{ "title": "Денежно-кредитная политика и альтернативные данные", "sourceUrl": "https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm", "canonical": "https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm", "overlayPath": "/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm/index.md", "summary": "Центральные банки начинают использовать нетрадиционные источники данных для получения более полной картины экономики.", "sections": [ { "heading": "Обзор", "content": "- Центральные банки начали использовать нетрадиционные (альтернативные) источники данных, чтобы получить более полную и своевременную картину экономики.\n- Автор: КЛАУДИЯ САМ — главный экономист компании New Century Advisors и бывший главный экономист Совета управляющих Федеральной резервной системы.\n- Дата публикации: Декабрь 2025 года.\n- Контекст: весной 2020 года пандемия COVID-19 привела к резким изменениям в экономике; традиционная статистика публикуется с задержкой и не полностью отражает новые характеристики пандемической экономики." }, { "heading": "Своевременность и оперативное отслеживание экономических поворотных точек", "content": "- Традиционная официальная статистика (например, Бюро статистики труда, Министерство торговли) публикуется с задержкой в недели или месяцы.\n- Альтернативные источники часто предоставляются с задержкой в несколько недель или даже дней.\n- Примеры и находки:\n - Весной 2020 года ФРС использовала внутренние еженедельные оценки занятости на основе данных ADP, которые показали существенный спад в конце марта 2020 года более чем за месяц до публикации ежемесячного отчета БСТ.\n - В 2025 году, при резком снижении месячных оценок БСТ количества рабочих мест, еженедельные оценки ADP позволяли на ранней стадии понять, сохранится ли тенденция." }, { "heading": "Детализация цен и эпизоды инфляции", "content": "- Альтернативные данные предоставляют более детальные сведения, полезные для оценки влияния торговой политики на инфляцию потребительских цен.\n- Пример исследования:\n - Альберто Кавальо и коллеги разработали ежедневные индексы цен, используя онлайн-данные пяти крупных американских ритейлеров для 350 000 товаров, включающие страну происхождения, тарифные ставки и цену реализации.\n - Выявлено: по сравнению с дотарифными тенденциями цены на импортные потребительские товары растут быстрее, чем на товары, производимые внутри страны; эффект более выражен для отечественных товаров, непосредственно конкурирующих с обложенным тарифом импортом.\n - В целом эффект относительно скромный и согласуется с результатами, полученными из традиционных источников." }, { "heading": "Использование данных для отслеживания поведения потребителей и цепочек поставок", "content": "- Частные данные о физической мобильности использовались для отслеживания изменений в поведении потребителей во время социального дистанцирования.\n- Показатели напряженности в производственно-сбытовой цепи оценивались через данные о движении грузовых контейнеров в реальном времени, опросы менеджеров по закупкам и индексы цен на перевозку.\n- Бюро переписи населения оперативно запустило короткие электронные опросы для оценки влияния пандемии на домохозяйства и малые предприятия." }, { "heading": "Повышение точности традиционной статистики и их уязвимости", "content": "- Традиционные опросы сталкиваются с ростом затрат и падением коэффициента участия, что снижает точность оценок.\n- Частные данные используются в официальной статистике: БСТ применяет данные частных компаний для нескольких компонентов индекса потребительских цен (включая цены на подержанные автомобили, авиабилеты и контракты на беспроводную телефонную связь).\n- Риски и ограничения:\n - Стоимость приобретения и надежность частных данных проблематичны — поставщик может прекратить делиться данными или резко повысить цену.\n - Необходимы тщательное тестирование и проверка, чтобы убедиться, что альтернативные источники повышают точность, а не вводят новый источник шума." }, { "heading": "Оценка формирования коммерческих предприятий и оценки занятости", "content": "- Ежемесячная оценка занятости государственными структурами строится на опросах коммерческих предприятий с корректировкой по модели «рождение-смерть».\n- Во время и после пандемии сдвиги в чистой статистике создания предприятий и задержки в данных привели к значительным ошибкам и ежегодным корректировкам в предыдущих оценках занятости.\n- Исследования показали, что еженедельная налоговая документация по регистрационным номерам работодателей дает надежный прогноз статистики формирования предприятий в последующих кварталах.\n- Согласование модели «рождение-смерть» с более своевременными показателями создания предприятий может повысить точность первоначальных оценок занятости.\n- Пример интеграции данных: инициатива Федерального резервного банка Чикаго объединяет официальные и альтернативные данные (Indeed, Lightcast, поиски в Google) для оценки уровня безработицы в текущем месяце — проект на ранней стадии." }, { "heading": "Последствия для распределения доходов и оценка эффектов политики", "content": "- Альтернативные данные позволяют исследовать распределительные последствия денежно-кредитной политики с помощью кредитной истории домохозяйств, банковских счетов и административного учета.\n- Примеры результатов:\n - Исследование с использованием данных CoreLogic (формы для налога на недвижимость и учетные записи о праве собственности) показало, что темнокожие, испаноязычные и малообеспеченные заемщики рефинансировали недвижимость реже, чем азиатские, белые и заемщики с более высоким уровнем дохода; систематические различия в стоимости рефинансирования сыграли роль.\n - Исследование с использованием данных Службы внутренних доходов выявило: неожиданное ужесточение денежно-кредитной политики ведет к увеличению неравенства доходов, прежде всего за счет ухудшения результатов для низкооплачиваемых граждан; неожиданное смягчение ведет к снижению неравенства." }, { "heading": "Примеры практических трудностей при использовании частных транзакционных данных", "content": "- Проект преобразования операций по кредитным и дебетовым картам First Data (в настоящее время — Fiserv) в ежедневные оценки розничных продаж на уровне штатов использовался для мониторинга последствий ураганов «Ирма» и «Харви».\n- Трудности:\n - Рост объема продаж в необработанных транзакциях смешивал факторы, связанные с деятельностью First Data, и реальные изменения потребительских расходов в США.\n - Решение: повторное взвешивание операций по картам клиентов с использованием пятилетней экономической переписи Министерства торговли для достижения репрезентативности для коммерческих организаций в США.\n - Другие проблемы: короткие временные ряды для сезонной корректировки и необходимость удаления аномалий.\n - Сравнение с национальными ежемесячными оценками розничных продаж Бюро переписи населения подтвердило пригодность детализированных частных данных для политики." }, { "heading": "Ограничения прозрачности и требования к сотрудничеству", "content": "- Ограниченная доступность многих альтернативных данных для общественности снижает прозрачность и подотчетность; внешние наблюдатели не могут проверить результаты анализа, если данные недоступны.\n- Для повышения качества данных требуется тесное взаимодействие между государственными статистическими ведомствами, частными поставщиками данных, государственными должностными лицами и учеными.\n- Вывод: альтернативные данные открывают новые возможности и одновременно порождают новые проблемы; они полезны как дополнение к традиционной статистике, но не заменяют её.\n\nИсточник: \"Денежно-кредитная политика и альтернативные данные\" — Клаудия Сам, Декабрь 2025 года.\n\n---\n\n Content in this bundle\n\n- glossaryr\n - glossaryr (Markdown version){rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\"}\n - glossaryr (PDF){rel=\"external\" type=\"application/pdf\"}\n\n---\n\nSource: https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm" } ], "bullets": [ "[Markdown version](/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm/index.md)", "[Structured JSON version](/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm/index.json)", "[Bundle manifest](/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm/bundle-manifest.json)", "Authors: CLAUDIA SAHM", "Published: December 9, 2025", "Центральные банки начали использовать нетрадиционные (альтернативные) источники данных, чтобы получить более полную и своевременную картину экономики.", "Автор: КЛАУДИЯ САМ — главный экономист компании New Century Advisors и бывший главный экономист Совета управляющих Федеральной резервной системы.", "Дата публикации: Декабрь 2025 года.", "Контекст: весной 2020 года пандемия COVID-19 привела к резким изменениям в экономике; традиционная статистика публикуется с задержкой и не полностью отражает новые характеристики пандемической экономики.", "Традиционная официальная статистика (например, Бюро статистики труда, Министерство торговли) публикуется с задержкой в недели или месяцы.", "Альтернативные источники часто предоставляются с задержкой в несколько недель или даже дней.", "Примеры и находки:", "Альтернативные данные предоставляют более детальные сведения, полезные для оценки влияния торговой политики на инфляцию потребительских цен.", "Пример исследования:", "Частные данные о физической мобильности использовались для отслеживания изменений в поведении потребителей во время социального дистанцирования.", "Показатели напряженности в производственно-сбытовой цепи оценивались через данные о движении грузовых контейнеров в реальном времени, опросы менеджеров по закупкам и индексы цен на перевозку.", "Бюро переписи населения оперативно запустило короткие электронные опросы для оценки влияния пандемии на домохозяйства и малые предприятия.", "Традиционные опросы сталкиваются с ростом затрат и падением коэффициента участия, что снижает точность оценок.", "Частные данные используются в официальной статистике: БСТ применяет данные частных компаний для нескольких компонентов индекса потребительских цен (включая цены на подержанные автомобили, авиабилеты и контракты на беспроводную телефонную связь).", "Риски и ограничения:", "Ежемесячная оценка занятости государственными структурами строится на опросах коммерческих предприятий с корректировкой по модели «рождение-смерть».", "Во время и после пандемии сдвиги в чистой статистике создания предприятий и задержки в данных привели к значительным ошибкам и ежегодным корректировкам в предыдущих оценках занятости.", "Исследования показали, что еженедельная налоговая документация по регистрационным номерам работодателей дает надежный прогноз статистики формирования предприятий в последующих кварталах.", "Согласование модели «рождение-смерть» с более своевременными показателями создания предприятий может повысить точность первоначальных оценок занятости.", "Пример интеграции данных: инициатива Федерального резервного банка Чикаго объединяет официальные и альтернативные данные (Indeed, Lightcast, поиски в Google) для оценки уровня безработицы в текущем месяце — проект на ранней стадии.", "Альтернативные данные позволяют исследовать распределительные последствия денежно-кредитной политики с помощью кредитной истории домохозяйств, банковских счетов и административного учета.", "Примеры результатов:", "Проект преобразования операций по кредитным и дебетовым картам First Data (в настоящее время — Fiserv) в ежедневные оценки розничных продаж на уровне штатов использовался для мониторинга последствий ураганов «Ирма» и «Харви».", "Трудности:", "Ограниченная доступность многих альтернативных данных для общественности снижает прозрачность и подотчетность; внешние наблюдатели не могут проверить результаты анализа, если данные недоступны.", "Для повышения качества данных требуется тесное взаимодействие между государственными статистическими ведомствами, частными поставщиками данных, государственными должностными лицами и учеными.", "Вывод: альтернативные данные открывают новые возможности и одновременно порождают новые проблемы; они полезны как дополнение к традиционной статистике, но не заменяют её.", "**glossaryr**" ], "related": [ { "title": "glossaryr", "role": "document", "sourceUrl": "https://www.imf.org/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf", "summary": { "path": "/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf.md", "mime": "text/markdown" }, "binary": { "path": "/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf", "mime": "application/pdf" } } ], "alternates": { "markdown": "/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm/index.md", "json": "/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm/index.json", "bundleManifest": "/ru/publications/fandd/issues/2025/12/alternative-data-and-monetary-policy-claudia-sahm/bundle-manifest.json" }, "generatedAtUtc": "2026-09-16T02:15:04.473Z" }