Как выявить товары-маркеры

Управление инфляционными ожиданиями – ключевой элемент политики таргетирования инфляции. Эффективно воздействуя на инфляционные ожидания, центральный банк достигает ценовой и финансовой стабильности с наименьшими потерями. Поэтому ему важно понимать, как формируются инфляционные ожидания субъектов экономики, и учитывать это при принятии решений по денежно-кредитной политике. Что же думают о будущей инфляции обычные люди?

Исследования показывают, что при анализе экономической информации люди совершают систематические ошибки, то есть что восприятие подвержено когнитивным искажениям (см. врез); и что поведение людей рационально, но в определенных пределах. Абсолютно рациональный человек мог бы, например, весь день разъезжать по магазинам, собирая свою оптимальную потребительскую корзину. Но реальность вносит свои коррективы: времени не хватает, проезд стоит денег, да и ехать зачастую никуда не хочется. Многие предпочитают зайти после работы в магазин у дома или закупиться в гипермаркете в выходные. В результате при прогнозировании инфляции люди, как правило, ориентируются на узкий круг товаров и услуг, цены на которые они могут наблюдать каждый день.

По наблюдениям маркетологов, изо дня в день люди покупают примерно одно и то же – привычные продукты, знакомые бренды. За множеством цен непросто уследить, но ценники товаров повседневного спроса, равно как и суммы в квитанциях «за квартиру», запоминаются хорошо. Такие важные для потребителей товары и услуги называют «товарами-маркерами». По мнению некоторых исследователей, изменение цен товаров-маркеров – основной фактор, влияющий на инфляционные ожидания. В нашей с коллегами из ВШЭ и МГУ недавней работе мы предлагаем новый способ обнаружения таких товаров и услуг.

Признаки товаров-маркеров

В научной литературе не сложилось единого подхода к формированию круга товаров-маркеров. Среди признаков маркеров в статьях фигурируют частота покупок и посещения соответствующих магазинов, значительная доля в потребительской корзине, масштаб изменения цен, частые упоминания в новостях, устойчивая статистическая связь с инфляционными ожиданиями. Чтобы быть более уверенными в результатах, мы комбинируем несколько подходов к определению круга товаров-маркеров.

Первая группа методов предполагает ручной перебор «кандидатов в маркеры» по перечисленным выше критериям.

Сначала мы обращаемся к данным ежемесячного опроса фонда «Общественное мнение» (ФОМ), в котором есть вопросы как об ожидаемой инфляции, так и о товарах, цены на которые, по мнению респондентов, растут наиболее быстро, – эти товары предлагается выбрать из предоставляемого списка. Маркерами мы считаем те товары, цены на которые статистически связаны с инфляционными ожиданиями респондентов. Преимущество этого подхода в том, что респондентам задается вопрос, связанный с их собственным опытом совершения покупок; на вопросы о будущей инфляции и быстро растущих ценах отдельных товаров отвечают одни и те же люди, поэтому можно считать, что в ответах проявляются одни и те же индивидуальные особенности респондентов. Недостаток – в том, что ответы могут отражать не действия респондентов по покупке конкретных товаров, а «впечатления» потребителей относительно динамики цен. Кроме того, в опросе отсутствует ряд важных позиций (например, легковые автомобили).

Этот же способ мы далее применяем к данным Росстата о более чем 700 товарах и услугах. Мы отбираем среди них те, которые фигурировали как «маркеры» в коммуникации Банка России, у которых наиболее волатильные цены и которые занимают важное место в потребительской корзине. После предварительного отбора мы снова оцениваем силу статистической связи между ценами товаров-кандидатов и инфляционными ожиданиями из упоминавшегося выше опроса ФОМ.

Набор маркеров, получаемый с помощью ручного перебора, в силу особенностей данных смещен в сторону продовольственных товаров. Это продукты из мяса и птицы, молоко и молочная продукция, рыба, табак и сигареты, лекарства и медикаменты.

Вторая группа методов подразумевает автоматический перебор.

В основной части работы мы предлагаем новый двухшаговый метод такого перебора, формализованный в виде программного кода. На первом шаге мы определяем «широкий круг товаров-маркеров». Для этого мы предполагаем, что в структуре личных потребительских корзин веса товаров-маркеров пропорциональны весам, которые оценивает Росстат (.xlsx). Используя базу данных Росстата по средним и крупным категориям товаров и услуг (охватывает более 70% потребительской корзины), программа формирует потребительские корзины максимум из четырех наименований и проверяет, насколько хорошо динамика ценового индекса корзины прогнозирует инфляционные ожидания опроса ФОМ. Таким образом последовательно перебираются более 1,6 млн корзин и формируется рейтинг корзин.

Мы могли бы ограничиться корзинами – лидерами этого рейтинга, но в таком случае результаты оказались бы недостаточно устойчивыми (некоторые корзины могли попасть в топ рейтинга случайно). Поэтому далее мы оцениваем, какие товары встречаются в «рейтинг-листе» чаще всего – среди первых 5 тыс., 10 тыс. и 50 тыс. лучших корзин. На втором шаге мы сужаем круг товаров-маркеров, позволяя потребителям самим определять веса в их корзинах. Для этого мы берем список маркеров, полученный на первом шаге, и оптимизируем веса методом поиска по сетке (широко известный в машинном обучении алгоритм grid search). В результате список товаров-маркеров существенно сжимается.

Работа также содержит дополнительный раздел с проверкой робастности (устойчивости) результатов. В нем мы применяем альтернативный метод автоматического перебора – прямую оптимизацию с регуляризацией. Веса, как и на втором шаге основного метода, могут варьироваться. Накладывая специальные ограничения, алгоритм снижает число оцениваемых параметров, что позволяет получить оценки даже для временных рядов ограниченной длины (ряд по инфляционным ожиданиям начинается с апреля 2014 г.).

В целом методы автоматического перебора мы считаем более надежными. Поэтому в конечном счете к товарам-маркерам отнесены следующие.

• Знаковые товары, доступность которых определяет качество жизни:

      –   подержанные импортные автомобили,

      –   новые отечественные автомобили,

      –   женская одежда.

С одной стороны, потребители сами могут внимательно следить за ценами на эти знаковые товары. С другой стороны, СМИ и реклама также уделяют таким товарам много внимания.

• Часто/регулярно приобретаемые товары и услуги:

      –   общественное питание,

      –   содержание жилья,

      –   проезд в общественном транспорте,

      –   бензин.

Видно, что этот список включает в основном не продукты питания, а товары длительного пользования и услуги. Интересно также, что бензин и нефть, которые часто относят к товарам-маркерам в зарубежной научной литературе, исходя из анализа на российских данных можно отнести к маркерам с меньшей уверенностью. Одно из объяснений заключается в том, что с 2019 г. в России действует механизм демпфера для бензина (субсидии, которые перечисляются государством нефтеперерабатывающим заводам и служат механизмом защиты внутреннего рынка топлива от колебаний мировых цен на топливо). Он сглаживает колебания розничных цен.

Получение набора товаров-маркеров – первый шаг к пониманию того, как домохозяйства формируют свои инфляционные ожидания. Следующим шагом может стать более глубокая интерпретация полученного списка – например, выявление роли тех или иных маркеров для разных групп домохозяйств с учетом их социально-демографических характеристик. В дальнейшем стоит изучить причинно-следственные связи между ценами товаров-маркеров, инфляционными ожиданиями и поведением потребителей. Это даст возможность более детализированно оценивать влияние денежно-кредитной политики на различные категории населения.