Департамент исследований и прогнозов Центробанка собирается приступить к постоянному анализу данных из соцсетей и онлайн-магазинов. Как заявил директор Департамента – цель в построении линейки индексов экономической активности с использованием big data, а также получение индекса ценового давления.
ЦБ не раз подвергал критике качество получаемой им официальной статистики. В частности, Департамент уже указывал на ошибку Росстата, который никак не учитывает в своих расчётах онлайн-торговлю. И это при том, что из 146-миллионого населения России Интернетом пользуется 80 млн человек.
Первый индекс ЦБ уже разработал – показатель экономической активности в результате анализа контекстной рекламы новостных сайтов. Индекс прошёл тестирование в течение более года и продемонстрировал на выходе более точные расчёты.
«Минэкономразвития России поддерживает подход Центрального Банка Российской Федерации по формированию опережающих экономических индикаторов на основании анализа больших данных, - сообщила пресс-секретарь МЭР Елена Лашкина. - Несмотря на то, что данный подход требователен к программно-аналитическому аппарату, он имеет существенное преимущество – не создает дополнительно нагрузки на респондентов. Вместе с тем, по мнению Минэкономразвития России, метод больших данных, прежде всего, следует использовать при формировании официальной статистической информации. Данный вопрос (в части технического и материального обеспечения) планируется проработать совместно с Росстатом и экспертным сообществом».
Новый индекс даёт возможность предсказать динамику развития событий и смоделировать картину в целом. Он гораздо эффективнее следит за изменениями.
«Инициатива ЦБ РФ абсолютно правильная, так как методика подсчета ряда показателей Росстата не является наглядной и часто оторвана от реальности, - комментирует Анна Кокорева, заместитель директора аналитического департамента Альпари. - Ведомство допускает ряд погрешностей, кроме того выход данных в ряде случаев нельзя назвать оперативным. Отслеживание экономической активности бизнеса и населения, а также динамики доходов и расходов последних позволит регулятору более точно строить свои прогнозы на будущее и корректировать свою политику в соответствии с ожиданиями. Это же касается и инфляции, на которую так ориентируется банк. Собственные более точные подсчеты позволят более грамотно осуществлять таргетирование».
В качестве примера приводится ситуация с ценами на санкционные товары. Эти товары должны быть вообще убраны из продовольственной корзины, но они, по Росстату, там по-прежнему остаются, причём цены на них не меняются.
Если идея получения индексов по big-data зарекомендует себя, они будут использоваться для оперативного контроля изменений в экономике, считает руководство ЦБ.
Блумберг отмечает, что ЦБ далеко не первый, кто решил прибегнуть для анализа к помощи big-data. Их уже используют для получения индикаторов центробанки Китая, Индонезии, Норвегии и Великобритании. Скандинавские страны с помощью big data готовят подоходную налоговую декларацию для компаний.
«Извлечь пользу из «больших данных» сейчас пытаются многие – мобильные операторы, банки, ритейл, - комментирует Леонид Делицын, эксперт ГК «Финам». - Речь идёт об использовании простых и надёжных статистических методов на колоссальных объёмах данных. Однако есть важное отличие в характере задач, которые решаются при помощи этих данных. Магазин, банк или оператор при помощи этих данных задачу распознавания с учителем. Например, у банка есть информация о поведении добросовестных и недобросовестных заёмщиков, у оператора – о клиентах, которые остались ему лояльны, и о тех, которые отказались от его услуг. Системы анализа больших данных могут, например, выделить факторы, общие для недобросовестных заёмщиков, и обнаружив их наличие у заявителя, присвоить ему высокую степень риска. Задачу улучшения «качества» статистики можно трактовать, по-разному, ведь само понятие качества означает соответствие ожиданиям потребителя. А потребитель, скажем, руководитель предприятия, который зачастую более всего хочет, чтобы статистика подтверждала верность его управленческих решений. Поэтому остаётся вопрос, кто этот потребитель, и кто будет судить, насколько хороша новая линейка индексов, построенная при помощи big data? Будет ли мерой качества субъективное ощущение нескольких экспертов? Или способность предсказывать другие показатели, измерение которых при помощи других подходов занимает больше времени? В последнем случае применение больших данных выглядит конструктивным решением, которое на самом деле может быть реализовано».
Желание ЦБ оптимизировать свой аналитический блок отвечает не только внутренним задачам регулятора, но и призвано ответить на внешние вызовы: необходимость работы с большими массивами данных, новые направления и даже отрасли, увеличение количества интернет-пользователей. Будет ли предложенный инструмент способен прогнозировать возможную динамику показателей рынка - открытый вопрос. Но в целом повышение актуальности данных у ЦБ должно хотя бы упростить коммуникацию между участниками рынка и регулятором.
Сейчас трудно говорить о том, будет ли новая модель точно определять деловую активность в отечественной экономике. Необходимо протестировать модель на временном горизонте 3-4 года, после чего станет понятно, какой у нее уровень эффективности.