Ходи всегда, ходи везде!
Как вы знаете, физическая активность "в целом" полезна для самочувствия. Авторы мета-анализа (2023) проверили по 17 крупным исследованиям (около 227 тыс. человек) в выборках западных стран, как отражается количество шагов на вероятности смертности от всех причин и от кардиоваскулярных (КВ). Причём длина исследования - до 11 лет после замеров.
Результаты:
1) люди довольно мало ходят. Медиана шагов в день по всей выборке близка к 5000;
2) смертность от всех причин: в сравнении с нулевой группой людей (медиана шагов в день 3867), группа 1 (Q1, медиана шагов 5537), группа 2 (Q2, медиана шагов 7370), и группа 3 (Q3, медиана шагов 11 529) показывали снижение вероятности смертности (на 48%, 55%, и 67% соответственно). То есть в Q1 по сравнению с базовой вероятность снижалась почти вдвое;
3) смертность от КВ причин: в сравнении с нулевой группой (медиана шагов 2337) следующие три группы (Q1 с медианой 3982, Q2 с медианой 6661, и Q3 с медианой 10 413) показывали снижение вероятности смертности (на 16%, 49%, и 77% соответственно);
4) нюанс в том, что для "молодых" (меньше 60 лет) в границах 7000-13000 шагов снижение вероятности более быстрое, поэтому может быть выгодно ходить даже больше 10 тыс. шагов;
5) интенсивность не играет существенной роли - важно количество шагов, а не то, что ходьба по лестнице. Равнина годится.
Вывод: видимо, хотя бы 6000 шагов уже даёт снижение вероятности смертности вдвое, а увеличение активности улучшает ситуацию. Если делаете 10 тыс. шагов в день - то больше вклад в здоровье!
#Health
Как вы знаете, физическая активность "в целом" полезна для самочувствия. Авторы мета-анализа (2023) проверили по 17 крупным исследованиям (около 227 тыс. человек) в выборках западных стран, как отражается количество шагов на вероятности смертности от всех причин и от кардиоваскулярных (КВ). Причём длина исследования - до 11 лет после замеров.
Результаты:
1) люди довольно мало ходят. Медиана шагов в день по всей выборке близка к 5000;
2) смертность от всех причин: в сравнении с нулевой группой людей (медиана шагов в день 3867), группа 1 (Q1, медиана шагов 5537), группа 2 (Q2, медиана шагов 7370), и группа 3 (Q3, медиана шагов 11 529) показывали снижение вероятности смертности (на 48%, 55%, и 67% соответственно). То есть в Q1 по сравнению с базовой вероятность снижалась почти вдвое;
3) смертность от КВ причин: в сравнении с нулевой группой (медиана шагов 2337) следующие три группы (Q1 с медианой 3982, Q2 с медианой 6661, и Q3 с медианой 10 413) показывали снижение вероятности смертности (на 16%, 49%, и 77% соответственно);
4) нюанс в том, что для "молодых" (меньше 60 лет) в границах 7000-13000 шагов снижение вероятности более быстрое, поэтому может быть выгодно ходить даже больше 10 тыс. шагов;
5) интенсивность не играет существенной роли - важно количество шагов, а не то, что ходьба по лестнице. Равнина годится.
Вывод: видимо, хотя бы 6000 шагов уже даёт снижение вероятности смертности вдвое, а увеличение активности улучшает ситуацию. Если делаете 10 тыс. шагов в день - то больше вклад в здоровье!
#Health
ML в применении к текстам: готовые пакеты.
Авторы статьи (ноябрь 2024) попробовали помочь нам с анализом текстов. Основная идея - сделать пакет в Питоне, который позволяет быстро собрать из текстов что-то "факторное", в том числе для макрофинансовых моделей прогнозов и объяснения доходностей. Они выложили пакеты - будем разбираться, как это работает. Особенно интересно было бы применять для российских новостей, и отдельно для ТГ.
Моя цель - применять такое для прогнозов макро, но наверняка постепенно это выстроится в более широкую линейку анализа текстов и выводов из них. Другой пример про новости также демонстрирует пользу от подобной информации.
#Forecasts #Python #News #Texts #AI
Авторы статьи (ноябрь 2024) попробовали помочь нам с анализом текстов. Основная идея - сделать пакет в Питоне, который позволяет быстро собрать из текстов что-то "факторное", в том числе для макрофинансовых моделей прогнозов и объяснения доходностей. Они выложили пакеты - будем разбираться, как это работает. Особенно интересно было бы применять для российских новостей, и отдельно для ТГ.
Моя цель - применять такое для прогнозов макро, но наверняка постепенно это выстроится в более широкую линейку анализа текстов и выводов из них. Другой пример про новости также демонстрирует пользу от подобной информации.
#Forecasts #Python #News #Texts #AI
NBER
Textual Factors: A Scalable, Interpretable, and Data-driven Approach to Analyzing Unstructured Information
We introduce a general approach for analyzing large-scale text-based data, combining the strengths of neural network language processing and generative statistical modeling to create a factor structure of unstructured data for downstream regressions typically…
"Разрыв выпуска" и реакция со стороны бюджета в развивающихся странах.
Несмотря на то, что Россия в 2023 году четвертая по ВВП ППС ("паритет покупательной способности") экономика мира, и что по ВВП ППС на душу мы также выше или рядом с некоторыми странами ЕС (выше Латвии и Греции, на уровне со Словакией, Венгрией и Хорватией), у нас принято думать про себя как про развивающуюся страну. Если так, то очередная статья МВФ про бюджетную политику и разрыв выпуска (ниже) может оказаться релевантной для нас.
В чём ключевая идея работы Минфинов? "Бюджет обычно сглаживает бизнес-цикл". Если экономика замедляется, госрасходы могут поддержать рост (см. Китай в 2024); если экономика перегревается, снижение госрасходов и/или рост налогов потенциально снижает давление на цены и рынок труда (см. Россия в 2025). Для оценки перегрева/недогрева используются модели для "потенциального выпуска", а сам "разрыв выпуска" равен разнице текущего выпуска и потенциального.
Но дело в том, что оценивать "разрыв выпуска" довольно непросто. Например, в странах ОЭСР исследования обнаруживали "контрциклические" (сглаживающие) действия Минфина, если использовать данные "доступные в реальном времени"; но если брать итоговые реализации данных, после всех уточнений статистических органов - напротив, политика выглядит в среднем "проциклической" (усиливающей колебания в бизнес-цикле). То есть даже тщательно работающий Минфин, полагающийся на текущие данные, может принять неточные решения.
Авторы (декабрь 2024) проверяют, как МВФ оценивает разрыв выпуска по развивающимся странам, и какие из этого можно сделать выводы для Минфинов этих стран. Они берут данные из весенних и осенних прогнозов МВФ за 1998-2022 и для 112 стран. Основные результаты:
1) в среднем для всех стран и лет, МВФ оценивает разрыв выпуска как отрицательный (таблица 1). То есть: МВФ считает, что экономики "могли бы расти быстрее", хотя исторически они так быстро не росли, и пора бы поменять мнение;
2) при этом МВФ недооценивает рост (таблица 1) - в среднем, с весны на осень приходится повышать оценки (значимо для развитых стран, незначимо для развивающихся);
3) в "реальном времени" есть положительная связь фискальной политики и разрыва выпуска (таблица 4). При росте разрыва выпуска на 1% ВВП (более положительный) профицит бюджета растёт в среднем на 0,5-0,8% ВВП. Чуть меньше в развивающихся странах, чуть больше в развитых, но в целом похоже;
4) дальше они показывают, как в модели можно учитывать неопределённость разрыва выпуска, и почему это приводит к более осторожной реакции бюджета. Если неточность выше - приходится менее быстро реагировать налогами и расходами.
Чего мне не хватило: проверки не в "реальном времени", а с финальными оценками статорганов. Хочется понять - эти решения по профицитам/дефицитам бюджета в итоге оказались проциклическими (как были по старым данным до 2009) или всё же контрциклическими?
Вывод: макрополитика сложна, и корректно делать её непросто. Если вы заметили, Банк России даже не публикует численные оценки разрыва выпуска - потому что все они из моделей и неточны. Но "в среднем" при росте разрыва выпуска нужно увеличивать налоги и стабилизировать расходы (в реальном выражении) - примерно как это происходит в России в 2024-25, с учётом дефляторов госпотребления и инвестиций.
(А находить эти статьи можно тут)
#GDP #OutputGap #Fiscal
Несмотря на то, что Россия в 2023 году четвертая по ВВП ППС ("паритет покупательной способности") экономика мира, и что по ВВП ППС на душу мы также выше или рядом с некоторыми странами ЕС (выше Латвии и Греции, на уровне со Словакией, Венгрией и Хорватией), у нас принято думать про себя как про развивающуюся страну. Если так, то очередная статья МВФ про бюджетную политику и разрыв выпуска (ниже) может оказаться релевантной для нас.
В чём ключевая идея работы Минфинов? "Бюджет обычно сглаживает бизнес-цикл". Если экономика замедляется, госрасходы могут поддержать рост (см. Китай в 2024); если экономика перегревается, снижение госрасходов и/или рост налогов потенциально снижает давление на цены и рынок труда (см. Россия в 2025). Для оценки перегрева/недогрева используются модели для "потенциального выпуска", а сам "разрыв выпуска" равен разнице текущего выпуска и потенциального.
Но дело в том, что оценивать "разрыв выпуска" довольно непросто. Например, в странах ОЭСР исследования обнаруживали "контрциклические" (сглаживающие) действия Минфина, если использовать данные "доступные в реальном времени"; но если брать итоговые реализации данных, после всех уточнений статистических органов - напротив, политика выглядит в среднем "проциклической" (усиливающей колебания в бизнес-цикле). То есть даже тщательно работающий Минфин, полагающийся на текущие данные, может принять неточные решения.
Авторы (декабрь 2024) проверяют, как МВФ оценивает разрыв выпуска по развивающимся странам, и какие из этого можно сделать выводы для Минфинов этих стран. Они берут данные из весенних и осенних прогнозов МВФ за 1998-2022 и для 112 стран. Основные результаты:
1) в среднем для всех стран и лет, МВФ оценивает разрыв выпуска как отрицательный (таблица 1). То есть: МВФ считает, что экономики "могли бы расти быстрее", хотя исторически они так быстро не росли, и пора бы поменять мнение;
2) при этом МВФ недооценивает рост (таблица 1) - в среднем, с весны на осень приходится повышать оценки (значимо для развитых стран, незначимо для развивающихся);
3) в "реальном времени" есть положительная связь фискальной политики и разрыва выпуска (таблица 4). При росте разрыва выпуска на 1% ВВП (более положительный) профицит бюджета растёт в среднем на 0,5-0,8% ВВП. Чуть меньше в развивающихся странах, чуть больше в развитых, но в целом похоже;
4) дальше они показывают, как в модели можно учитывать неопределённость разрыва выпуска, и почему это приводит к более осторожной реакции бюджета. Если неточность выше - приходится менее быстро реагировать налогами и расходами.
Чего мне не хватило: проверки не в "реальном времени", а с финальными оценками статорганов. Хочется понять - эти решения по профицитам/дефицитам бюджета в итоге оказались проциклическими (как были по старым данным до 2009) или всё же контрциклическими?
Вывод: макрополитика сложна, и корректно делать её непросто. Если вы заметили, Банк России даже не публикует численные оценки разрыва выпуска - потому что все они из моделей и неточны. Но "в среднем" при росте разрыва выпуска нужно увеличивать налоги и стабилизировать расходы (в реальном выражении) - примерно как это происходит в России в 2024-25, с учётом дефляторов госпотребления и инвестиций.
(А находить эти статьи можно тут)
#GDP #OutputGap #Fiscal
World Bank Open Data
Free and open access to global development data
Прогнозы SPF по США: стабильный рост, невысокая неопределённость.
Прогнозы Survey of professional forecasters (опрос профессиональных прогнозистов) на 2025 год в среднем - рост ВВП +2,1%, инфляция +2,4%, средняя ставка по 10-летним гособлигациям 4,1%.
А интересно другое: за последние 30 лет прогнозисты слабо попадали в итоговые показатели. Например, если взять интервал "среднее по 10 самым пессимистам - среднее по 10 самым оптимистам" в этих прогнозах, то только в 44% случаев этот интервал накрывал итоговый рост ВВП. С инфляцией не сильно лучше - только 56% случаев.
Так что разброс мнений пессимистов и оптимистов на 2025 (рост ВВП +1,9 - 2,5%, инфляция +2,1 - 2,8%) тоже стоит воспринимать с осторожностью. С вероятностью 50% будет в этих интервалах, и с такой же не в них 😂.
#GDP #Inflation #Forecasts #US
Прогнозы Survey of professional forecasters (опрос профессиональных прогнозистов) на 2025 год в среднем - рост ВВП +2,1%, инфляция +2,4%, средняя ставка по 10-летним гособлигациям 4,1%.
А интересно другое: за последние 30 лет прогнозисты слабо попадали в итоговые показатели. Например, если взять интервал "среднее по 10 самым пессимистам - среднее по 10 самым оптимистам" в этих прогнозах, то только в 44% случаев этот интервал накрывал итоговый рост ВВП. С инфляцией не сильно лучше - только 56% случаев.
Так что разброс мнений пессимистов и оптимистов на 2025 (рост ВВП +1,9 - 2,5%, инфляция +2,1 - 2,8%) тоже стоит воспринимать с осторожностью. С вероятностью 50% будет в этих интервалах, и с такой же не в них 😂.
#GDP #Inflation #Forecasts #US
Federal Reserve Bank of St.Louis
Professional Forecasters’ Past Performance and the 2025 Economic Outlook
A survey shows professional forecasters expect the economy to grow 2.1% in 2025. But how accurate have their predictions been since 1993?
Правило Тейлора и разные виды шоков на примере США.
Статья (декабрь 2024) показывает, что надо делать при шоках спроса (например, роста кредитования или зарплат) и предложения (например, плохого урожая или недостатка товаров из-за логистики) на примере данных США и действий ФРС. Авторы используют как разложение инфляции из данных, так и теоретическую модель для вывода оптимальной политики.
Результаты:
1) данные: если выделить шоки спроса и предложения в инфляции (по Шапиро), то окажется, что ставка ФРС реагировала на спрос значительно сильнее, чем на предложение. Исторически (за 3кв1979-4кв2007, таблица 1) соотношение примерно 3,75 к 1 - после шока спроса в 1% ВВП получалось повышение ставки примерно на 1 п.п., но на такого же размера шок предложения реакция была вчетверо меньше;
2) теория: оптимальная политика в случае наличия шоков спроса и предложения - именно такая, по-разному реагировать на эти два явления. Стандартное правило Тейлора (просто реакция на инфляцию или её ожидания) хуже с точки зрения благосостояния.
Вывод: мне эта статья кажется очень любопытной. По моим оценкам, вклад шоков предложения в российскую инфляцию был высоким, больше 50% в 2024 году. Поэтому "оптимальная" величина ставки Банка России - хороший дискуссионный вопрос.
#Inflation #Shapiro #MacroPolicy #US #TaylorRule
Статья (декабрь 2024) показывает, что надо делать при шоках спроса (например, роста кредитования или зарплат) и предложения (например, плохого урожая или недостатка товаров из-за логистики) на примере данных США и действий ФРС. Авторы используют как разложение инфляции из данных, так и теоретическую модель для вывода оптимальной политики.
Результаты:
1) данные: если выделить шоки спроса и предложения в инфляции (по Шапиро), то окажется, что ставка ФРС реагировала на спрос значительно сильнее, чем на предложение. Исторически (за 3кв1979-4кв2007, таблица 1) соотношение примерно 3,75 к 1 - после шока спроса в 1% ВВП получалось повышение ставки примерно на 1 п.п., но на такого же размера шок предложения реакция была вчетверо меньше;
2) теория: оптимальная политика в случае наличия шоков спроса и предложения - именно такая, по-разному реагировать на эти два явления. Стандартное правило Тейлора (просто реакция на инфляцию или её ожидания) хуже с точки зрения благосостояния.
Вывод: мне эта статья кажется очень любопытной. По моим оценкам, вклад шоков предложения в российскую инфляцию был высоким, больше 50% в 2024 году. Поэтому "оптимальная" величина ставки Банка России - хороший дискуссионный вопрос.
#Inflation #Shapiro #MacroPolicy #US #TaylorRule
www.bis.org
Targeted Taylor rules: some evidence and theory
Monetary theory and central bank doctrine generally prescribe a forceful reaction to demand-driven inflation and an attenuated response, if any, to supply-driven inflation. The Taylor–type rules used so far to describe central banks' reaction functions assume…
Как написать статью по финансам? Через GigaChat!
Статья (январь 2025) предлагает отличный способ придумывать научные статьи по финансам, в данном случае по факторным моделям (объяснение доходностей портфелей в кросс-секции). Задаешь правильные промпты - ChatGPT 3.5 сам тестирует данные, пишет текст с таблицами, осталось научить в журналы подавать и успех! У авторов получилось 96 новых факторов со значимым эффектом (из потенциальных 30000).
Вывод: генерировать статьи стало проще. Смысла становится ещё меньше (авторы жестко называют это HARKing, hypothesizing after results are known - «формулировать гипотезы после того, как результаты получены»). Как метод работы с данными это интересно - мы как раз со студентами в субботу будем разбирать факторные модели, но как осмысленная деятельность не очень.
#Factors #AI #Teaching #MAFNES
Статья (январь 2025) предлагает отличный способ придумывать научные статьи по финансам, в данном случае по факторным моделям (объяснение доходностей портфелей в кросс-секции). Задаешь правильные промпты - ChatGPT 3.5 сам тестирует данные, пишет текст с таблицами, осталось научить в журналы подавать и успех! У авторов получилось 96 новых факторов со значимым эффектом (из потенциальных 30000).
Вывод: генерировать статьи стало проще. Смысла становится ещё меньше (авторы жестко называют это HARKing, hypothesizing after results are known - «формулировать гипотезы после того, как результаты получены»). Как метод работы с данными это интересно - мы как раз со студентами в субботу будем разбирать факторные модели, но как осмысленная деятельность не очень.
#Factors #AI #Teaching #MAFNES
NBER
AI-Powered (Finance) Scholarship
This paper describes a process for automatically generating academic finance papers using large language models (LLMs). It demonstrates the process’ efficacy by producing hundreds of complete papers on stock return predictability, a topic particularly well…
Коллеги написали (не в первый раз) грубые слова про Росстат. На этот раз (цитата) "форменный скандал" из-за отсутствия цен на авиабилеты, например, на портале ЕМИСС. И (цитата) "это подрывает доверие к статистике и непосредственно к данным по инфляции".
Моё доверие не подорвано. Пока не опубликована ОДНА позиция из примерно 570, говорить о "скандале" могут только те, кто хотят породить этот "скандал". То есть ... (тут могло бы быть ваше любимое слово).
Опубликует ли Росстат стоимость авиабилетов в дальнейшем? Конечно да, потому что обязан. Читаем методологию ИПЦ на 2025 год. Будет ли при подсчёте инфляции использоваться цена на авиабилеты? Да, пункт 456 приложения 1. Поэтому мы их в любом случае увидим. Почему пока нет цен за ноябрь и декабрь? Ну позвоните в Росстат и узнайте.
Вывод: если есть желание подрывать доверие (к чему угодно), то лучше этого не делать. Если хочется скандала, то можно побить боксёрскую грушу. Если есть претензии к кому-то - позвоните и выясните (напишите в мессенджер). Это современное лидерство - брать на себя ответственность и разбираться в деталях.
#Rosstat #Russia #Inflation
Моё доверие не подорвано. Пока не опубликована ОДНА позиция из примерно 570, говорить о "скандале" могут только те, кто хотят породить этот "скандал". То есть ... (тут могло бы быть ваше любимое слово).
Опубликует ли Росстат стоимость авиабилетов в дальнейшем? Конечно да, потому что обязан. Читаем методологию ИПЦ на 2025 год. Будет ли при подсчёте инфляции использоваться цена на авиабилеты? Да, пункт 456 приложения 1. Поэтому мы их в любом случае увидим. Почему пока нет цен за ноябрь и декабрь? Ну позвоните в Росстат и узнайте.
Вывод: если есть желание подрывать доверие (к чему угодно), то лучше этого не делать. Если хочется скандала, то можно побить боксёрскую грушу. Если есть претензии к кому-то - позвоните и выясните (напишите в мессенджер). Это современное лидерство - брать на себя ответственность и разбираться в деталях.
#Rosstat #Russia #Inflation
Telegram
MMI
АВИАПЕРЕВОЗКИ В РФ: ПОТЕНЦИАЛ РОСТА НА ВНУТРЕННИХ РЕЙСАХ, ПО-ВИДИМОМУ, ИСЧЕРПАН
Авиаперевозки – одна из наиболее сильно и необратимо пострадавших отраслей экономики РФ. Несмотря на то, что 2024г удалось завершить в плюсе (+2% на внутренних рейсах и +20%…
Авиаперевозки – одна из наиболее сильно и необратимо пострадавших отраслей экономики РФ. Несмотря на то, что 2024г удалось завершить в плюсе (+2% на внутренних рейсах и +20%…
(реклама РЭШ)
Ольга помогала мне вести курс по корпоративным финансам - очень мощная! Краткое интервью:
https://yangx.top/nes_official/2570
#Teaching #MAFNES
Ольга помогала мне вести курс по корпоративным финансам - очень мощная! Краткое интервью:
https://yangx.top/nes_official/2570
#Teaching #MAFNES
Telegram
Российская экономическая школа
После окончания бакалавриата по экономике в НИУ ВШЭ Ольга Козиорова стремилась развить практические навыки в области финансов, поэтому поступила на программу «Финансы, инвестиции, банки» в РЭШ. В коротком видео Ольга делится тем, как Школа помогла ей в карьерном…
Факторные модели с использованием ML и аналога ChatGPT.
Статья (январь 2025) показывает, как можно использовать модели-трансформеры в объяснении рисков финансовых активов. Основная идея - что факторы строятся динамически, их веса меняются во времени, а сама модель нелинейна (хотя даже простой случай с линейностью уже улучшает объяснение рисков). Вывод из модели - что рост числа параметров модели позволяет улучшать Sharpe ratio для так называемого "рыночного портфеля", и что ошибки объяснения доходностей индивидуальных акций снижаются.
Это довольно обычная ситуация в большинстве применений трансформеров, в том числе в ChatGPT и GigaChat. Исторически больше параметров давали более удачные модели, и видимо, это верно для последних версий ChatGPT "с рассуждением". Правда, у авторов небольшие наборы - от 100 тыс. до 1 млн параметров, но даже это даёт сильное улучшение.
Вывод: минимум две темы для студентов в следующем году будут про это.
#AI #Factors #Teaching
Статья (январь 2025) показывает, как можно использовать модели-трансформеры в объяснении рисков финансовых активов. Основная идея - что факторы строятся динамически, их веса меняются во времени, а сама модель нелинейна (хотя даже простой случай с линейностью уже улучшает объяснение рисков). Вывод из модели - что рост числа параметров модели позволяет улучшать Sharpe ratio для так называемого "рыночного портфеля", и что ошибки объяснения доходностей индивидуальных акций снижаются.
Это довольно обычная ситуация в большинстве применений трансформеров, в том числе в ChatGPT и GigaChat. Исторически больше параметров давали более удачные модели, и видимо, это верно для последних версий ChatGPT "с рассуждением". Правда, у авторов небольшие наборы - от 100 тыс. до 1 млн параметров, но даже это даёт сильное улучшение.
Вывод: минимум две темы для студентов в следующем году будут про это.
#AI #Factors #Teaching
NBER
Artificial Intelligence Asset Pricing Models
The core statistical technology in artificial intelligence is the large-scale transformer network. We propose a new asset pricing model that implants a transformer in the stochastic discount factor. This structure leverages conditional pricing information…
Написал колонку для Форбс про потенциальное влияние тарифов Трампа на мир. Кратко:
1) скорее снижает ВВП США и увеличивает инфляцию,
2) но в 2018-19 имело больше политических последствий (рост поддержки республиканцев), нежели экономических.
#Forbes #US #Trade #Tariffs
1) скорее снижает ВВП США и увеличивает инфляцию,
2) но в 2018-19 имело больше политических последствий (рост поддержки республиканцев), нежели экономических.
#Forbes #US #Trade #Tariffs
Forbes.ru
Тариф от Трампа: чем новая торговая политика США грозит глобальной экономике
По оценкам международный валютного фонда (МВФ), мировая экономика в 2025 году останется в зоне стабильного роста. Но существенным риском являются жесткая протекционистская политика, которую обещает вести Дональд Трамп. Партнеры США — от Китая до Евро
(реклама РЭШ)
Александр тоже мощный, и помогал мне на корпоративных финансах. Короткое видео про его опыт в РЭШ!
#Teaching #MAFNES
Александр тоже мощный, и помогал мне на корпоративных финансах. Короткое видео про его опыт в РЭШ!
#Teaching #MAFNES
Telegram
Российская экономическая школа
Александр Буянов (MAF’2025) учился на втором курсе Высшей школы менеджмента СПбГУ, когда понял, что ему очень интересна сфера финансов. Уже на третьем курсе он принял твердое решение поступать в РЭШ. О причинах своего выбора и своих впечатлениях от обучения…
Производство чипов в Китае: успех?
Которая записка ФРС (январь 2025) напоминает, что
1) ограничения 2023 года со стороны США, Японии и Нидерландов позволили замедлить развитие производства чипов в Китае,
2) но не остановили работу и позволили перейти к 5нм чипам,
3) а вне самых передовых чипов результаты впечатляющие - Китай самодостаточен для любых нужд промышленности.
Поэтому DeepSeek, хотя (видимо) построил сети на чипах NVIDIA, в какой-то момент может оказаться полностью на китайских чипах. Qwen2.5-Max также пока не на китайских - но инвестиции Китай делает, и должен добиться результата.
#AI #China #Chips
Которая записка ФРС (январь 2025) напоминает, что
1) ограничения 2023 года со стороны США, Японии и Нидерландов позволили замедлить развитие производства чипов в Китае,
2) но не остановили работу и позволили перейти к 5нм чипам,
3) а вне самых передовых чипов результаты впечатляющие - Китай самодостаточен для любых нужд промышленности.
Поэтому DeepSeek, хотя (видимо) построил сети на чипах NVIDIA, в какой-то момент может оказаться полностью на китайских чипах. Qwen2.5-Max также пока не на китайских - но инвестиции Китай делает, и должен добиться результата.
#AI #China #Chips
www.federalreserve.gov
Developments in Chinese Chipmaking
The Federal Reserve Board of Governors in Washington DC.
Меняющийся рынок труда в США: очередные прогнозы про ИИ.
Статья (январь 2025) проверяет, насколько быстро менялся рынок труда в США с 1880 года. Авторы обнаруживают, что стабильность была гораздо выше в последние 30 лет, чем до этого. Два очевидных примера:
1) в начале 20 века около 40% людей в США работали в с/х, а сейчас 2%;
2) в 1960 около половины сотрудников занимались производством и ручным трудом, а сейчас 20%.
Поэтому, по их мнению, время с 1990 по 2017 было одним из самых стабильных для работников. Пандемия внесла изменения, и они подчеркнули целых четыре сигнала про влияние ИИ на труд:
1) снижение "поляризации" рынка. Последние годы стало меньше "дешевых" рабочих мест и больше высокооплачиваемых сотрудников, до этого шло "удешевление";
2) рост в низкооплачиваемых местах в секторе услуг остановился (была мантра "нас заменят роботы, а мы будем задешево мыть посуду");
3) занятость в STEM (связанные с наукой, технологиями, инженерные или математические вещи) выросла более чем на 50% с 2010 года;
4) занятость в ритейле упала на 25% за 2013-2023. Видимо, тут онлайн помог.
Поэтому авторы надеются, что ИИ окажется новой "технологией общего назначения", но подозревают очень постепенное (за десятилетия) её внедрение. Первые знаки быстрых изменений видны - но пока неясно, относить их к перестройке рынка труда после пандемии, или влиянию ИИ.
#AI #Labor #US
Статья (январь 2025) проверяет, насколько быстро менялся рынок труда в США с 1880 года. Авторы обнаруживают, что стабильность была гораздо выше в последние 30 лет, чем до этого. Два очевидных примера:
1) в начале 20 века около 40% людей в США работали в с/х, а сейчас 2%;
2) в 1960 около половины сотрудников занимались производством и ручным трудом, а сейчас 20%.
Поэтому, по их мнению, время с 1990 по 2017 было одним из самых стабильных для работников. Пандемия внесла изменения, и они подчеркнули целых четыре сигнала про влияние ИИ на труд:
1) снижение "поляризации" рынка. Последние годы стало меньше "дешевых" рабочих мест и больше высокооплачиваемых сотрудников, до этого шло "удешевление";
2) рост в низкооплачиваемых местах в секторе услуг остановился (была мантра "нас заменят роботы, а мы будем задешево мыть посуду");
3) занятость в STEM (связанные с наукой, технологиями, инженерные или математические вещи) выросла более чем на 50% с 2010 года;
4) занятость в ритейле упала на 25% за 2013-2023. Видимо, тут онлайн помог.
Поэтому авторы надеются, что ИИ окажется новой "технологией общего назначения", но подозревают очень постепенное (за десятилетия) её внедрение. Первые знаки быстрых изменений видны - но пока неясно, относить их к перестройке рынка труда после пандемии, или влиянию ИИ.
#AI #Labor #US
NBER
Technological Disruption in the Labor Market
This paper explores past episodes of technological disruption in the US labor market, with the goal of learning lessons about the likely future impact of artificial intelligence (AI). We measure changes in the structure of the US labor market going back over…
Хотите пример, как недоговаривать? Пожалуйста!
Коллеги написали, что в 2019-2022 прирост средств населения в банках составлял в среднем примерно 3% от доходов. В 2023 это было 9%, а в 2024 - целых 11,5%. Денежные доходы по Росстату доступны в файле 1, нет ошибки. По их словам, звучит как большая разница и «риски» для будущего инфляционного давления.
Но есть нюанс. Если посмотреть в файле 2 динамику сберегаемых доходов, - не в банках, а всего, - мы увидим следующие доли от доходов:
2019 = 3,9%
2020 = 9,1%
2021 = 4,3%
2022 = 8,6%
2023 = 7,2%
2024 = около 9-11% (пока неясно, как фирмы выплатили бонусы)
Что мы видим? Гораздо более сложную динамику, без скачка в 2023-24. Почему так получается? Дело в том, что средства в банках - не единственный способ сберегать. Например, в 2020 и 2022 наличные составляли примерно половину от сбережений - что естественно в условиях неопределенности и при низких банковских ставках. А рост банковских вкладов в 2023-24 частично подкреплялся перетоком с брокерских счетов и снижением наличных, это также видно из файла 2.
Таким образом, уверенно сказать, что вклады «могли быть немедленно потрачены при снижении ставок», никак не получится - люди бы сберегали в какой-то форме. Акции, наличные, золото - всё сгодится, соль и тушенка нет.
Вывод: в посте авторов недоговоренность. Она мешает понять возможное инфляционное давление и дальнейшие действия граждан, плюс может неверно ориентировать по решениям ЦБ. Стоит смотреть внимательнее.
#Russia #Inflation #Households
Коллеги написали, что в 2019-2022 прирост средств населения в банках составлял в среднем примерно 3% от доходов. В 2023 это было 9%, а в 2024 - целых 11,5%. Денежные доходы по Росстату доступны в файле 1, нет ошибки. По их словам, звучит как большая разница и «риски» для будущего инфляционного давления.
Но есть нюанс. Если посмотреть в файле 2 динамику сберегаемых доходов, - не в банках, а всего, - мы увидим следующие доли от доходов:
2019 = 3,9%
2020 = 9,1%
2021 = 4,3%
2022 = 8,6%
2023 = 7,2%
2024 = около 9-11% (пока неясно, как фирмы выплатили бонусы)
Что мы видим? Гораздо более сложную динамику, без скачка в 2023-24. Почему так получается? Дело в том, что средства в банках - не единственный способ сберегать. Например, в 2020 и 2022 наличные составляли примерно половину от сбережений - что естественно в условиях неопределенности и при низких банковских ставках. А рост банковских вкладов в 2023-24 частично подкреплялся перетоком с брокерских счетов и снижением наличных, это также видно из файла 2.
Таким образом, уверенно сказать, что вклады «могли быть немедленно потрачены при снижении ставок», никак не получится - люди бы сберегали в какой-то форме. Акции, наличные, золото - всё сгодится, соль и тушенка нет.
Вывод: в посте авторов недоговоренность. Она мешает понять возможное инфляционное давление и дальнейшие действия граждан, плюс может неверно ориентировать по решениям ЦБ. Стоит смотреть внимательнее.
#Russia #Inflation #Households
Telegram
MMI
❗️ЖЁСТКАЯ ДКП «СВЯЗАЛА» за 2 ГОДА ОКОЛО 15 ТРЛН на ВКЛАДАХ в БАНКАХ
Средства населения в банках приросли в 2023-24гг на 21 трлн руб. Если в 2019-22гг прирост средств населения в банках был в среднем 3% от доходов, то в 2023г – 9%, а в 2024г – 11.5%.
«Избыточные»…
Средства населения в банках приросли в 2023-24гг на 21 трлн руб. Если в 2019-22гг прирост средств населения в банках был в среднем 3% от доходов, то в 2023г – 9%, а в 2024г – 11.5%.
«Избыточные»…
Уже февраль, а мы продолжаем прогнозировать 2025... такова жизнь подкастов! С блестящим Родионом Латыповым из ВТБ:
https://yangx.top/nes_official/2603
#Inflation #Russia #GDP
https://yangx.top/nes_official/2603
#Inflation #Russia #GDP
Telegram
Российская экономическая школа
В 2025 российскую экономику ждет медленный рост и высокая инфляция
Почему инфляция не замедляется, как рост инвестиций скажется на потенциале экономики, что будет с курсом рубля в 2025 и могут ли власти на него повлиять, обсуждали в «Экономике на слух» профессор…
Почему инфляция не замедляется, как рост инвестиций скажется на потенциале экономики, что будет с курсом рубля в 2025 и могут ли власти на него повлиять, обсуждали в «Экономике на слух» профессор…