ММВБ 2 147 0,7%  Nasdaq 13 047 2,1%  Биткойн 24 582 0,7%  USD/RUB 62,2500 2,7% 
РТС 1 116 0,9%  S&P500 4 280 1,7%  Нефть 98,0 -1,4%  EUR/RUB 63,8903 2,1% 
Dow 33 337 0,1%  FTSE100 7 501 0,5%  Золото 1 802 0,7%  EUR/USD 1,0264 -0,6% 

08.10.2020 07:30:00
10/08/2020 07:30:00 AM UTC+0300

Роботы, винтажи и big data: Банк России оттачивает модели по ДКП

(Блумберг) -- Банк России привлекает искусственный интеллект и большие данные, чтобы точнее настраивать денежно-кредитную политику и оперативнее отлавливать проблемы на финансовых рынках.

Регулятор работает над рядом проектов от аналитики кассовых данных для оценки инфляции до машинного обучения в банковской отчетности и винтажей макроданных, рассказал директор департамента исследований и прогнозирования Александр Морозов, который до прихода в Центробанк десять лет проработал в HSBC Holdings Plc.

“В конечном счете это направлено на улучшение качества прогнозирования и повышение обоснованности принимаемых решений по денежно-кредитной политике”, - сказал он в интервью в Москве.

Актуальность таких данных для властей и инвесторов возросла в условиях пандемии коронавируса, когда требуются моментальные решения, а официальная статистика отражает ситуацию с лагом и зачастую с искажением. ЦБ, который вплотную подошел к концу цикла снижения ставки, готовится тщательно оценивать оставшийся потенциал смягчения.

Ниже приводятся основные проекты ЦБР, о которых рассказал Морозов.

Винтажи макроданных

Чтобы улучшить точность прогнозирования для принятия решений по ДКП департамент создает базу винтажей макроэкономических данных, которая покажет, как индикаторы корректируются во времени с поступлением новой информации. Работа должна быть завершена в следующем году.

  • “Если оценка на текущих данных искажена, потому что данные пока еще неполные, то и оценка разрыва выпуска тоже может быть неточна, что может приводить к не совсем правильным решениям в области денежно-кредитной политики, - говорит Морозов. - Дополнительный учет этих винтажных эффектов позволит более обоснованно принимать решения в области денежно-кредитной политики”.
  • Уже проанализированы промпроизводство, строительство, транспорт, сельское хозяйство, розничная торговля, заработная плата, услуги и реально располагаемые доходы. Проведенный анализ показал, что практически по всем индикаторам как правило происходят пересмотры в сторону улучшения.

На более отдаленном горизонте планируется построить новостные индексы, которые будут использоваться в краткосрочном прогнозировании макроэкономических показателей.

Онлайн-инфляция

Департамент Морозова обрабатывает аналитику данных с онлайн-касс, на которые перешла практически вся розничная торговля России, а также готовит алгоритм для автоматической классификации по расширенному кругу товаров.

  • Одним из интересных результатов исследования стало то, что “картинка как по уровню, так и по динамике цен получилась похожа на статистику потребительских цен Росстата”.
  • “Это говорит о том, что данным ценовой статистики Росстата можно доверять”.

Контроль за банками

Банк России также нарабатывает компетенции по работе с большими данными и искусственным интеллектом в сфере банковского надзора.

  • ЦБ попытался анализировать официальную банковскую статистику с применением машинного обучения, чтобы предсказывать приближающееся нарушение нормативов тем или иным банком. Пока получаемые результаты уступают работе специалистов надзора, которые вдобавок к данным получают информацию из общения с менеджментом банков.
  • Следующий этап - машинный анализ новостей о банке и компаниях, которые он кредитует. “Негативные новости будут свидетельствовать о нарастании рисков и будут поводом для надзора обратить на это внимание”.

Выявление манипулирования

Для оперативного выявления нестандартных ситуаций на финансовом рынке ЦБ разрабатывает самообучающийся алгоритм, который будет автоматически находить отклонения от нормы.

  • На определение аномалии в ручном режиме может уйти около часа, а алгоритм делает это в течение 15 минут.
  • “Аномалия – это повод, чтобы соответствующий сотрудник Банка России обратил на нее внимание и определил, что за ней стоит. Это позволяет выявить возможное манипулирование или флеш-крэшы, выявить нарастание проблемы и вовремя на это отреагировать, чтобы не допустить неблагоприятного разворачивания ситуации”.
  • “Мы эту работу сделали на валютном рынке на паре доллар/рубль на выборке с 2018 года”.

©2020 Bloomberg L.P.



Добавить или редактировать инструмент

Новости партнеров
Новости партнеров
Загрузка...

Новости

  • Новости о Акции
  • Все новости
pagehit