#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
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
👍4
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
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
🔥6
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)
✏️ 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)
👍4👎1🔥1
# 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... 🚜
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... 🚜
IMF
World Economic Outlook Databases
The World Economic Outlook (WEO) database is created during the biannual WEO exercise, which begins in January and June of each year and results in the April and September/October WEO publication. Selected series from the publication are available in a database…
# 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%
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(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.
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(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%) 😁
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%) 😁
👍3👎1
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» 💎
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» 💎
www.vopreco.ru
«Уходя — уходи»: кто остается с Россией и как перераспределяется импорт? | Гнидченко | Вопросы экономики
🔥7👍1
Выступление первого заместителя директора-распорядителя МВФ Гиты Гопинат о "второй холодной войне"
Оперативно перевели
Оперативно перевели
IMF
Вторая холодная война? Сохранение экономического сотрудничества в условиях геоэкономической фрагментации
Доброе утро! Для меня честь выступать на XX Всемирном конгрессе Международной экономической ассоциации. Основной вопрос этого конгресса звучит так: «Находимся ли мы в поворотной точке?» Я считаю, что да. Более того, я пойду дальше вопроса этого конгресса…
☕️ Отличная предновогодняя мини-викторина из одного вопроса. Но для полного дзена не хватает вариантов ответа "гречка" и "соль" ☕️
👍5
Forwarded from ЦЭП Talks
Какой товар не торгуется на товарно-сырьевых биржах мира?
Anonymous Quiz
3%
Рис
42%
Яйца
32%
Репчатый лук
23%
Живая свинья
#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
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
👍34😁10🤔2