FRAT - Financial random academic thoughts
4.96K subscribers
241 photos
1 video
15 files
1.24K links
Academic research, macrofinance and crypto.

Contact me:
[email protected], @Oleg_Shibanov

Только личное мнение, без представления позиции организаций.
При перепечатке ссылка на канал обязательна.
加入频道
Кто делает инновации в США?

Статья (июль 2023) проверяет, какие компании являются драйверами патентов в США. Мне часто сообщали, что "инновации делаются в гаражах", и огорчались, что в России не так. Но реальность другая: в 21 веке мегакрупные компании стали играть главную роль.

Результаты: до 23% всех патентов и до 18% "новых", которые соединяют ранее не объединенные элементы. Доля растет последние десять лет.

Вывод: если так будет продолжаться, надо будет разделять техкомпании на несколько частей... это один из запросов Аджемоглу.

#Firms #US #Innovations
С уважаемым Михаилом Мамутой - вроде бы про разное, но на самом деле одно и то же. Поведенческие финансы будут больше знать про действия людей, nudging очень непростая штука с неясными последствиями, а "прочувствовать будущее" удается только гениям.

https://guru.nes.ru/kak-czb-sobiraetsya-zashhishhat-potrebitelej.html

#Behavioural
Риски ИИ: "давайте делать исследования этично".

Nature опубликовала редакторскую статью (июнь 2023) для обсуждения рисков искусственного интеллекта (ИИ). По мнению авторов, надо забыть про отдалённые во времени проблемы и сосредоточиться на исследованиях этичности ИИ в наше время. У моделей машинного обучения есть как минимум несколько потенциально опасных сторон - от "расовых предпочтений", до "утери работ гражданами", и до "чёрного ящика" выбора людей для программ социальной или медицинской помощи.

Будет интересно следить за процессом - во многих странах задумались, насколько системы распознавания лиц этичны, и пытаются запрещать. В других укрепляют безопасность данных. В третьих решения сделали очень продвинутыми и продают в другие страны. Каким будет итоговое решение - очень важно для людей.

Вот научпоп книга про эти вопросы:

https://www.litres.ru/book/maks-tegmark/zhizn-3-0-byt-chelovekom-v-epohu-iskusstvennogo-intellekta-41741198/

#AI #Nature
Регулирование "новых технологий": нужно по секторам?

Аджемоглу не только выпустил полезную для обсуждения книгу "Power and Progress". Он также старается иллюстрировать отдельные кейсы моделями - это очень важно, чтобы понять "равновесные эффекты" и не останавливаться на отдельных рынках.

Статья (июль 2023) анализирует, как нужно регулировать новые технологии (искусственный интеллект), если не сразу проявляются и плюсы роста производительности, и минусы социальных последствий. Если ИИ меняет рынок труда и "увольняет" сотрудников компании, нужно придумать, как внедрять ИИ постепенно, подготовить людей и улучшить возможности работы в других направлениях. Роль регулятора может оказаться очень важной.

Результаты: социально оптимальное внедрение зависит от роста производительности при новых технологиях. Если производительность растёт примерно со скоростью увеличения социальных издержек, то внедрять надо постепенно - определяясь, как снижать эти издержки, и регулируя внедрение активнее. Если же производительность от технологии радикально выше социальных издержек, то внедрение нужно ускорять, и появляется вопрос налогообложения прибылей компаний.

Вывод: с ИИ может получиться интересно, потому что сейчас смахивает на большую производительность и одновременно потенциально высокие издержки - заменить хотят многих сотрудников, включая ИТ и аналитиков. Поэтому роль регулирования "по Аджемоглу" огромная.

#AI #Acemoglu #Regulation
Ставка +100 бп - резкое решение, жесткий сигнал, где остановится ставка - пока неясно. Посмотрим, заслужила ли инфляция такую реакцию...

https://yangx.top/centralbank_russia/1191
Инфляция: интересна людям, только когда она высокая.

Именно так кратко можно сформулировать результат статьи (июль 2023), написанной сразу 12 учёными по 3 разным странам. Когда инфляция низкая в развитых странах, всем плевать, какая она. Для этого авторы аккуратно проводят эксперименты (Randomized Control Trials). Обнаруживается, что "невнимание" к макроданным связано со средой, в которой живут люди: если она неустойчива, в том числе из-за высокой инфляции, они сами пробуют разобраться с вопросом - и гораздо меньше внимания уделяют информации, которую им предоставляют учёные.

Вывод: "пока гром не грянет...".

#Inflation #Attention #Behavioral
Почему мы будем учить студентов пользоваться GigaChat или ChatGPT?

Потому что они помогают не только писать код (важно для курсов), но и в совсем простых задачах. Статья (июль 2023) демонстрирует, что алгоритмы улучшения текста исправляют качество резюме, а это приводит к более частым предложениям работы. Механизм - в "подтверждении способностей": если резюме написано грамотно, HR легче согласиться, что кандидат выглядит получше.

Коллеги, которые пока против использования, вынуждены будут признать большую пользу от этих помощников.

#AI #Labor
Нейронные сети и предсказания инфляции.

Жаль, что Ведомости не взяли комментарий у Константина Стырина или у меня как людей, которые помогают писать работы по нейронным сетям и инфляции. Тем не менее, это действительно тренд - пытаться вытащить хорошие прогнозы из "сложных моделей", и как Антон Ермак продемонстрировал в магистерской работе этого года, они помогают даже на высоком уровне агрегации (проды, непроды, услуги).

Что показывает статья коллег из ФРС? Если использовать даже не ChatGPT, а языковую модель Гугла, всё равно предсказания по инфляции на будущие горизонты, особенно на год и больше, получаются лучше, чем у аналитиков.

Большой или огромный вопрос к этому - насколько модель "почувствовала инфляционный период". Всё-таки 2019-2023 сильно нестандартный период времени, и я был бы осторожен в интерпретации. Но в целом интересная работа, будем разбираться.

#AI #Inflation
Блестяще, друзья, блестяще! Источник: https://quizplease.ru/game-page?id=60690
Почему term premium влияет на ВВП? Потому что банки!

Как вы помните, до кризиса 2007-2009 гг. в макромоделях не спешили использовать банки. Они казались "лишней надстройкой", экономика складывалась и без них. Но потом все вспомнили, что ещё в Великую Депрессию 1930-33 гг. именно исчезновение банков оказалось важнейшим элементом проблем. Так что Нобелевская премия по экономике-2022 Бену Бернанке и Co - вполне обоснованное решение.

Статья (июль 2023) от коллег из ФРС проверяют на микроданных по банкам, почему term premium (это часть term spread TMS, разницы ставок по 10-летним и 3-месячным облигациям США) связан с будущей деловой активностью. Самая известная связь - с рецессиями: когда TMS уходила в отрицательную зону (ставка на 10 лет меньше, чем на 3 месяца), в следующие 12 месяцев в США случалась рецессия. Кстати, 2022-2023 гг. могут сломать это соотношение - TMS в отрицательной зоне, а снижения деловой активности всё нет.

Результаты: всё дело в банках! Когда term premium отрицательная, кредитование со стороны финансовых организаций тормозится, потому что они ожидают низкой прибыли - им платить "короткие" ставки по депозитам, а зарабатывать "длинные" ставки по кредитам. Условно, при TMS<0 банки должны сокращать темпы роста кредитования, а при TMS>0 - увеличивать. Отсюда появляется корреляция между сегодняшним TMS и завтрашней деловой активностью - больше кредит, больше потребление и инвестиции.

Выводы: меня смущает то, что я не вижу "причинно-следственных" и даже "предсказывающих" моделей в статье. Но сам аргумент очень правильный - банки играют большую роль в экономике, а их бизнес (как и у любой фирмы) в поиске прибыли.

#Banks #TMS #US
TMS = разница ставок по 10-летней и 3-месячной гособлигации США. Видно, что в прошлом отрицательная TMS предшествовала рецессии в США (серые полоски). Источник: https://fred.stlouisfed.org/series/T10Y3M
Температура и концентрация производства в США.

В такую жару... встает вопрос - как влияет рост температуры на производство?

В США (статья август 2023) влияние большое. На локальных территориях, где температура повысилась сильнее, малые компании получили такой рост издержек на энергию, что проиграли конкуренцию крупным. Сотрудники перебрались в эти большие по размеру фирмы, их производительность осталась на прежнем уровне - у малых компаний она упала.

Вывод: либо это менеджеры лучше управляют рисками в крупных компаниях, либо им электричество удается выторговать подешевле, но работать без кондиционера реально невозможно (извините).

#US #Firms #Climate
Инфляция и курс в России.

Коллеги из ВШЭ считают, что можно посчитать "дополнительную инфляцию" путём умножения примерно 0.1 на изменение курса (если я правильно понял).

К сожалению, это мнемоника "на полгода вперед". Если вы задумываетесь про более длинный горизонт, то у нас есть два других мотива:

1) Долгосрочно в России реальный курс (e=E*PRus/PUS) почти не изменился с 1996 года. Это означает, что номинальный курс E в центах за рубль примерно следовал разнице роста уровня цен в России PRus и в США PUS. То есть - изменения номинального курса примерно были равны разнице инфляций в России и США. Если вы верите, что такое соотношение сохранится, а курс резко меняет уровень и падает на 30% (навсегда, затем следует старым трендам), мы можем увидеть дополнительный рост цен за пять лет примерно на 25% (=30% - 5% излишка в США), получается плюс 5% в год.

2) А почему "пять лет"? Можно обратиться к исследованию (2023) коллег из Банка России. При всех вопросах к нему - другую статью с равновесной моделью я не встречал. Так вот, на горизонте 2012-2018 перенос из изменения курса в инфляцию они оценили как "почти 1".

Ясно, что обстоятельства 2023 другие, чем 2018. Понятно, что перенос происходит не сразу, и что наши мысли быстро потонут в потоке новых идей. Но всё-таки использовать "умножение на 0.1" при оценке переноса курса в инфляцию я не рекомендую - это именно что "краткосрочный эффект".

#Russia #Ruble #Inflation #FX
Всегда ли ИИ помогает?

У многих (включая меня) теплится надежда на то, что искусственный интеллект (ИИ) сможет улучшить почти любые решения людей. Авторы статьи (июль 2023) показывают, что пока это убеждение слишком смелое. Они исследуют, что происходит в радиологии при добавлении хорошего ИИ к решениям людей. Эксперимент давал доступ 180 радиологам к ИИ случайным образом и распределял кейсы рентгенов пациентов.

Результаты: отдельно ИИ и отдельно профессионалы делают работу лучше, чем совместно ИИ и профессионалы. Как ни удивительно, улучшение предсказаний происходит только в случае "понятных кейсов", когда и сами радиологи бы справились; а в случае менее понятных - ИИ только добавляет неопределённости решениям.

Авторы показали, как улучшить результаты - нужна дополнительная инструкция использования ИИ, чтобы люди могли учесть свои "сдвиги восприятия". То есть приходится обучать применению, а "просто так" может не сработать.

#AI #Radiology
Итак, ставка 12% (я выиграл несколько споров :) ). Насколько это достаточно? Если для инфляции - может оказаться, что стоит и больше, и повышение повторится в сентябре. Если для курса - не знаю, пока к доллару 95+ и это всё равно увеличит цены на импорт.

https://yangx.top/centralbank_russia/1249
Сегодня пятое призовое! Источник: https://quizplease.ru/game-page?id=61676
Рост производительности труда в отдельных странах. Красное - за 1993-2003, синее - за 2004-2019. Источник: https://www.bankofcanada.ca/wp-content/uploads/2023/08/sdp2023-17.pdf
Доля MAFANG в общей стоимости S&P 500. Видно, что технологические компании росли заметно быстрее общего рынка. Источник: https://www.yardeni.com/pub/faangms.pdf