Потребность в работниках растёт стремительно

По данным Росстата, на конец 2 квартала этого года, в России требовалось 2.7 миллиона работников, чтобы заполнить все вакантные рабочие места. Годом ранее требовалось 2.3 миллиона человек, во втором квартале 2021 - 1.6 миллиона. Неслабый такой рост на 64% за три года!

При этом в части регионов темпы роста заметно выше: в республике Алтай число требуемых работников выросло на 214% по сравнению со 2 кварталом 2021 (будем сравнивать с ситуацией до 2022), в Ингушетии - на 180%, в Тамбовской и Ленинградской областях и Хакасии - более, чем на 100% (в группу с ростом больше, чем на 100%, попали ещё Липецк, Челябинск и Башкортостан).

Меньше всего выросла потребность в работниках в северных регионах и на Дальнем Востоке: на 9% в республике Коми, на 9.5% - на Сахалине. В отстающих также Магаданская область, ЯНАО и Крым.

Прогнозирование на множественные горизонты: подходы и перспективы развития

#лонгрид

Вполне себе понятная и жизненная задача: построить модель/набор моделей для прогнозирования на несколько горизонтов одновременно. Чтобы и на месяц вперёд, и на два, и на три, и 12 желательно тоже. Как её решать?

Есть несколько стандартных стратегий (вот тут, к примеру, приведён неплохой обзор):

1) Рекурсивная. Прогнозируем на "завтра" используя уже известные значения за "сегодня", а для прогноза на "послезавтра" используем полученный на предыдущем шаге прогноз и ту же самую модель. Повторяем сколько угодно раз. Просто, понятно, для более-менее больших горизонтов (5-10 точек) прогнозы сводятся к константе или тренду (и становятся не очень осмысленными)

2) Прямая. Для каждого горизонта делаем отдельную модель, возможно даже с разными переменными. Может быть довольно долго в плане времени, уходящего на вычисления, но хорошо работает.

3) Прямая-рекурсивная. Гибрид, когда мы для каждого горизонта делаем отдельную модель, но в качестве объясняющих переменных добавляем прогнозы, полученные для меньшего горизонта, что обеспечивает какое-никакое согласование.

4) MIMO (multiple-input multiple-output). Довольно новая (2008 года) история, сводящаяся к тому, что мы оцениваем одну модель, которая сразу прогнозирует вектор переменных (на все нужные нам горизонты). Некий компромисс между рекурсивной и прямой стратегиями в плане вычислительной стоимости.

5) Прямой MIMO (DIRMO). Ещё более новая (2009 года) история. когда мы разбиваем весь горизонт на несколько блоков и для каждого оцениваем модель по принципу MIMO. Получаем большую гибкость (разные модели для разных горизонтов), отчасти сохраняя вычислительную дешевизну и способность учитывать взаимосвязи обычного MIMO.

А лучше всего всё равно работает прямая стратегия. И это самое удивительное в этой области: нет большой дискуссии ни вокруг методов согласования прогнозов на разные горизонты (что напрашивается при использовании прямой стратегии), ни вокруг каких-то других стратегий оценивания. Даже актуальные статьи в хороших журналах скорее обсуждают использование ещё более сложных моделей в рамках старого-доброго рекурсивного или прямого подхода (вот, к примеру), чем какие-то новые подходы.

Такая вот интересная история

О точности наших наукастов: 2 квартал 2024

В пятницу Росстат опубликовал оценку ВВП во 2 квартале по производству, давайте посмотрим и сравним с нашими оценками!

Прежде всего, по сравнению с предварительной оценкой темпы роста ВВП уже стали выше: 4.1% против 4% в предыдущих цифрах (но наши наукасты всё ещё выше).

В разрезе отраслей со списком лидеров мы оказались очень близки: топ-5 отраслей от Росстата сейчас:
- Информация и связь
- Финансы и страхование
- Обрабатывающая промышленность
- Торговля
- Строительство и "деятельность профессиональная, научная, техническая" (одинаковый результат)

Из нашего последнего августовского наукаста:
- Финансы и страхование
- Информация и связь
- Торговля
- Административная деятельность
- Обрабатывающая промышленность

А следом у нас шли как раз "деятельность профессиональная, ..." и строительство.

Главные аутсайдеры из крупных отраслей тоже совпали: добыча (здесь даже с оценкой темпов мы ошиблись всего на 0.4 п.п.) и здравоохранение.

В целом - очень близко по ранжиру, хотя по цифрам расхождения конечно есть. Неплохо!

О точности прогнозов МВФ

#лонгрид
#статьи

Давно не было у нас лонгридов про статьи - исправляюсь! И сегодня поговорим про две статьи сразу (одну совсем свежую и одну тоже свежую, 2023 года). Обе про одно и то же - про то, насколько (не)точно МВФ делает свои прогнозы.

Собственно, неточность прогнозов - это совершенно нормальное явление, идеальных прогнозов в природе не существует. Проблемы возникают, когда прогнозы оказываются систематически смещёнными, а уж когда это прогнозы огромной организации, заведующей (в числе прочего) распределением финансовой помощи бедным странам - это может быть действительно проблемой.

История первая - про ВВП. Систематических ошибок в прогнозах и наукастах ВВП развитых стран нет! Но они есть в отношении стран развивающихся (точнее, в LIC - Low-Income Countries, странах с низкими доходами): МВФ переоценивает ВВП в случаях, когда происходит быстрое восстановление после кризиса и недооценивает, когда восстановление не столь стремительно (то есть, самые страдающие страны по мнению МВФ должны страдать ещё больше - а ведь это может влиять и на величину финансовой поддержки, и в целом на политику в отношении этих стран). Но только в отношении бедных стран. Результаты касаются только кризисных периодов, когда наукасты и прогнозы особенно важны.

Особенно сильно завышаются темпы роста в странах Латинской Америки, а эффекты некоторых экономических реформ - недооцениваются.

История вторая - про страны, которые получают кредиты на покрытие дефицита платёжного баланса (то есть, которым не хватает валюты что-то купить - опять же, это страны, находящиеся в очень тяжёлых условиях). МФВ систематически излишне пессимистичен в отношении резервов этих стран (на деле они оказываются выше прогнозов МВФ), и излишне оптимистичен в отношении величины краткосрочного внешнего долга (на деле он тоже оказывается выше прогнозов МВФ). То есть, по прогнозам МВФ, денег таким странам нужно будет больше, а возможностей взять долг у них тоже будет больше! Идеальное комбо, чтобы взять у МВФ побольше - на всякий случай.

С причинами таких смещений вопрос более сложный. Авторы тактично кивают на то, что МВФ старается быть более пессимистичным в важных вопросах (темпы роста ВВП, резервы), чтобы потом не случилась ситуация хуже ожиданий. Но вопрос на самом деле весьма нетривиальный!

Дайджест новостей за неделю

На этой неделе Росстат опубликовал много интересных цифр, как оперативных, так и за февраль-март!

Цены: +0.08% за неделю. Чуть меньше, чем в последние несколько недель, но всё равно немало. Опять дорожает мясо (цены на баранину прибавили больше 2% за неделю и больше 11% с начала года!), хлеб, некоторые виды лекарств. В целом, довольно стабильная картина.

Топливо: производство бензина упало почти на 8% за неделю, цены немного (на 0.1%) подросли. Увы, рост производства на прошлой неделе оказался эффектом временным

Цены на топливо: потребительские цены в марте почти не изменились, а вот цены производителей прибавили по 15-18% в зависимости от марки бензина всего за месяц.

Промпроизводство: 1 квартал 2024 = +5.6% к 1 кварталу 2023. Очень неплохо! Но 2к2023 был заметно лучше, чем 1к2023, так что дальше таких цифр роста мы скорее всего не увидим. Обработка растёт быстро (особенно в около-военных сферах: металлические изделия, транспорт, электроника-оптика), добыча - медленно.

Просроченная задолженность по зарплате: снижается до каких-то совсем смешных величин.

Финансовые результаты деятельности организаций: совокупная прибыль российских компаний за январь-февраль 2024 составила 4.6 триллиона рублей - на 16% больше, чем за тот же период 2023. Прибыль производителей транспортных средств выросла в 11 раз(!), из интересных отраслей с ростом более, чем вдвое: добыча металлических руд; строительство; профессиональная, научная и техническая деятельность; образование; культура и спорт.

Топливо: производство скакнуло вверх, но и цены тоже начинают расти

За неделю производство бензина в России прибавило 12.1%! Производство дизеля выросло на символические 0.6%, но и это лучше, чем неделя за неделей снижения, как мы это наблюдали в последнее время!

Правда, рост цен добрался до потребительского рынка (и это ещё одна причина высокой суммарной инфляции): +0.3% к ценам на бензин, +0.2% к ценам на дизель за неделю. Очень немало!

Иерархическое и байесовское прогнозирование: новые обзоры

#лонгрид
#статьи

В свежем номере IJF вышло сразу две очень интересные обзорные статьи.

Первая - обзор современных методов иерархического прогнозирования и согласования прогнозов. Я уже писал несколько постов про них, но тема очень новая (первые работы - 2009-2011 годы!) и актуальная (число статей в последние лет пять растёт практически экспоненциально), так что внимания она безусловно заслуживает.

В статье - обзор от первых подходов, основанных на МНК-оценках, до современных и нишевых методов, основанных на теоретико-игровых конструкциях, методах машинного обучения (в том числе мета-обучения, когда мы обучаем модель, которая будет выбирать другую модель) и совместной оценке всех показателей на основе state-space моделей.

Из неприятного: с обозначениями в работе немного беда, они прыгают, иногда появляются из ниоткуда, поэтому читать местами тяжеловато. Зато - большая часть текущего положения дел собрана в одной статье, это очень и очень ценно.

Вторая - не менее интересный обзор методов байесовского прогнозирования. В отличие от предыдущего обзора, тут достаточно детально изложены основные теоретические моменты, которые стоит знать, поэтому статья читается в чём-то проще.

Сам обзор состоит из двух частей. Сначала - в виде хронологического описания эволюции байесовского прогнозирования, затем - в виде набора конкретных кейсов из разных областей (здесь и макроэкономика, и финансы, и маркетинг)

Инфляция к середине февраля начала замедляться?

По последним цифрам Росстата, за период с 13 по 19 февраля цены в России выросли на 0.11% - почти вдвое меньше, чем неделей ранее (тогда было 0.21%)!

К снижению перешли цены на многие крупы (гречка: -0.6% за неделю), на чай, курицу и ряд других продуктов. Мясо по-прежнему продолжает дорожать, но уже заметно медленнее: говядина за неделю прибавила 0.27%, а за период 6-12 февраля, к примеру, был зафиксирован рост на 0.63%. Всё ещё дорожает молочка, всё ещё сезонно растут цены на овощи - но всё это уже происходит заметно медленнее.

Из менее приятного: темпы роста цен на некоторые лекарства всё ещё высокие и местами без признаков замедления.