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…
В каком виде нужно вводить прогрессивные налоги?
Вопрос повышения налоговой нагрузки непростой. Вероятно (исследование по ОЭСР), рост "искажающих" налогов может быть вреден экономике, а удачные госрасходы полезны.
Теоретическая статья (2021) показывает важный результат:
1) прогрессивной, то есть больше берущей с более богатых, может быть только снижающая неравенство налоговая шкала,
2) при этом снижение неравенства совпадает по теоретическим свойствам со снижением "биполярности". Это свойство исчезновения "среднего класса" - чем выше биполярность, тем больше разбросаны от среднего люди.
То есть: снижение неравенства, рост "среднего класса" и налоговая система почти обязаны идти рука об руку. Надо заранее думать, как всё это сочетать.
#Taxes #Inequality
Вопрос повышения налоговой нагрузки непростой. Вероятно (исследование по ОЭСР), рост "искажающих" налогов может быть вреден экономике, а удачные госрасходы полезны.
Теоретическая статья (2021) показывает важный результат:
1) прогрессивной, то есть больше берущей с более богатых, может быть только снижающая неравенство налоговая шкала,
2) при этом снижение неравенства совпадает по теоретическим свойствам со снижением "биполярности". Это свойство исчезновения "среднего класса" - чем выше биполярность, тем больше разбросаны от среднего люди.
То есть: снижение неравенства, рост "среднего класса" и налоговая система почти обязаны идти рука об руку. Надо заранее думать, как всё это сочетать.
#Taxes #Inequality
Telegram
FRAT - Financial random academic thoughts
Налоги и рост.
На фоне развернувшихся новых санкций комментариев про их относительную травоядность я дал много, поэтому лучше про науку.
В последнюю неделю мы услышали, что российское правительство рассматривает варианты роста госрасходов за счёт налогов…
На фоне развернувшихся новых санкций комментариев про их относительную травоядность я дал много, поэтому лучше про науку.
В последнюю неделю мы услышали, что российское правительство рассматривает варианты роста госрасходов за счёт налогов…
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.
Новый способ конструировать факторы для акций: теперь 3D
3D означает трёхмерное пространство: "характеристика" акции (например, B/M или доходность за последние 12 месяцев); квантиль по капитализации; квантиль по характеристике. Статья (март 2024) конструирует факторы риска из этой трёхмерной структуры и затем тестирует их качество на стандартных данных.
Результаты:
1) Очень приличные Sharpe ratios всех факторов, выше, чем в других моделях;
2) Лучше объяснение доходностей активов (in-sample), меньше ошибки предсказания (out-of-sample).
Интересно, что для выделения факторов можно использовать тензорную алгебру - вот нас и догнала базовая МГУ-математика :))
#US #Factors
3D означает трёхмерное пространство: "характеристика" акции (например, B/M или доходность за последние 12 месяцев); квантиль по капитализации; квантиль по характеристике. Статья (март 2024) конструирует факторы риска из этой трёхмерной структуры и затем тестирует их качество на стандартных данных.
Результаты:
1) Очень приличные Sharpe ratios всех факторов, выше, чем в других моделях;
2) Лучше объяснение доходностей активов (in-sample), меньше ошибки предсказания (out-of-sample).
Интересно, что для выделения факторов можно использовать тензорную алгебру - вот нас и догнала базовая МГУ-математика :))
#US #Factors
Почему люди не любят инфляцию?
Исследование по США (апрель 2024) опрашивает людей, почему они не любят инфляцию. Основных причин две (по мнению граждан):
1) Инфляция снижает располагаемые доходы. Зарплаты не успевают за ростом цен;
2) Инфляция вызывает стресс, а также чувство роста неравенства, потому что зарплаты высокодоходных групп растут быстрее, чем низкодоходных;
3) Кроме того, виноваты в инфляции компании и государство.
Что интересно в этом исследовании: почти все ответы скорее неверны и выглядят как мифы. В данных США инфляция реальные доходы не снижает, неравенство по Джини с середины 1990-х не растёт, а "виноваты" в инфляции как шоки издержек, так и рост зарплат - за которые борются сами американцы. Но с микроуровня обычно не удается взглянуть на макро. Домохозяйства не проверяют аккуратность подсчёта инфляции (это требует более чем одного клика мыши). Гражданам неясно, что более высокая инфляция обычно связана с ростом занятости (обе переменные часто означают повышенную деловую активность).
Вывод: как обычно, "макроэкономисты врут", а "реальная инфляция гораздо выше Росстатовской". Победить эти мнения невозможно даже в крупнейшей богатой экономике, что уж говорить про менее развитые страны. Поэтому ввожу раздел "инфляция в середине месяца" - ежемесячную проверку изменения цен Росстата по сравнению с его индексами.
#US #Inflation #Survey #Households
Исследование по США (апрель 2024) опрашивает людей, почему они не любят инфляцию. Основных причин две (по мнению граждан):
1) Инфляция снижает располагаемые доходы. Зарплаты не успевают за ростом цен;
2) Инфляция вызывает стресс, а также чувство роста неравенства, потому что зарплаты высокодоходных групп растут быстрее, чем низкодоходных;
3) Кроме того, виноваты в инфляции компании и государство.
Что интересно в этом исследовании: почти все ответы скорее неверны и выглядят как мифы. В данных США инфляция реальные доходы не снижает, неравенство по Джини с середины 1990-х не растёт, а "виноваты" в инфляции как шоки издержек, так и рост зарплат - за которые борются сами американцы. Но с микроуровня обычно не удается взглянуть на макро. Домохозяйства не проверяют аккуратность подсчёта инфляции (это требует более чем одного клика мыши). Гражданам неясно, что более высокая инфляция обычно связана с ростом занятости (обе переменные часто означают повышенную деловую активность).
Вывод: как обычно, "макроэкономисты врут", а "реальная инфляция гораздо выше Росстатовской". Победить эти мнения невозможно даже в крупнейшей богатой экономике, что уж говорить про менее развитые страны. Поэтому ввожу раздел "инфляция в середине месяца" - ежемесячную проверку изменения цен Росстата по сравнению с его индексами.
#US #Inflation #Survey #Households
NBER
Why Do We Dislike Inflation?
This paper provides new evidence on a long-standing question asked by Shiller (1997): Why do we dislike inflation? I conducted two surveys on representative samples of the US population to elicit people’s perceptions about the impacts of inflation and their…
Почему американцы плохо думают о своей экономике?
Коллеги показали статью (февраль 2024), которая пытается ответить на этот вопрос. Основная загадка - низкий по историческим меркам уровень потребительской уверенности (consumer sentiment - сейчас около 78, а на пиках было более 111). Вроде бы экономика растёт, безработица низкая, увеличиваются реальные расходы, но почему-то нет веры в лучшее.
Авторы объясняют это "ростом ставок по кредитам". Даже если у граждан увеличиваются чистые активы и зарплаты, они могут воспринимать рост стоимости заимствования как удар по благосостоянию. "Не можем занять по старым ставкам = всё стало плохо". Кажется, что связь между ставками и мнением граждан прослеживается по многим странам - чем выше, тем хуже оценивается ситуация. Кроме того, по мнению авторов, "вменённая рента" в индексах цен в США недостаточна для оценки стоимости жилья, нужно включать ставки по ипотеке и стоимость жилья.
Эти идеи похожи на подсчёты тут - "обслуживание домов" зависит от ставок и т.п. Но вот вопрос, какие издержки должны включаться в индекс потребительских цен, весьма дискуссионный. Почему:
1) Логика авторов статьи в том, что "за время с 2020 издержки на содержание дома выросли вдвое". Что приходится делать ЦБ, чтобы сократить такой рост цен? Повышать ставки не поможет - это увеличит издержки. Значит, у ЦБ ещё меньше шансов повлиять на инфляцию?
2) Строго говоря, компонента "рост цен" в статьях выше очень плохо оценивается. Если вы владеете домом и цена на него растёт со временем, ваши издержки меньше, чем без учёта этого эффекта. "Home prices jumped 40 percent and mortgage rates have risen more than 140 percent" - то есть для владельцев рост цены в 2020-2023 отбил увеличение ставок!
3) Я не понял, почему они делают все эти уточнения про платежи по кредитам, если располагаемые доходы учитывают эти виды издержек и выросли в 2023 по сравнению с 2019 (бесплатные деньги 2020-21 надо бы уже забыть).
4) В таблице 1 видно, что в обучающей выборке R2 хуже у альтернативной инфляции, а вне выборки с ней лучше "предсказания". У меня хорошая новость: модель можно переобучать в духе Goyal Welch 2008, необязательно предсказывать на всё будущее с одной регрессией. И тогда результаты могут измениться.
Вывод: я не уверен, что статья сделала идеальное упражнение, но пробуждает мысли. Надо посмотреть, насколько вообще результаты зависят от сделанных предположений - пока выглядит как "очень сильно".
#RealEstate #CPI #US #International #Sentiment
Коллеги показали статью (февраль 2024), которая пытается ответить на этот вопрос. Основная загадка - низкий по историческим меркам уровень потребительской уверенности (consumer sentiment - сейчас около 78, а на пиках было более 111). Вроде бы экономика растёт, безработица низкая, увеличиваются реальные расходы, но почему-то нет веры в лучшее.
Авторы объясняют это "ростом ставок по кредитам". Даже если у граждан увеличиваются чистые активы и зарплаты, они могут воспринимать рост стоимости заимствования как удар по благосостоянию. "Не можем занять по старым ставкам = всё стало плохо". Кажется, что связь между ставками и мнением граждан прослеживается по многим странам - чем выше, тем хуже оценивается ситуация. Кроме того, по мнению авторов, "вменённая рента" в индексах цен в США недостаточна для оценки стоимости жилья, нужно включать ставки по ипотеке и стоимость жилья.
Эти идеи похожи на подсчёты тут - "обслуживание домов" зависит от ставок и т.п. Но вот вопрос, какие издержки должны включаться в индекс потребительских цен, весьма дискуссионный. Почему:
1) Логика авторов статьи в том, что "за время с 2020 издержки на содержание дома выросли вдвое". Что приходится делать ЦБ, чтобы сократить такой рост цен? Повышать ставки не поможет - это увеличит издержки. Значит, у ЦБ ещё меньше шансов повлиять на инфляцию?
2) Строго говоря, компонента "рост цен" в статьях выше очень плохо оценивается. Если вы владеете домом и цена на него растёт со временем, ваши издержки меньше, чем без учёта этого эффекта. "Home prices jumped 40 percent and mortgage rates have risen more than 140 percent" - то есть для владельцев рост цены в 2020-2023 отбил увеличение ставок!
3) Я не понял, почему они делают все эти уточнения про платежи по кредитам, если располагаемые доходы учитывают эти виды издержек и выросли в 2023 по сравнению с 2019 (бесплатные деньги 2020-21 надо бы уже забыть).
4) В таблице 1 видно, что в обучающей выборке R2 хуже у альтернативной инфляции, а вне выборки с ней лучше "предсказания". У меня хорошая новость: модель можно переобучать в духе Goyal Welch 2008, необязательно предсказывать на всё будущее с одной регрессией. И тогда результаты могут измениться.
Вывод: я не уверен, что статья сделала идеальное упражнение, но пробуждает мысли. Надо посмотреть, насколько вообще результаты зависят от сделанных предположений - пока выглядит как "очень сильно".
#RealEstate #CPI #US #International #Sentiment
NBER
The Cost of Money is Part of the Cost of Living: New Evidence on the Consumer Sentiment Anomaly
Unemployment is low and inflation is falling, but consumer sentiment remains depressed. This has confounded economists, who historically rely on these two variables to gauge how consumers feel about the economy. We propose that borrowing costs, which have…
Как сформулировать подход к распределению прибыли Центрального банка?
Банк Англии предлагает (апрель 2024) обдумать общую схему подхода к капиталу и прибыли ЦБ. Как вы помните, ФРС перечисляет почти всю прибыль в бюджет США. Но капитал ЦБ колеблется во времени, и ФРС тоже теряла деньги в 2022-23 - поэтому хотелось бы понять, как правильно распределять средства на фоне бизнес-цикла. Для проверки авторы опросили 70 ЦБ.
Результат простой - ЦБ должен восполнять капитал (возможно, до какого-то разумного процента от активов), если до этого капитал упал; и отдавать как можно больше прибыли в госбюджет, когда капитал стабилен. При этом желательно не учитывать "бумажные", т.е. не реализованные, потери и заработки (например, переоценку валютных облигаций).
Банк Англии даже назвал ЦБ "income generating asset for the government", то есть "генерирующим доход активом". Необычно так думать про ЦБ, но почему бы нет, если независимость деятельности не нарушается.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#CB #Minfin #Independence
Банк Англии предлагает (апрель 2024) обдумать общую схему подхода к капиталу и прибыли ЦБ. Как вы помните, ФРС перечисляет почти всю прибыль в бюджет США. Но капитал ЦБ колеблется во времени, и ФРС тоже теряла деньги в 2022-23 - поэтому хотелось бы понять, как правильно распределять средства на фоне бизнес-цикла. Для проверки авторы опросили 70 ЦБ.
Результат простой - ЦБ должен восполнять капитал (возможно, до какого-то разумного процента от активов), если до этого капитал упал; и отдавать как можно больше прибыли в госбюджет, когда капитал стабилен. При этом желательно не учитывать "бумажные", т.е. не реализованные, потери и заработки (например, переоценку валютных облигаций).
Банк Англии даже назвал ЦБ "income generating asset for the government", то есть "генерирующим доход активом". Необычно так думать про ЦБ, но почему бы нет, если независимость деятельности не нарушается.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#CB #Minfin #Independence
www.bankofengland.co.uk
Central bank profit distribution and recapitalisation
Staff working papers set out research in progress by our staff, with the aim of encouraging comments and debate.
Итак, что произошло с инфляцией в России?
1) К текущему моменту с начала года накоплено 2,25% (половина от верхней границы ЦБ);
2) ожидания граждан на будущую инфляцию = 11% (многовато);
3) ожидания предприятий на 3 мес. в годовом выражении = 4,99% (как-то даже маловато, но это сезонность и весенние ответы);
4) оценка аналитиков инфляции за 2024 = 5,2% (многовато, пока интервал ЦБ 4-4,5%).
Вывод: сигналы от инфляции разнонаправленные, 26 апреля Банк России не снизит ставку, да и в целом нормализация потребует времени.
(Завтра напишу про цены Магнолии и Росстата за март).
#CB #Inflation #Russia
1) К текущему моменту с начала года накоплено 2,25% (половина от верхней границы ЦБ);
2) ожидания граждан на будущую инфляцию = 11% (многовато);
3) ожидания предприятий на 3 мес. в годовом выражении = 4,99% (как-то даже маловато, но это сезонность и весенние ответы);
4) оценка аналитиков инфляции за 2024 = 5,2% (многовато, пока интервал ЦБ 4-4,5%).
Вывод: сигналы от инфляции разнонаправленные, 26 апреля Банк России не снизит ставку, да и в целом нормализация потребует времени.
(Завтра напишу про цены Магнолии и Росстата за март).
#CB #Inflation #Russia
Сравнение цен Росстата и Магнолии: никаких сенсаций.
Надеюсь, отныне ежемесячная попытка сравнить цены на Росстате и в Магнолии (часто туда хожу).
Два тезиса:
1) Цены, которые Росстат рапортует в марте 2024г (по Москве), адекватны ценникам в Магнолии;
2) Медианное изменение цен из файла Росстата за апрель 2023г - март 2024г почти совпадает с официальными индексами Росстата.
Тезис 1.
Поскольку весь каталог анализировать лень, то вот самые полезные десять товаров:
1) апельсины руб. за кг (Росстат 145, Магнолия 129)
2) молоко стерилизованное руб. за литр (Росстат 103, Магнолия 108)
3) картофель руб. за кг (Росстат 31, Магнолия 20)
4) сметана руб. за кг (Росстат 333, Магнолия 320)
5) зубная паста руб. за 100 г (Росстат 203, Магнолия 150)
6) мёд пчелиный руб. за кг (Росстат 634, Магнолия 680)
7) сыр плавленый руб. за кг (Росстат 723, Магнолия 750)
8) стиральный порошок руб. за кг (Росстат 215, Магнолия 233)
и этого нет в Магнолии но:
9) сотовая связь руб. в мес. (Росстат 664)
10) интернет руб. в мес. (Росстат 559)
Тезис 2.
Проверяем медианное изменение цен на товары и услуги в Москве за апрель 2023 - март 2024 по файлу Росстата. У меня получилось вот так. Медианное значение изменения цены среди всех = 8,06%, а накопленная инфляция = 7,86%.
Выводы:
1) в марте 2024 у Росстата разумные цены на отдельные товары и услуги;
2) ИПЦ согласуется с ценами отдельных товаров и услуг. Это важно, потому что "корзину Росстата" часто ругают за непонятные веса, но медиана примерно как общий индекс. Росстат молодец!
P.S. Забыл про кофе в организациях быстрого обслуживания!! у Росстата он 94 руб. за 200 мл, мне достаётся 400 мл за 180 руб. - тоже всё честно.
#Russia #Inflation #Rosstat
Надеюсь, отныне ежемесячная попытка сравнить цены на Росстате и в Магнолии (часто туда хожу).
Два тезиса:
1) Цены, которые Росстат рапортует в марте 2024г (по Москве), адекватны ценникам в Магнолии;
2) Медианное изменение цен из файла Росстата за апрель 2023г - март 2024г почти совпадает с официальными индексами Росстата.
Тезис 1.
Поскольку весь каталог анализировать лень, то вот самые полезные десять товаров:
1) апельсины руб. за кг (Росстат 145, Магнолия 129)
2) молоко стерилизованное руб. за литр (Росстат 103, Магнолия 108)
3) картофель руб. за кг (Росстат 31, Магнолия 20)
4) сметана руб. за кг (Росстат 333, Магнолия 320)
5) зубная паста руб. за 100 г (Росстат 203, Магнолия 150)
6) мёд пчелиный руб. за кг (Росстат 634, Магнолия 680)
7) сыр плавленый руб. за кг (Росстат 723, Магнолия 750)
8) стиральный порошок руб. за кг (Росстат 215, Магнолия 233)
и этого нет в Магнолии но:
9) сотовая связь руб. в мес. (Росстат 664)
10) интернет руб. в мес. (Росстат 559)
Тезис 2.
Проверяем медианное изменение цен на товары и услуги в Москве за апрель 2023 - март 2024 по файлу Росстата. У меня получилось вот так. Медианное значение изменения цены среди всех = 8,06%, а накопленная инфляция = 7,86%.
Выводы:
1) в марте 2024 у Росстата разумные цены на отдельные товары и услуги;
2) ИПЦ согласуется с ценами отдельных товаров и услуг. Это важно, потому что "корзину Росстата" часто ругают за непонятные веса, но медиана примерно как общий индекс. Росстат молодец!
P.S. Забыл про кофе в организациях быстрого обслуживания!! у Росстата он 94 руб. за 200 мл, мне достаётся 400 мл за 180 руб. - тоже всё честно.
#Russia #Inflation #Rosstat
Ещё раз просуммировал свои взгляды на инфляцию (страница 240):
https://journal.econorus.org/pdf/NEA-62.pdf
Аннотация.
Инфляция в мире в 2021–2023 гг. оказалась неожиданно высокой - это самый серьезный эпизод глобального роста цен с нефтяных шоков 1970-х годов. В ответ на это центральные банки постепенно повышали ставки, и к концу 2023 г. инфляция существенно затормозилась. Но центральным банкам пришлось признать, что было сделано несколько ошибок, в том числе со слишком поздним стартом роста ставок (ФРС и ЕЦБ - только с весны 2022 г.), неточными моделями оценки инфляции и слишком большими опасениями по поводу потенциальной рецессии. В статье обсуждаются вопросы вклада спроса и предложения в инфляцию США, Европы и России, оценивается скорость реакции центрального банка на повышенный рост цен и предлагается несколько выводов для центральных банков. Главные задачи на будущее - применять более широкие ансамбли моделей, более оперативно реагировать на инфляционные процессы и не игнорировать исторические данные, которые могут казаться слишком устаревшими.
#Inflation #US #Russia #CB
https://journal.econorus.org/pdf/NEA-62.pdf
Аннотация.
Инфляция в мире в 2021–2023 гг. оказалась неожиданно высокой - это самый серьезный эпизод глобального роста цен с нефтяных шоков 1970-х годов. В ответ на это центральные банки постепенно повышали ставки, и к концу 2023 г. инфляция существенно затормозилась. Но центральным банкам пришлось признать, что было сделано несколько ошибок, в том числе со слишком поздним стартом роста ставок (ФРС и ЕЦБ - только с весны 2022 г.), неточными моделями оценки инфляции и слишком большими опасениями по поводу потенциальной рецессии. В статье обсуждаются вопросы вклада спроса и предложения в инфляцию США, Европы и России, оценивается скорость реакции центрального банка на повышенный рост цен и предлагается несколько выводов для центральных банков. Главные задачи на будущее - применять более широкие ансамбли моделей, более оперативно реагировать на инфляционные процессы и не игнорировать исторические данные, которые могут казаться слишком устаревшими.
#Inflation #US #Russia #CB
Прогнозные модели Европейского Центрального банка: что дальше?
Большая сборка моделей ЕЦБ - в этой статье (2024). Интересны выводы авторов:
1) модели, которые используют Центральные банки, слишком стилизованные, не дают хорошего микроописания экономики, и едва ли смогут предсказывать/ловить кризисы. Более того, они не включали несколько драйверов инфляции 2021-23;
2) несмотря на это, качественная картинка из моделей полезная, а добавить к ним недостающие элементы оказалось несложно, и новые версии стали более адекватными;
3) они прямо говорят, что структура внутренней иерархии в ЕЦБ, доступа к моделям/данным, и принятия-непринятия новых типов моделей (того же машинного обучения) сильно влияет на возможность креатива. И прямо требуют аджайла на рабочем месте (!!!).
Вывод: пока старые методы требуют допиливания, а для использования новых может потребоваться "структурная перестройка". Я с командой в работе стараюсь и знакомиться, и применять современные методы.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#CB #ECB #ML
Большая сборка моделей ЕЦБ - в этой статье (2024). Интересны выводы авторов:
1) модели, которые используют Центральные банки, слишком стилизованные, не дают хорошего микроописания экономики, и едва ли смогут предсказывать/ловить кризисы. Более того, они не включали несколько драйверов инфляции 2021-23;
2) несмотря на это, качественная картинка из моделей полезная, а добавить к ним недостающие элементы оказалось несложно, и новые версии стали более адекватными;
3) они прямо говорят, что структура внутренней иерархии в ЕЦБ, доступа к моделям/данным, и принятия-непринятия новых типов моделей (того же машинного обучения) сильно влияет на возможность креатива. И прямо требуют аджайла на рабочем месте (!!!).
Вывод: пока старые методы требуют допиливания, а для использования новых может потребоваться "структурная перестройка". Я с командой в работе стараюсь и знакомиться, и применять современные методы.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#CB #ECB #ML
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
ИИ и инфляция: что сильнее, спрос или предложение?
Статья (апрель 2024) исследует влияние развития искусственного интеллекта на инфляцию в теоретической модели. Основная идея довольно простая - если ИИ увеличит предложение сильнее, чем спрос, то инфляция замедлится; в противном случае она вырастет из-за повышения инвестиций и покупок граждан. Авторы стараются связать ИИ с повышением производительности в отраслях за счёт аккуратного подсчёта потенциального замещения человеческого труда.
Мне не нравятся две вещи:
1) Оценка роста производительности от внедрения ИИ крайне произвольная. Если ещё точнее - авторы калибруют модель так, чтобы средний рост "полной факторной производительности" (TFP "по Солоу") был бы равен 1,5% годовых за 10 лет. Но почему такое число? Например, в США за 2010-2019 вкл. рост составил всего 5,76% - менее 1% в год. За 2000-2019 рост также невелик, около 13% и снова менее 1% в год.
2) Вообще не учитывается возникновение "новых отраслей". Дело в том, что замена людей (например, в журналистике или сценариях) заставляет всех нас искать другую работу - и вероятно, что в менее производительной области, например, уход за пожилыми или доставка. В результате общие эффекты для экономики могут оказаться менее значительными, чем подразумевает привлекательность использования ИИ.
Вывод: ещё один интересный кирпичик, но пока ограниченные по содержанию результаты.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#AI #Inflation #Productivity
Статья (апрель 2024) исследует влияние развития искусственного интеллекта на инфляцию в теоретической модели. Основная идея довольно простая - если ИИ увеличит предложение сильнее, чем спрос, то инфляция замедлится; в противном случае она вырастет из-за повышения инвестиций и покупок граждан. Авторы стараются связать ИИ с повышением производительности в отраслях за счёт аккуратного подсчёта потенциального замещения человеческого труда.
Мне не нравятся две вещи:
1) Оценка роста производительности от внедрения ИИ крайне произвольная. Если ещё точнее - авторы калибруют модель так, чтобы средний рост "полной факторной производительности" (TFP "по Солоу") был бы равен 1,5% годовых за 10 лет. Но почему такое число? Например, в США за 2010-2019 вкл. рост составил всего 5,76% - менее 1% в год. За 2000-2019 рост также невелик, около 13% и снова менее 1% в год.
2) Вообще не учитывается возникновение "новых отраслей". Дело в том, что замена людей (например, в журналистике или сценариях) заставляет всех нас искать другую работу - и вероятно, что в менее производительной области, например, уход за пожилыми или доставка. В результате общие эффекты для экономики могут оказаться менее значительными, чем подразумевает привлекательность использования ИИ.
Вывод: ещё один интересный кирпичик, но пока ограниченные по содержанию результаты.
(А находить эти статьи можно тут: https://t.me/workingpaper)
#AI #Inflation #Productivity
www.bis.org
The impact of artificial intelligence on output and inflation
This paper studies the effects of artificial intelligence (AI) on sectoral and aggregate employment, output and inflation in both the short and long run. We construct an index of industry exposure to AI to calibrate a macroeconomic multi-sector model...