Недельная инфляция: не плодоовощами едиными

Индекс цен с 22 по 28 апреля вырос на 0.11% н/н

i) соответствует 0.11% с.к.* | 6% SAAR

ii) годовая инфляция, по нашим оценкам, осталась на уровне 10.3% г/г

iii) средняя инфляция за последние 7 лет для этой недели (за исключением 2022 г.) составляет 0.12% н/н, целевая – 0.09% н/н

iv) ближе к верхней границе наших ожиданий в +(0.06–0.12)% н/н

⚖️Меры базовой инфляции с прошлой недели ускорились:

i) медианная инфляция – до 0.11% с 0.02% н/н с.к.

ii) инфляция без плодоовощей – до 0.10% с 0.05% н/н с.к.

iii) доля товаров, индексы цен с с.к. на которые растут быстрее цели в 4%, выросла до 62% с 42%, а доля товаров, индексы цен на которые растут, – до 85% с 65%

🥒Недельный вклад с с.к. плодоовощей замедлился до минимальных значений в 2025 из-за снижения индексов цен на огурцы и помидоры

🛍При этом вклад непродовольственных товаров в недельный ИПЦ около нуля (несмотря на удорожание иномарок на 0.21% н/н)

🎯Наш прогноз на апрель: +0.6% м/м | 10.5% г/г

* с.к. = с сезонной коррекцией

@xtxixty

❔Как правильно учитывать гедонистические эффекты в ценовых индексах?

TLDR: заранее просим прощения у читателей

• Исследователи из Банка России опубликовали замечательную работу, посвященную построению ценовых индексов на данных ККТ https://www.cbr.ru/StaticHtml/File/175512/wp_147.pdf

💡Однако, на наш взгляд, есть место, где методология может быть улучшена – в том, какой именно гедонистический ценовой индекс использовать

• Гедонистические ценовые индексы строятся на основе гедонистических регрессий, в которых в качестве регрессоров выступают качественные характеристики разновидностей

• В Руководстве по индексам потребительских цен от МВФ и др. описываются подходы к построению гедонистических индексов, но по смыслу гедонистические регрессии могут быть двух типов:

i) одна регрессия на всей выборке с фиктивными переменными для временных периодов => тогда "чистое" изменение цены отражено в коэффициенте перед дамми-переменной для временного периода (Time-dummy hedonic = TDH подход)

ii) регрессии для каждого периода отдельно с последующей подстановкой фиксированных для какого-то периода качественных характеристик, а "чистое" изменение цены отражено в оцененных коэффициентах регрессий (своя регрессия для каждого временного периода)

💡Все подходы требуют по-честному использовать данные о всех значимых качественных характеристиках разновидностей (например, в случае смартфона это будут оперативная память, бренд, количество камер и пр.)

❔Что делать, если этих характеристик нет в распоряжении?

💡В таком случае есть соблазн использовать вместо качественных характеристик разновидностей их фиксированные эффекты, то есть в регрессиях использовать дамми-переменные для разновидностей. Такой подход называется TPD (time-period dummy), это упрощенная версия TDH-подхода

❔В чем проблема TPD-подхода?

💡Его существенный недостаток в том, что он "переобучается", то есть дает большие значения R^2. Использование дамми-переменной для разновидности эквивалентно использованию всех дамми-переменных для всех характеристик и их пересечений. TPD-регрессия "перенасыщается". Об этом подробнее здесь https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/roiw.12468

❔Когда переобучение TPD-регрессий становится проблемой?

💡В тот момент, когда используются price skimming стратегии – когда новая разновидность товара на старте продаж дороже, а к концу цикла жизни дешевле (так часто происходит, например, со смартфонами)

• Как показано в той же работе https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/roiw.12468, соотношение честных индексов TDH и упрощенных версий TPD как раз определяется остатками регрессий для новых и выбывающих разновидностей (см. картинку)

💡В итоге отклонение честного TDH-индекса от его упрощенной TPD-версии оказывается тем больше, чем интенсивнее происходит смена разновидностей товаров (старые модели исчезают, новые появляются) и чем чаще применяются price skimming стратегии (чем дешевле разновидность перед ее уходом с рынка и чем дороже на старте продаж)

❔Какой вывод из всего этого?

💡Для товаров вроде электроники и автомобилей, для которых свойственно интенсивное обновление модельного ряда с более высокой ценой на старте продаж и более низкой – к концу цикла жизни разновидностей, TPD-подход стоит использовать как минимум осторожно

💡TPD-подход в таком случае может занижать динамику относительно честного TDH-индекса. Корректнее в таком случае собирать все релевантные качественные характеристики и использовать их в качестве регрессоров вместо замены их фиксированными эффектами разновидностей

@xtxixty

⚡️Индексация тарифов – существенное уточнение на 2026 и далее

• В рамках обновленных прогнозов социально-экономического развития важные переменные – это параметры индексации регулируемых цен и тарифов. Это самосбывающийся прогноз

• На 2026-27 индексация была существенно пересмотрена наверх. Тарифная политика, таким образом, вновь оказывается проциклической

@xtxixty

⚡️Обновление параметров федерального бюджета на 2025

• Минфин обновил параметры ФБ на 2025

💡Всё по бюджетному правилу:

i) все дополнительные ненефтегазовые доходы (которых +0.8 трлн руб.) идут на расходы => ННГ дефицит прежний (расходы стали больше на те же 0.8 трлн руб.)

ii) приращение дефицита в точности равно снижению нефтегазовых доходов против прежних ожиданий

💡Бюждет остается структурно сбалансированным в текущем году

@xtxixty