Запасник экономиста

#17 Перспективы-24: кто как видит

Иллюстрация последних прогнозов роста ВВП на 2024 год по четырем группам прогнозистов. Кажется, что формируется два кластера - условно, "в районе 1%" и "ближе к 2%".

Конечно, не исчерпывающая инфографика, но все что нашел на скорую руку. В первом комментарии - файл со ссылками на источники данных

☕️ Отличная предновогодняя мини-викторина из одного вопроса. Но для полного дзена не хватает вариантов ответа "гречка" и "соль" ☕️

"Костыли" - это святое)

Утащил отсюда:
http://eolay.tilda.ws

Выступление первого заместителя директора-распорядителя МВФ Гиты Гопинат о "второй холодной войне"

Оперативно перевели

Авторецензия на статью в «Вопросах»

Поскольку журнал не публикует статьи в открытом доступе, напишу несколько слов о нашей вышедшей на днях статье в №12. Что ее отличает и зачем она писалась?

1️⃣ Обычно страны делят на дружественные (Д) и недружественные (НД) бинарно, например:
* Javorcik et al., 2022: 141 НД и лишь 51 Д
* постановление №430-р: лишь 66 НД и 187 Д

Мы попробовали совместить два подхода. НД в нашем понимании стали страны из постановления №430-р, зато Д разделились на три группы (на основе кластеризации голосования в ООН по 6 резолюциям, а не по одной, как делают обычно). Например, Турция, Израиль и Грузия попали в группу «осторожных» (голосовали как недружественные), Китай, Индия и большинство стран СНГ – в группу «сочувствующих» (голосовали против антироссийских резолюций или игнорировали их), а в промежуточную группу «колеблющихся» попали, в частности, Бразилия, ОАЭ и Таиланд (не стали голосовать за наиболее жесткие резолюции в отношении России).

2️⃣ Погоняли стандартные логистические модельки, чтобы показать, что кластеры получились более-менее осмысленные. Значимые факторы: на одном полюсе – близость голосования с США, большая доля импорта из недружественных стран, высокая плотность населения, высокая доля атеистов или агностиков в населении; на другом полюсе – противофаза голосования с США, большая доля импорта из России, высокая рождаемость и, опять же, высокая доля атеистов и агностиков в населении («догадайтесь почему №1»).

3️⃣ Посчитали темп роста импорта России в 22г по этим же 4 группам стран по зеркальным данным ООН. Большинство стран, нарастивших экспорт в Россию, относятся к «сочувствующим», что ожидаемо и еще раз подтверждает адекватность результатов кластеризации. В других группах тоже были страны, нарастившие поставки – назову три: Турция, ОАЭ и Словения («догадайтесь почему №2»).

4️⃣ На основе официальных публикаций ЕС (с 1 по 10 пакет санкций) прикинули объемы подсанкционного импорта и экспорта, разбили их по датам вступления в силу для иллюстрации логики разворачивания санкций. На примере импорта из ЕС и Китая выделили крупные товарные позиции, по которым Китай смог или не смог заместить поставки из ЕС: например, смог по строительной и бытовой технике, не смог – по двигателям («догадайтесь почему №3»).

Подробности – в свежем номере журнала «Вопросы экономики» 💎

# 16(в) МВФ в тёмно-розовых очках

Россия и на ретроспективном периоде росла в среднем на 0.9 п.п. медленнее, чем медианная страна (1.1% против 2.0%), но в прогнозе МВФ заложил еще большее относительное замедление темпов роста России в сравнении с медианной страной (1.2% против 3.0%). Иными словами, по версии МВФ, Россия будет расти теми же темпами, что и в период 2018-2022 гг. (на который пришлось два уникальных шока), а вот медианная страна сможет ускориться на целый процентный пункт (шоки же были, а теперь не будет).

Если интерпретировать такое расхождение как «тёмные очки» МВФ в отношении России (пессимизм относительно перспектив преодоления санкций), то адекватной прогнозной оценкой средних темпов роста ВВП России на период 2023-2028 гг. будет 3.0% [прогноз МВФ для медианной страны] - 0.9% [отставание РФ от медианной страны на ретроспективе] = 2.1%.

Кстати, это середина между средними темпами роста из прогноза МЭР на 2023-2026 гг. в двух сценариях консервативном (1.75%) и базовом (2.4%) 😁

# 16(б) МВФ в тёмно-розовых очках

Степень инерционности прогнозов МВФ не так велика, как можно было бы предположить. Наиболее инерционные прогнозы даются по группе быстрорастущих стран (правый верхний угол). Есть страны, по которым положение в распределении темпов роста ВВП по прогнозу кардинально отличается от ретроспективного – особенно выделяются страны в левом верхнем углу, у которых были эпизоды резкого падения ВВП при последующем гораздо более медленном восстановлении.

Такие явно выбивающиеся случаи могут быть связаны в первую очередь не с «пессимизмом» или «оптимизмом» МВФ, а именно с предшествующим резким ростом или падением ВВП. Но для стран, по которым таких эпизодов не было, различия по вертикальной и горизонтальной осям можно попробовать интерпретировать как «тёмные или розовые очки» МВФ. Так, по России МВФ ожидает гораздо более медленный рост относительно других стран, чем в прошлом.

«Относительно других стран» – ключевая оговорка. Почему – в следующем посте.

# 16(а) МВФ в тёмно-розовых очках

Собранные винтажи с данными о средних геометрических темпах роста ВВП на ретроспективном прогнозном периоде (для каждого выпуска IMF WEO) прилагаются в первом комментарии, результат – на графике.

Подчеркну следующее:

✏️ до ковида распределение темпов роста ВВП по странам на прогнозе совпадало с аналогичным распределением для ретроспективы, после шока оно не только перестало совпадать, но и явно отклонилось от нормального распределения (хотя фактическое распределение при этом оставалось относительно близким к нормальному)

✏️ фактический медианный темп роста ВВП в среднем за 5 лет снизился с 3% в 2019 г. до 2% в 2023 г.

✏️ МВФ по-прежнему ожидает, что темпы роста медианной страны будут ускоряться и в следующие 5 лет вернутся к «норме» в 3%

# 16 МВФ в тёмно-розовых очках

Сегодня посмотрим на данные и прогнозы IMF WEO с необычного ракурса, на примере одного показателя – темпов роста ВВП в постоянных ценах (код в БД МВФ – NGDP_RPCH). Во-первых, соберем винтажи за 10 выпусков с апр19г по окт23г. Во-вторых, на примере последнего выпуска оценим условный пессимизм («темные очки») и оптимизм («розовые очки») МВФ в отношении разных стран. В-третьих, опять же на примере последнего выпуска, исследуем положение России в распределении фактических и прогнозных темпов роста ВВП.

Смотрим на сопоставимые периоды – ретроспектива для каждого выпуска содержит прошедшие 5 лет, перспектива – текущий год плюс будущие 5 лет (дальше прогнозы МВФ не заглядывают).

В фокусе интереса:

🎯 изменение распределения прогнозных темпов роста ВВП по странам (на 5 лет вперед) от выпуска к выпуску, и отличие этого распределения от фактического (за ретроспективные 5 лет)

🎯 степень «инерционности прогнозов» (соответствие положения стран в распределении прогнозного роста ВВП положению стран в распределении фактического роста ВВП), и наличие явно выраженного «пессимизма» или «оптимизма» МВФ в отношении некоторых стран

🎯 адекватность положения России в распределении прогнозного роста ВВП

Поехали... 🚜

Сентябрьская работа о том, как Германия приспособилась к прекращению импорта газа из России.

✏️ в Германии были дебаты о влиянии отказа от газа из РФ на ВВП, прогнозы групп специальных интересов отличались от прогнозов "академиков", но последние оказались точнее (fig.13)

✏️ адаптация рынка газа шла за счет снижения спроса (промышленностью больше, чем д/х!), роста импорта из других стран и отбора запасов из хранилищ (fig.4)

✏️ выпуск в целом почти не пострадал, при заметном спаде в потребляющих энергию отраслях (fig.6): каскадный эффект на связанные отрасли производственных цепочек не сработал из-за роста импорта "газоинтенсивных" товаров (fig.8)

✏️ "сила замещения" иллюстрируется разницей во влиянии гипотетического падения импорта газа на выпуск при эластичности замещения 0 и 0.05: эффект отличается ~ в 4 раза (fig.3)

✏️ компенсация расходов на газ стимулировала снижение потребления: платилось 80% исторического потребления, умноженных на разницу между фактической и нормативной ценой (fig.9)

Производственная функция 2D

Без шуток – похоже на революционную работу в области моделирования производственной функции (ПФ).

Авторы не просто добавили еще один фактор (программируемый софт), а ввели дополнительное измерение, которое позволило получить обобщенную ПФ, пригодную для описания трех стадий экономического развития: доиндустриальной, индустриальной и современной цифровой экономики.

✏️ Человеческий капитал моделируется не как число лет обучения, а отталкиваясь от оценки значимости нерутинных задач в разрезе профессий (БД O*NET) и данных CPS о количестве отработанных часов по 450 профессиям

✏️ Программируемый софт моделируется на основе структуры инвестиций по типам оборудования и данных O*NET о том, какие типы оборудования используются в разных профессиях

#15 World Values Survey

Открыл для себя (спасибо каналу "Наука и данные" за пост) новый тип графика - “letter-value” plot: то же что boxplot, только с несколькими цветными коробочками. Средняя коробочка содержит половину точек данных, зеленая - еще четверть, третья - восьмую часть и так далее.

Визуализировал таким способом сравнение распределений респондентов из разных профессиональных групп по возрастам в России и Китае (данные опроса World Values Survey, ответы на вопросы 261 и 281). Например, в Китае работников сферы продаж в старших возрастах не то чтобы сильно меньше, чем в младших, а вот в России распределение смещено в сторону молодежи.

А сами данные весьма интересны: показателей там - громадьё громадное