Остров стабильности

Вокруг неопределенность, пандемия и инфляция. В такое неспокойное время хорошо бы иметь что-то твердое за что можно держаться. Держитесь — сейчас я перечислю пары товаров и услуг, относительные цены которых были практически неизменны с 1991 до 2020 года, то есть на протяжении всех тридцати лет современной истории России:

1. Один день в санатории стоит как 2,79+/-12% химчистки мужского костюма
2. Квадратный метр линолеума = 7,14+/-15% пачек макарон из муки высшего сорта
3. Женские туфли с верхом из кожи = 3,06+/-16% литров отечественного коньяка

Приведенные примеры посчитаны по среднероссийским среднегодовым ценам на 80 товаров и услуг, взятым отсюда. Меры стабильности — коэффициент вариации и относительный разброс. Для составления топа взят средний ранг пары по этим двум критериям.

Максимальные отклонения на 15-16% — так ли это стабильно? Да, если учесть, что за то же время случились несколько рецессий разной природы, рубль по отношению к товарам накопленным итогом обесценился на тысячи процентов, были гиперинфляция, деноминация, жесткие колебания валютного курса и дефолт по гособлигациям. Но вот, получается, все равно есть какие-то инварианты.

За чуть более скромный период начиная с 2000 года легко выгрузить средние цены уже на 740 позиций (со скидкой на то, что отвечающий на запросы ЕМИСС надо караулить ночью). Зато с 2021 годом. Из этих цен получится уже более 300 тысяч пар. Среди них появляются такие, о которых интересно наполовину в шутку думать, а не комплементы ли эти товары, или может заменители? Вот некоторые из супертопа стабильности за 22 года двадцать первого века:

1. Изготовление гроба = 18,3+/-10% стокилометровых поездок в плацкартном вагоне нефирменного поезда дальнего следования или 2,84+/-7% месяца поездок в общественном городском транспорте. Вообще гробы что-то очень уж подозрительно тяготеют ко всему транспортному — там же еще 3,5+/-6% регулировок схода-развала.
2. Велосипед = 28,4+/-8% килограмм сливочного мороженого или 20,9+/-10% литров вина. Бесспорная комплементарность.
3. Жевательная резинка = 4,1+/-4% тонкие школьные тетради.
4. 10 подгузников = 1,2+/-6% килограмма стирального порошка.
5. Женские кожаные сапоги = 5,9+/-7% зонтов от дождя

Самое стабильное из небанального: шерстяной шарф = 7,5+/-3,6% обеденных тарелок.

Топ по тому же критерию, но взяты среднероссийские цены отсюда. За июль, чтобы можно было добавить 2021 год и не морочиться с сезонностью.

Я впервые смотрю на распределение относительных цен, так что дальше возможно капитанские, но новые для меня попутные наблюдения:

• 

  Рис.1 Стабильнее чем ожидал

• 

  Рис. 2 Межгрупповые могли бы быть и поволатильнее

• 

  Рис. 3 Чем растянутее распределение вверх, тем гибче относительные цены. Все довольно стационарно.

• 

  Рис. 4 Корреляция есть, но гибкость относительных цен постационарнее как будто

• Относительные цены в целом оказались стабильнее, чем я ожидал. Распределение коэффициентов вариации относительных цен для всех пар, у которых пересечение более 15 лет — на Рис. 1. Коэффициент вариации, напомню = стандартное отклонение / среднее.
• Если разбить все цены на группы типа еда, проезд, жилье, стройматериалы и т.д., а потом сравнить стабильность относительных цен для межгрупповых и внутригрупповых пар, получится что не так уж они и сильно отличаются (Рис. 2). Априори казалось, что межгрупповые будут заметно менее стабильными, так как по идее у таких пар меньше общих факторов. Разница есть, но её значимость еще поди покажи.
• Относительные цены, казалось, должны были бы быстрее меняться в моменты высокой инфляции, так как работает вся эта стандартная логика с негибкими вниз номинальными ценами, menu costs и т.д. Типа часть подстройки относительных цен просто достигается бездействием продавца. Корреляция видна (Рис. 4), но я ждал, что она будет сильнее и яснее, а тут, как минимум, надо объяснять, что происходило с относительными ценами в 2010-2011 годах, с чего они стали такими гибкими при относительной низкой инфляции (на графике среднегодовая, а не дек./дек.).

Что еще интересно сделать?

1. Топ цен, которые наименее/наиболее хорошо движутся в общем тренде? Имеют наименьшую/наибольшую среднюю волатильность по отношению к множеству других ценам? Получится ли стандартный набор на выкидывание из корзины базовой инфляции? Есть ли какая-то разница с выделением на основе волатильности относительной цены к корзине ИПЦ (усреднение при сведении в корзину vs усреднение после расчета попарных волатильностей)?
2. Понять, есть ли какое-то интересное представление графа, где узлы — это товары и услуги, устойчивость относительной цены сближает товары, а неустойчивость отдаляет?
3. Выделить минимальное подмножество товаров и услуг, цены которых — это что-то типа базиса для множества цен всех товаров. Чтобы можно было сказать макароны = 0,3*мука + 0,2*сахар+0,5*поездка в санаторий. И все остальные по таким же разложить. Хочется, чтобы опорных цен было сильно меньше 22, чтобы снизить размерность. Возможно ли?

Проблема рабочего дня

На первой рабочей неделе полезно подумать, сколько рабочих дней впереди в 2018 году. По официальному производственному календарю в России — 247. Это на 3,5-4 дня меньше, чем бывало в начале 2000-ых. Кажется, не так уж и много, но но реально это ж 1,4-1,6%, то есть у здорового долгожителя за жизнь накопится целый дополнительный год выходных (по сравнению с альтернативной реальностью, где этого уменьшения не произошло).

В лес не убежит

С этим графиком вообще много чего интересного связано. Например, вопрос о том, когда наконец мы как человечество будем работать меньше по времени, как Кейнс, коммунисты-футуристы и все остальные обещали. И будем ли? Явно невооруженным взглядом заметно лишь улучшение условий за счет изменения структуры занятости в пользу всяких постиндустриальных отраслей. Но вот график говорит, что вроде началось, наконец. Просто не в форме снижения длительности, а в форме уменьшения количества.

Цифры говорят, что снижение числа рабочих дней похоже мировая тенденция. Я не очень уверен, потому что проверил данные этого сайта только для России (у нас погрешность не более 1 дня).

Ниже диагонали — уменьшение числа рабочих дней

Когда смотришь на этот график кажется, что в развитых странах, протестантских и не только, меньше работать не очень хотят: в них в среднем -0,1 дня, против -3 дня в остальных. Но тут не все однозначно, потому что вот, что говорит нам OECD относительно среднего числа рабочих часов на занятого в год:

Я в отпуск

Типа в среднем на 10 дней меньше стали работать в OECD, а в России как раз наоборот больше. Я думаю, что такое расхождение возможно так как в OECD, наверное, быстрее, чем в остальных странах, развивались альтернативные формы занятости. У нас же по сравнению с 90-ыми рынок труда просто пришел в норму. Тогда последний график не отвечает на вопрос «позволяем ли себе мы как человечество работать меньше, чем раньше?», а скорее иллюстрирует, что более доступна стала работа для тех, кто раньше вообще не мог найти себе места. Это, кстати, подтверждается тем, что по тем же OECD выросла доля рабочей силы в работоспособном населении (15-64 лет), и при этом part-time занятых стало на 3-4 п.п. структуры больше. В России же participation rate тоже вырос, но при снижении доли официальных part-time занятых.

Все, дальше не могу исследовать вопрос — пора на работу. Продолжу на выходных)

P.S. Почему на заглавной фото спящий индус? Потому что в Индии в году на 20 рабочих дней меньше, чем в России. За последние 15 лет их число уменьшилось на 10. Индия даже на мои графики не влезла из за этого.

Высокооплачиваемые рациональные голуби отказываются от работы

Концепция рационального индивида в экономике всегда и у всех вызывает внутреннее сопротивление. Функция полезности, бюджетное ограничение, замещение, оптимизация — каждый сам про себя знает, что в таких терминах почти никогда решения не обдумываются и не принимаются. Но на микроэкономике в университете учат, что модель оптимизирующего человека полезна, так как иногда помогает описывать реальность. Мол, не важно как именно принимаются решения, если снаружи выглядит, что это оптимизация. Тут как бы всегда встает следующий вопрос: а много ли примеров, когда действительно решения о потреблении или производстве чего-то снаружи выглядят именно так. Честно говоря, этот вопрос для меня открыт. Но смешно же, что рациональным может называться не рационализируемое (не обдумываемое)!

Далее минутка биологического кретинизма:
Смешно, но если вдуматься, ожидаемо. Микроэкономика уделяет много внимания типовым  жизненным решениям: что и сколько есть, где и сколько работать, насколько ценить будущее по сравнению с настоящим. Настолько типовым, что кажется они возникали в похожих формах не только у людей, но и их далеких предков уже много много раз. И эти решения очевидно как-то влияют на успешность размножения — ну и в общем, получается, что по отношению к этим ситуациям может работать оптимизирующая сила естественного отбора. И в общем она в примерно похожих условиях уже поработала довольно долго и отобрала тех, кто на оптимальное поведение энергии не тратит — ведет себя умно, не тратя энергии на осознание (это ж затратно?). Рациональное не рационализирует, короче говоря.
Конец минутки

Решения о которых идет речь настолько типовые, что их должны принимать не только люди, но и животные вообще. Можно представить и простейшее что-нибудь. Но вот животные, например. Вот статья, которая помимо того, что в тему, еще и иногда словесно угарная, как я люблю: Maximization theory in Behavioral Psychology . В двух словах, в ней описывается возможность построить простые функции полезности на основе выявленных предпочтений крыс и голубей (летающих крыс).

It is an empirical question whether the rat’s leisure interacts with the rat’s income in the same way that a person’s leisure interacts with the person’s income. We have enough information now to give a partial answer to that question: to the extent that we can rely on available data, the income-leisure tradeoff of rats is in many respects similar to that of humans. In addition, to the extent that they differ, the data obtained from rats and pigeons conform more closely to economic theories designed to describe human behaviour than do the data obtained from humans.

По-моему, это очень достойное утверждение. Вот еще, например, оцените эмпирически построенную кривую предложения труда для шести голубей. Они за нажимание на кнопку получали еду. Рост наклона линии соответствует росту заработной платы голубя: количество еды за то же количество нажатий. Загибание обратно — просто как в учебнике. Идея такая, что отдых — это нормальное благо (не инфериорное), поэтому с ростом дохода его хочется больше, как любого другого нормального блага. А в самом начале наклон другой, потому что эффект замещения перевешивает — один юнит отдыха (ненажимания кнопки) заменяется через труд и зарплату на более полезные блага (еда).

Предложение труда голубей

Там еще описаны результаты экспериментов по выбору состава потребительской корзины, поведению при введении гарантированного дохода (вроде, модная тема сейчас в человеческой экономике!). К ним тоже любопытные и очень знакомые графики. Хотя я высокого мнения о сознательности животных, готов спорить что вот эти крысы и голуби тоже ничего там в голове не рационализируют про брикетики и питье. Но по отношению к ним в лабораторных условиях, модель рационального индивида отлично работает — можно предсказывать поведение.

Не нужно ли микроэкономике как-то обобщиться? Я считаю, что экономика должна бросать свой антропоцентризм и идти по пути естественных наук. Очень мало экономики пока что не относится к человеку.

Призывая к этому, понимаю, что видимо мой собственный антропоцентризм еще не до конца побежден, раз пробивает на смех от таких фраз:

Humans and foxes may be highly subtle maximizers, but they are maximizers nonetheless.

Мы свое призванье не забудем

P.S. Это не в кассу, но выяснилось, что:

1. Голуби очень теплокровны (до 43 градусов нагревается тело в пределах нормы), а также их разводят на мясо. Еще их больше всего в списке животных, награжденных за боевые заслуги (медаль Дикин).
2. Есть два фонетически крутых антонимичных  словосочетания: analysis paralysis и extinct by instinct.

Какие оборона и образование? Есть проблемы актуальнее

Мы стали маловато тратить на колья. Если срочно не поддержать деревообработку и конечный спрос, можно оказаться на социально неоптимальной убегающей траектории:

Macroeconomic policy and the optimal destruction of vampires

Динамика

Долгосрочное неустойчивое равновесие

Убегающей по вампирам, конечно — убегающая по людям нам не грозит. Долгосрочное равновесие существует, но неустойчиво — регулирование просто необходимо.

Vampires influence macroeconomic activity by devouring the labor force and by provoking protective human activities which divert resources from other productive uses. On the other hand, human macroeconomic activity influences vampirism by providing blood whereby vampires are nourished and stakes whereby they are destroyed.

Теория есть. Эмпирических работ не нашел — непонятно какие параметры. Но можно прикинуть на глаз. Делаем по аналогии со статьей, но в дискретном времени.

• В России не менее V0=1 млн вампиров (берем по данным переписи 2010 года: 50% живущих в Заполярье, где полгода почти нет Солнца + россияне, владеющие румынским и гагаузским языками). Значит x0=(146,5-1)/1 = 145,5.
• Количество кольев, которые мы производим в год, я оцениваю в 100 тысяч (и это явно оценка сверху — вот это не считается). Значит, s0=10%.
• Естественный прирост у нас околонулевой в обозримой перспективе: n=0.
• Вампиру крови надо по стопке в день (по пять в праздники) — итого около rho=3,5 людей в год (5 литров в человеке).
• Количество тупых вампиров, которые не могут не выпереться на солнце надо как-то оценивать, видимо, по комбинированной статистике скорых и пожарной службы + опросы + результаты IQ тестов. Пока берем sigma = 1% в год.

При таких параметрах, чтобы не вымереть к 2021 году (не имеет смысла прогнозировать дальше, чем на 5 лет), нужно минимум по 3,5 миллиона кольев в год производить. Причем, в других странах этой проблемой уже довольно давно озаботились.

Вымрем такими темпами

Хотя может зря волнуюсь? Минфин увеличил секретные расходы бюджета на 680 млрд руб. Хватит ли этих денег?

P.S. Вообще, есть разные подходы к проблеме, но, если вы считаете, что наше дело в любом случае табак, советую к прочтению еще и эту мощную работу:

The Effect of Prayer on God’s Attitude Toward Mankind

(поговаривают, нобелевку Хекману дали совсем не за selection bias)

Пол, возраст, скат

Когда долго и упорно решаешь какую-то задачу, после получения результата полезно забыть про ход решения, посмотреть на ответ и понять, почему он был очевиден с самого начала. То же самое в прогнозировании — берешь старый прогноз и пытаешься понять, почему ты просто обязан был выбрать предпосылки, которые не выбрал.

Пришло время всем нам признать, что чтобы спрогнозировать платежный баланс РФ до 2016 года, нужно было просто посмотреть на половозрастную пирамиду 1998 года.

Платежный баланс РФ (I-2004 — I-2016)

Половозрастная пирамида РФ, 1998 год

Если что, там дальше вот так получается (пирамида 2015 года -> платежный баланс до 2043):

Половозрастная пирамида РФ, 2015 год

Можно сделать и следующий шаг, но это уже типа rocket science, big data, F-DSGE, докторская*. Это пирамида с 1960 по 2015 (правда до 1990 — как-то очень уж скачет — странные цифры взял):

А это какой-то скат:

У меня все.

* колбаса, само собой.

Великое путешествие товарища Деревянного

Моему восхищению нет предела — такого безумного скитальца надо еще поискать — пешком из Африки в Россию за 18 лет. Наш общий знакомый решил покинуть Нигерию в 1998 году, когда почувствовал, что больше не контролирует себя — по собственному признанию, «в смятении, деленный на 1000 маленьких кусочков». В августе 1998 года, пересекая границу Нигерии и Чада, услышал про дефолт в России, понял, что во что бы то ни стало должен вернуться домой, где не бывал с момента крушения Союза. И пошел уверенной походкой на север.

На протяжении следующих 8 лет скитался между Египтом, Саудовской Аравией, Иорданией и Израилем — там набрался сил на хорошем питании и немного потерял смысл существования. В середине 2007 года даже пытался вплавь по Красному морю добраться до Сомали, чтобы стать пиратом, о чем мечтал с детства. В середине моря его застала новость о том, что в мире начинается экономический кризис. «Пора домой!» — во второй раз ясно понял наш герой — «там я нужнее, чем в Сомали». И вылез из моря. К апрелю 2009 года он был уже на ирано-иракской границе, но перейти ее не смог. Тем временем в России кризис уже начал затухать.

С 2009 по 2013 год ошивался в основном в Ираке, торговал на багдадском рынке тем, что найдет или украдет. Нравилось но не особо. Там же на рынке его и настигла треаожная новость: впереди сланцевая революция и непонятки с Китаем, а значит цены на нефть вероятно рухнут. «Этого Россия не перенесет» — подумал непутевый торговец — и в третий волшебный раз решительно двинулся на север. На этот раз ничего не могло помешать — пересек Иран, махнул через Каспий, в ноябре, оказавшись в Казахстане, почувствовал запах Родины и дальше, уже не останавливаясь, бежал.

12 декабря 2014 года Рубль Петрович Деревянный пересек границу России и оказался дома. С тех пор в России все хорошо. И пока он здесь, все будет так же хорошо.

Что за хрень я несу? Вот ответ: по широте — курс рубля к доллару, по долготе — курс рубля к евро.

Большое путешествие

За кадром осталось много прекрасных историй из этих 18 лет. Как, например, опять же вплавь проверял как живется котикам на архипелаге Северная земля. Почувствовал просто, что они в опасности.

Сам того не ведая, наш общий знакомый повторил один из путей расселения человечества из африканской колыбели. Сейчас рубль находится между Салехардом, Сургутом и Новым Уренгоем. Говорят, в его планах все-таки добраться до Северного полюса- но может году к 2020-му.

Неудачный заплыв в середине 2008 года

Сейчас здесь

К Северной земле в начале 2016 года

P.S. Курсы Банка России официальные. Строил на карте вот так. Идея не новая и не моя — раньше был вот здесь отличный онлайн-замес на эту тему от некоего Вениамина Тамбурина, кто бы это ни был.

 

 

Кривая Филлипса Японии и тихая гавань в России

Классическая мудрость гласит, что если построить на графике уровни безработицы и инфляцию Японии, то получится ее карта.

Smith, G. Japan’s Phillips Curve Looks Like Japan. Gregor Smith. Queen’s Economics Department Working Paper No. 1083, Queen’s University

Я давно заметил, что по российским всяким графикам можно вообще что угодно нагадать, но, в основном, спокойствие и безмятежность:

янв 1999 — янв 2016

май 2003 — янв 2016

Наша кривая Филлипса (янв 1995 — мар 2016), правда, немного выбивается. Ее можно интерпретировать как падающий самолет или блюющего Гомера Симпсона:

Надеюсь, никто не узнает, что именно так я на работе строю прогнозы — они должны дорисовывать картинку. Теория и уравнения — это от лукавого.

P.S. Уильям Филлипс, в честь которого названа многострадальная кривая Филлипса, на самом деле оказался отличным дядькой. Он построил в LSE гидравлический компьютер MONIAC (Monetary National Income Analogue Computer) — модель экономики Великобритании. Там в основном нацсчета, но гидропанк полный. И название — чума.

 

Наша статистика ок

Пришло время тестировать реальность и статистику на закон Бенфорда! В двух словах, числа из реального мира начинаются на 1, не в 11% случаев, а в 30%. На 9 — меньше, чем в 5%. Конечно, это касается только чисел, меняющихся на два-три порядка величины и больше (хорошо удовлетворяет распределение численности населения по городам и странам, размеры файлов и т.д.). Этот малоизвестный и кто-то скажет контринтуитивный факт недавно начали использовать, чтобы находить подозрительную статистику.

В 2001 году Греция вступила в еврозону, скрывая бюджетный дефицит, занижая его раз в 5-6, чтобы удовлетворять Маастрихтским критериям. Году к 2004 это выяснилось, но было поздно. Из-за таких стран как Греция в Европе в 2010-2012 годах был долговой кризис и вообще рецессия в 2012-2013. А потом многие поняли, что можно было посмотреть на их бюджетную статистику — отклонения там от закона Бенфорда были достаточно большие -, чтобы  заметить неладное пораньше — «Fact and Fiction in EU-Governmental Economic Data«. Конечно, это преувеличение, потому что суть скандала была в том, что все главари как бы знали, что греки вообще не алё: «Over the last few months, former European Commission President Romano Prodi, Greek Prime Minister George Papandreou and EU Commissioner for Trade Karel de Gucht have all admitted that Greece was literally «allowed to cheat» on its accounts in order to comply with the Maastricht criteria and therefore join the euro.» Но тем не менее — это не было достоянием общественности.

Российскую статистику частенько ругают. Но я многое проверил (Нацсчета, демографию, цены, торговую, банковскую, бюджеты) — следов подгонки в смысле распределения первой цифры у нас не видно, ни по годам, ни суммарно. Либо все ок, либо подтасовка осуществляется образованными людьми, статистическими педантами и виртуозами).

Вот, например, распределение первой цифры в выборках из некоторых показателей нашей статистики:

Правда, мою любимую статистику по надоям я пока побаиваюсь проверять: http://www.mcx.ru/moloko/

Еще:

1. Много статей про приложения и обоснование.
2. Крутая статья крутого математика Теренса Тао про законы Бенфорда, Ципфа и Парето
3. Популярно про историю вопроса вообще
4. Древняя Греция за 18 минут от Арзамаса — очень хорошо

 

Наукастинг со звездочкой

Году этак в 2008 стало понятно, что интернет поглотил мир, и все массово ломанулись использовать статистику поисковых запросов (G и Y), чтобы дополнить традиционную экономическую статистику и понять чего хотят и чувствуют люди. Вернее, чего они хотят от интернета, а значит и от жизни. Причем преимущества нового источника информации просто бешеные: результаты этого скрытого соцопроса получаются гораздо быстрее, непосредственнее — объект исследования не знает, что его исследуют и не меняет из-за этого поведение, выборка мегаобширна, «опрос» проходит круглосуточно и всемирно. К исследованиям в области поискового nowcasting-а даже подключился печально* известный многим  Хэл Я Написал Учебник по Микро Вэриан — он собственно на google и работает.

Особо активно поисковые запросы начали применять, чтобы понимать, что происходит с безработицей, распространением заболеваний , голосами на выборах и предпочтениями товаров длительного пользования. Довольно быстро правда выяснилось, что с данными не все так просто, как хотелось бы. Вернее, все совсем не просто, и поэтому вдвойне замечательно.

Приведу задачку со звездочкой, которую я нашел в реальном мире, чтобы проиллюстрировать проблемность интерпретации и замечательность. Надо рассказать историю — что происходит на этом графике.

Этот график хорошо бы использовать как задачу для экзамена по здравому смыслу и кругозору**. Тут же минимум пять отличных вопросов возникает:

1. Почему безработица не выросла сейчас, хотя опять рецессия?
2. Как объяснить, что при этом работу ищут настолько же часто относительно всех прочих запросов, как и в 2009?
3. Работу действительно ищут чаще или мы неправильно интерпретируем относительную частоту запроса? Как ее правильно интерпретировать?
4. Как изменить запрос, чтобы понять все-таки ищут работу чаще или нет?
5. Что будет с этими линиями дальше?

 

Есть варианты ответов, но придержу их)

* Хотя мне норм.

** Предлагаю экзаменовать всех людей раз в год.

Еще

1. Здесь Вэриан грубо говоря задается похожими вопросами и немного обсуждает безработицу.
2. Здесь Гугл сам сделал несколько индексов по США на разные темы. Кто может объяснить их динамику, тому даю кандидата ЗСиК наук.
3. Еще иллюстрация, насколько все непросто на примере заболеваний и того самого Google Flu Trends.
4. Почему yandex жидится и не дает выгружать статистику за длительное время?