StatSpace
описание
Канал аналитической группы StatSpace. Статистика, аналитика, прогнозы Для обратной связи: @StatSpace_feedback_bot Наш Дзен: zen.yandex.ru/id/5f7389012c0c1b44f672424f
1 496
подписчиков
Охват к подписчикам
118,9%
ERR
Реакции к просмотрам
0,57%
349 на 37 постов
Пересылки к просмотрам
0,53%
326
Постов в день
0,0
всего 37
Где отзываются чаще
доля реакций к просмотрам- 20 янв.Структура срочности кредитов физлицам Доля самых длинных (более 3 лет) кредитов в ноябре 2025 достигла 91.44% - самое высокое значение с июня 2024, доля кредитов короче года же уже несколько месяцев стабильно держится ниже 3% - после удивительного рекордного скачка до 12.7% в декабре 2024 (закупки подарков по кредитным картам? Возможно, но странно, потому что раньше такого не было, но подождём данных за декабрь 2025). В целом же, удивительно (на самом деле нет - айфончики в кредит с текущими ставками берут менее охотно, чем раньше - а длинные и крупные кредиты брать всё равно приходится), но структура срочности кредитов сейчас даже более "здоровая", чем была в доковидные времена: больше 90% длинных кредитов (против 83% в конце 2019), меньше 3% самых коротких (против 3.2% в конце 2019)2,83%
- 28 янв.Цены: стабилизация? За неделю с 20 по 26 января цены в России в среднем выросли на 0.19% - даже чуть меньше, чем за аналогичную (21-27 января) неделю прошлого года, тогда было 0.22%. Хотя накопленные 1.91% с начала года - это всё равно заметно больше, чем прошлогодние 1.14% (и там они были за 27 дней, а не 26!). Тем не менее, картина сейчас вполне себе умеренная: продовольствие (кроме овощей-фруктов, конечно же, но и в них рост затихает) ведёт себя разнонаправленно, но без больших скачков (кроме, разве что, +1% к ценам на говядину за неделю - но свинина и курица подешевели!); непродовольственные товары в целом тоже, техника скорее даже дешевеет. Заметно дорожают услуги: порядка +0.5% к средним ценам на стрижку и +0.66% - на автомойки (и это, возможно, в том числе и эффект НДС на прежде малый и без-НДСный бизнес). Топливо зато радует: символические +0.01% на бензин и +0.03% на дизель!2,59%
- 11 февр.Структура использования и доходов в ВВП в 2025 году Что интересного произошло со структурой ВВП в прошлом году: выросла доля потребления домашних хозяйств (с 49.7% в 2024 до 51.1% в 2025), и госпотребления (с 18.5% до 19.4%). Немного прибавило и валовое накопление основного капитала. За счёт чего рост? За счёт снижения изменения запасов (+2.8% против +4.1% годом ранее) и падения доли чистого экспорта с 4.4% до 2.6% (в деньгах он тоже упал). В разрезе доходов: почти на 4 п.п. выросла доля оплаты труда! И на 4.7 п.п. снизилась доля прибыли.2,52%
- 9 февр.Промпроизводство в 2025 году Индекс промышленного производства, по расчётам Росстата, в декабре 2025 прибавил 3.7% по сравнению с прошлым декабрём - очень ощутимо! В ноябре, для сравнения, было +0.4% к ноябрю 2024, а в октябре +2.5% (и до декабря это был рекордный темп прироста за 2025 год). При этом рост месяц-к-месяцу с исключением сезонности составил +2.3% - и это рекордно высокий показатель за последние два года! Благодарить за такой рост стоит исключительно обрабатывающую промышленность: +7.8% к прошлому декабрю. Добыча и "коммунальные" отрасли в минусе.2,46%
- 12 янв.Немного о сценарном прогнозировании #лонгрид #статьи Выходим из праздников продуктивно: сразу с лонгридом по довольно интересной статье о сценарном прогнозировании! Статья фокусируется на изучении различий между прогнозами при разных сценариях (к примеру, разные прогнозы курса при разных сценарных ценах на нефть - будем дальше обсуждать результаты именно на этом примере). В целом, задача выглядит стандартной и довольно простой: оцениваем модель, описывающую связь зависимой переменной (курса) с какими-нибудь объясняющими (чем полнее набор, тем лучше - это нам завещали и теоретические основы эконометрики, и точность полученных прогнозов). Потом подставляем сценарные значения для объясняющих (используя несколько разных сценариев для цен на нефть и одни и те же сценарии для прочих объясняющих переменных - это важно) - и готово! Но, как выясняется, не всё так просто. Главная проблема такого подхода заключается в том, что меняя сценарий только для одной объясняющей переменной (цен на нефть), мы игнорируем её возможное влияние на остальные объясняющие переменные (скажем, темпы роста ВВП, инфляцию и всё вот это вот), из-за чего утверждения вида "при нефти в 100 долларов за баррель курс будет 70, а при нефти в 50 долларов за баррель курс будет на 15 рублей выше" неверны - потому что предполагают, что при нефти в 50 темпы роста ВВП, инфляция и прочие включённые в модель объясняющие переменные будут такими же, как при нефти в 100. А это, очевидно, не так. Что делать? Ну, вариант "согласовывать в каждом сценарии траектории всех регрессоров" есть, но он достаточно сложен в реализации (потому что некорректное согласование, опять же, приведёт к некорректным оценкам). Авторы работы выделяют два простых случая, в которых понятно что делать (и случаи, в которых непонятно, что делать - тоже). Первый случай совсем простой: если мы верим, что изменение одной объясняющей переменной никак не влияет на остальные, то мы можем делать всё то же самое, что обычно и делается, и всё будет правильно. Довольно очевидно. Второй случай интереснее: если есть связи между объясняющими переменными, но они постоянные во времени (как минимум, они одинаковы на тестовой и обучающей выборке), то "стандартный подход" не будет работать корректно, НО если оценить модель только с одной объясняющей переменной (парную регрессию курса на цену на нефть, без остальных объясняющих переменных), то разница в прогнозных значениях курса при разных сценариях будет состоятельной (будет оценена корректно!). Интуитивно это работает так: оценивая модель с пропущенными переменными, мы их влияние "запихиваем" в коэффициент при оставшейся (цене на нефть), и этот коэффициент теперь учитывает не только прямое влияние цены на нефть, но и косвенное, через пропущенные в модели переменные. Оценка коэффициента становится неправильной, но зато при изменении сценария мы видим общий эффект (не только прямой, но и косвенный)! На самом деле, совершенно удивительный для эконометрики результат: чтобы получить состоятельную оценку, нам надо использовать неправильно специфицированную модель (с пропущенными переменными)! Третий случай тоже существует - связи между объясняющими переменными есть, но они меняются. В этом случае, к сожалению, никакого простого решения не существует.2,38%
- 30 окт. 2024 г.Макропрогнозирование методами машинного обучения: свежий российский опыт #статьи #лонгрид Сегодня посмотрим сразу на две статьи из одного и того же свежего номера журнала "Деньги и Кредит". Обе - про прогнозирование чего-то макроэкономического (одна про ВВП, другая - про инфляцию) при помощи методов машинного обучения. Герой номер раз: инфляция, при этом не только и не столько общая цифра, сколько отдельные компоненты (рассматривается 80 отдельных групп продуктов). Большой набор объясняющих переменных от курса рубля до опросных данных по потребительским настроениям. Данные месячные, прогнозы строятся на горизонт от 1 до 12 месяцев вперёд, а тестируется всё это на очень непростом периоде 2019-2023 гг. Что получилось: лучше прогнозировать инфляцию по компонентам и потом агрегировать, чем прогнозировать сразу общую цифру. Тяжелее всего прогнозировать цены на яйца, сахар, международный туризм и плодоовощную продукцию (хотя во всех случаях, кроме последнего, подозреваю, дело скорее в отдельных разовых чудесах с ценами на эти продукты. Если добавить 2024 год, то наверняка в этот список попадёт и сливочное масло). Лучшими моделями оказались один из классических инструментов машинного обучения CatBoost и ARD-регрессия (по сути - регрессия с байесовской регуляризацией). Герой номер два: сравниваются комбинации ансамблевых моделей (random forest и разные виды бустинга - получаем ансамбль ансамблей) и разных по архитектуре нейронных сетей (CNN, ANN, RNN, LSTM, GRU) и оптимальная комбинация всего этого весьма немаленького зоопарка. Подробные результаты удобнее смотреть в приложении и они довольно удивительны: ансамбли ансамблей даже на прогнозах на 1 квартал вперёд в разы превосходят по точности простой бенчмарк в лице AR(1)-модели, на больших горизонтах разрыв ещё больше увеличивается. Ещё удивительнее, что даже простая feed-forward нейронная сеть (на квартальных данных - их мало! А параметров в моделях случаем не больше, чем наблюдений?) превосходит AR(1). Скажем честно, вопросы к устойчивости результатов есть, но авторы приводят сетки гиперпараметров для всех использованных моделей, так что в принципе пересчитать за ними несложно. Чего наверное не хватило в обоих случаях - это сравнения с SOTA эконометрическими моделями, а не только AR(1). Но в любом случае - весьма любопытно!2,36%
- 26 янв.Платёжный баланс в ноябре 2025: динамика негативная Сальдо торгового баланса РФ в ноябре 2025, по оценкам ЦБ, снизилось до +6.8 млрд долларов (против +10.8 в октябре 2025 и +12.3 в ноябре прошлого года!). Одновременно с этим происходит и снижение импорта: на 0.8 млрд долларов по сравнению с прошлым годом (экспорт же снизился на 6.3 млрд). В целом, сальдо счёта текущих операций в ноябре составило +2 млрд долларов - против +7.8 в ноябре прошлого года, суммарное же сальдо за первые 11 месяцев года упало с 59.9 млрд до 38.1. А ещё - какая-то магия творится с чистыми ошибками и пропусками: в ноябре они составили -5.1 млрд долларов, суммарно же за январь-ноябрь 2025 они составили -20.3 млрд (больше половины всего сальдо счёта текущих операций!)2,35%
- 9 февр.Промпроизводство в декабре 2025: отраслевой разрез Если смотреть на промпроизводство в декабре в разрезе отраслей, то мы увидим картину, в значительной степени повторяющую уже привычную за последнее время историю "оборонка растёт, добыча падает, остальное стагнирует". Но есть и отличия: в лидерах роста (на втором месте после вполне себе около-оборонных прочих транспортных средств, +28.6%) оказалась... табачная промышленность: +25.9% к прошлому декабрю! Хорошо себя чувствуют лекарственные изделия (+12.9%), из гражданских отраслей в небольшом, но плюсе (+3.5%) оказались напитки. Ещё любопытный момент: компьютеры-электроника-оптика, до этого бывшие в списке лидеров (второе место в сентябре, к примеру) показали очень скромный рост на 1%. В добыче всё плохо, особенно в "прочей" (кроме угля и руд - то есть, в нефтегазе): -19.4%.2,35%
- 3 февр.Цены производителей в декабре 2025 В отличие от потребительских цен, прибавивших (по оценкам Росстата) 5.59% за 2025 год, цены производителей за год снизились на 3.3%. Главное снижение - за счёт добывающих отраслей: жутковатые -32.6% к ценам нефте- и газо-добытчиков (видимо, тут не только внешняя конъюнктура, но и таки эффект санкций), -10.5% к ценам в добыче угля, и только в металлических рудах есть пускай и символический, но рост на 1.5%. Сильнее всего выросли цены производителей в коммунальных отраслях (+15.2% в водоснабжении и +15.1% в электроэнергетике) и производстве напитков (на 12.9%). В других отраслях цифры заметно ниже и не превышают 6%.2,30%
- 4 февр.Цены: рост умеренный, но быстрее, чем в прошлом году За неделю с 27 января по 2 февраля цены в России в среднем прибавили 0.2% - чуть больше 0.16% на аналогичной (28 января - 3 февраля) неделе прошлого года. Радует то, что, кажется, главная причина таких различий - сдвинувшаяся сезонность: овощи продолжают дорожать: +6.27% к ценам на огурцы, +1.11% - на помидоры (годом ранее: +2.4% на огурцы, +0.1% на помидоры, а другие овощи уже начали к началу февраля дешеветь). Ещё из важного - водка, +1.03% за неделю! Хотя, справедливости ради, в том году было так же (+1.04%). В остальном: многие позиции продовольствия дешевеют (крупы, часть молочки, курица), в непродах, в целом, всё тоже довольно позитивно (кроме некоторых лекарств). Довольно сильно прибавили услуги, в том числе - проезд в автобусах (+1.09% за неделю!). Зато топливо радует: +0.01% к ценам на дизель и +0.11 - на бензин.2,29%
- 10 февр.ВДС по отраслям экономики в 2025 И снова про отрасли - но теперь в разрезе ВДС (и все отрасли, а не только промка), из опубликованных Росстатом оценок ВВП за 2025 год (в целом тут без сюрпризов, +1% в постоянных ценах к 2024 году). Из всех отраслей экономики, сильнее всего за прошлый год выросли гостиницы и общепит (а у нас тут про кризис в московском (на Патриках) ресторанном бизнесе рассказывают!): +8.9% в постоянных ценах! Госуправление (и обеспечение военной безопасности) - на втором месте с +4.8%, замыкают тройку лидеров обрабатывающие производства (+3.9%). А дальше опять услуги: финансы-страхование (+3.8%), культура-спорт (+2.8%), на шестом месте - стройка (+2.7%, тоже неплохо - и это несмотря на безумные ставки на обычную ипотеку!). Главные пострадавшие: водоснабжение (-3.7%), административная деятельность (-2.2%) и добыча (-1.7%).2,27%
- 8 мая 2025 г.без подписи2,18%