🎯 Рост цен в октябре +0.83% м/м, прогноз 0.84% м/м

@c0ldness

😇 Банк России: Цены автомобилей - это главный для публики индикатор состояния деловой жизни, силы инфляционного давления

На этой неделе до половины четверти из роста потребительских цен на 0.42% н/н - это вклад индексаци цен АвтоВАЗа

🌿 Росстат

@c0ldness

👑 Три цикла деловой жизни: сырьевой, кредитный и электоральный

То, что произойдет с деловой активность, инфляцией, ставками, акциями, курсом и бюджетом сегодня и в следующие 12-18 месяцев сводится к тому, где мы находимся в трех циклах:

• сырьевом - будут ли цены сырья (нефти, металлов, с/х) выше или мы уже на пике?

• кредитном - кредитные условия мягче или жестче? как будет расти частное и государственное кредитование?

• электоральном - как крупные федеральные кампании, главным образом - президентская, повлияют на госрасходы, уровень налогов и другие показатели, влияющие на настроения общества?

О первых двух циклах макро-телеграм нашел (относительно) зрелый способ говорить, а про электоральный цикл мы научимся говорить сегодня вечером

⚔️ Начать придется издалека, с основ

@c0ldness

⚔️ Макро-электоральный цикл: расходы вечером, доходы утром

Электоральный цикл задает рамки возможного для экономической политики везде: в развитых и развивающихся странах, более открытых и более закрытых экономиках

🎯 Это и интуитивно так, и хорошо задокументировано:

• в странах ОЭСР инфляция чаще ускоряется после выборов из-за предвыборных бюджетных стимулов - Alesina & Rounibini, 1992

• правительства менее склонны к консолидации госрасходов, если выборы находятся на горизонте нескольких кварталов - Strobl et al., 2019

• налоговые реформы, т.е. повышения налогов, чаще происходят в следующие за окончанием электоральных кампаний - David & Sever, 2022

Знание о том, что движет настроениями публики - какие показатели влияют на уровни поддержки, а какие важны лишь в "воображаемом мире общих соображений" - будет полезно нам для того, чтобы рационально оценить есть ли вес у гипотез в духе "рубль держат до выборов" или "бюджетником обязательно повысят зарплаты - розница на этом вырастет"

❔Перед тем как перейти к данным, давайте обсудим наше главное предположение - как мы представляем себе нашу политическую систему

@c0ldness

💀 Политическая система - это классификатор

Схематически иерархия институтов, определяющих экономическую политику - президент, правительство, Государственная дума - выглядят как знакомая нам сеть

Эта сеть получает на входе i) сигналы о состоянии страны (от Росстата и из других каналов) и ii) поток предложений о мерах экономической политики, которые могут благосостояние устойчиво повысить (или нет)

Задача этих институтов в том, чтобы классифицировать входящие меры как полезные или вредные - быстро и точно

Хорошие институты = точные решения:

• одобряют решения, которые повышают уровень деловой активности

• отклоняют меры, которые могут снизить уровень деловой активно/потребления

Удобно предположить, что система учится максимизировать (или держать на приемлемом уровне) общественное одобрение/рейтинги поддержки. Это не просто "цифры" - метрика фидбека на прошлые решения, которая сводит воединно широкий набор ощущений публики относительно происходящих вокруг процессов

🌞 Поэтому знание о политическом цикле тесно связано с пониманием количественных связей макро-фактров с динамикой рейтингов одобрения: т.е. какие индикаторы сильно всего влияют на рейтинги одобрения?

@c0ldness

💀 Анатомия рейтингов поддержки: Метод

Мы вернемся к расчетам отдельно - и его понимание не требуется для оценки наших результатов, но пару вещей мы должны сказать просто для чистоты

Чтобы идентифицировать драйверы рейтинга одобрения мы опираемся на метод исторической декомпозиции на основе векторной авторегрессии

Этот стандартный метод для макро, но выходит сильно за пределы того, что мы видим у коллег в области количественной политики - нужный бэкграунд тут

Для этих расчетов мы учитываем главные индикаторы "экономического благополучия" с точки зрених домохозяйства:

• рост реальных зарплат
• уровень безработицы
• рост оборота розницы
• уровень инфляции
• измение валютного курса
• и наша целевая переменная - уровень поддержки президента

Что получается?

@c0ldness

✉️ Анатомия рейтингов поддержки: Результаты

Наши оценки дают следующую картину:

- init - историческая норма уровня поддержки ~71% (большая белая полоса)

- AR - эффекты решений на посту президента/премьер-министра + реакция на поток новостей о событиях, которые можно отнести к его компетенции - это первый по значимости драйвер рейтинга: популярные решения (введение маткапитала в 2007) и непопулярные (повышение пенсионного возраста в 2018)

- exog - это маркеры вооруженных конфликтов 2014 и 2022, их вклад достигает на пике порядка 15пп

- FX - реакция на курс рубля против доллара

- UR, RW, RS, PI - безработица, реальные з.п., оборот розницы и инфляция

🗝 На этом графике базовый уровень поддержки init не дает разглядеть вклады макро-переменных - уберем его, чтобы посмотреть на отклонения от нормы поближе

@c0ldness

🕊 Анатомия рейтингов поддержки: Результаты

По итогам июля 2023 уровень поддержки составлял порядка 82% и складывался из:

• 71.4% - историческая норма одобрения

• 15.0% - вклад роста поддержки в период вооруженных конфликтов | эффект сплочения

• 0.3% - вклад роста потребления, снижения безработицы, роста реальных зарплат

• -0.1% - вклад ослабления курса

• -2.0% - оценка свежих мер/решений/потока новостей

• -2.5% - вклад повышенной инфляции

Оценки вкладов макро-факторов в уровни поддержки могут отличаться, если вы будет использовать другие методы - делимся своими для того, чтобы у вас было еще одно мнение

@c0ldness

😇 Анатомия рейтингов поддержки: Результаты

Более наглядно наши оценки резюмируют профили отклика уровня поддержки в ответ на изменение макро факторов: инфляции, курса и прочих величин в нашем наборе

Наше резюме этих оценок состоит в следующем - динамика рейтинга сводится к 3 величинам:

• популярности решений президента и новостному потоку

• курсу рубля - видно, что его ослабление значительно ухудшает подержку на горизонет 4х месяцев

• безработице - ее рост так же снижает уровень поддержки, но не так значительно, как ослабление курса

😇 Остальные цифры вторичны с точки зрения электорального цикла

О чем это нам говорит?

@c0ldness

🌿 Электоральный цикл: выводы для рубля

• Курс рубля - все еще барометр здоровья экономики для публики; безарботица, реальные зарплаты, оборот розницы - вторичные показатели, судя по истории

• Рационально ожидать максимальных усилий по стабилизации курса до пика электорального цикла и снижения жесткости мер поддержки после пика, если такие меры связаны с издержками (они связаны)

• Реакция на курс рубля велика по отношению к макро-переменным, но мала по отношению к не-экономическим драйверам уровня одобрения

😇😇😇

@c0ldness