мне лично не очень нравится переменная, которая обозначает "геополитическую близость". Автор использует "схожесть в ООН" для такой переменной - то есть насколько часто пара стран голосует одинаково по предложениям в ООН. Ясно, что такая прокси неидеальна - например, важные голосования могут быть более показательны, чем усреднённая позиция. Но тем не менее, интересная попытка.

Вывод: дружба дружбой, а табачок врозь.

#Trade #Geopolitics #Macro

Оценка спроса и предложения: работает ли на развивающихся рынках?

Очень интересное обсуждение коллег про инфляцию:
https://t.me/c0ldness/2382
Что они делают: воспроизводят Shapiro 2022.

Я обсужу схожую статью МВФ (октябрь 2023). Она чуть проще для восприятия, потому что берёт "темпы роста" - так немного удобнее, чем с уровнями переменных.
В этой работе нет данных по России и вообще довольно мало развивающихся стран. В частности, нет Бразилии, Турции и Китая - это три совершенно разных примера, которые могли бы помочь проверить методологию в отличающихся условиях.

В чём может быть проблема со статьёй? Основная идея, которую они применяют - регрессия текущего роста цен и роста объёмов потребления отдельных товаров на 4 лага тех же переменных. Таким образом формируются "остатки регрессии" и по этим остаткам определяется, какие были шоки. Если вычисленные из регрессии шоки инфляции и роста объёмов двигались в одну сторону (одновременно росли или падали), то это "шок спроса"; если знаки разные (инфляция излишне высокая, рост объёмов низкий или наоборот), то это "шок предложения".

Вопрос про "вычисленные шоки" как раз наиболее важен.

1) Если регрессия не очень хорошо описывает данные, шоки могут быть смещёнными.

2) Более важно - как коллеги оценили саму регрессию. Вместо того, чтобы делать её на "старых данных" и затем со старыми коэффициентами оценивать шоки, видимо, берутся все данные и оценивается единая регрессия. (Я мог неправильно понять, но это мой вывод из текста).

В пункте 1) для развивающихся рынков как будто не хватает валютного курса (и может быть ещё каких-то переменных, например, инфляционных ожиданий - думаем про Турцию).

В пункте 2) всё хуже. Как мы знаем (см. например https://t.me/olegshibanov/11), коэффициенты модели не должны опираться ни на будущие, ни даже на текущие данные - то есть очень желательно вычислять их по прошлому. Почему? Мы не знаем будущие данные, когда оцениваем в моменте, поэтому нужно брать только винтажи. В статье МВФ такое упражнение частично сделано - это "проверка устойчивости" в таблице А5 (RollingWindow и OneStepAhead). Но вот в чём деталь: корреляции двух вариантов подсчёта шоков для Мексики меньше 0.9, для ЮАР 0.5-0.7, для Индонезии вовсе отсутствуют. То есть мы не можем быть уверены, что для развивающихся стран метод "оценка коэффициентов по всем данным" достаточно хорош. Поэтому я не уверен и в шоках, которые они нам предлагают.

Вывод: мне не очень нравится модель, а если она плоха, то и шоки спроса/предложения нормально не определены. Надо прямо думать, как с этим работать.

#Inflation #Demand #Macro

Что такое "доступность жилья".

Мы видим много дискуссий о том, как льготная ипотека исказила рынок жилья. В том числе в России: https://t.me/c0ldness/1834 (там очень много постов, посмотрите, если хотите полную картинку).

В одном отношении, видимо, есть согласие - мы должны перестать использовать неправильные индикаторы. Если мы хотим говорить про "доступность", стоит концентрироваться на "стоимости обслуживания недвижимости" к доходу граждан; то есть платежи по кредитам, налогам и сопровождающим расходам, с учётом роста цены купленного жилья. Быстро доступные числа ("отношение стоимости к доходу", "отношение стоимости к арендной плате") не помогают понять, что люди могут получить на рынке.

Статья (ноябрь 2023) показывает, что эта "стоимость обслуживания" в Швеции только снижалась с 2014 года. Обслуживать дом становилось всё проще, особенно если учесть рост стоимости и возможность продажи подорожавшего жилья. При этом индикаторы "стоимость к доходу", напротив, росли - то есть как будто доступность снижалась (см. график - оранжевая кривая это издержки к доходу, а синяя минус стоимость к доходу).

Вывод: думаем в терминах издержек и их доли в доходах, а не в терминах "дорогого жилья".

#RealEstate #Sweden #Macro

Снова про валютные курсы: теоретические модели не работают?

Ведущие учёные, которые изучают валютные курсы, написали статью (декабрь 2023) с очень понятным посылом в заключении: "если не предполагать home bias (большую любовь локальных инвесторов к облигациям в локальных валютах), не получится увязать данные и теоретические модели".

Основной мотив в том, что если инвесторы могут вкладываться и в местные, и в международные облигации (или хотя бы сберегать на депозитах в своей и чужой валютах), то в равновесии ухудшение макропоказателей должно приводить к укреплению локальной валюты. То есть: условно, в России кризис, снижение ВВП, а рубль укрепляется к доллару! И мы редко такое видели, и в мире ситуация другая - обычно при плохой макро валюта падает в цене. Но вот если предположить, что местные инвесторы очень любят облигации в своих деньгах (см. статью 2018 про развитые страны), то ситуацию можно исправить и согласовать с теорией.

Меня смущает, что авторы используют довольно давние "загадки данных", которые уже не раз менялись. Та же "регрессия Фамы" уже другая, и "непредсказуемость курсов" весьма сомнительна.

Вывод: теория не виновата. Она всего лишь не согласуется с данными, потому что пока не включает стандартные характеристики инвесторов.

#FX #Macro

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

Правило макроэкономиста 101: не смотреть на рост ВВП в номинальном выражении, да ещё и в разных валютах.
Когда РБК повторяет за Блумбергом "США лучше растёт", он допускает большую ошибку:

https://t.me/rbc_news/87761

Думать надо в терминах реальных величин, за вычетом инфляции. Тогда ВВП США вырос примерно на 2.5%, Китая - на 5.2%. Как будто вывод "Китай продолжает догонять".

Почему не стоит в номинальном? Потому что рост номинального ВВП Турции в лирах в 2023 году составил порядка 60% (а реальный порядка 5.5%). Как вам такое? Правильно, никак - выводов ни для благосостояния, ни для курса валюты, ни для фондового рынка из роста номинального ВВП сделать нельзя. А международные сравнения я бы рекомендовал делать в терминах "паритета покупательной способности" - с учётом того, что уровни цен в разных странах отличаются. Тогда экономика Китая окажется больше, чем в США, уже с 2017 года.

#Nominal #GDP #Macro