Индекс потребительских цен в сентябре 2025: региональный разрез

При среднем по стране росте ИПЦ (на товары и услуги) в сентябре 2025 на 4.3%, темпы прироста цен в регионах отличаются в разы: от минимальных +2% с начала года до максимальных +6.7%.

Ещё интереснее, что минимальная и максимальная цифра зафиксированы в соседних регионах: на Чукотке и на Камчатке! Логистика и там, и там, конечно, весьма нетривиальная, и цены синхронизироваться и не должны, но получилось, в любом случае, необычно.

Помимо Чукотки, в антилидерах по росту цен также многие северные регионы (ХМАО, ЯНАО, Тюмень), Москва (всего +2.9% с начала года), Калмыкия и некоторые регионы Кавказа (Чечня: +3%, Ингушетия с +3.4%).

В лидерах по росту цен, кроме Камчатки, оказались Крым и Адыгея (по +6.3%), Севастополь, Бурятия и многие регионы Северо-Запада страны от Калининграда (+5.9%) до Пскова и Мурманска (по +5.8%)

Внешняя торговля товарами в 3 квартале 2025: всё стабильно

По свежим данным ЦБ, за 3 квартал этого года Россия экспортировала товаров на 108 миллиардов долларов, а импортировала - на 74 миллиарда, итого - (положительное) сальдо торгового баланса составило 33.8 миллиарда долларов. Вполне неплохо: примерно такое же квартальное сальдо в среднем получалось году эдак в 2017 (а в 2016 было ниже! Правда, в 2014-2015 - выше). Да и за последние три года это лучший результат для 3 квартала!

Достигнут этот результат, что интересно, во многом за счёт сокращения импорта: экспорт в 3к2025 оказался даже чуть ниже, чем годом или двумя ранее, а вот импорт упал на 4 млрд по сравнению с прошлым годом.

Проникновение ИИ-агентов в разные отрасли и сферы бизнеса

Довольно интересные цифры из отчёта McKinsey об ИИ-агентах: в разрезе отраслей популярнее всего использование ИИ-агентов в технологиях (неудивительно), а в разрезе бизнес-функций - в IT (тоже неудивительно).

А вот если копнуть глубже, то вылезают интересные истории: на втором месте по популярности агентов из отраслей идёт медиа и телеком, и чаще всего ИИ-агентов там используют... Для операций обслуживания! В здравоохранении (третье место) - в управлении знаниями, а в страховании - для маркетинга и продаж. А ещё в страховании чаще всего ИИ используют для юридических задач. Для разработки конечного продукта ИИ-агенты наиболее популярны в технологических компаниях (что ожидаемо) и... В компаниях отрасли путешествий и логистики!

В общем-то, весьма пёстрая картина, и много неожиданных и любопытных моментов.

Индекс цен производителей в октябре 2025

Если считать месяц-к-месяцу, то цены производителей в октябре начали расти: довольно ощутимые +0.9% по сравнению с сентябрём. Если считать год-к-году, то всё заметно спокойнее, всего +0.7% - и это по сравнению с октябрём 2024!

В отраслевом разрезе за последний год заметно снизились цены в добыче (что понятно - внешняя конъюнктура такая себе), особенно в нефтегазе: -18.5% за год! Из отраслей производящих, цены упали в нефтепереработке (ожидаемо) и текстильной промышленности (на скромные 0.9%, но тем не менее).

Быстрее всего дорожают коммунальные отрасли (+15.9% в электроэнергетике и +14.9% - в паре и горячей воде), напитки (+13.1%) и пищевая промышленность (+8.9%)

Максимальная ставка по вкладам выросла в середине ноября

Совсем немного: 15.499% во второй декаде ноября против 15.319% - в первой. И это на фоне стабильности ключевой ставки в ноябре (и после снижения в конце октября)

Промпроизводство: резкий скачок в октябре

Индекс промышленного производства в октябре прибавил 3.1% к октябрю прошлого года и 10.7% - к сентябрю этого года (это +3% с исключением сезонности - именно такой ряд на графике).

Главный рост - за счёт обработки (+4.5% к прошлому октябрю), хотя добыча тоже растёт (+1.3% год-к-году). Очень неожиданно на фоне околонулевых цифр последних месяцев.

Индексы производства в отраслевом разрезе: октябрь 2025

Собственно, а за счёт чего произошёл такой внезапный рост промпроизводства в октябре?

По большей части (традиционно), за счёт около-оборонных отраслей: потрясающий +41% (к прошлому октябрю, к сентябрю 2025 и вовсе +51%) в производстве прочих транспортных средств, +19% в готовых металлических изделиях, +20% в лекарствах/материалах, +9% (и +25% к прошлому месяцу) в компьютерах-электронике-оптике. Ещё хорошо себя чувствуют табак и текстиль.

В автопроме - обвал: -38.4% к прошлому октябрю, -7.9% к сентябрю 2025. Добыча, особенно "прочих" (кроме угля и металлических руд - то есть, нефтегаз) ископаемых чувствует себя не очень хорошо, большая часть "гражданских" отраслей продолжает стагнировать год-к-году, хотя динамика месяц-к-месяцу (к сентябрю 2025) зачастую более позитивная

Прибыли российских компаний в 2025: всё ещё хуже 2024, но ситуация выравнивается

Совокупный финансовый результат российских компаний в сентябре 2025 составил +1614 миллиардов рублей - на 5.6 миллиарда меньше, чем годом ранее. Вполне себе скромное снижение, особенно по сравнению с -34% в марте и -38.7% в мае!

В отраслевом разрезе в лидерах роста за январь-сентябрь (хотя и зачастую с довольно скромными абсолютными цифрами) - ИТ (рост в 21 раз!), финансы и страхование (рост в 3.6 раза), рыболовство (в 3.1 раза) и воздушный транспорт (рост в 3 раза). Также более, чем вдвое, выросли прибыли в производстве кожи и научных исследованиях и разработках. Правда, это всё (кроме финансов и страхования) довольно небольшие отрасли.

Заметно ухудшилась ситуация в ж/д транспорте (падение прибыли в 5 раз), автопроме (больше, чем в три раза), производстве бумаги и бумажных изделий (почти в три раза) и... Добыче нефти: падение вдвое по сравнению с прошлым годом!

Ипотека: рынок потихоньку восстанавливается

За октябрь 2025 в России было выдано ипотечных кредитов на 489.8 миллиардов рублей - рост на 33.4% по сравнению с октябрём прошлого года (367 миллиардов), но на фоне 770 миллиардов в октябре 2023 смотрится это всё равно достаточно бледно.

Интересно, что темпы восстановления в Москве оказались ниже, чем в среднем по стране: +19% к прошлому октябрю и весьма ощутимые -40% к октябрю 2023 (против +33.4% к прошлому и -36.4% к 2023). А вот в Московской области цифры на уровне (и даже чуть-чуть лучше) средних по стране!

Просроченная задолженность по зарплате: регионы-лидеры

Всего по состоянию на конец октября 2025, работодатели в России задолжали своим сотрудников чуть больше 2 миллиардов рублей зарплаты (2156 миллионов, если точно).

Четверть этой суммы, при этом, приходится на один-единственный Краснодарский край: 544 миллиона долгов! Следом со значительным отставанием идут Кемеровская (255 млн, 11.8% от суммы по стране) и Тверская (242, 11.2%) области.

В лидерах также: Нижегородская область (207 млн долгов), Сахалин (106 млн) и Вологда (101 млн).

А в 33 регионах и вовсе нет просроченной задолженности по зарплате! В их числе - и ряд крупных регионов: Питер, Ростовская область, многие республики Кавказа, Татарстан, Тюменская область и многие другие.

Индексы предпринимательской уверенности в ноябре 2025 остались в отрицательной зоне

При этом индекс в добывающих отраслях последний раз был в "плюсе" ровно год назад (в ноябре 2024), а для индекса в обрабатывающих производствах это уже четвёртый подряд месяц пребывания в "минусе". Не очень приятные цифры.

Главные негативные факторы (и в добыче, и в обработке) - это общий спрос на продукцию (оценки по нему глубоко отрицательные уже давно - но падать в последние месяцы перестали), и, для обработки, объём выпуска продукции (тут пока преобладает позитив, но он снижается), снижающийся вместе со снижением численности занятых.

Брокеры: клиентов всё больше, а вот денег...

У нас сейчас довольно много говорят о развитии фондового рынка, новых IPO и всё вот этом вот - но ситуация у брокеров, судя по цифрам ЦБ, довольно неоднозначная.

С одной стороны, число клиентов растёт и достигло 53.5 миллионов человек в 3 квартале 2025! В начале 2024, для сравнения, у брокеров было 40.9 млн. человек клиентов. Правда, доля активных клиентов за этот же период упала с 11.6% (4.75 миллиона человек в 1 квартале 2024) до 10.5% (5.6 млн в 3 квартале 2025).

Объём активов на брокерских счетах потихоньку растёт, но вот поступления - практически не растут, а объём вывода средств в некоторые периоды (2 квартал 2025, к примеру) превышает объём поступлений. В общем, неоднозначно всё

Промпроизводство в октябре 2025: региональный разрез

В среднем по стране, индекс промышленного производства в октябре 2025 вырос на 3.1% по сравнению с октябрём 2024, при этом разброс по регионам очень значительный: от -14.8% (Мурманская область) до +37.1% (Калининградская область).

В антилидерах, помимо Мурманска, также оказались Астрахань (-14.7%) и Брянск (-14.1%); падение более, чем на 10%, отмечено также в Ставрополье, Костромской и Самарской областях и Марий Эл.

В лидерах роста, кроме Калининграда: Курганская область (+30.4%), Севастополь (+30.2%) и Дагестан (+28.7%), более скромные (около +20%) цифры зафиксированы в Ингушетии и Калужской области.

Демография организаций в октябре 2025

В октябре этого года в России было зарегистрировано 16244 компании, а ликвидировано - 17412, в пересчёте на тысячу действующих компаний получаем -0.4 организации (на 1000) за месяц.

При этом в антилидере - Ярославской области - за октябрь 2025 число компаний уменьшилось на 22.6 на тысячу (-2.26% от общего числа организаций всего за месяц!). В других регионах-лидерах по снижению числа компаний падение заметно скромнее: -4.1 на тысячу в Бурятии, -3.6 - в Смоленской области, -3.1 - в Ивановской, -3 - в Башкортостане.

В лидерах по увеличению числа компаний - Чечня (+8.6 на тысячу), Чукотка (+8.4) и Калмыкия с Калужской областью (по +8.2)

Структура активов домашних хозяйств: динамика последних лет

С начала 2024 года суммарный объём активов российских домохозяйств прибавил порядка 20%: он вырос со 100 с небольшим триллионов рублей до нынешних 120+ триллионов.

При этом основной рост пришёлся на депозиты: они выросли на 18 триллионов (с 54 до 72 трлн: +33.3% за неполные два года). Относительные цифры роста в акциях выглядят даже чуть лучше: +35.7%, но они составляют очень небольшую долю суммарных активов (18 трлн рублей на 1 ноября 2025).

А вот запасы наличности у россиян с начала 2024 снизились: на символические 3.4%, и всё это уменьшение - за счёт снижения запасов иностранной валюты, но сам факт!

Доля убыточных организаций в разных регионах России

В среднем по стране, в январе-сентябре 2025 29.3% организаций были убыточными (суммарно: 6.5 трлн рублей убытков против 25.75 трлн суммарной прибыли у прибыльных организаций).

Больше всего убыточных организаций в Тыве (50.9%), Карелии (50.5%) и НАО (50%). Меньше половины, но больше 40%, организаций показали убыток ещё в 8 регионах: Астрахань, Сахалин, Северная Осетия, Калмыкия, Чукотка, Коми, Якутия и Псков.

Меньше всего (меньше четверти!) организаций показали убыток в 10 регионах: это в основном регионы Кавказа (20.6% в Ингушетии, 21.1% - в Чечне), Московская область, Питер и ряд других регионов.

В Москве, что интересно, цифры чуть хуже средних: 30.7% убыточных организаций.

Мысли, планы и с Наступающим!

Дорогие читатели, с момента последнего поста (почти три недели назад!) я немного пропал: увы, декабрь - месяц тяжёлый. Конец года, экзамены, финал любимого DANO (олимпиады по анализу данных для школьников), не до постов было.

К вопросу о DANO - короткая ремарка. Я как-то пару лет назад уже писал про него, и за это время у нас случился какой-то переход из количества в качество: в этом году, мне кажется, впервые, мы увидели много правда очень качественных и осмысленных(!) проектов, с разумной задачей, аккуратным и осознанным применением методов и действительно полезными выводами на выходе. Вот тут где-то однажды появятся работы победителей, можете полистать презентации, там правда много интересного)

StatSpace всё так же (пускай и несколько иррегулярно) поставляет вам в ленту разную актуальную и интересную (надеюсь)) статистику, каждый месяц мы всё так же публикуем наукасты, в общем, процессы более-менее наладились, и, наверное, это знак, что в следующем году надо таки делать что-то новое! Буду над этим работать))

Спасибо, что читали в этом году - и пусть статистика в новом году будет всех нас исключительно радовать! Чтоб инфляция была у 4% таргета, ВВП рос вместе с фондовым рынком, реальными доходами и уровнем жизни, средняя квартира в хорошем месте стоила не больше среднегодового дохода, ну и всё вот такое вот! С Наступающим!

И увидимся после праздников :)

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.

Цены в январе 2026

А вот и долгожданные первые цифры по инфляции в 2026 году от Росстата - и они не радуют. Налоги, сезонность, индексация тарифов на транспорт - всё это создаёт довольно апокалиптическую картину.

За первые 12 дней нового года цены в России прибавили впечатляющие 1.26% - это по 0.104% в день (в прошлом январе, для сравнения, было по +0.039% в день, а в ноябре 2025 - по 0.014% в день).

В лидерах роста (ожидаемо: сезонность) овощи-фрукты: +21.3% на огурцы и +13.5% на помидоры выглядят жутковато. Транспорт подорожал в диапазоне от 3.8% (автобусы) до 10.7% (метро), коммуналка прибавляет больше 1%, но и некоторые другие услуги не отстают: +2% к ценам на мойку автомобилей!

В продовольствии (не овощах-фруктах) картина получше, есть даже символические снижения цен, в непродах - ещё лучше (спасибо подешевевшей после предновогоднего ажиотажа технике).

В целом же - цифры в моменте не радуют, но через неделю (когда не будет эффекта праздников и выраженного эффекта роста НДС и тарифов), полагаю, станет понятнее, что у нас на самом деле происходит с ценами

Ставки по длинным кредитам снижаются, по коротким - нет

Средневзвешенная ставка по кредитам сроком больше 3 лет в ноябре опустилась ниже 16% (15.91%) - впервые с июня 2024! Ставки по кредитам сроком от 1 до 3 лет снижаться в октябре-ноябре практически перестали, а ставки по самым коротким кредитам в ноябре прибавили 1 п.п. по сравнению с октябрём, несмотря на идущее фоном снижение ключевой ставки!

Что ещё интересного: ставки по самым длинным кредитам начали снижаться за 4 месяца до начала снижения "ключа" (в феврале 2025 - а ключ снизили первый раз в июне 2025), и в этом плане продолжающееся снижение длинных ставок - радует (банки ждут, что ключ в долгосроке продолжит снижаться)

А вот огромный разрыв ставок по коротким и длинным кредитам (сравните конец 2019 года и текущую ситуацию!) конечно выглядит пугающе - и снижаться он покуда не собирается, судя по всему (а значит, в краткосроке всё по-прежнему будет не очень радостно)

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)