Роботы, винтажи и big data: Банк России оттачивает модели по ДКП
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».
Автор: Андрей Бирюков
Агентство «Блумберг», 08.10.2020