-
Финансовые рынки, экономика, корпоративная аналитика, финансово-экономическая инфографика и статистика. Связь: telegram@spydell.ru Резервный e-mail: spydell.telegram@gmail.com Чат: https://t.me/spydell_finance_chat
Американский рынок достиг исторического максимума, но можно ли говорить о величайшем пузыре в истории человечества?
Есть множество финансовых метрик, но сейчас остановлюсь на базовом – P/S или капитализация к выручке за 12 месяцев.
Глубина выборки с 1997 года для крупнейших нефинансовых компаний США, которые в настоящий момент представляют около 96% по выручке и капитализации среди всех обращающихся компаний с американской юрисдикцией.
Следует учитывать, что структура секторов менялась с течением времени из-за включения компаний, проводивших IPO после 1997. Например, сейчас 970 компаний, а в 1997 было лишь 510, но при сравнительном анализе коэффициентов такой подход справедлив.
Итак, с 30 сентября 2023 по 20 января 2024 капитализация крупнейших нефинансовых компаний США выросла на 12.5%, тогда как весь индекс S&P 500 вырос на 12.8%.
Есть ли пузырь? Формально – да. Сейчас все компании торгуются с P/S на уровне 2.37 vs 1.84 в 2017-2019, 1.45 в 2012-2016 и 1.39 в 2004-2007 согласно собственным расчетам на основе анализа отчетности компаний.
При подобном анализе всегда следует сравнивать с усредненными показателями в ретроспективе, исключая аномальные кризисные периоды.
Как видно, рынок торгуется на 29% выше нормы 2017-2019 и на 70% выше нормы в 2004-2007.
Но, есть нюанс. Если из расчетов выделить технологический сектор, P/S на 21 января равен 1.61 vs 1.52 в 2017-2019(на 6% выше нормы), 1.28 в 2012-2016 (на 26% дороже) и 1.24 в 2004-2007 (на 30% дороже) по моим расчетам.
Да, сейчас рынок дорогой, даже вне технологического сектора и здесь нужно учитывать стоимость альтернативных финансовых инструментов. Рынок без техов котировался на уровне 1.4 в период нулевых ставок и бесконечной ликвидности, а сейчас условия жестче, а оценка выше 1.6.
Что касается техов – адовый пузырь. Обратите внимание на сегмент «электронные технологии», куда входят все интернет и софтверные компании США. Отклонение от нормы 2017-2019 в 2.5 раза (!) и в 3.3 раза (!!) относительно 2004-2007 и даже выше пузыря 2000-2001!
Итоги американской промышленности за 2023
Рост промышленности за год составил 0.2%, где обрабатывающая промышленности снизилась на 0.6%, в которой производство товаров долгосрочного пользования выросло на 0.2%, а производство промежуточной продукции и товаров краткосрочного пользования сократилось на 1.3%.
При слабой обработке стабилизацию промышленного сектора обеспечивает добыча полезных ископаемых, которая выросла на 4.8% за год, где практически целиком и полностью положительный вклад обеспечил нефтегазовый сектор США, выходя на рекордную добычу.
Электроэнергетика и коммунальные услуги сократились на 1.6%.
Среди отраслей промышленности в наихудшем положении находится производство мебели (низкий спрос на недвижимость), где падение за год одно из рекордных – 8.6%, плохо обстоят дела в производстве одежды, бумажной продукции, деревообработке и издательской деятельности (подробности в таблице).
Достаточно неплохо (по меркам США и емкости промсектора) обстоят дела в нефтепродуктах и нефтехимии с годовым ростом в пределах 1-1.3%, а лучше всего компьютерная и электронная отрасль – рост на 2.2%, автомобильный сектор – 5.9%, аэрокосмическая отрасль и производство прочих видов транспорта – 3.8%.
По прошествии двух лет можно признать, что ВПК в США так и не был запущен. Да, это не 40-е годы, когда промышленность в годы войны выросла в три и более раза (сейчас емкость другая и условия иные), но даже видимого изменения нет.
Сегмент «Aerospace and transportation equipment», куда входят все движущиеся виды ВПК относительно 2019 в минусе на 2.7%!
За четыре года промышленность выросла на 0.3% и примерно столько же за 15-16 лет (полная детализация представлена в таблице), т.е. справедливо говорить о стагнации на высокой базе, но ни о каком прорыве или переходе в новое измерение речи не идет.
В целом, реальный сектор экономики США в затяжной стагнации, весь прирост в «виртуальном, цифровом пространстве».
Что вы выберете: финансовый крах или финансовый менеджмент?
Конечно же, второе. Но большинство управленцев все еще путает понятия — называет финменеджментом хаотичные решения «в моменте» и регламенты, работающие только на бумаге. В теории остается и план продаж — на практике он выполняется редко.
Все это не дает компаниям закрепиться: стратегически подкованные конкуренты уже обгоняют коллег, которые игнорируют правила рынка.
Исправить все можно на курсе «Коммерческий директор» от Академии Eduson. За 4 месяца вы разберетесь в корпоративных финансах, научитесь считать NPV и EBITDA, сможете принимать решения на основе данных. Попрактикуетесь на 25 бизнес-кейсах и 20+ тренажерах. Поймете, как выстроить систему мотивации команды и повысить продуктивность за счет грамотных KPI.
Сможете перенять опыт российских и зарубежных управленцев в лекциях и интервью. В подарок — более 70 материалов: например, шаблоны финансовой модели компании и оценки эффективности работы отдела продаж, чек-лист «Как сэкономить на закупках». Строгих дедлайнов нет, а доступ к курсу останется навсегда.
По промокоду SPYDELL вы получите скидку 70% на курс, личную консультацию с экспертом и станете участником акции от Академии Eduson! Суперприз — 1 000 000 рублей, также можно выиграть путешествия и гранты на обучение — оставьте заявку по ссылке.
Реклама. ООО "Эдюсон" ИНН: 7729779476; erid: LjN8K2kFF
На валютном и кредитном рынке России находится некая точка равновесия.
Валютные пары с присутствием юаня не увеличивают долю последние полгода в структуре оборота торгов российского валютного рынка – в среднем в диапазоне 46-50% с июля по декабрь 2023.
Год назад юань занимал 30% рынка, а два года назад в пределах нуля. Будет ли столь же стремительное расширение юаня в этом году? Маловероятно, некое равновесие находится, чему свидетельствуют косвенные индикаторы, связанные со структурой внешней торговли.
Доля юаня стабильна в импорте на уровне 36-38% и не меняется с июня 2023, а доля экспорта выросла до 34% к сентябрю 2023 и также без изменений вплоть до ноября.
Годом ранее доля юаня была примерно 20-22% в торговом обороте, а два года назад не превышала 4% (в импорте и около нуля в экспорте) – прогресс впечатляющий.
Усиление юаня возможно и допустимо, если начнется новая волна санкций на Россию, в том числе усиление экспортного контроля, вторичных санкций и проверки контрагентов. Без явного внешнего давления финишный бросок до 60% в структуре торгового оборота возможен, но маловероятен.
Физлица не проявляют особого интереса к юаню – лишь 17% в структуре депозитов по сравнению с 12% годом ранее и 0% в декабре 2021.
Юрлица, напротив, сейчас почти половина всех валютных депозитов юрлиц и ИП концентрируется в юане, что вдвое больше, чем год назад и в 50 раз больше, чем в начале 2022.
Валютная структура кредитов трансформируется более медленно. Понятно, что физики по уши сидят в рублях, а у юрлиц валютные кредиты сейчас на 30% состоят из юаневых кредитов – значительный рост за год (было 5% в декабре 2022).
Учитывая общую трансформацию валютного рынка в России, доля юаневых кредитов продолжит рост, подбираясь к доле юаневых депозитов.
Нет информации по степени активности китайских банков в финансировании российских юрлиц.
В целом, господство юаня на валютном рынке усиливается, но темпы значительно ниже, чем в начале года.
ИИ становятся ведущей повесткой в ВЭФ 2024 в Давосе - здесь интересно оценить, как бизнес оценивает потенциал внедрения ГИИ (ИИ в общем и ГИИ в частности)?
Здесь следует понимать, что скорость изменения технологических тенденций в этом сегменте настолько высока, что любая информация становится неактуальность сразу в момент публикации и тем не менее…
Последние опросы PwC показывают, что 46% представителей бизнес-сообщества (4700 средних и крупных компаний в 105 странах мира) ожидают, что использование ГИИ (разработок от OpenAI и Google) повысит продуктивность в следующие 12 месяцев и ровно столько же (47%) заявили, что технология ничего не изменит.
Свыше половины планируют внедрить или использовать ГИИ в этом году, а 32% уже начали использовать в 2023. Около 58% заявили, что ожидают, что это улучшит качество их продуктов или услуг в ближайшие 12 месяцев.
Гораздо интереснее оценить межотраслевую пропорцию.
Четверть топ менеджеров планируют в ближайшие 12 месяцев сократить 5% и более от штатной численности сотрудников в связи с внедрением ГИИ!
Самые пострадавшие отрасли экономики – это медиа и СМИ, где треть компаний в этой отрасли планируют сократить более 5% сотрудников, далее идет страхование, управление активами и банки – 27%, бизнес услуги (консалтинг, администрирование, юридические услуги) – 25%, столько же телекому и транспорт/логистика.
В наименьшей степени влиянию ГИИ подвержены компании из реальной экономики и предметного мира – строительство, металлургия, где не более 10-12% компания заявляются о планах сокращения сотрудников.
Достаточно мало в сфере здравоохранения, недвижимости, нефтегазе, промышленности – в среднем 17-19% компаний. Технологический сектор выделяется из списка (14%), но техи являются провайдером ИИ, поэтому вполне логично, что мало желающих увольнять сотрудников.
Если опросы PwC корректны, получается, что из 157 млн рабочих мест в США потенциально под угрозой находятся 2-2.5 млн, что выглядит достаточно радикально.
Данные по платежному балансу России позволяют понять основной источник проблем в период наибольшего давления на рубль в 2023.
Период наибольшей «жесткости» для рубля был в 3 квартале 2023, и в это время основной отток капитала концентрировался в чистом принятии финансовых активов (прямые, портфельные и прочие инвестиции), где отток составил $27 млрд с коррекцией на ошибки и пропуски, но без учета операций по ЗВР.
Насколько это много? Более, чем вдвое выше нормы. Когда ситуация с рублем была относительно стабильна в первом полугодии 2023, - отток был в среднем $12 млрд за квартал, а в период новой санкционной реальности, но до СВО (2015-2021) отток в среднем составил $11 млрд.
В 2022 чистое приобретение финансовых активов было в среднем по $33 млрд за квартал, но рубль укреплялся из-за огромного профицита счета текущих операций (почти по $60 млрд за квартал), а в 2023 профицит сжался более, чем в 4 раза до $13.2 млрд за квартал.
Если раньше (особенно в 2011-2014) отток капитала в основном шел в прямые инвестиции (аффилированные с российскими компаниями структуры в офшорах для оптимизации налогов и финпотоков – сокрытия от регулирующих органов), сейчас все идет в прочие инвестиции (кэш, депозиты, дебиторская задолженность).
В 3кв23 почти половина от оттока «осела» в иностранных депозитах и сомнительных операциях, тогда как раньше (2015-2021) по этому направлению концентрировалось лишь 10% оттока. В 8 раз (7.4 млрд) больше обычного уходит в дебиторку – неоплаченные со стороны иностранных контрагентов поставки российских товаров и услуг.
Активизировались прямые инвестиции на $5 млрд в 3кв23 vs $7.4 млрд среднеквартальных в 2015-2021 (геонаправление пока непонятно), тогда как обороты и финпотоки по портфельным инвестициям вблизи нуля после отсечения от внешнего рынка капитала и валютного контроля.
Улучшается ситуация по балансу чистой задолженности через прочую задолженность (видимо торговые кредиты, кредиторка и лизинговые операции), тогда как нет притока нерезидентов в прямых и портфельных инвестициях.
Дефицит федерального бюджета США близок к рекорду, несмотря на отсутствие соглашения по бюджету.
Вся эта клоунада в Конгрессе США относительно соглашения по бюджету не помешала Минфину США тратить, как оглашенные.
Дефицит бюджета в декабре составил 129.3 млрд (второй самый худший результат после декабря 2020), за октябрь-декабрь 2023 – 510 млрд, что немного меньше рекорда на уровне 572 млрд в период агрессивного фискального бешенства в 2020.
За календарный 2023 дефицит составил 1.8 трлн или 2.1 трлн с учетом корректировки на бумажный вычет по студенческим авансам, вот именно на этот уровень и стоит рассчитывать.
Любопытно, в реальном выражении дефицит бюджета за последние 12 месяцев соответствует кризисному 2009! Бюджет США вполне соответствует кризису, если не брать аномалии 2020-2021.
Скорректированные расходы составили 6.6 трлн за календарный год vs 6 трлн годом ранее, т.е. рост на 10%, а доходы, напротив, сократились с 4.9 до 4.5 трлн или на 8%, что обусловило практически удвоение скорректированного дефицита с 1.1 до 2.1 трлн.
Драйверы роста расходов: процентные платежи, пенсии, оборона и поддержка банковской системы.
Так, например, в 2024 фискальному году (октябрь-декабрь 2023) расходы выросли на 12% г/г или на 170 млрд, где процентные расходы выросли на 71 млрд по сумме за три месяца относительно аналогичного периода в 2022, пенсии и поддержка ветеранов выросли почти на 50 млрд, расходы на поддержку банковской системы выросли более, чем на 60 млрд, а расходы на оборону прибавили 24 млрд.
В совокупности вышеуказанные категории внесли вклад в прирост расходов более 205 млрд, формируя 58% в структуре общих расходов, т.е. прочие категории в целом сокращаются по номиналу.
Что все это значит? Бюджет крайне неустойчив в стерильных условиях, а что, если кризис? Придется активно субсидировать население (основной источник прироста расходов в кризис) и это при фоновом дефиците в 2 трлн за год.
Ситуация весьма уязвимая для фискальной устойчивости на фоне исчерпания избыточной ликвидности в системе.
Инфляция в США выросла на 0.3% м/м (0.31% для базовой инфляции), что соответствует среднегодовой тенденции.
В период с 2015 по 2019 нормой считался рост цен на 0.15% в месяц для общего индекса потребительских цен и 0.17% для базовой инфляции. Аномалию 2020-2022 можно не брать в расчет, т.к. от дефляции резко перешли в рекордную за 40 лет инфляцию, а за последний год можно рассмотреть результаты.
ИПЦ в 2023 рос в темпах 0.27% в месяц, а базовая инфляция – 0.32%, а последние полгода получилось 0.27% и 0.26% соответственно, а за последние три месяца 0.15% (за счет фактора энергии) и 0.27% для базовой инфляции.
О чем это говорит? Нет существенного прогресса в замедлении инфляции. Резкое снижение годовой инфляции в полной мере обусловлено эффектом высокой базы 2022, но при оценке базовой инфляции замедление присутствует (0.38% среднемесячного прироста в первое полугодие 2023 и 0.26% во второе полугодие 2023), но в 1.5-1.6 раза выше нормы.
Основной фактор возмущения – стоимость проживания (интегрально, учитывая, как гостиницы, так и аренду), которая растет в темпах 0.44% в месяц во 2П23 vs 0.57% в 1П23 и нормой на уровне 0.27% в период с 2015 по 2019.
Стоимость жилья формирует почти 60% в структуре прироста цен за последние полгода. Если произвести декомпозицию негативных факторов, практически все отклонение от нормы 2015-2019 обусловлено более высокими темпами роста стоимости жилья.
Цены достаточно волатильны, как и фазы роста и стабилизации цен, поэтому если выделить жилье из расчетов по всем остальным компонентам плюс-минус вблизи нормы.
Базовая инфляция за последние три месяца и полгода формирует ценовой импульс в диапазоне 3.2-3.3% годовых, тогда как годовая инфляция 3.9% за счет более высоких темпов роста цен в первом полугодии 2023.
До нормализации цен еще далеко, т.к. рост цен на жилье имеет структурный и долгосрочный характер и высокая фоновая инфляция в этой компоненте долго будет выше нормы.
Могут ли современные версии ГИИ создать «квантовый скачок», существенно трансформировав структуру экономики?
В 2023 был надут самый значительный пузырь в истории американского рынка объемом около 10 триллионов долларов (разница между актуальной капитализацией и справедливой), драйвером которого стали высоко-капитализированные технологические корпорации, которые в свою очередь были разогреты после успешного релиза ChatGPT в начале 2023.
По сути, всего одно решение создало невиданный в индустрии хайп (спустя полгода подтянулся Google с Bard и Gemini), сформировав невероятные ожидания перехода в новое измерение «безграничного счастья».
Логика есть: новое технологическое решение создает пространство возможностей, в рамках которого резко повышается скорость технологического прогресса, увеличивается производительность и эффективность экономики, решаются проблемы с недостатком рабочей силы и инфляцией.
Насколько все это обосновано? Насколько ожидания коррелируют с реальностью?
Следует понимать, что публичная версия ГИИ – это статическая, локальная и закрытая система, изолированная от экзогенных переменных, т.е. внешние операторы системы (пользователи) не могут повлиять на процесс «переваривания» информации. ГИИ не обучаются в режиме реального времени на данных, предоставляемых пользователями
Даже, если ГИИ в рамках открытой сессии имитирует обучение – это не более, чем имитация и корректировка терминологии, т.е. невозможно залезть по ту сторону, модифицировав способность к обработке и трансформации информации. ГИИ лишь адаптируется к диалогу, но на выходные данные это никак не влияет.
Обучать систему могут только инженеры OpenAI и Google, внешняя информация никак не влияет на вектор интерпретации. Для ChatGPT было две крупные фиксации обучения – сентябрь 2021 и апрель 2023, где формализовались веса и алгоритмы интерпретации – это и есть обучение.
Контекстное окно у GPT-4 Turbo составляет 128 тыс токенов, которую внедрили в середине ноября 2023. Это значит, что процесс переваривания входящей информации большего объема требуется неизбежная компрессия.
Например, задача забросить в анализ 10 млн символов правовой информации, что составляет около 4 млн токенов. Как при окне контекста в 128 тыс токенов произойдет обработка информации, кратно превышающие предельную длину контекста?
Есть два наиболее часто используемых приема.
• Разделение текста на блоки, параграфы, близкие по смыслу и принудительная компрессия на X величину.
• Скользящее окно контекста, когда последовательно обрабатывается первый блок на 128 тыс токенов, сжимается в 20 раз, далее второй блок и так далее. В итоге на выходе получается экстракт в 20 раз с неизбежной потерей деталей и содержания. Можно ли в законодательных документах применять этот прием? Спорно.
Что из этого выходит? Любые сложные и многомерные проекты нельзя реализовать в текущих версиях ГИИ. Технологический прогресс двигается через развитие сложных систем и комплексов, для которых ГИИ в принципе не приспособлен к эффективной реализации из-за технических и структурных ограничений.
Нет самообучения, ограниченная длина контекста, нет наследования опыта (обнуление с каждой новой сессией) и внутренние встроенные фильтры.
Кажется, что пространство возможностей безграничное, но оно еще как ограничено.
ГИИ – это мощный инструмент автоматизации в умелых руках, но для того, чтобы система была эффективна необходимо понимать не менее 80% предмета исследования.
ГИИ очень правдоподобно лжет, склонен к конформизму и вербальным манипуляциям, поэтому необходимо быть осторожным к выходной информации.
В чем выдающиеся сила ГИИ в контексте реализации сложных систем?
• Быстрый поиск нужной информации, кратно эффективнее поисковых систем. Например, техническую документацию очень удобно и эффективно уточнять именно у ГИИ, производительность растет кратно!
• Хорошие возможности для реализации одномерных задач при тщательном промт-инжиниринге, что правда не всегда оправдано с точки зрения времени.
Поэтому рано еще радоваться, текущая версия ГИИ не способна перевернуть мир, но что будет в будущем?
Насколько полезен ГИИ для решения конкретных научных и бизнес задач?
Самая значительная проблема - длина контекста и встроенные алгоритмы функционирования.
Первые редакции GPT 3.5 имели 4096 токенов, самая последняя версия имеет 16к токенов, GPT 4 до ноября имела 32k, а после ноября GPT 4 Turbo уже 128к.
Токен представляет собой базовую единицу информации, используемую моделью для обработки и генерации текста. Токен может быть словом, частью слова, символом или даже группой слов, в зависимости от того, как модель была обучена разделять и интерпретировать текст.
Не вдаваясь в алгоритмы токенизации, в среднем английский текст содержит 4-5 символов в одном токене, а русский текст 2.2-2.4 символа, т.к. например статья на русском языке в 6000 символов с учетом пробелов будет содержать около 2600 токенов. Генерировать тексты на английском дешевле.
Соответственно, предельная длина контекста для GPT 3.5 Turbo 16k составляет около 37 тыс символов текста на русском языке, а для GPT 4 Turbo 128к – почти 300 тыс символов.
Что все это значит? В рамках одного сеанса ГИИ забывает, о чем была речь в начале обсуждения, что делает невозможным накопление опыта и развернутые обсуждения. Это, как если бы человек каждый раз забывал, что было два дня назад, отсекая весь прошлый накопленный жизненный опыт.
Если кратко, принцип работы ГИИ заключается в формализации контекстного вектора (сжатое представление входных данных) для генерации продолжения диалога (выходная информация), т.е. происходит компрессия (сжатие) контента (входной единицы информации). С чем это можно сравнить?
Представьте, как если бы высококачественное изображение PNG в 3840*2160 пикселей сжималось бы до картинки 384*216 пикселей JPG, т.е. в 100 раз по пикселям с агрессивным механизмом сжатия с потерями качества. Вроде бы можно корректно интерпретировать информацию на сжатой картинке (понять, что изображено), но происходит необратимая потеря деталей.
Так и с ГИИ. Вся информация поступающая на вход ГИИ так или иначе с различными алгоритмами и механизмами сжатия претерпевает компрессию. ГИИ очень полезен для составления сжатых сводок текстовой, видео и аудио информации.
Вы можете увидеть огромное количество сервисов и плагинов, представляющих услуги краткого пересказа текста или видео – все работают на одних и тех же алгоритмах, вариативность минимальная.
В идеале ГИИ извлекает важные характеристики из данных и представляет их в более сжатом виде, сохраняя при этом ключевые аспекты, необходимые для выполнения задачи, но есть нюансы.
А что такое важная информация? В практическом применении оказывается, что основное предназначение ГИИ работает не так хорошо, как хотелось бы, т.к. алгоритмы, основанные на анализе паттернов хорошо отсекают смысловые переходы, но плохо ловят тональность, эмоциональность, сарказм, скрытый подтекст и важные детали, имеющие значение.
Например, ГИИ будет полезен для автоматизации таймкодов в видео или аудио дорожке, в автоматизации параграфов и оглавления для длинных текстов, но способен ли ГИИ передать смысл так, как задумано?
Скорее нет, чем да. Я анализировал на вполне конкретных задачах – анализ пресс конференции ФРС, где компетенции у меня более, чем достаточные. Шаблонные, дефолтные настройки вообще не давали нужного результата – вся важная информация была пропущена, поэтому я начал допиливать с помощью тонкой настройки, но и здесь не добился нужного прогресса.
Какой вывод? Для сжатого представления сверхбольших массивов информации вполне сгодится, когда нужно понять, о чем вообще говорится, какие темы были подняты. Для анализа информации, представляющей значение – нет.
Таким образом, сценарий использование – перемалывание массивов информации и «подсветка» интересных тем и нарративов и далее уже ручная работа с первым приближением для поиска важных деталей.
Продолжение следует.
Насколько американские компании свирепствуют с дивидендами и байбеком?
Хороший вопрос, ответ на который искал достаточно долго, т.к. необходимо было консолидировать и синхронизировать огромные массивы корпоративной статистики.
Результаты интересные. Объем расходов по акционерной политике (дивы плюс чистый байбек) снизился с $333 млрд в 1кв22 (исторический максимум) до $273 млрд в 3кв23, однако это намного выше 210 млрд среднеквартальных расходов в 2019.
За последние 12 месяцев по всем нефинансовым компаниям США на акционерную политику было направлено 1132 млрд согласно собственным расчетам на основе корпоративной статистики.
Вне привязки к корпоративным показателям эти данные мало, о чем говорят. Есть две базовые метрики сравнения – выручка и операционный денежный поток (именно он, а не прибыль или EBITDA).
Сейчас по всем компаниям США на акционерную политику уходит 6.5% от выручки, без учета сырьевых компаний – 6.3%, без учета технологических компаний – 5.3%, без учета торговых компаний – 8.1%.
Сравнивая с докризисной нормой в 2017-2019, на дивы и байбек по всем компаниям уходит на 4.2% меньше по данным за последние 12 месяцев, но на 7.1% выше, чем в 2012-2016 и на 8.6% выше, чем в 2004-2007.
Самый значительный прирост расходов на акционерную политику относительно выручки у нефтегаза – плюс 93% в сравнении с 2017-2019 и у металлургов/химии – плюс 157%!
Сокращают расходы: промышленное производство – 45%, транспорт и потребительские услуги – 30%, медицинские технологии – 27%, розничная торговля – 22%.
Относительно операционного денежного потока акционерная политика составляет 45.3%, что на 10% ниже 2017-2019, на 1% ниже 2012-2016 и на 7.2% ниже, чем в 2004-2007.
В лидерах роста сырьевые компании: нефтегаз, металлурги и химия, коммунальные услуги.
Происходит «оздоровление» корпоративной стратегии – рост капексов на фоне сокращения дивов и байбека.
Расходы на дивы и байбек относительно капексов снизились с рекордных 143% в 1кв22 до 113% в 3кв23, что сопоставимо с нормой в 2017-2019.
ProStore Недвижимость — самый честный канал о рынке недвижимости Сочи. Отслеживайте старты продаж проверенных объектов, акции застройщиков и скидки до 30% ниже рынка
headlines — это новости в коротком и сжатом формате, которые оказывают существенное влияние на финансовые рынки.
Профит Будет. Бесплатное обучение — Первый обучающий канал, ставший легендой Телеграм.
С нуля обучают инвестированию и трейдингу. Настоятельно рекомендую подписаться, таких каналов больше нет!
Канал HOTLINE — Самые важные новости российского фондового рынка, экономики и курса валют, оперативные комментарии лично от инвестбанкира Евгения Когана. Подписывайтесь, чтобы видеть тренды и зарабатывать!
R4S — экспертный канал одного из лидеров столичного стрит-ритейла. 22 года на рынке коммерческой недвижимости Москвы. Собственная аналитика, качественная экспертиза и готовые инвестиционные стратегии
Помогли организовать публикацию MD_agency
Рынок труда в США продолжает демонстрировать поразительную устойчивость, несмотря на экстремально жесткие условия денежно-кредитной политики на протяжении 15 месяцев.
За год было создано 2.7 млн рабочих мест по сравнению с 4.8 млн рабочих мест в 2022 и 7.3 млн в 2021. Снижение темпов связано с компенсаций почти 20 млн увольнений в первые два месяца жестких COVID локдаунов – в первой волне постковидного восстановления вполне оправданы высокие темпы восстановления рабочих мест.
От минимума 2020 прирост занятости в США составил 26.8 млн человек, тогда как от доковидного уровня в февраля 2020 прирост менее значительный – 4.9 млн занятых.
Для США нормальным темпом прироста считается 2.2-2.3 млн занятых в год в соответствии с трендом 2010-2019, а с поправкой на прирост населения около 2.4 млн рабочих мест, т.е. по 200 тыс в месяц.
В декабре прирост на 216 тыс, в последние три месяца – 165 тыс, за полгода – 193 тыс. Да, тенденция идет с затуханием, рынок труда в США «разгружается», но по состоянию на декабрь 2023 ничего критического не происходит.
Так, для напоминания. Жесткая фаза кризиса 2008-2009 началась с октября 2008, где пик кризиса пришелся на середину 2009, однако первые негативные симптомы на рынке труда начали проявляться еще в июле-августе 2007 (первые увольнения на символические 30 тыс человек ежемесячно).
С июля 2007 по март 2008 накопленное изменение занятости в США было около нуля, а активные увольнения начались с апреля 2008 в темпах по 200 тыс человек в месяц. С поправкой на количество населения и емкость рынка труда, это как сейчас 220-230 тыс рабочих мест.
К чему это? Рынок труда достаточно точный индикатор экономических условий. Сейчас лишь замедление до «нормальных» темпов прироста, даже не стагнация.
Это значит, что кризис откладывается на несколько месяцев. Обычно перед кризисом рынок труда на полгода «ложится в стагнацию» с нулевым темпом прироста.
Может произойти резкий шок, но пока в сторону ограниченной рецессии.
Феноменально – вот так можно описать последние апдейты генеративных моделей ИИ (ГИИ).
На скриншотах продемонстрированы фантастические миры и футуристичные дизайны помещений, полностью сгенерированные ИИ, на основе тонкой настройки через API по собственным запросам.
Дефолтные настройки и даже плагины, встроенные в формат ChatGPT 4, не предоставляют необходимой свободы действий для формирования нужного результата, поэтому адекватный результат может быть получен только через программирование и прямой доступ к «ядру» моделей OpenAI или Bard – это абсолютно необходимый навык в 21 веке.
Сейчас я веду эксперименты и научно-исследовательские работы с текстом, видео, аудио и изображениями в рамкам ГИИ, некоторыми интересными наблюдениями поделюсь.
Хорошо структурированное и высокоразвитое логическое мышление я стараюсь компенсировать научно-фантастической литературой, фильмами и компьютерными играми. По последним, конечно, приоритет из-за хорошо проработанных и детализированных миров, но в последние годы совсем нет времени на них.
Сеттинг и любые игры: Half Life, Mass Effect, Deus Ex, Cyberpunk 2077, Division и из последнего неплох Atomic Heart.
Прототипирование концептов фантастических миров и смелых дизайнерских решений – давняя мечта, но я не художник и не 3d-дизайнер, но вот только сейчас через инструкции, скрипты и процедуры удалось создать то, что давно хотелось.
Результат удивил не только достаточно приближенной материализацией внутренних образов, но и феноменальной реалистичностью!
Это черт побери не рендер! ГИИ не использует традиционный рендер для обработки теней и световых эффектов. Вместо этого он генерирует эти детали непосредственно в процессе создания изображения, основываясь на изученных паттернах и характеристиках из его обучающего набора данных. В чистом виде симуляция.
Выходной результат максимально усложнен через добавление отражающих поверхностей и сложные световых композиций. Текущий результат – уже реалистичный, что же будет через 3-5 лет?
Больше киберпанка в отдельной папке.
Как изменилась аудитория в канале за год?
Стало больше мужчин – 87% сейчас vs 83% годом ранее.
Немного меньше читателей проживает в России – 86% vs 87% годом ранее, а пропорция по другим странам и регионам почти сохранена, но чуть больше стало проживающих в Европе – 4% vs 3% в прошлогоднем опросе.
Средний возраст аудитории составляет 44 года по сравнению со средним возрастом 43 в предыдущем опросе. В канале практически нет молодых – около 3% младше 26 лет и нет пожилых старше 70 лет – всего 1% от аудитории (пропорция с прошлым годом сохранена).
Аудитория на 88% vs 89% годом ранее имеет высшее образование или более расширенные виды подготовки. Стало на 1 п.п больше аудитории с научными степенями – 8% vs 7% в прошлом году. Более низкий процент людей с высшим образованием в 2024 связан с ростом доли (примерно 1 п.п.) вероятных студентов с незаконченным высшим образованием.
В канале 39% аудитории являются руководителями (13%), топ менеджерами (7%) или владельцами бизнеса (19%), что немного меньше, чем в 2023 – 41%. В 2024 стало больше владельцев бизнеса, чем годом ранее (16%).
В целом, аудитория на 67% представлена руководящим звеном, учеными или высококвалифицированными специалистами по сравнению с 69% в 2023. Разница может быть связана с увеличением количества группы «без работы/пенсионерами», которых в 2024 стало 7% vs 4% в 2023.
В секторах экономика изменения минимальны в пределах 1 п.п по секторам, где основная концентрация аудитории представлена в ИТ, науке и телекомах – 24%, в промышленности (добыча, обработка, электроэнергетика и коммуналка) – 19% и по 11% в финансах и торговле.
Меньше стало людей без брокерского счета – 45% в 2024 vs 47% в 2023. Активных участников всего 11% vs 10% годом ранее, но существенно выросла доля пассивных инвесторов – 31 vs 27%.
По доходам: если отбросить группу с наименьшими и наибольшими доходами получается, что за год средневзвешенный доход из всех источников вырос более, чем на 10% с 203 до 224 тыс руб в месяц.
В прошлом году доходы свыше 500 тыс были у 11% аудитории, а сейчас у 14%, а основной прирост на 2 п.п произошел в группе от 300 до 500 тыс (13% аудитории в 2024 vs 11% в 2023) и миллионеров стало больше на 2 п.п (7% vs 5%).
Структура распределения доходов не сильно изменилась, но происходит видимое смещение в более высокие доходные кластеры.
Более 25% аудитории фиксируют прирост доходов за два года на 30% и более (в 2023 такого опроса не было). На уровне официальной инфляции доходы выросли у 15% читателей, т.е. 40% аудитории сообщают, что их реальные доходы выросли.
Около 12% аудитории сообщают о снижении номинальных доходов за два года и 22% не видят изменений.
Общее благосостояние читателей выросло. В 2024 ликвидные активы (наличность + депозиты + акции + облигации + фонды + драгметаллы + крипта) свыше 10 млн руб у 15% аудитории, а годом ранее таких было 13%, где количество обеспеченных (свыше 25 млн руб) стало 8% vs 7%, а богатых (свыше 100 млн) без изменения на уровне 3%.
Существенно снизилось количество читателей с активами ниже 500 тыс руб до 36% vs 42% годом ранее. Отмечается прирост на 2 п.п в группе от 2.5 до 5 млн (12% в 2024) и на 1 п.п в группе от 5 до 10 млн (9% по последним опросам).
Без учета аудитории с активами свыше 25 млн, средневзвешенный объем активов составляет немногим более 3 млн руб vs 2.45 млн руб годом ранее. Реальный объем активов заметно выше, т.к. не были учтены 7%, имея активы свыше 25 млн руб.
Ровно половина аудитории в карьерном, профессиональном или бизнес плане считает прошлый год хорошим или отличным, а ужасным или плохом год сложился для 12% аудитории.
Итак, профиль читателя канала Spydell_finance – это мужчина возрастом 44 года с высшим образованием и хорошей должностью (руководящая или высококвалифицированный специалист) в сфере ИТ или науки (преимущественно), имея доход около 224 тыс руб в месяц, с активами около 3 млн руб, предпочитая консервативную – пассивную торговую стратегию на бирже.
Профицит счета текущих операций в России демонстрирует экстремальное снижение в 4 квартале 2023 по предварительным оценкам ЦБ РФ – всего 10.7 млрд vs 41.7 млрд в 2022, 47 млрд в 2021 и средних 17.3 млрд в 2017-2020 для четвертого квартала.
За весь 2023 профицит СТО снизился до 50.2 млрд по сравнению с 238 млрд в 2022, 122 млрд в 2021 и около 62 млрд в 2017-2020.
Профицит торгового баланса (товары + услуги) в 4 квартале снизился до 20.6 млрд vs 54.5 и 62.2 млрд двумя годами ранее и 31.1 млрд в 4кв17-20.
Экспорт товаров и услуг составил лишь 115.8 млрд vs 156.3 млрд в 2022 и 171 млрд и 2022 и даже меньше 123.3 млрд в 4кв17-20.
Импорт товаров и услуг, напротив, достаточно высок – 95.1 млрд vs 101.9 и 108.9 млрд за предыдущие два года и 91.6 млрд в 4кв17-20.
Никакой торговой блокады России совершить не удалось. Сравнение с аномальным 2022 является некорректным, именно поэтому привел показатели докризисного периода.
Несмотря на санкции, экспорт чуть ниже нормы (удалось эффективно перенаправить экспортные потоки в Азию), импорт выше нормы. Сказывается рост глобальных импортных цен после сильнейшего инфляционного шторма за 40 лет, плюс к этому критическая потребность в инвестиционном импорте, который либо идет из Китая, либо через различные торговые шлюзы в странах СНГ.
Декабрь для СТО был ужасным – околонулевой профицит. Импорт так и не удалось погасить, вполне на уровне 2022 – 36 vs 37.8 млрд в дек.22, а экспорт сильно просел – 41.6 vs 60 млрд.
При столь ужасных показателях СТО, валютный рынок спасали экспортеры (рекордный возврат сформированной выручки в октябре-ноябре), ЦБ РФ и снижение токсичного оттока капитала, который сократился в среднем втрое относительно 3кв23.
С середины февраля, ЦБ РФ с интервенциями разогнался не на шутку в квартальных темпах около 12 млрд, что в 4-5 раз выше активности в 2023. Вот поэтому рубль и укрепляется при очень слабых показателях торговли.
Рублю хорошо будет до первой декады февраля, а далее вакуум. С такой слабой торговлей держать продажу валютной выручки не выйдет.
Розничные продажи в США демонстрируют феноменальную устойчивость – рост продолжается, несмотря на все ограничительные факторы.
В декабре номинальные розничные продажи выросли на 5.6% г/г (4.8% в реальном выражении) и на 11.7% за два года по номиналу (5.8% с учетом инфляции).
По сумме за 12 месяцев рост на 3.4% г/г или на 2.1% с учетом инфляции, за два года – плюс 13.4% (3.2% реального прироста), а относительно 2019 невероятный по меркам США прирост на 35% или 18.2% с учетом инфляции.
Census публикует только номинальные показатели, а динамика в реальном выражении по собственным расчетам на основе дефлятора PCE для товаров.
Стоит ли вообще смотреть на розничные продажи? Да, это очень емкий сегмент, который формирует 6.1-6.2 трлн спроса за год в структуре ВВП (для сравнения, в России около 0.5-0.52 трлн).
Потребительский спрос в США составляет 70%, тогда как спрос на товары около 27% от ВВП, т.е. это существенная часть экономики США.
Спрос на товары всегда быстро реагирует на изменения в балансах домохозяйств, в экономической конъюнктуре или в ожиданиях потребителей. В среднем розничный спрос примерно на 3-5 месяцев быстрее реагирует, чем спрос на услуги (падает быстрее в кризис, но и восстанавливается быстрее по мере выхода из кризиса).
Обычно этот показатель позволяет оценить потенциальную экономическую динамику, учитывая концентрацию потребителей в структуре ВВП и высокую корреляцию.
Если сравнивать с аномалией в марте-апреле 2021, прирост в реальном выражении всего 2% за 2.5 года, но тогда выброс был обусловлен фискальным экстремизмом Минфина США и монетарным бешенством ФРС с разбрасыванием вертолетных денег.
В 2021 спрос сильно отклонился от тренда, за два года произошла нормализация и что удивительно – возращение к росту в докризисных темпах, т.е. американский потребитель до безумия иррационален и тратит все, что можно (норма сбережений на историческом минимуме, а кредитная нагрузка на максимуме).
Обычно ничем хорошим это не заканчивается.
Последние и самые важные изменения в балансе ФРС:
▪️Программа сокращения активов (QT) действует с июня 2022, за 18.5 месяцев общее сокращение баланса в рамках QT составило 1.32 трлн при плане 1.74 трлн (76% исполнения), где трежерис – 1.045 трлн при плане 1.1 трлн (95% выполнения), а MBS всего 0.275 трлн при плане 0.64 трлн (43% выполнения).
▪️Программа экстренного кредитования ФРС после банковской паники в марте 2022 была полностью замещена на программу BTFP, кредитование по которой увеличилось на 50 млрд или на 40% с начала декабря – всего 161 млрд!
Общий объем кредитных программ вырос до максимума с октября 2023, а тренд развернулся с декабря, что может свидетельствовать об обострении ситуации с дефицитом ликвидности у слабых звеньев цепи.
Сокращение кредитования структур, связанных с FDIC, обусловлено замещением ФРС на прямое фондирование от Минфина США и реализацией активов обанкроченных банков.
▪️Ситуация с ликвидностью лучше не становится. Избыточная ликвидность финсистемы США снизилась с 2.3 до 0.6 трлн, к апрелю-маю 2023 полностью исчерпают запас прочности.
Сокращение обусловлено снижением генерации чистого денежного потока экономики на фоне QT и рекордных размещений Минфина США (около 85% в векселях, сжираемые фондами денежного рынка).
Обнуление обратного РЕПО с ФРС обострит перекосы ликвидности не только у слабых звеньев цепи, но и у крупных банков (весна 2024 обещает быть жаркой), что с практически 100% вероятностью приведет к корректировки QT уже на мартовском заседании ФРС.
Не исключено, что с апреля попытаются резко сократить темп выкупа, а в мае в шоке и трепете вообще отключат, хотя официальные спикеры ФРС и рынок ожидают, что лишь в 3-4 квартале 2024 будет отключение QT – конечно же это не так, намного раньше рубанут.
▪️Запасы кэша на счетах Минфина США достаточно высоки – 773 млрд, этого должно хватить в среднем на полгода, если затянуть пояса и по каким то причинам чистых рыночных размещений не будет.
С весны следует ожидать эскалации проблем в финсистеме США.
Объем чистых продаж иностранной валюты крупнейшими экспортерами России достиг максимума за год – 14.8 млрд, что сопоставимо с декабрем прошлого года, но почти вдвое выше, чем в период наибольшего давления на рубль (июнь-сентябрь 2023).
Теперь однозначно можно сказать, что механизм работает с точки зрения стабилизации курса рубля.
По разным причинам (не буду вдаваться в детали) в период с сентября 2022 по сентябрь 2023 доля продажи валютной выручки в объеме экспорта товаров (практически все крупнейшие экспортеры являются поставщиками товаров) последовательно снижалась с 45 до 20%.
Рубль начал формировать дно как раз в сентябре-октябре, а с октября по ноябрь доля продажи валютной выручки в структуре совокупного экспорта резко выросла до 43%, что совпадает с разворотом по рублю.
Это и способствовало стабилизации рубля - удвоение продаж валюты на внутренний валютный рынок в денежном выражении и рост более, чем в два раза относительно общего экспорта.
Нет данных по совокупному экспорту, но учитывая цены на энергоносители и физический экспорт, есть основания полагать, что доля продажи валютной выручки в декабре достигла максимального уровня с начала СВО (точно свыше 45%).
По среднемесячному курсу в декабре рубль немного ослаб – 90.8 руб за долл vs 90.4 в ноябре, но значительно укрепился относительно октября - 97.1.
Давление на рубль оказывало население, которое осуществило рекордные за год покупки валюты в объеме почти 180 млрд руб, половину из которых через биржу и практически весь объем пришелся на доллары и евро.
По мнению ЦБ ослабление рубля в декабре при максимальной активности экспортеров может быть связано с операциями по выкупа прав собственности у компаний из недружественных стран (сделки слияния и поглощения по нерыночным ценам с огромным дисконтом).
С января падение продажи валютной выручки экспортеров неизбежно на фоне обвала экспорта, а рубль на этот раз спасает ЦБ РФ с максимальной за два года активностью на валютном рынке. С 15 января по 6 февраля ЦБ сливает валюты по 16 млрд руб в день.
«Пробои» ликвидности в США где-то рядом.
Сейчас одним из главных индикаторов, показывающий дисбаланс в долларовой финсистеме – это спрэд между овернайт ставкой обеспеченного финансирования (SOFR) и ставкой обратного РЕПО с ФРС (RRR – используется при избытке ликвидности).
Ставка SOFR является основополагающей в финансовой системе США и используется, в том числе, для расчетов по маржинальным позициям на триллионы долларов по производным финансовым инструментам и своп сделкам, участвует в межбанковском кредитовании и в кредитных соглашениях. Является бенчмарком для определения стоимости корпоративного кредитования.
В отличие от манипулятивной ставки LIBOR, SOFR основывается на фактических сделках, где ежедневный объем операций колеблется в диапазоне 1.4-2 трлн.
Ставка RRR (то, что платит ФРС за размещение избыточной ликвидности банков и фондов на счетах ФРС) составляет 5.3% после того, как ФРС повысила верхний диапазон ключевой ставки до 5.5%.
Обычно спрэд между SOFR и RRR составляет 1-2 б.п, но в начале 2024 вырастал до 8 или даже 10 б.п. Слишком высокая премия SOFR к RRR означает дефицит или структурный дисбаланс ликвидности в долларовой финсистеме.
Для компенсации разрыва есть ставка постоянного РЕПО или SRF (используется при недостатке ликвидности), которая котируется ровно по 5.5%. Пиковый выброс по SOFR был до 5.4% - кажется немного (механизм SRF пока не задействован), но учитывая масштаб рынка, даже любое самое незначительное отклонение «прошибает» систему.
Так было в 2019, когда ФРС раньше времени открыла клапана ликвидности и начала смягчать ДКП и так будет в 2024.
На утро 17 января объем операций в RRR снизился до 583 млрд (минимум с 14 июня 2021) vs средних 2.2 трлн в апреле-июне 2023. Для сравнения, в начале октября 2023 было почти 1.4 трлн.
Избыточная ликвидность испаряется на фоне QT (даже с отставанием от плана) и при рекордных размещениях трежерис - к апрелю 2024 обнулятся.
Пока спрэд SOFR/RRR вернулся в норму, но ненадолго, к весне начнут «рвать», как обычно. Слежу за ситуацией.
Внешний долг России снизился до $322 млрд на 3кв23 – минимум за 16 лет, сократившись на $160 млрд с момента начала СВО.
За сопоставимый срок (7 кварталов) более быстрое сокращение было в 1кв16 ($213 млрд) в абсолютном выражении, но в процентном сравнении на этот раз рекорд за всю современную историю России (33%) по сравнению со снижением долга на 29% в 2016.
В оценке долга имеет значение та часть, которая концентрируется в иностранной валюте по двум причинам:
• именно внешний долг в иностранной валюте влияет на устойчивость валютного рынка в России;
• при девальвации рубля внешний долг в национальной валюте естественным образом снижается из-за валютной переоценки.
В структуре снижения долга на $160 млрд на валютный долг приходится $123 млрд и $37 млрд на внешний долг в рублях (в значительной степени из-за валютной переоценки).
Чем опасно сжатие валютного внешнего долга для рубля? Этот финансовый ресурс мог быть использован в накоплении кэша, инвестициях или в возврате валютной выручки на внутренний валютный рынок.
Однако, в условиях санкций и закрытого внешнего рынка фондирования необходимость в погашении внешних долгов, которые практически полностью номинированы в валюте недружественных стран, вынуждает российский бизнес резервировать валютную позицию под исполнение обязательств. Это, как один из доминирующих факторов давления на рубль, образуя дефицит валюты.
Хорошая новость в том, что внешнего валютного долга все меньше – всего $226 млрд по сравнению с $261 млрд в начале 2023 и $350 млрд в начале 2022. Примерно $200 млрд сосредоточено в частном секторе (банки и компании).
Оценочный объем принудительного погашения внешнего валютного долга около $45-50 млрд в год (оценка на 2024 $40-45 млрд) – это то, что не сможет быть рефинансировано и вероятно, не сможет быть перекрыто поступлениями из Китая, Индии и нейтральных стран Ближнего Востока.
Много зависит от способности России привлекать фондирование из нейтральных стран, пока с этим вообще никак.
Минфин России выполнил задачу, которая в начале года казалась невероятной – сведение бюджета к плану.
Календарный 2023 год исполнен с дефицитом 3.2 трлн vs 3.3 трлн в 2022 и в сравнении с 2.9 трлн дефицита на 2023, которые были записаны в проект федерального бюджета по №466-ФЗ от 05.12.2022.
В мае 2023 дефицит по 12-месячной сумме достиг 8 трлн и все шло к 10 трлн дефицита, но комплекс мер от Минфина и макроэкономические факторы способствовали улучшению бюджетной ситуации.
С июня 2023 Минфин начал экономить, по крайней мере, до сентября, когда суммарные расходы оказались на 5.5% ниже по номиналу, чем в 2022, но на 15.7% выше аналогичного периода в 2021 при накопленной инфляции более 20% за два года. В реальном выражении расходы ушли в минус и это с учетом военного бюджета.
С октября по ноябрь пошли в разгон по расходам, но в декабре вновь просели, завершив 4кв23 с суммарными расходами на 5.7% ниже 2022, но на 29% выше 2021 по номиналу.
В итоге с июня по декабрь 2023 расходы снизились на 5.6% г/г, но на 22.9% выше 2021, т.е. около нуля в реальном выражении за два года.
Со стороны доходов прогресс: с июня по декабрь 2023 доходы выросли на 22.3% г/г и на 21% за два года (о причинах роста отдельно после предоставления детализации ненефтегазовых доходов в конце января).
По укрупненным группам, нефтегазовые доходы практически достигли плана 8.8 трлн по факту vs 8.9 трлн по проекту бюджета, а ненефтегазовые сильно выше плана – 20.3 трлн vs 17.2 трлн в бюджете, где 1.2 трлн сверх плана принесли НДС.
В итоге доходы с июня сформировали плюс 3.5 трлн, а расходы снизились на 1.2 трлн, что в совокупности дало эффект на 4.7 трлн, позволив снизить дефицит с 8 до 3.2 трлн.
За весь год доходы составили 29.1 трлн vs 27.8 трлн в 2022 и 25.3 трлн в 2021, а расходы немного выросли до 32.4 трлн vs 31.1 трлн годом ранее и 24.8 трлн в 2021.
Дефицит бюджета менее, чем в 2% от ВВП, учитывая контекст ситуации – это сильные показатели, намного лучше, чем предполагалось в середине года.
О возможностях языковых моделей и ГИИ
Систематизация опыта использования и попыток интеграции ГИИ в рабочие проекты с моей стороны.
Огромное количество плагинов, расширений и предложений на базе ГИИ (в основном, конечно, ChatGPT), но на самом деле все это разнообразие фиктивное.
Попытаюсь консолидировать три генеральных направлений использования ГИИ:
▪️Резюмирование / суммирование / краткий пересказ текстового, видео или аудио контента. Вариаций множество, но суть одна. Это самое главное направление, т.е. базовая концепция ГИИ заключается как раз в компрессии контента, именно на этом построены алгоритмы работы ГИИ.
Как это будет реализовано? Здесь есть пространство для маневра. Например, подготовка дайджеста новостей по заданной теме, краткий анализ отчетности, статей и объемных материалов по заданным критериям.
Польза вполне очевидна: если коэффициент компрессии ввести 15-20, можно сэкономить значительное количество времени и концентрировать внимание на сущностных элементах и смысловых нагрузках, отсекая все лишнее.
Человек, прослушав лекцию или прочитав книгу, не сможет запомнить все, а в памяти оставляет только основные смысловые переходы и концепции и/или цифры/факты/статистику.
Если доверить краткий пересказ медийного, научного или аналитического контента в пользу ИИ, можно высвободить время для других задач или повысить кратно производительности в рамках анализа контента.
Работает ли это на практике? Не совсем, далеко не так, как хотелось бы, чтобы применять этот инструмент в работе. Именно поэтому я допиливал процедуры через API, чтобы иметь более тонкую настройку, но даже так не удалось получить желаемого эффекта.
Происходит слишком агрессивное отсечение важной информации по принципу схожести паттернов, что приводит к потере важных деталей и нюансов.
Сценарий использования: перебор мусорной информации, где можно кратко и быстро понять о чем идет повествование, а далее любопытные гранд нарративы уже исследовать самостоятельно.
▪️Экспертная система, высокоразвитый консультант. Традиционный поиск сейчас уже не нужен – это архаика. Если нужно быстро найти и понять описание предмета, объекта, значение какой либо функции и так далее – ГИИ вне конкуренции.
В обычном поиске можно часами рыться в мегабайтах текстовой информации из разных источников, чтобы понять, как работает интересующиеся объект или инструмент, а через ГИИ это решается за минуты.
Лично для меня, это наиболее важный прорыв, т.к. буквально кратно экономит время, если речь идет о быстром анализе и схватывании важных аспектов в документации.
Сценарий использования: быстрый и эффективный анализ технической документации, инструкции, регламентов, актов, законов и так далее, когда нет желания и времени вникать в ненужные детали.
▪️Решение одномерных и ограниченных задач. Если крупный проект разбить на сотни модулей, а модули в свою очередь разбить на блоки, сегменты, которые в свою очередь разделить на функции и процедуры – вот здесь ГИИ поможет, но есть нюансы.
Декомпозиция сложных задач и разделение на упрощенные сегменты – это непростой процесс, а для эффективного ответа необходим крайне формализованный промт инжиниринг. Чем более сжатые границы и чем четче описаны все переменные и логика решений – тем быстрее и лучше будет ответ, но даже так огромное количество ошибок будет.
Сценарий использования: быстрое написание части программного кода при условии, что этот код может быть написан самим разработчиком. Не всегда генерация упрощенного кода оправдана с точки зрения времени (проще сделать самому).
Для работы с ГИИ необходимо быть экспертом, т.е. знать вектор распределения решений и выходные параметры, чтобы контролировать результат.
У ГИИ нет критерия оценки выходных данных (нет критерия ошибки), нет критерия истинности, поэтому может выдавать абсурдные результаты, т.к. не знает, что такое хорошо, а что такое плохо, поэтому всегда нужен компетентный оператор системы.
В итоге ГИИ позволяет реализовывать структуризацию, систематизацию и упорядочивание данных при условии умения работать с данными и с ГИИ со стороны оператора.
ГИИ вполне сгодится для генерации свыше 95% текущего новостного или аналитического контента, но не для разработки новых проектов, инновационных решений или полноценной системы принятия решений.
Например, ГИИ не позволит написать «Войну и мир», где сотни персонажей, тысячи диалогов и связей. Здесь даже дело не в ограничениях выходных токенов.
Все решает длина контекста. В сложных проектах важны детали, которые были на нескольких итерациях ранее, но внутренние структурные особенности ГИИ лишь позволяют манипулировать контекст вектором, отсекая весь прошлый опыт.
Это значит, если писать масштабные художественные произведения или научно-исследовательские проекты, ГИИ не позволит эффективно наследовать характеристики и связи объектов на более ранних итерациях.
Можно ли решить эту проблему в будущем? Длина контекста должна вырасти на несколько параметров. Не 128к, как сейчас, а в тысячи раз больше! Через 10 лет? Теоретически возможно.
Можно ли решить эту проблему сейчас? Все пространство тонкой настройки сводится к манипуляции и интерпретации контекст вектора, но не в конверсии информации, которая зашита в весах нейро-сетей и в алгоритмах интерпретации.
К этому нужно добавить вшитые этические и контентные фильтры, которые сильно ограничивают пространство возможностей. Например, все ведущие новостные агентства США и Европы забанили ГИИ для индексации контента.
Это логично, с помощью ГИИ можно больше не заходить на сайты напрямую, а индексировать и интерпретировать новостной и аналитический контент во внешнем контуре, формализуя экстракт контента.
Общее впечатление? Самая прорывная технология 21 века, имеющая невероятные перспективы.
Даже на начальном этапе многие возможности сильно удивляют, значительное количество решений и задач могут быть в наивысшей степени автоматизированы с помощью ГИИ, но при этом нужно понимать ограничения:
• Нет самообучения.
• Не подходит для сложных интегральных и многомерных проектов, где нужно учитывать целостную картину и динамические связи
• Необходимо очень жестко формализовать ТЗ для получения желаемого эффекта и часто время на промт-инжиниринг превосходит выгоду от использования ГИИ (проще все сделать руками, как раньше). Необходимо задача разбивать на множество подзадач до предельного упрощения.
• Ограниченная длина контекста.
• Много ошибок, нет факт чекинга. ГИИ мастерски имитирует правду и генерирует выходной контент очень убедительно, но если копнуть глубже оказывается, что значительная часть инфы – фейк и галлюцинации.
ГИИ замечательный инструмент, но нужно уметь его правильно использовать и понимать специфику и ограничения, но есть уверенность в том, что через несколько лет ГИИ способен творить чудеса.
Любая технология на начальном этапе представляла низко-функциональный обрубок и лишь по мере эволюции и технологической оптимизации остов прирастал функционалом и возможностями, так же и будет с ГИИ, который уже в самом начале имеет уникальные возможности.
Поэкспериментировал на новогодних праздниках с генеративным ИИ – время провел продуктивно и вот, что можно сказать.
Инструмент крайне мощный в умелых руках, огромные возможности во многих областях, но есть и ограничения. Рассказываю с позиции решения конкретных научных и бизнес задач.
▪️Нет самообучения. Любой диалог и подстройка точности интерпретации контента со стороны ГИИ заканчивается в рамках одной сессии. Новая сессия и все с чистого листа.
Это значит, что любая тонкая настройка ГИИ имеет не так уж много смысла в рамках реализации сложных задач. Ключевая ценность нейросетей – это веса, которые естественно скрыты, т.к. веса определяют, как информация переходит и трансформируется внутри модели, влияя на то, как ГИИ реагирует на входные данные и какие выходные данные генерирует.
Проще говоря, веса определяют адекватность трансформации информации со стороны ГИИ. Нет доступа к весам – нет самообучения, соответственно нет полноценной интеграции.
ChatGPT внешняя весьма упрощенная оболочка, даже с доступом через API, тогда как веса – ядро системы и именно веса стоят миллиарды долларов и всегда буду закрыты.
▪️Не подходит для сложных интегральных проектов, где нужно учитывать целостную картину.
Можно поставить задачу ГИИ написать код для создания ОС, где ГИИ вежливо пошлет нахрен, но, можно разбить задачу на сотни и тысячи подзадач (модулей), где каждый модуль подробно описать с жестким техническим заданием.
Постановка задачи, основные и побочные цели, четкое описание входных переменных, подробное описание логики функционирования алгоритмов, описание инструментов и ресурсов, параметров и ограничений, формализация выходных данных и конечного результата.
Чем более узкие границы и чем более точное описание задачи, тем лучше результат. Для не самых сложных модулей описание ТЗ может занимать 2-3 страницы текста, плюс еще три страницы отладка в процессе генераций решений от ГИИ – весьма трудоемко.
Что эффективнее? Производить многовекторую декомпозицию задачи с подробной формализацией ТЗ (промт-инжиниринг) или сделать задачу, как обычно собственными силами?
Для тех проектов, где есть огромный накопленный опыт получается, что делать «как обычно» гораздо быстрее, чем писать ТЗ и донастраивать ГИИ в процессе решения задачи, причем каждый раз эти настройки сбрасываются.
Например, задачи интеграции, компиляции, синхронизации и визуализации массивов статистической информации у меня может занимать от 15 минут до 1.5 часов в зависимости от объема данных – это лишь одномодульная задача. Через ГИИ я пробовал это сделать за 3-4 часа и то выходило с ошибками, т.е. производительность снижается в разы, а не повышается.
С другой стороны, те области, которые мною не изучены – здесь огромный прогресс. В неизведанных областях поиск ответа мог занимать 2-5 часов, тогда как через ГИИ задача решалась за считанные минуты, т.е. производительность растет на порядок!
Получается, что ГИИ не сможет заменить профессионала и крайне неэффективен в сложных, многомерных и многовекторных проектах, где присутствуют динамические связи и необходима интеграция модулей. Здесь пользы мало.
ГИИ очень полезен, как высокоразвитая экспертная система, где нужен конкретный ответ на одномерный и четко поставленный вопрос. Например, помочь создать пространство решения для конкретной задачи в рамках одной формулы – здесь может быть полезен. Помочь оптимизировать функцию или процедуру в коде без иерархических связей – вполне решаемая задача.
Огромный прорыв в поиске информации без привязки к актуальности, особенно с точки зрения документации и методологии, я практически перестал пользоваться Гуглом или Яндексом для этих целей.
С текущей ревизией ГИИ – это действительно полезный инструмент, но именно инструмент, а не волшебная система.
В иерархии задача->модуль ->проект ГИИ на себя забирают задачи, т.е. пока самый низкий уровень, причем не всегда это рационально и гораздо быстрее и эффективнее делать, как раньше.
Продолжение следует…
Американские компании восстанавливают инвестиционную активность, но до фазы инвестиционного расширения 2012-2016 еще далеко.
За последние 12 месяцев крупнейшие публичные нефинансовые компании США на капитальные расходы потратили 5.8% от выручки, без учета сырьевых компаний – 4.7%, без учета технологических компаний – 5.5%, а без учета торговых компаний (оптовая и розничная торговля) согласно собственным расчетам на основе отчётности компаний.
Насколько велико отклонение от нормы? Если брать все нефинансовые компании, текущая инвестактивность (капексы к выручке) всего на 2.1% ниже средних показателей в 2017-2019, на 7.6% ниже 2012-2016, но на 8% выше 2014-2017. Период кризисов (2008-2009 и 2020) и посткризисного восстановления (2010-2011 и 2021) не брал в расчеты.
Внутри секторов очень велика дифференциация.
Например, экстремальное сжатие инвестиционной активности демонстрирует нефтегаз – минус 37% к уровням 2012-2016, производственно-технические услуги – сжатие на 45.4% и здравоохранение – сокращение на 31.2%, потребительские товары длительного пользования – минус 18% среди секторов, где сокращение инвестактивности было больше 15%.
В фазе агрессивного расширения инвестактивности розничная торговля – плюс 39% к уровня 2012-2016 за счет факторам Amazon, технологии (хардсегмент) – 40% за счет переноса производства из Китая, коммерческие услуги – 36% и коммунальные услуги - 23%.
На графиках можно оценить инвестиционные циклы, тенденции и лидеров/аутсайдеров инвестиционной активности. В выборке почти 95% нефинансовых компаний США по выручке и капитализации, с 1997 по 2002 много пропусков, т.к. за последние 20 лет добивалось свыше 1/3 новых компаний.
Относительно операционного денежного потока доля капексов составляет 40%, что на 8% ниже, чем в 2017-2019, на 15% ниже, чем в 2012-2016 и на 8% ниже, чем в 2004-2007. Без учета сырьевых компаний – 34%, что на 5.7% ниже, чем в 2012-2016.
Интересно, нефтегаз, имея рекордные прибыли за последние два года демонстрирует рекордную низкую инвестактивность.
Не так уж важно наступит ли в США и Европе долговой кризис, гораздо важнее вопрос адаптации и подстройки под новый формат реальности.
С точки зрения балансовых соотношений начало кризиса в 2024 весьма вероятно в рамках истощения запаса прочности, сформированного за 15 лет монетарных и фискальных экспериментов.
Ну, предположим начнется кризис в пределах снижения на 1-3% ВВП, но дальнейшая эскалация не гарантирована.
Сценарий действий властей предсказуем и понятен: фискальный рубильник на полную мощность -> обнуление ставок -> монетарные допинги в рамках выкупа избыточной эмиссии.
• Банковский кризис в марте 2023 показал, что ничего не меняется. После инициализации проблем у американских банков, спустя всего 3 дня начались экстренные процедуры реагирования от Центральных банков.
• Экономический кризис весны 2020, связанный с COVID блокировками, показал, что все правила вышвыриваются в мусорное ведро и стандартные рыночные принципы выводятся за контур с запуском директивных процедур, когда в обход всем регламентам применялись меры и решения, которые были бы немыслимы в обычных условиях.
Сценария сентября 2008 не будет, когда дали рухнуть «слишком крупному, чтобы упасть». Вся эта жесткость и демонстративная клоунада сойдет на нет моментально - сразу, как только проявятся малейшие проблемы.
Что этому может повышать?
• Избыточные госдолги, когда формально некуда масштабировать госдолг в отличие от 2009, стартующего с низкой базы. Однако, опыт Японии показывает, что при определенном подходе и контроле потенциал масштабирования долгового пузыря практически неограничен, если «перекидывать» долг между аффилированными структурами.
• Высокая фоновая инфляция. Однако, триггером структурной инфляции является систематическое превышение платежеспособного спроса над потенциалом выпуска и предложения товаров и услуг. Кризис проявляется в резком проседании платежеспособного спроса по разным причинам, что, вероятно, приведет к равновесию кривой спроса и предложения, нормализуя цены.
Таким образом, банкротства системообразующих структур не допустят (пример марта 2023 и весны 2020), а процедуры реагирования неизменные – неограниченное бабло и монетарными стимулы из всех щелей.
Рецессия или даже кризис более, чем вероятны, но именно катастрофический кризис, когда рушится все и сразу? На текущем треке скорее нет, чем да.
Даже, если допустить снижение ВВП на 2-2.5% - это не изменит глобальные расклады, т.к. через 2-3 года провал будет компенсирован.
Важнее вопрос адаптации и подстройки под новый формат реальности? Как новые технологические решения (в том числе последние решения в сфере ИИ) и научно-техническая гонка между ведущими странами повлияет на структуру экономики и производительность труда?
Именно это обуславливает долгосрочную устойчивость и способность к росту.
Долг крупнейших публичных нефинансовых компаний США составляет $7.66 трлн, за 5 лет прирост на $2.18 трлн, за 10 лет долг вырос на $4.35 трлн согласно собственным расчетам на основе корпоративной отчетности.
Под долгом понимается краткосрочный и долгосрочный долг в кредитах и облигациях всех сроков и типов.
Среди $7.66 трлн совокупного долга почти треть долга концентрируют всего три сектора: коммунальные услуги – 12.1% ($924 млрд), потребительские услуги – 10.6% ($814 млрд), розничная торговля – 8.9% ($683 млрд).
Основной вклад в прирост долга за последние 10 лет внесли всего шесть секторов: потребительские услуги – вклад 13.1% в структуре общего прироста на 4.35 трлн, коммунальные услуги – 11.9%, розничная торговля – 11.2%, технологии – 10.1%, медицинские технологии – 9.1%. В совокупности 6 указанных секторов внесли 63.3% в общий прирост долга или 2.75 трлн за 10 лет.
Сырьевые компании практически не участвовали в приросте долга – 2.4% для нефтегаза и 0.1% для металлургов и химии (несырьевые полезные ископаемые).
Если оценивать долг к выручке, по всем компаниям данное соотношение составляет 43.9% (средний долг за последние 12 месяцев к суммарной выручке за 12 месяцев), что немного ниже среднего уровня в 2017-2019 (46%).
Казалось бы, все отлично, долговая нагрузка стабильна, но поверхностный анализ не даст ответа относительно структурных дисбалансов. Например, перед кризисом 2008 долг к выручке был 30.6%, что в 1.5 раза ниже, чем сейчас.
Рост долговой нагрузки в 2009-2010 и 2020-2021 преимущественно связан с падением выручки в период кризисов, здесь лучше оценивать нормализованные значения, которые составляют 30-33% 10-15 лет назад и 44-47% в настоящий момент.
Более подробный анализ будет дан позднее по мере консолидации данных, но явно восходящий тренд долговой нагрузки за последние 10 лет отмечен в: коммунальные услуги, коммерческие услуги, медицинские технологии, связь, розничная торговля, потребительские товары недлительного пользования.
Главным изменением за год можно считать повышение оптимизма, снижение тревожности и рост благосостояния среди читателей.
▪️В прошлом году было лишь 14% оптимистов относительно экономических перспектив и свыше 35% аудитории ожидали снижения ВВП России более, чем на 2.5%. В 2024 все с точностью, но наоборот – теперь пессимистов лишь 14%, а количество тех, кто ожидает рост ВВП выросло с 14 до 66%! Кризиса ждут не более 10%.
▪️Тревожность в прошлом году ощущали 72%, причем 21% считали проблемы с безопасностью достаточно серьезными, а в этом году ощущение тревожности лишь у 54% среди тех, кто присутствует в России, причем резко снизилось количество тех (13%), кто рассматривает проблемы с безопасностью, как серьезные.
▪️Высокое и полное доверие к властям было у 53% читателей, а теперь у 66% среди тех, кто голосовал из России, а полная утрата доверия снизилась с 14 до 11.5%.
▪️Эскалацию конфликта Россия-Украина в различной форме в 2023 ожидали 46%, а теперь лишь 32%, заморозку или низкую интенсивность – 29% годом ранее и 37% теперь, тогда как количество проголосовавших за победу России выросло с 22 до 30%, а победу Украины рассматривают наоборот меньше, снизившись с 3 до 1%.
▪️В прошлогодних опросах 78% рассматривают выбранный путь России, как верный, а полностью ошибочный – 11%. В этом году за верный путь проголосовали 76%, но зато меньше тех, кто крайне недоволен политикой властей – всего 9%.
▪️По рынку акций. В прошлом году опросов не было, в этом году средневзвешенная оценка предполагает рост рынка на 10-12% в декабре 2024 к декабрь 2023, причем пессимистов всего 11%, но 36% не ожидают существенного изменения рынка, воспринимая текущие уровни, как обоснованные. Явных оптимистов (рост рынка более 30%) немного – всего 9%.
▪️По инфляции. Инфляционные ожидания высокие. Средневзвешенная оценка инфляции составляет 13.4% в 2024, причем 73% читателей ожидают роста цен более, чем на 10% по среднегодовой инфляции в 2024 к 2023.
▪️По курсу рубля. Средневзвешенный консенсус прогноз курса рубля составляет 101 руб за долл в 2024. Лишь 13% ожидают ревальвации рубля, а большинство предполагают нахождение в диапазоне 90-100 руб за долл, а девальвацию выше уровня 100 ожидает почти половина читателей.
Таким образом, количество оптимистов в отношении экономики и рынка акций растет, что происходит в условиях роста благосостояния на 20% и доходов примерно на 10%. Тревожность снижается, доверие к властям повышается, оценка перспектив украинского конфликта улучшается, а стратегический курс России рассматривается, как верный.
Традиционные ежегодные опросы.
Опросов будет много, но стоит потерпеть, провожу их редко.
За последний год много изменилось в стране, в мире, да и в аудитории канала произошла ротация (около 50 тыс отток, 58 тыс приток). Важно сделать срез общественного мнения, который будет интересен, в том числе и читателям.
Проводить опросы на внешних площадках (например, Google опросы) нет смысла, т.к. исходящий трафик будет в 5-7 раз ниже, плюс там нет фидбека и комментов под каждым опросом.
Опросы носят, как личный характер, так и общественно-политический. Переживать не стоит, т.к. опросы анонимные.