Экономика долгого времени

Обменный курс в 100 рублей является психологически важным. Но психологически важным он является потому, что у нашего вида 10 пальцев.

Если интересно — длинные тексты будут здесь:

https://longviewecon.ghost.io

В последнее время здесь стало меньше постов. Откровенно говоря, идея этого канала в том виде, в каком он существовал до сих пор, мне не кажется более интересной. Но пока я не придумал, как именно это трансформировать. То, на что я трачу основное время, мало применимо к РФ. Это ограничивает сверху интерес русскоязычного потребителя. Можно ехать на «обще-макро-экономической» машинке, но эта история не масштабируема. Настолько, насколько это получается, нужно делать лучшее, а не «второе сверху». Кроме того, ТГ — это короткий жанр, и мне он не кажется самым полезным сегодня. Проходит время, и ты видишь много недопрописанных идей или идей на злобу дня. Десять коротких постов в обмен на один хороший, развернутый, сделанный, пусть не-научный текст — это разумный обмен. Поэтому теперь в канале будут ссылки на какие-то мои тексты в других местах, когда и если такие тексты будут. Когда и если я сделаю Сабстак, а это базовая идея в такой ситуации, я напишу сюда об этом. Формат длинной, но не ежедневной имейл рассылки интереснее и полезнее. Логика куда-то выведет. Всем, кто читает, — спасибо, за ваше время.

❗️ГЛОБАЛЬНЫЙ ОПРОС по зарплатам в финансах от профессиональной соцсети EMCR и онлайн университета SF Education.

Пройдите опрос и получите отчет по его итогам! С вас качественные и честные ответы на вопросы, а с нас — отчет, который мы отправим на почту, которую вы укажете. В нем мы расскажем, сколько, где и за что платят.

Опрос АНОНИМНЫЙ и Ваша КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ гарантирована.

Пройти опрос и запросить отчет
(Время прохождения 3 минуты)

Наша статья “Liquidity Traps: A Unified Theory of the Great Depression and Great Recession” («Ловушки ликвидности: Объединённая теория Великой Депрессии и Великой Рецессии») наконец онлайн. Скоро будет в рассылке NBER и, позднее, в журнале (accepted). Это большая работа (120 стр.), интегрирующая Новый Кейнсианский взгляд на Великую Депрессию, Великую Рецессию в США и долгосрочный кейс Японии. Для меня лично это важное событие, первый драфт был написан в 2019-м году, и я рад, что теперь этот проект будет опубликован.

Ключевые слова: денежная политика, фискальная политика, денежные режимы, естественная ставка процента, Великая Депрессия, Великая Рецессия, Секулярная Стагнация.

«В этой статье представлен единый фреймворк для объяснения трёх крупных экономических спадов: Великой депрессии в США, Великой рецессии в США и Длительной рецессии в Японии. Временные экономические потрясения, такие как банковские кризисы и чрезмерное накопление долгов, могут привести к отрицательным значениям естественных процентных ставок в краткосрочной перспективе. Одновременно с этим структурные факторы, включая демографический спад и рост неравенства, могут снижать естественные процентные ставки как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. Отрицательная естественная процентная ставка и нулевая нижняя граница (ZLB) являются необходимыми условиями для ловушки ликвидности. Доверие к денежно-кредитной политике может смягчить негативные последствия краткосрочных ловушек ликвидности. Ослабление доверия к денежно-кредитной политике или устойчиво отрицательные естественные ставки могут потребовать фискальных вмешательств. Представленный фреймворк проливает свет на макроэкономические вызовы, связанные с низкопроцентными условиями, и подчёркивает ключевую важность режимов политики. Мы завершаем размышлением над важнейшим макроэкономическим вопросом нашего времени: вернутся ли краткосрочные процентные ставки обратно к нулю, когда всплеск инфляции 2020-х останется позади, а политический ландшафт в США кардинально изменится?»

Есть идея для названия канала о денежной политике: “Степной Волкер”. Дарю.

Про укрупнение в нефтянке очень интересно/подрбно здесь:

И еще такое соображение: проверять «крейзи» Трамп или «не крейзи» дорого. А что если крейзи? Можно ведь получить в ответ издержку. Но если «не крейзи», то можно получить некоторый выигрыш. Это понятный трейд-офф. Проблема в том, что стран вокруг Трампа много, а Трамп один. Иными словами, каждая страна хочет, чтобы проверял сосед. Пусть они проверяют. Если «не крейзи» — информация будет и у нас, будем действовать соответствующе. Если «крейзи» информация будет и у нас, будем действовать соответствующе. А от Трампа, пардон за выражение, огребет издержки от проверки только сосед, который проверял. То есть, издержки проверки локализованы, а выявленная информация публичная. Пусть сосед проверяет. Ну, мы-то знаем кто в очередной раз будет этот сосед.

И еще: стоит разделить влияние конкретных действий Трампа от влияния угрозы действовать. И то, и другое играет роль, и влияние к действиям не сводится. Поскольку сам собой он представляет угрозу некоторых действий, сами эти действия могут и не понадобится, хотя это не означает, что Трамп не повлиял — очень даже повлиял, просто из-за его угроз случилось то, что без угроз не случилось бы. Например (в качестве спекуляций, для иллюстрации): если, опасаясь торговой войны, Китай позволит юаню значительно укрепиться, то война может и не понадобиться. Это иллюстративный пример, в котором Трамп «ничего не сделал», а также сильно повлиял. Ключевую роль здесь играет правдоподобность угроз, но тут, по крайней мере на сегодня, репутация Трампа такова, что его угрозы будут заслуживать некоторого внимания.

Мне кажется, есть некоторый излишний негатив относительно того, как повлияет избрание Трампа на эволюцию зеленой экономики. Трамп обещал тарифы. Факт. Тарифы обещал в значительной степени (но не только) против Китая. Факт. Китай один из крупнейших в мире производителей капитальных благ для зеленой экономики. Факт. Дальше идут не факты. Может торговой войны вообще не будет? Нельзя исключать. Может торговая война будет, но тарифы ровно обойдут именно зеленый сектор китайской экономики? Нельзя исключать. Но нельзя исключать и того, что будет проводиться по сути промышленная политика по развитию в том числе тех секторов американской экономики, которые связаны с инновациями в зеленой сфере. Короче говоря, пока, как мне кажется, рано делать выводы. Я бы был осторожен.

Давайте честно признаем, что зарегулированность рынка труда, мотивированная защитой труда, является перераспределительной мерой. Она перераспределяет выигрыш от тех, кто ищет работу или хотел бы сменить работу к тем, кто уже ее имеет. Дополнительные упущенные выгоды на время поиска и все затраты на это дело есть продукт объективных обстоятельств и зарегулированного уровня труда. Какие-то затраты будут всегда. Но где-то больше, где-то меньше. Если человека трудно уволить, то и труднее принять решение его нанять. Если человека легко уволить, то легче принять решение его нанять. И вот эта дельта – это то, что получают люди на рабочих местах за счет других, в том числе за счет самих себя в будущем, когда уже они окажутся в ситуации поиска работы. Перераспредительная функция такого регулирования далеко не единственная. Но она есть, и ее нельзя игнорировать.

Джейсон Фурман выложил потрясающий график, показывающий эффективность рынков ставок. Как определить хорошо ли эти рынки определяют вероятности? Ведь если на одном событии рынок оценивает вероятность выигрыша в 50%, а потом случилось одно из двух, то неясно, эта оценка в 50% была «хорошей» или нет. На одном нельзя, но на многих рынках уже можно посчитать. Представьте, что вы собираете данные по тысячам рынков ставок для самых разных вероятностей и с разными исходами. Далее, вы их делите: рынки, которые давали вероятность выигрыша 1%, рынки, которые давали вероятность выигрыша 2%. И т.д. По каждой группе рынков вы смотрите: а вот среди тех, кто обещал, например, 1% вероятности, в среднем сколько в итоге было побед? И оказывается, что рынки определяют это почти идеально: на рынках, что давали вероятность победы в 1%, в среднем ставка выигрывала 1 раз из 100. На рынках, что давали вероятность победы в 50%, в среднем ставка выигрывала 50 раз из 100. На рынках, что давали вероятность победы в 90%, в среднем ставка выигрывала 90 раз из 100. И т.д. Что видно по почти идеальной прямой на графике, где вероятность выигрыша и реальный процент выигрышей при этой вероятности фактически совпадают.

Динамика структуры населения между 1500 и 1800 гг. по странам. Город, сельское не-аграрное население и аграрное население.

Данные Аллена (2000).

Росстат: Инфляция 8.4% г/г

Никто

Абсолютно никто

@russianmacro: "КАТАСТРОФА ПРЕДЫДУЩЕЙ НЕДЕЛИ "