Основное содержание научного журнала «Деньгит и кредит. Июнь 2026» Банка России:
- Оценка поворотных точек индикаторов деловой активности (Зверева В. и др.) – Ансамблевые методы машинного обучения (XGBoost) превосходят классическую логистическую регрессию в определении фаз делового цикла. – Наиболее значимые индикаторы: фактический спрос на продукцию, индикатор бизнес-климата и ожидания по объёму производства. – Получены интервальные пороговые значения для пяти состояний экономики (от спада до перегрева).
- Прогнозирование инвестиций с учётом патентной активности (Шувалова Ж.) – Включение патентных данных (особенно программ для ЭВМ и полезных моделей) снижает ошибку прогноза инвестиций в 23 из 24 случаев. – Лучшая модель – CatBoost с патентными переменными. – Инновации выступают ранним индикатором будущей инвестиционной активности.
- Факторы разрыва цен на первичном и вторичном рынках жилья (Клачкова О. и др.) – Монополизация регионального рынка новостроек и программа «Семейная ипотека» увеличивают ценовой разрыв. – Конкуренция среди банков, выдающих ипотеку, снижает разрыв. – Отмена льготной ипотеки (с 1 июля 2024 г.) на коротком горизонте не дала значимого эффекта из-за компенсирующих схем от застройщиков.
- Построение кривой доходностей для юаневых ОФЗ (Макушкин М.) – Из-за малого числа государственных выпусков в юанях (всего два) предложена модификация модели Нельсона–Зигеля с учётом корпоративных облигаций. – Модель строит две параллельные кривые – суверенную и корпоративную. – Кредитный спред (декабрь 2025 г.) оценён в ~1,2 п.п. – Практическая значимость – для оценки справедливых ставок новых выпусков.