FRAT - Financial random academic thoughts
4.68K subscribers
225 photos
1 video
14 files
1.19K links
Academic research, macrofinance and crypto.

Contact me:
oshibanov@nes.ru, @Oleg_Shibanov

Только личное мнение, без представления позиции организаций.
При перепечатке ссылка на канал обязательна.
Download Telegram
Фьючерсы и другие способы вытаскивать ожидания из рыночных цен.

Коллеги напоминают, что из рынков можно доставать ожидания участников разными способами. В частности, есть любимые многими фьючерсы и форварды, но они для тех же сырьевых цен не очень хорошие предсказывающие показатели - за счёт них можно объяснить очень небольшую долю будущих доходностей. Проблема в том, что "риск-премия" сильно варьируется во времени, и поэтому вытащить из данных точные результаты бывает непросто.

Автор показывает, как можно корректировать на риск, либо доставая оценки отношения к риску из (исторических) регрессий, либо из "структурных" моделей для группы активов, что позволяет более строго оценить параметры. И получается довольно интересно - для того же рынка нефти скорректированные показатели на короткие горизонты выглядят значительно более точными до 2014. Наверное, надо посмотреть, насколько это вообще работающий подход, особенно для акций.

#Expectations
Ожидания будущих доходностей акций: слишком высокие.

Статья (сентябрь 2023) показывает, что ожидают "эксперты" (CFO и аналитики) или "рынки" через опционы в отношении будущих доходностей акций. Оказывается, что эти прогнозы завышены - реализации оказываются ниже, чем ожидания. При этом основное отклонение происходит в кризисы, потому что участники рынка ожидают относительно высоких доходностей после экономических потрясений, но это редко происходит.

В каком-то смысле оптимизм в плохое время и пессимизм в хорошее - плюс для рынков и причина, почему акции сохраняют в портфеле. Но мы с Дарьей Ширяевой проверяли, насколько предсказания CFO хороши - и пришли к выводу, что по S&P500 всё плохо и попадания совсем неточные. Поэтому я бы повторил за великими "любые прогнозы сложны, особенно про будущее".

#Stocks #Expectations #CFO #Teaching
Можно ли повлиять на инфляционные ожидания людей?

Да. Статья (декабрь 2023) проверяет, как канадские граждане думали про инфляцию в 2020, и что они меняли в своём восприятии при получении новой информации. Авторы показывают, что

1) ожидания очень высокие (7-8%). Кроме того, люди думали, что цель ЦБ по инфляции 6.9% (а она была 2%), и прогноз на 2020-2021 годы = 6.7% (а он был 2%);

2) если предоставить больше информации (прошлую инфляцию; прогноз ЦБ по инфляции; прогноз аналитиков по инфляции; цели ЦБ), то ответы про будущую инфляцию становятся заметно ближе к 2%.

Интересно, что прогнозы на будущее гораздо лучше "якорят" ожидания - то есть говорить про прошлое или цели менее выгодно, чем про модельные предсказания.

Очень похожие вещи в Нидерландах сделал Городниченко - его работу отлично описал Econs.

Вывод: ответы россиян в опросах про ожидаемую инфляцию "примерно как в мире" - чтобы они стали лучше, требуется больше просвещения. В том числе передача "эта неделя с центробанкиром" по России-24, например.

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

#Inflation #Households #Canada #Expectations
Инфляционные ожидания (ИО) и инфляция - всё ещё сложная связь.

Вопрос соотношения инфляции и ИО важный. Как показывают исследования (см. например статью ФРС июня 2022), в США ненавидят инфляцию потому, что она не так быстро переносится в зарплаты. Прямой эффект - всего 20% ИО граждан оказываются в будущих зарплатах, а люди, которые верят в более высокий рост цен, начинают активнее искать новую и более высокооплачиваемую работу. Это создаёт дополнительное давление на рынок труда и рост экономики.

Поэтому статья МВФ (ноябрь 2023) про связь ИО людей и инфляции важна. Оказывается, смотреть лучше не на средние ИО, а на более высокие "моменты распределения" - волатильность и скошенность (skewness), которые можно получить из индивидуальных ответов участников. Такие переменные помогают значимо предсказывать инфляцию на год вперёд в дополнение к другим стандартным переменным. Авторы делают относительно аккуратную проверку предсказаний out-of-sample, и получают значимое улучшение. (Меня не устроил сам вид OOS упражнения, но это уже мелочи).

Выводы: вероятно, мы недооцениваем важность ИО граждан. Для более аккуратного понимания влияния ИО на инфляцию и макрополитику в России желательно получать микроданные, то есть хотя бы не медиану только, а ещё пару параметров, или м.б. ответы по крупным корзинам.

#Inflation #Expectations #MacroPolicy #US
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