🫠 Проблема с прогнозом дефицита в 9 трлн. в неучете сезонности расходов и доходов

Доходы очень сложно будет поднять выше 25.5 трлн руб. За январь-май нефтегазовые доходы в среднем 571 млрд в месяц, с июня по декабрь могут составить 615 млрд в месяц – это 7.1 трлн в 2023.

Прогноз из средних доходов за 5 месяцев не будет точным:

• У основных доходов выраженная квартальная сезонность. Например, бюджет получает ~300 млрд. от НДД в первый месяц квартала. Тогда, средний доход за 5 мес. с одной выплатой НДД = 300/5 = 60 млрд./мес., когда предсказуемо правительство соберет второй платеж НДД, то внезапно средние доходы вырастут 1.5х (2*300)/7 мес ~ 90 млрд./мес.

• Нефтегазовые и не-нг доходы восстанавливаются в последние месяцы из-за роста "номинальной базы". Для не-нефтяных доходов она растет вместе с ценами/номинальным ВВП, для нефтяных - вместе с курсом рубля. Поэтому предпосылка о сохранении средних номинальных доходов до конца года - не нейтральная, а пессимистичная

За последние 12 месяцев с июня 2022 по май 2023 фактически сформированный дефицит федерального бюджета РФ составил 8.2 трлн, поэтому дефицит в 9-10 трлн по итогам 2023 не выглядит пугающим.

Он выглядит пугающим. Экстраполируя сверх-расходы декабря 2022 и января 2023 на 12 мес., мы завышаем среднюю оценку расходов на 2023

@c0ldness

Каждый раз, когда будет выходить оценка дефицита бюджета, будем репостить эту февральскую заметку, но чуть-чуть дополнять.

Мы примерно представляем потолок по доходной части: 25-27 трлн руб. Более дотошные коллеги дают оценку 25.5.

А вот у расходов потолка нет. Они как бы закреплены в законе о бюджете, но если их не хватит, то что, все просто поедут домой? Потолок есть у «политически нейтральных методов финансирования дефицита», которые очень трудно посчитать.

В своей работе «Economic Consequences of War on the US Economy» Институт Экономики и Мира выделяет 4 способа финансирования военных действий:

1. увеличить налогообложение
2. перераспределить невоенные статьи в военные
3. занимать на открытых рынках (у банков, населения, бизнеса, иностранных инвесторов)
4. старая добрая денежная эмиссия
(вообще крайне рекомендую этот текст, там очень хорошо про многие статистические аномалии, что мы наблюдаем)

Второй метод нам не поможет, да и он скорее всего применяется и так. Первый метод мы уже видим как windfall tax на крупный бизнес. Но наиболее креативное решение здесь, возможно, в третьей стратегии — принудить граждан к сбережению своих «сверхдоходов» в государственных облигациях под комфортную минфину ставку. Это и потребление заодно охладит, т.е. сдержит инфляцию на время.

По очень приблизительным прикидкам, Минфин может достаточно просто закрыть 6-8 трлн дефицита без сильного перегрева экономики и «стратегического терпения народа» в текущем году. Но это все перенос проблем в будущее, где жизнь вряд ли станет легче.

#локальноемакро

@unexpectedvalue

Федеральный бюджет в мае: расходы вновь превысили прошлогодний уровень
В мае федеральный бюджет свелся с символическим профицитом (13 млрд руб.). Расходы выросли на 27% г./г., оборонные и экономические – превысили прошлогодние уровни, ниже оказались социальные. Доходы выросли лишь на 1,3% г./г. Как и раньше, в этой категории драйвером остаются ненефтегазовые доходы, которые растут быстрее нефтегазовых (о проблемах последних см. наш обзор от 6 июня 2023 г.).

Общий уровень расходов за январь-май 2023 г. составил 13,2 трлн руб., что на 27% больше уровня соответствующего периода прошлого года (10,5 трлн руб.). Впрочем, основной объем превышения обусловлен избыточными расходами января-февраля 2023 г., тогда как за март-май этого года они выше лишь на 10% г./г. Напомним, что в прошлые годы, обычно ~20% всего годового объема исполнения расходов приходилось на декабрь (например, в декабре 2022 г. было исполнено 23% от общегодового результата).

Если Минфин будет придерживаться идеи об отходе от явной сезонности расходов, то шансы выйти на годовой план (29 трлн руб.) остаются (например, в том случае, если расходы в июне-октябре будут совпадать с прошлогодними уровнями, а в декабре 2023 г. они будут близки к среднегодовому уровню). Если же предположить, что расходы в период с июня по октябрь будут превышать прошлогодний уровень на 10% (как в мае-марте 2023 г.), то выйти на плановый уровень за год будет уже непросто. В таком случае, расходы в декабре должны будут резко упасть до 850-900 млрд руб. при среднегодовом значении в 2,4 трлн руб./мес., что не видится для нас реалистичным.

Даже в случае возможного отклонения расходов от запланированного уровня на 1-1,5 трлн руб., мы не ожидаем существенного расширения дефицита бюджета и бюджетных проблем: ситуации помогут (1) бюджетная дисциплина (в результате чего рост расходов будет ограничен), (2) ожидаемое улучшение ситуации с доходами во 2П 2023 г. (в частности, рост нефтегазовых поступлений) и (3) наличие резерва в виде средств, высвобожденных в результате авансирования расходов ПФР в конце 2022 г.

🪙 Коллеги @RaifFocusPocus, мы здесь не "предполагаем вывод"?

• Если расходы "вырастут не много", то расходы действительно много не вырастут

• Было бы полезно обозначить ввывод из этого - каким будет дефицит?

@c0ldness

Единоразовые выплаты в размере 10 тыс. рублей начнут получать с 9 июня жители приграничных населенных пунктов Белгородской области, которых временно отселили из-за обстрелов со стороны Вооруженных сил Украины, сообщил губернатор региона Вячеслав Гладков на своей странице в "Вконтакте".

Две единоразовые выплаты получат жители более 20 населенных пунктов Шебекинского округа, шести населенных пунктов Белгородского района, шести населенных пунктов Валуйского городского округа, а также жители сел Козинка, Гора-Подол и Глотово Грайворонского округ и хутора Старый Волоконовского района.

📕 Десять лет назад Наталья Зубаревич убеждала заинтересованную публику в существовании 4-х Россий

Эти России жили в крупных, средних городах и поселках

Ясно, что у этой теории давно вышел срок годности

@c0ldness

Сегодня Россий у нас осталось две - прифронтовая и тыловая

🎩 РБК

@c0ldness

Тыловая Россия видит рост оборота розницы, обсуждает инфляционные ожидания, а некоторые даже испытывают интерес к "неожиданному повышению ключевой ставки Банка Новой Зеландии"

Прифронтовая Россия живет несколько иными вопросами

🎩 Ъ

@c0ldness

Хотя в прифронтовой России живет каждый 10-ый, интерес к ее проблемам среди исследователей невелик

Публичных оценок и понимания долгосрочных последствий переселений, аномальных пожаров и иных разрушений нет ни в рабочих бумаг академических исследователей, ни в програмных статьях ведущих местных экономистов-"практиков"

Мы предпринимаем первую попытку такой оценки

@c0ldness

🕯️ Мы оцениваем два вида потерь:

• в уровне жизни (потреблении)
• в обесценении жизненных накоплений (стоимости жилья)

Опираемся на данные по обороту розницы для первого и ценам жилья на вторичке для второго от СберИндекса

🗝️ Чтобы оценить эффект физической близости к зоне боевых действий и отделить его от прочих возможных эффектов - спада и восстановления потребительских настроений, санкций и контр-санкций и т.п. - мы используем метод синтетического контроля (sparse synthetic controls)

Общая идея в том, чтобы для исследуемого региона составить "двойника" из регионов, которые на него похожи во всем, кроме подверженности воздействию, которое мы оцениваем

Мы смотрим на Белгородскую область, где такие эффекты конфликта выражены сильнее, чем где-либо

🎩 Microsoft за SparseSC

@c0ldness

🕯️ По уровню жизни мы идентифицируем падение на 10% против "нефронтовой Белгородской области"

• Связано скорее и с отъездом в более спокойные регионы, и с потерей доходов, уверенности в будущем

@c0ldness

🕯️ Наглядно - отклонение в уровне потребления из-за близости к конфликту

@c0ldness

🕯️ Аномальное обесценение накоплений (стоимости жилья) оцениваем в ~12%

• В регионах похожих на Белгородскую область цены жилья просто перестали расти 12 мес. назад

• Близость к конфликту и другие риски привели к потере стоимости метров в Белгородской области

@c0ldness

🪙 Что это значит?

• Наши оценки примерные, и мы расчитываем, что исследователи смогут уточнить долгосрочные эффекты и потери

• Представления о таких потерях сегодня носит избыточно абстрактный характер

• При-фронтовые территории несут диспропорциональные потери, которые отразятся на долгосрочных перспективах как регионов, их жителей

• Эти потери не ограничены издержками переезда, не компенсируются разовыми выплатами в 10 т.р.

@c0ldness

Расскажите, пожалуйста, подробнее, как собирался двойник для Белгородской области ? :)

🐍 Потери Белгородской области: Как мы считали?

Для цен жилья - забираем данные SberIndex

Дальше считаем следующим образом:

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import warnings
import csv

import SparseSC

fd_sx = os.path.join(fd_ru,r'xdata\sberindex\realestate')
fp_sx = os.path.join(fd_sx,r'srednyaya-stoimost-kvadratnogo-metra-vtorichnyi-rynok.csv')

with open(fp_sx,  encoding="cp1251", errors='ignore') as source_file:
        reader = csv.reader(source_file, delimiter=";")
        list = [x for x in reader]

df_sx = pd.DataFrame(list[1:], columns = list[0]).assign(**{
  'ds': lambda df: pd.to_datetime(df['date'])
  , 'Value': lambda df: df['value'].replace('',np.nan).astype(float)
   }
  ) \
  .pipe(lambda df: df[~df.region.isin(['Россия',"Чукотский автономный округ", "Ненецкий автономный округ" , "Республика Ингушетия","Чеченская Республика"])])

df_pv = df_sx.drop_duplicates(keep='last',subset=['ds','region']).pivot(index='region',columns='ds',values='Value')

date_treat = datetime(2022,2,1)

features = df_pv.iloc[:,df_pv.columns <= date_treat].values
targets = df_pv.iloc[:,df_pv.columns > date_treat].values
treated_units = [idx for idx, val in enumerate(df_pv.index.values) if val in ["Брянская область","Белгородская область", "Курская область"]]

sc_new = SparseSC.fit_fast( 
    features=features,
    targets=targets,
    treated_units=treated_units
)

df_re = df_pv.loc[df_pv.index == 'Белгородская область'].T.reset_index(drop=False)
df_re.columns = ["ds", "Observed"] 
df_re['Synthetic'] = sc_new.predict(df_pv.values)[treated_units,:][0]
df_re = result.set_index('ds')

df_re




@c0ldness