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
For release at 2:00 p.m. EDT
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://yangx.top/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://yangx.top/workingpaper)
#Russia #GDP #Forecasts