Spydell_finance

Как вайб-кодинг меняет бизнес? Последние 10 лет мы жили в парадигме, где программирование считалось главным фактором входа в онлайн-бизнес: если хочешь MVP, сервис или продукт – ищи команду, разработчика, бюджеты, время. Но сейчас начался сдвиг в архитектуре процесса. Речь не о low-code и даже не о no-code. Появился вайб-кодинг – новая парадигма разработки, где код не пишут вручную: задачу формулируют на естественном языке, а ИИ выдает рабочий продукт. Поэтому у малого и среднего бизнеса появляется то, чего не было никогда: разработка за минуты и часы, а не за недели. И эффективность уже подтверждают реальные кейсы: • Serpentity Web Design сэкономила 6 недель ручного труда и около 8000 долларов. • Klarna тестирует прототипы за 20 минут. • До 30% внутренней разработки в Microsoft и Google на ИИ. • Claude уже превосходит инженеров-программистов в технических собеседованиях. В технологических циклах есть критический момент, когда экспериментальный инструмент становится экономическим преимуществом. С вайб-кодингом этот момент наступил. Поэтому прогноз на ближайшие годы очевиден: самый большой разрыв будет между теми, кто умеет работать с ИИ-инструментами, и теми, кто все еще думает, что нужно собирать команду для создания прототипа. Курс Vibe Coding от Академии Eduson закроет этот пробел и научит собирать рабочие продукты без единой строчки ручного кода – а значит, экономить ресурсы себе или компании, брать больше задач и ускорять запуски. За два месяца вы: ▪️ Разберетесь с инструментами: n8n, Supabase, Cursor AI, Lovable, Claude, ChatGPT и многими другими. ▪️ Поймете, как работают нейросети, научитесь переводить с человеческого на язык промптов и внедрять ИИ-решения. ▪️ Сможете сами автоматизировать задачи или подключать опытных разработчиков только на финальном этапе. ▪️ Создадите 7 проектов и свой первый полноценный продукт. Оставить заявку можно здесь – с промокодом SPYDELL12 будет на 65% дешевле. Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFH8seek

Капитальные расходы американских компаний Годовой объем капитальных расходов всех публичных американских компаний среди нефинансового сектора оценивается в 1.45 трлн, тогда как в соответствии со списком компаний, имеющих непрерывную отчетность с 2011 года, - 1.26 трлн. Как можно догадаться, присутствует впечатляющий рост на 20.4% г/г в 3кв25, +39.4% к 3кв23 и +45.3% к 3кв22, за 9м25 +18.8% г/г, +31.2% к 9м23, +42.7% к 9м22 и +71.9% к 9м19 по собственным расчетам на основе отчетности компаний. Очевидно, что основной вклад за последний год обеспечивают технологические корпорации, но в какой мере (3кв25 к 3кв24, как вклад в общий рост на 20.4%)? • 11.34 п.п – технологии • 5.93 п.п – торговля за счет эффекта Amazon • 3.18 п.п – сырьевой и коммунальный сектор в полной мере за счет электроэнергетических компаний • 1.32 п.п – промышленность и бизнес (практически целиком за счет промышленных компаний, ориентированных на обслуживание ИИ компаний) • 0.75 п.п – транспорт и связь • (-0.74) п.п – потребительский сектор • (-1.39) п.п – медицина. Если аккуратно декомпозировать структуру прироста, получится, что весь эффект концентрируется в ИИ хайпе прямо через технологические компании и косвенно через бизнес, обслуживающий бигтехов (электроэнергетика, промышленность, немного телекомов). Произошло историческое событие – впервые в истории технологический сектор обогнал и закрепляется в лидерах главного распределителя капитальных расходов. За последние 12м техносектор распределил 326 млрд капексов, а нефтегаз, металлурги, химия и электроэнергетика в совокупности всего 323 млрд. Это без учета Amazon, находящиеся в «торговле». Для понимания пропорции и тенденции: в 2022 на технологии пришлось 184 млрд, а на нефтегаз, металлургию и электроэнергетику свыше 233 млрд, а в 2019 году 121 млрд и 220 млрд соответственно, т.е. почти двукратное отставание сократили за 5 лет, причем в сравнении с самым капиталоемким сектором – нефть, газ, металлы, электроэнергетика. Если сравнить трехлетний инвестиций цикл (9м25 к 9м22), рост на внушительные 42.7% по номиналу, но за счет кого? • 18.08 п.п – технологии • 11.79 п.п – сырьевой сектор (нефтегаз, металлурги, энергетика), но вновь за счет электроэнергии • 8.78 п.п – торговля, где только один Amazon обеспечил 7.2 п.п общенационального прироста капексов за три года!! • 3.22 п.п – промышленность и бизнес • 1.42 п.п – потребительский сектор • 0.93 п.п – медицина • (-1.55) п.п – транспорт и связь. Это означает, что свыше 90% от всего роста капитальных расходов находится в технологиях и напрямую связанных с ними компаниях, а если учитывать промышленность на заказах от бигтехов – практически тотально доминирующая доля. Это можно интерпретировать очень просто – вся экономика вне ИИ хайпа стагнирует с формированием нисходящей траектории, тогда как весь эффект роста – это ИИ хайп. Капитальные расходы без учета технологий и торговли в реальном выражении сократились на 3.2% г/г, за 9м25 +1.2% г/г, +3.6% за два года, +13.3% за 3 года и +5.4% за 6 лет, да и это за счет электрогенерации. Реальный сектор (потребительский сектор + промышленность и бизнес + транспорт и связь) МИНУС 3.5% г/г в 3кв25, за 9м25 (-4.2%) г/г, (-2.7%) за два года, +5.4% за три года и (-8.4%)! За 6 лет! На графиках инверсная шкала – снижение означает рост капитальных расходов, а рост кривой – снижение капексов. Видно, что в реальном секторе капексы с учетом инфляции снижаются 1.5 года, начиная с 1кв24 и находятся на уровнях начала 2014 года! Фундаментальный и самый важный вывод из этих данных в том, что единственный драйвер роста в американской экономике – исключительно ИИ хайп, ничего другого у них нет, а вне ИИ – сокращение идет уже 1.5 года. Конвульсивный психоз, истеричность с надрывом и в гротескном экстазе вокруг ИИ – как попытка скрыть удручающее состояние всей остальной экономики.

Операционный денежный поток американский компаний В 3кв25 операционный денежный поток всех нефинансовых компаний США, предоставляющих отчетность с 2011 года, вырос на 19% г/г, +25.7% к 3кв23 и +36.2% к 3кв22, за 9м25 рост составил 13.3% г/г, +15.8% к 9м23, +30.9% к 9м22 и +68.4% к 9м19 по номиналу согласно собственным расчетам на основе отчетности компаний. Операционный денежный поток более репрезентативен, чем чистая прибыль, т.к. показывает располагаемый финансовый ресурс для реализации инвестиционной политики (капитальные расходы, операции слияния и поглощения, долгосрочные финансовые вложения), акционерной политики (дивиденды и байбэк) и долговой политики (балансировка долговой позиции, накопление кэш позиции). Среди всех компаний рост OCF более, чем на 2 млрд за год обеспечили 20 компаний с совокупным эффектом на 95.7 млрд (74% вклада в общий рост по всем компаниям), а рост OCF более, чем на 1 млрд сформировали 42 компании, полностью обеспечивая весь общенациональный рост OCF. Кто обеспечил «супер-вклад»? Google – 17.7 млрд, Microsoft – 10.9 млрд, Amazon – 9.6 млрд, Coca-Cola – 6.3 млрд (разовый эффект), Nvidia – 6.1 млрд, Meta – 5.3 млрд, Eli Lilly – 5.1 млрд (разовый эффект), а остальные меньше 5 млрд, но даже этих 7 компаний хватило, чтобы внести вклад на уровне половины от общего роста OCF или свыше 9 п.п в общем росте на 19% по всем компаниям. Без учета технологий и торговли рост OCF составил 13.1% г/г в 3кв25, за 9м25 всего +8% г/г, 2.2% к 9м23, +10.8% к 9м22 и +42% к 9м19. В реальном выражении без учета технологий и торговли: +10% г/г в 3кв25, за 9м25 +5.1% г/г, (-2.9%) к 9м23, всего +1.3% к 9м22 и +14.7% к 9м19. Здесь весьма красноречиво проявился чудодейственный эффект технологических компаний – как только техносектор вывести за скобки, вся «феерия» рассыпается и от роста в десятки процентов переходят к росту на … один процент за три года, если сравнивать с учетом инфляции. Реальный сектор (потребительский сектор, промышленность и бизнес, транспорт и связь) в реальном выражении вырос на 2.3% г/г в 3кв25, за 9м25 сокращение на 1.5% г/г, +2.9% к 9м23, +12.5% к 9м22 и лишь +3.3% к 9м19. Долгосрочный темп роста очень скромный. Например, за 11 лет рост всего на 21% в реальном выражении, но даже если в контур включить технологические компании – рост всего на 56% за 11 лет или удвоение по номиналу, тогда как рынок в 3.5 раза за это время. Все это показывает накопленный отрыв финансовой матрицы от реальности. Лишь избранные компании демонстрирует успех, причем практически все сконцентрированы в хайпом ИИ секторе (прямо или косвенно обслуживают ИИ-хайп), все остальные компании интегрально формируют долгосрочный темп роста около 1.5% в реальном выражении (в основном за счет эффекта сильного роста финансовых показателей в 2020-2021) со стагнацией последние 4 года. Нет ничего, чтобы указывало на бурный экономический рост.

Чистая прибыль американских компаний Среди всех публичных нефинансовых компаний США, публикующих отчетность с 2011 года, чистая прибыль выросла на 17.7% г/г в 3кв25, +17% к 3кв23 и +27.7% к 3кв22, за 9м25 рост прибыли составил 16.7% г/г, +20.2% к 9м23, +21.1% к 9м22 и +85.3% к 9м19 по собственным расчетам на основе отчетов компаний, но … детали имеют значение. В структуре роста прибыли на 17.7% за год в 3кв25, весь эффект пришелся на технологический сектор: • +15.2 п.п – технологии • +2.55 п.п – транспорт и связь • +1.4 п.п – сырьевой и коммунальный сектор • +1.0 п.п – торговля • (-0.66) п.п – потребительский сектор • (-0.84) п.п – промышленность и бизнес • (-0.99) п.п – медицина. Но почему такая концентрация в технологиях? Оказывается, наибольший вклад у компании Intel, дифференциал по которой составляет 20.7 млрд за год (от убытков 16.6 млрд в 3кв24 до прибыли 4.06 млрд в 3кв25). Эффект одной только Intel – это 37.2% вклада внутри технологического сектора и 32% общенационального эффекта или 5.7 п.п из общего роста прибыли на 17.7% по всем компаниям. На втором месте по вкладу в прирост прибыли: Apple +12.7 млрд из-за низкой базы прошлого года, +12.6 млрд у Nvidia, +9.5 млрд у AT&T из-за убытков в прошлом году и +8.7 млрд у Alphabet. Всего 15 компаний обеспечили положительный вклад на 2 млрд и более, в совокупности обеспечивая прирост на 98.6 млрд, а 22 компании увеличили прибыль на 1 млрд и более, в сумме на 109.2 млрд. Результат, очищенный на разовые факторы (Intel и AT&T – это как раз разовые факторы), получается, что весь рост прибыли концентрируется целиком и полностью среди бигтехов, а все остальные балансируют около нуля с разворот в минус. Вот так интенсивный рост прибыли в 18% превращается в … пустоту. Без учета технологий и торговли прибыль выросла всего на 2.5% г/г в 3кв25, за 9м25 +7.4% г/г, (-0.5%) к 9м23, (-6.9%) к 9м22 и +46.2% к 9м19, но это по номиналу. В реальном выражении прибыль компаний без учета технологий и торговли снизилась на 0.3% г/г в 3кв25, за 9м25 +4.7% г/г, но (-5.4%) за 2 года, (-14.9%!) за три года и +18.2% за 6 лет. Мой любимый срез реального сектора (потребительский сектор, промышленность, бизнес, транспорт и связь) в реальном выражении демонстрирует снижение на 3.8% г/г в 3кв25, за 9м25 снижение на 2.6% г/г, +0.9% за два года, (-3.3%) за три года и +14.5% за 6 лет (к 9м19). За 11 лет (от 9м14) прибыль реального сектора выросла лишь на 9% в реальном выражении, стагнируя последние 4 года с 2021 года, с нисходящей траекторией. Почти 44% компаний показали снижение прибыли к прошлому году с совокупным негативным эффектом на 95 млрд, где наибольший вклад обеспечили: Meta (-13 млрд), Qualcomm (-6 млрд) и CVS Health (-4.1 млрд). Положительная траектория роста совокупной прибыли по всем компаниям с 2022 обуславливается эффектом технологических компаний, без них прибыль примерно на 10% ниже максимумов 2022 по 12м скользящей средней. Это очередной паршивый сезон отчетности, который всеми силами пытались показать, как «особый и прорывной», где результаты, якобы, оказались «значительно лучше прогнозов». Если ориентироваться лишь на информационный пузырь, может сложиться впечатление, что прибыль удвоилась за три года (в сводках регулярно «десятки процентов» и обязательно «уверенно лучше прогнозов»), но на самом деле стагнация. Что в очередной раз подтверждает ошеломительный, запредельный уровень тупости инвестиционного сообщества, когда буквально «ничто» упаковывают и продают так, как нечто «грандиозное и невероятное». Причем продали так, что инвестиционные отморозки буквально взвизгивают от счастья и экстаза – счет на табло (очередной истхай), а результаты компаний на графиках. Невероятно.

❓Можно ли совместить стабильный и регулярный доход облигаций с долгосрочным ростом стоимости как у акций – на уровне 16–18% годовых? 🔥 Конечно можно! 🏦 Наши друзья из инвестиционной платформы коммерческой недвижимости SimpleEstate открыли раунд инвестиций в новый объект - торговое помещение под супермаркет “Магнит” в Домодедово с долгосрочным договором аренды на 10 лет. Войти можно всего от ₽ 100 000. Коротко об объекте: 🤩 Московская область, ЖК «Домодедово Парк», корпус 13 🤩 11 коммерческих помещений, общая площадь - 710 м² 🤩 Центр густонаселённого района на 9000+ квартир 🤩 Дефицит коммерческой инфраструктуры в ЖК 🤩 Арендатор: "Магнит", договор аренды на 10 лет 🤩 Низкий уровень риска 🤩Средняя дивидендная доходность - 10% годовых 🤩Общая доходность (IRR) - 16% годовых 🔐Это надёжный защитный актив: продукты нужны всегда, а аренда привязана к товарообороту - растут цены → растёт выручка → растут арендные платежи и стоимость недвижимости. Почему можно доверять SimpleEstate: 🤩 Входит в реестр инвестиционных платформ ЦБ РФ 🤩 6 лет на рынке 🤩 Портфель недвижимости - 2,5+ млрд ₽ 🤩 Историческая средняя доходность инвесторов - 19% годовых 🔗 Подробнее на сайте компании 🤩Подписаться на телеграмм

Кто формирует прирост выручки среди американских компаний? Весь прирост выручки обеспечили лишь 136 из почти 900 компаний, попавших в список публичных нефинансовых компаний США, которые непрерывно предоставляли отчетность с 2011 года и имеют опубликованный отчет за 3 квартал 2025 (период закрытия финансового квартала с августа по октябрь, по собственным расчетам на основе отчетов компаний. В этом списке много мелких компаний, поэтому имеет значение средневзвешенное количество компаний. Весь рост выручки обеспечили компании, формирующие 60.3% от совокупной выручки компаний, т.е. 40% компаний, взвешенных по выручке, в сумме показали нулевой результат. Снижение выручки зафиксировано у 234 компаний, формирующих 19.8% от совокупной выручки – поэтому не все так благополучно среди американского бизнеса. Среди историй успеха концентрация еще более впечатляющая, если сделать отсечение по 2/3 вклада в прирост выручки. По этому критерию попадают всего 22 компании, формирующие 35.4% от выручки всех компаний. Половину всего прироста выручки сформировали лишь 12 компаний, имеющих вес по выручке на уровне 26.8% среди всех компаний. Грубо говоря, четверть компаний «тащат» половину от прироста всей выручки. Вот этот список по приросту выручки на 7.2% г/г в 3кв25 к 3кв24: Nvidia – 21.9 млрд, Amazon – 21.3 млрд, Alphabet – 14.1 млрд, UnitedHealth Group – 12.3 млрд, Microsoft – 12.1 млрд, Cardinal Health – 11.7 млрд, Meta Platforms – 10.7 млрд, Walmart – 9.9 млрд, McKesson – 9.5 млрд, Centene Corporation – 7.7 млрд, Apple – 7.5 млрд, CVS Health – 7.4 млрд. Компании, показавшие наибольший негативный вклад в изменение выручки за год (3кв25 к 3кв24). Exxon Mobil – (-4.5) млрд, General Motors – (-3.7) млрд, Cencora – (-2.1) млрд, Enterprise Products – (-1.8) млрд, PACCAR – (-1.6) млрд, Western Digital – (-1.3) млрд, Plains All American – (-1.2) млрд, World Kinect – (-1.1) млрд, Pfizer – (-1.0) млрд, Super Micro Computer – (-0.9) млрд. Гораздо интереснее посмотреть за трехлетний период. Это совпало с самым могущественным и одновременно с самым тупым (в контексте отсутствия обеспечения и макрофинансового обоснования, основанного исключительно на тупости и ИИ-галлюцинациях) пузырем в истории человечества. Весь прирост выручки за три года (12.8% по всем компаниям) обеспечили лишь 28 компаний, имеющих вес 39.3% среди всех представленных компаний. 2/3 от прироста выручки сформировали лишь 10 компаний, формирующих около 23% всей выручки, а половину прироста обеспечили только 7 компаний, имеющих долю в 18.4% от совокупной выручки, и вот они: Amazon – 53.1 млрд, NVIDIA – 51.1 млрд, Alphabet – 33.3 млрд, McKesson – 33 млрд, UnitedHealth – 32.3 млрд, Microsoft – 27.6 млрд, Walmart – 26.7 млрд. Наибольший отрицательный вклад в изменение выручки за три года (3кв25 к 3кв25): Exxon Mobil – (-23.2) млрд, Chevron Corporation – (-15.3) млрд, Valero Energy – (-12.3) млрд, Marathon Petroleum – (-9.9) млрд, Phillips 66 – (-9.5) млрд, World Kinect Corporation – (-6.2) млрд, Pfizer. – (-6.0) млрд, ConocoPhillips – (-5.6) млрд, PBF Energy – (-5.1) млрд, CHS Inc – (-4.8) млрд. Отрицательный вклад за 3 года обеспечили 343 компании, формирующие 25.2% от всей выручки, поэтому, когда я говорю о среднесрочной стагнации, по крайней мере, с 2022 года, я опираюсь на данные по корпоративной выручке, где интегральный положительный тренд формируют лишь 10 компаний, а остальные без изменения (это по номиналу, в реальном выражении снижение на 10%). Корпоративные финансы стабилизируют компании, завязанные на ИИ, плюс избранные представители сектора здравоохранения. Вы нигде, кроме как в Spydell_finance не получите настолько компактный и емкий срез корпоративных трендов, но зато в Bloomberg, FT, WSJ, CNBC и аналогичным ресурсам получите концентрат пропагандистской дряни о том, что во уже 12 по счету сезон отчетов (с 3кв22) оказался «значительно лучше прогнозов». Поэтому все эти «истории успеха» про сезон отчетов, который в очередной раз порвал все прогнозы - это фикция, мошенничество и обман.

Выручка американских компаний за 3 квартал 2025 Сезон отчетов давно закончился, поэтому можно подводить итоги – тот самый сезон отчетов, который оказался «сильно лучше прогнозов» … в очередной раз. Выручка выросла на 7.2% г/г по номиналу, +12.5% к 3кв23 и +12.8% к 3кв22 по собственным расчетам на основе отчетности компаний. За 9м25 выручка выросла на 6.1% г/г, +10.7% к 9м25, +10.8% к 9м22 и +45.9% к 9м19. В реальном выражении за 9м25 рост составил 3.3% г/г, +5.2% за два года, +1.2% за три года и +18% за 6 лет. Рынок за это время (3 года) … удвоился. Рост за три года на 10.8% по номиналу и на 1.2% в реальном выражении – это соответствует определению «экономический бум», в рамках которого отчеты непрерывно оказываются «значительно лучше прогнозов»? Из чего формируется рост на 7.2% г/г в 3кв25? • 2.48 п.п – технологический сектор • 1.85 п.п – торговля оптовая и розничная • 1.38 п.п – медицина (сектора здравоохранения + биотехнологии) • 0.83 п.п – промышленность и бизнес (промпроизводство, обработка, производственно-технические услуги, коммерческие услуги) • 0.26 п.п – сырьевое и коммунальный сектор (нефть и газ, металлургия, химия, электроэнергетика) • 0.25 п.п – потребительский сектор (потребительские товары краткосрочного и длительного пользования вместе с потребительскими услугами) • 0.11 п.п – транспорт и связь. Выручка компаний без учета технологий и торговли выросли на 4.8% г/г по номиналу в 3кв25, +7.3% к 3кв23 и +4.6% к 3кв22. За 9м25 без учета технологий и торговли рост на 3.6% г/г, +5.9% к 9м23 и +3.8% к 9м22 по номиналу. В реальном выражении результаты скромные: +0.9% г/г, +0.6% за два года и снижение на 5.1% за три года. Отдельно стоит выделить, так называемый, реальный сектор экономики (потребительский сектор в полном составе, промышленность в полном составе, бизнес услуги, транспорт и связь), сразу приведу в реальном выражении: (-0.7%) г/г в 3кв25, (-1.5%) к 3кв24, (-2.7%) к 3кв22, за 9м25 (-0.8%) г/г, (-2.3%) за 2 года и (-1.6%) за 3 года. Номинальные показатели по секторам: • Торговля: +7.2% г/г в 3кв25, за 9м25 +6.8% г/г, +12.5% к 9м23, +17.9% к 9м22 и +60.1% к 9м19 (далее в указанной последовательности); • Медицина: +10.4% г/г в 3кв25, за 9м25 +9.9% г/г, +17.9%, 20.7%, 64.2%; • Потребительский сектор: +1.8% г/г в 3кв25, за 9м25 +0.6% г/г, +2.9%, +11.3% и +32.2%; • Промышленность и бизнес: +5.9% г/г в 3кв25, за 9м25 +4.2% г/г, +5.8%, +4.9% и +23.3%; • Сырьевой и коммунальный сектор: +2.2% г/г в 3кв25, за 9м25 (-0.1%) г/г, (-1.8%), (-15.7%) и +33.9%; • Транспорт и связь: +2.0% г/г в 3кв25, за 9м25 +2.0% г/г, +3.2%, (-2.0%), +9.5%; • Технологии: +15.7% г/г в 3кв25, за 9м25 +14.5% г/г, +27.3%, +28.7% и +76.8%. Вновь, как и обычно, доминируют лишь избранные компании. За вычетом историй успеха результаты в области «балансирующей стагнации», т.е. без формирования тренда.

Ресурс фондирования для корпоративного сектора в России После отсечения от внешнего рынка капитала в 2022 году, единственным ресурсом фондирования являются рублевые инструменты в виде банковских кредитов и корпоративных облигаций (очень редко через размещение акций на открытых торгах). Даже рост ставок по рублевым обязательствам, - не отпугнул бизнес от заимствований, т.к. закрытие операционных, инвестиционных или финансовых требований формировало спрос на доступный ресурс для финансирования кассовых разрывов (в данном случае под доступным понимается тот ресурс, где была готовность кредиторов или инвесторов предоставить займы, а не отсечение по стоимости фондирования). Другими словами, не было выбора. Если внешний рынок капитала закрыт, здесь стоял выбор, либо не выполнять обязательства перед контрагентами, либо ценой снижения маржинальности обеспечивать функционирование бизнеса. Совокупные рублевые обязательства российского бизнеса составили 106.3 трлн руб в окт.25, где банковские кредиты – 84.6 трлн, а корпоративные облигации – 21.7 трлн vs 92.8 трлн (76.6 + 16.2 трлн) в окт.25, 74.9 трлн (62 + 12.9 трлн) в окт.23, 61.5 трлн (50.2 + 11.3 трлн) в окт.22 и всего 54.1 трлн (42.8 +11.2 трлн) в начале 2022. Менее, чем за 4 года произошло удвоение обязательств – это самый высокий темп с 2007 года, а с 2013 по 2021 средний темп соответствовал около 52% за сопоставимый период, т.е. темп роста обязательств удвоился относительно долгосрочной нормы. Вот это удвоение (в денежном выражении избыточный прирост обязательств около 25-26 трлн руб) можно считать эффектом структурной перестройки – отсечение от внешнего фондирования, плюс замещение внешнего долга, плюс займы под операции слияния и поглощения иностранных компаний за бесценок среди «своих», плюс попытка замещения рыночной доли иностранных компаний, плюс расширение ВПК и прочие стабилизационные мероприятия. Но всему есть цена. Около 15 трлн займов удалось взять в период низких ставок 2022-2023, но большая часть из них была рефинансирована, а не менее 30 трлн займов финансировались в эпоху, когда ставка была 16% и выше. Сложно рассчитать актуальную средневзвешенную стоимость фондирования, т.к. не раскрывается структура долга, также за этот период рефинансировались займы, полученные до 2022 года (свыше 54 трлн руб), но учитывая высокую экспозицию в долге с плавающими ставками, справедлив диапазон 16-20% для всего долга в 106.3 трлн, а это около 19 трлн руб в год процентных расходов в пользу банков (до 15 трлн или почти 80% от долга) и инвесторов в облигации. Это согласуется с процентными доходами банков по корпоративным кредитам (около 15 трлн в годовом выражении за 2025 год). Структура долга и процентных расходов до 2022 предполагало бы примерно вдвое меньшую нагрузку, т.к. санкции и структурная перестройка экономики со смещением расходов в ВПК, не спровоцировали бы инфляцию в той мере, как в 2023-2025. Избыточные расходы бизнеса на проценты (около 9-10 трлн из 19-20 трлн) напрямую вычитаются из прибыли бизнеса, снижая инвестиционный потенциал из собственных ресурсов, и распределяются в прибыль финансового сектора (в основном банков) и инвесторов (вкладчики по депозитам + владельцы облигаций), т.е. формально остаются внутри экономики (практически все инвесторы - это резиденты, а среди нерезидентов репатриация прибыли невозможна). Прибыль финансового сектора реинвестируется, как правило, в ценные бумаги и новые кредиты, а доходы инвесторов преимущественно вновь реинвестируются в финансовый рынок (капитализация процентов или покупка финансовых инструментов) и лишь малая часть (обычно не более 10-20%) уходит в расширение спроса. Вопрос в том, где закончится это «перетягивание каната», т.к. буфер устойчивости бизнеса небезграничен и это уже видно по резкому росту просрочек и ухудшения качества кредитного портфеля.

Структура активов физлиц России на брокерском обслуживании Банк России фиксирует 53.5 млн физлиц на брокерском обслуживании vs 47.4 млн в 2024, 38.9 млн в 2023, 29.1 млн в 2022 и 20.1 млн в 2021. Невероятный рост на 33.5 млн или в 2.7 раза, но их абсолютно не видно ни на рынке, ни в активах. Однако, количество уникальных клиентов всего 38.6 млн на 3кв25 vs 35.1 млн на 4кв24, 29.7 млн на 4кв23 и 23 млн на 4кв22. Общее количество активов всех видах ценных бумаг с учетом кэша на счетах составляет 11.8 трлн на 3кв25 vs 10.6 трлн в 2024, 6 трлн в 2022 и 8.3 трлн в 2021. • 90.1% всех счетов – пустые или до 10 тыс руб vs 89.7% в 2024 и 86.9% в 2022, поэтому клиентскую базу можно смело делить на 10. Здесь можно добавить 0.09% отрицательных счетов (долг перед брокером), т.е. около 50 тыс клиентов имеют долг перед брокером? Не хило так. • Микросчета до 100 тыс составляют 4.74% от клиентской базы vs 4.9% в 2024 и 6.06% в 2022. • Мини счета от 100 тыс до 1 млн – 3.46% vs 3.67% и 5.06%. Таким образом, отрицательные, пустые, микро и мини счета составляют 98.33% на 3кв25 vs 98.34% в 2024 и 98.19% в 2022, т.е. стабильная пропорция. Эта группа удерживает лишь 6.05% от всех средств на брокерских счетах физлиц vs 6.8% в 2024 и 12.4% в 2022. Реальное количество «живых» клиентов лишь 5.26 млн на 3кв25 по данным брокеров vs 4.86 млн в 4кв24, 4.53 млн в 4кв23 и 3.81 млн в 4кв22. Клиентская база растет, но сотни тысяч, а не десятки миллионов фейковых счетов. Наиболее подвижные в рыночном обороте счета от 1 до 6 млн формируют 1.26% от всех клиентов Vs 1.27% в 2024 и 1.45% в 2022. Все, что выше 6 млн – это лишь 0.41% клиентов vs 0.39% в 2024 и 0.35% в 2022, однако эта группа формирует 80.7% от всех активов клиентов vs 80.1% и всего 68.5% в 2022. Рынок становится более концентрированным у обеспеченных клиентов. Группа долларовых миллионеров держит 47.6% всех активов клиентов, формируя численность всего 0.024%. Средний размер портфеля для 10% клиентов (активы выше 10 тыс руб) составляет 2.23 млн руб в 3кв25 vs 2.16 млн в 2024, 1.29 млн в 2022 и 1.88 млн в 2021. Банк России оценивает чистые взносы на брокерские счета на уровне 1.92 трлн за 9м25 vs 1.02 трлн за 9м24 и 0.86 трлн за 9м23. Где клиенты держат деньги? Валютные счета и активы иностранных эмитентов – 16.3% в структуре всех активов на 3кв25 vs 18.2% в 4кв24, 26.3% в 4кв23 и 31.3% в 4кв22, интерес к валютным активам снижается, как из-за инфраструктурных рисков, так и на фоне высокой рублевой доходности. 🔘Доля кэша на счетах (с учетом валюты) всего 3.33% vs 3.95% в 4кв24, 6.08% в 4кв23 и 10.5% в 4кв22. 🔘В облигациях в совокупности (с учетом иностранных эмитентов) держат 40.6% всех активов vs 34.7% в 4кв24, 37.7% в 4кв23 и 39.3% в 4кв22. 🔘В акциях (с учетом иностранных эмитентов) держат 37.5% от активов vs 43.9% в 4кв24, 48% в 4кв23 и 44.4% в 4кв22. 🔘В паях с учетом фондов денежного рынка держат 16% от активов vs 13.9% в 4кв24, 6.22% в 4кв23 и 3.55 в 4кв22. Что касается денежного потока, в акции за 9м25 пришло 189 млрд vs оттока на 14 млрд за 9м24 и притока 138 млрд за 9м23. В паи распределили всего 1 млрд за 9м25 (из-за сильного оттока в 1кв25) vs +254 млрд за 9м24 и +67 млрд за 9м23. Основной поток идет в облигации: +1148 млрд за 9м25 vs +206 млрд за 9м24 и +210 млрд за 9м23. В структуре распределениях средств в облигациях, с начала 2023 из облигаций иностранных эмитентов вывели в совокупности 170 млрд руб и весь потом идет в рублевые облигации. Начали пользоваться спросом ОФЗ, но в структуре размещений, спрос ничтожный – 447 млрд за 12м vs 725 млрд в корпоративных облигациях.

Оценка денежной массы в России за ноябрь Денежная масса (М2) выросла на 1.8 трлн руб или 1.49% м/м в ноябре (точно также было в октябре). С августа отмечается достаточно интенсивный рост М2 (в среднем по 1% в месяц). В целом, в конце года денежные агрегаты всегда ускоряются, это сезонный фактор, однако за 11м25 производительность не особо высокая. 🔘Накопленный прирост номинального агрегата М2 составил 6.5% за 11м25 vs 12.8% за 11м24, 12.3% за 11м23, 16% за 11м22, в среднем 5.2% за 2015-2021 и 4.9% за 2017-2019. 🔘В реальном выражении прирост М2 составил всего 1.21% за 11м25 vs 4.4% в 2024, 5.34% в 2023, 4.56% в 2022, всего 0.06% за 2015-2021 из-за эффекта 2015 года и 1.36% без 2015, а 2017-2019 – 2.09%. Годовой результат денежных агрегатов традиционно определяет декабрь, но за 11м25 прирост М2 вдвое ниже по номиналу, чем в 2023-2024 и в 4 раза ниже в реальном выражении, соответствуя долгосрочной тенденции в условиях отсутствия выраженного проинфляционного импульса. С этой точки зрения, денежные агрегаты не оказывают проинфляционного воздействия в мере, достаточной для дополнительных корректировок в рамках ДКП. В структуре М2 на 1 декабря 2025: 17.5 трлн наличная валюта вне банковской системы, текущие счета – 36.6 трлн, срочные счета – 70.8 трлн. В 2025 году радикальные отличия в структуре изменения М2. Так за 11м24 рублевая наличка сократилась на 0.4 трлн, текущие счета снизились на 0.75 трлн, а срочные счета выросли на 13.8 трлн при общем росте М2 на 12.6 трлн. За 11м25 рублевая наличка выросла на 0.2 трлн, текущие счета выросли на 2.18 трлн, а срочные счета прибавили всего 5.25 трлн при общем росте М2 на 7.65 трлн, т.е. в 2025 срочные счета обеспечили вклад на уровне 68.6% в структуре роста М2, а в 2024 – 109%, компенсируя выбытие по другим типам ликвидности. В результате годовые темпы срочных депозитов замедлились до 13.3% (минимальные темпы с мая 2023) vs максимума на уровне 40% ровно год назад, а текущие счета ускорились до 15.2% (максимальные темпы с ноя.23), а до этого средние темпы роста были втрое ниже в годовом выражении. Структурно происходит перераспределение в текущие счета, что в своей основе несет потенциальный проинфляционный риск через ускорение обращения ликвидности в экономике (потребление и инвестиции). Период «связывания» ликвидности на срочных счетах закончился в середине 2025 и сейчас происходит «расшивка» балансов, что потребует более сдержанного подхода в смягчении ДКП. Нет детализированной структуры М2 на ноябрь, но по октябрьским данным следующий расклад: • Депозиты населения: 62.4 трлн vs 52.8 трлн в ноя.24 и 28.4 трлн в янв.22. • Депозиты нефинансовых компаний: 36 трлн vs 34.1 трлн в ноя.24 и 21 трлн в янв.22. • Депозиты прочих финансовых организаций: 7.2 трлн vs 7.4 трлн в ноя.24 и 2.9 трлн в янв.22. • Объем валютных депозитов на всех счетах клиентов: 13.8 трлн vs 15.5 трлн и 18.7 трлн соответственно. Доля валютных депозитов во всех депозитах клиентов составляет 11.6%, минимум был в июн.25 - 10.1%, а максимум почти 39% в начале 2016, а в 2021 в среднем 26.7%.

Совкомбанк снижает затраты предприятий на международные платежи до 30% Для клиентов теперь открыта возможность выбора оптимального способа перевода валюты с минимальными издержками. Они могут выбрать фиксированную комиссию (от 0,3%) заранее купленной валютой (доллар, евро, китайский юань, дирхам ОАЭ) или индивидуальный тариф в рублях. Пользоваться сервисом можно удалённо и без оформления дополнительной документации, поскольку эта услуга включена в стандартный пакет обслуживания расчётно-кассового учёта. Банк обеспечивает полное сопровождение всех этапов платежа. Первые клиенты отмечают снижение затрат на международные операции на 15–30% и сокращение сроков обработки переводов в 2–3 раза.

О бюджетной дыре в России, связанной с курсом рубля Многие по привычке обращают внимание на нефтегазовые доходы, но крайне чувствительная дыра формируется в налогах на импорт. В структуре доходов федерального бюджета за 2024 год налог на импорт составил 17% или 6.26 трлн руб, а внутри налога на импорт наибольший вес формирует НДС на ввозимые товары (почти 77% в общих сборах), на втором месте ввозные пошлины (почти 20%) и акцизы (менее 4%). На акцизы ставки практически всегда изначально фиксированы и идут в рублях, поэтому это категория сборов меньше всего подвержена валютой волатильности, но и доля самая маленькая. НДС на ввозимые товары платится каждый раз при ввозе товара на пограничный контроль, за исключением редких случаев контрабанды. Импортер обязан заплатить налог еще до того, как товар выпустят с таможни. НДС на импорт формируется, как (таможенная стоимость + ввозная пошлина + Акциз) × ставка НДС. Таможенная стоимость считается в рублях по правилам таможенного законодательства. Курс для пересчёта указывается на дату регистрации декларации на товары. Ставки на ввозные пошлины регулируются в рамках ЕАЭС и также исчисляются в рублях, как процент от таможенной стоимости или фиксированная сумма на единицу товара. Сборы по налогу на импорт зависят от стоимостного валютного объема импорта, от курса рубля, от таможенных ставок и акцизов и от уровня администрирования (доля легального импорта, прошедшего через таможенные декларации, от совокупных поставок товаров в страну). С 2020 по 2024 средний объем чистых сборов по налогу на импорт, поступивших в бюджет, составили 21.5% от рублевого объема импорта, а по самым актуальным данным – 22.4% в 2024 (поставки 27.9 трлн руб при сборах 6.25 трлн) и также 22.1% в 2023 (поставки 25.8 трлн руб при сборах 5.7 трлн). Таможенные сборы к услугам не применяются. На импорт услуг распространяется НДС, но платится он по иному механизму – администрирование идет через ФНС. Метод расчетов (в рублях, юанях или долларах) не влияет на сам механизм исчисления налогов, но меняет базу для их расчета, а с точки зрения формирования налога на импорт эффект нейтральный (не влияет на сборы). За 9м25 импорт товаров 215.3 млрд или 18.26 трлн руб, что формирует прогнозные сборы на уровне 4090 млрд, а по факту собрали 3923 млрд, тогда как расхождение связано с периодом учета поставок и выплатой налогов на импорт. За 2025 год оценочный объем импорта товаров может составить $305 млрд vs $301.5 млрд в 2024 и $303.1 млрд в 2023. Рублевый объем импорта товаров в 2025 может составить 25.5 трлн руб, а сборы по налогу на импорт около 5.6 трлн руб. Так какая дыра в бюджете? По фундаментально обоснованном равновесном курсе рубля около 105 по USD/RUB с учетом композиции всех макроэкономических и финансовых факторов, разрыв в 1.44 трлн (7.09 трлн сборов при ожидаемые 5.65 трлн). По нефтегазовым доходам сборы в 2025 могут составить $101.2 млрд (8.46 трлн руб) vs $120.5 млрд (11.1 трлн руб) в 2024, $103.5 млрд (8.8 трлн руб) в 2023 и $169.3 млрд (11.6 трлн руб) в 2022. При курсе 105 доходы нефтегазового бюджета составили бы 10.6 трлн, т.е. разрыв в 2.15 трлн. Соответственно, дыра в бюджете, связанная с переукреплением рубля составляет около 3.6 трлн (1.44 + 2.15 трлн). Что такое 3.6 трлн? Это ВТРОЕ (!) выше всех налоговых маневров на 2026 год с учетом роста НДС и налога на малый бизнес. Любопытно, что кумулятивный эффект санкций для федерального бюджета в 2025 оценивается всего в $6 млрд к диспозиции 2024 (дельта физических поставок + дельта дисконта к мировым бенчмаркам), а остальные $13 млрд – мировая конъюнктура (снижение цен на нефть и газ), тогда как эффект курса рубля примерно в 7 раз сильнее санкций, т.е. эффект самобичевания сильнее санкций. При текущем курсе рубля нефтегазовые доходы в 2026 году формируются около 6.2 трлн руб (еще минус 2.4 трлн от низкой базы 2025, что изначально делает невыполнимым исполнение бюджета на 2026 год), а налог с импорта около 5.2 трлн, увеличивая разрыв до 5.5 трлн при обоснованном курсе рубля не ниже 110 в 2026.

Нефтегазовые доходы в России продолжаются снижаться В ноябре нефтегазовые доходы составили 531 млрд руб, что на 34% ниже сборов в ноя.24 (802 млрд) и значительно ниже, чем в ноя.23 (962 млрд) и ноя.22 (866 млрд). За 11м25 нефтегазовые доходы составили 8 трлн (худший показатель с 2020) vs 10.34 трлн за 11м24 и 8.17 трлн за 11м23. ▪️НДПИ + таможенные пошлины составили 693 млрд vs 1083 млрд за ноябрь, за 11м25 – 8.61 трлн vs 11.64 трлн за 11м24 и 9.36 трлн за 11м23. ▪️НДД в ноябре не платят (в пределах погрешности – 4 млрд), за 11м25 – 1.61 трлн vs 2.05 трлн за 11м24 и 1.3 трлн за 11м23. ▪️Совокупные вычеты и льготы в пользу нефтяников составили 166 млрд в ноя.25 vs 282 млрд в ноя.24, за 11м25 в совокупности 2.19 трлн vs 3.34 трлн за 11м24 и 2.48 трлн за 11м23. При какой конъюнктуре сложились результаты? ▪️Средняя цена Brent составила 63.6 долл за баррель (Urals – 44.9) или почти 30% гэп (максимум с 2023), за 11м25 – 69.6 (57.1) vs 81.3 (68.4) за 11м24 и 83 (62.7) за 11м23. За 11м25 средние цены Urals снизились на 16.5% г/г. ▪️USD/RUB: 80.26 в ноябре, за 11м25 – 84.0 vs 91.6 за 11м24 и 84.6 за 11м23. ▪️Средняя цена Urals в рублях: 3602 руб в ноябре – это минимум с января 2023 и цены, которые наблюдались в 2013-2014, за 11м25 – 4824 руб vs 6291 за 11м24 и 5421 за 11м23. Учитывая низкие мировые цены на нефть в совокупности с рекордно высокими дисконтами на нефть (расширились до 30% при норме 15-17%), так и не понятен «прикол» с рублем – что за сеанс «самобичевания» отгружать нефть по 3300-3600 руб (почти вдвое ниже, чем в 2024)? Какой в этом смысл? Цены текущего месяца являются базой для расчета налога, который уплачивается в следующем месяце, поэтому в декабре следует ожидать обвала нефтегазовых доходов до 430-470 млрд руб, а по итогам года получится менее 8.5 трлн vs 11.1 трлн в 2024, 8.82 трлн в 2023, 11.6 трлн в 2022, 9.06 трлн в 2021 и 5.23 трлн в 2020. Начало следующего года при сложившиеся конъюнктуре будет еще сложнее, т.к. не до конца понятен вопрос с устойчивостью поставок энергоносителей в Индию, Турцию и Восточную Европу. С Китаем, как видится, все стабильно. С 5 декабря чистые продажи валюты будут равны 14.5 млрд руб. в день, из которых продажи валюты на 8.9 млрд в рамках нерегулярных операций вне бюджетного правила и продажи на 5.6 млрд от Минфина в соответствии с корректировками доходов от базового уровня. Чем больше Минфин с ЦБ продают, тем крепче рубль, но тем ниже нефтегазовые доходы, что требует в дальнейшем еще больших продаж валюты и тем еще ниже будущие доходы, что вновь требует еще больших продаж валюты до полного исчерпания ликвидной части ФНБ. Сейчас вообще нет никаких проблем «скорректировать» курс в необходимый диапазон. Это происходит за пару дней по звонку в крупные российские банки или экспортеры с «рекомендацией» купить по рынку юани на несколько миллиардов ($3-4) в долларовом выражении (+задержать поступление валютной выручки), что на тонком и неликвидном рынке практически моментально приведет курс в диапазон 83-85 по USD/RUB и далее еще столько же для плавного выхода в диапазон 90-92. Проблема корректировки существует в условиях открытого рынка, при наличии арбитражёров и устойчивых трансграничных потоков капитала, а сейчас с курсом можно делать все, что угодно с точки в сторону девальвации (при неограниченном количестве рублей с дефицитом валюты), но не в сторону укрепления. Только за счет курса при прочих равных условиях (физический объем экспорта, средневзвешенные экспортные цены, объем импорта) федеральный бюджет теряет в год не менее 3.5 трлн руб в год (нефтегазовые доходы + налог на импорт), что в несколько раз превышает все налоговая «новации» на 2026 год. Это какая-то инопланетная логика - в чем прикол с этим курсом? Задушить экспортеров (основные поставщики капитальных расходов в реальный сектор экономики и дивидендов), задушить промышленность (импортозамещение, т.к. любое производство становится неконкурентоспособным) и терять примерно в три раза больше, чем получать от налоговых реформ, имея возможность установить любой курс в сторону девальвации.

Потребительский спрос в России неожиданно вырос За последние 12 месяцев совокупный номинальный потребительский спрос составил 84.1 трлн руб среди фиксируемого Росстатом оборота товаров и услуг. В реальности обычно больше, т.к. значительная часть рыночного, ярморочного оборота за наличность, часть личных покупок на иностранных маркетплейсах и существенная часть услуг (интимные, образовательные, медицинские, строительные, бытовые и персональные услуги за наличку) не попадают напрямую в оценки (ограниченная дооценка). В структуре потребительского спроса: 60.4 трлн – розничные продажи, 19.5 трлн – услуги, 4.1 трлн – общепит. С 2021 года общепит (1.7 трлн) по номиналу вырос очень сильно – в 2.4 раза! ▪️Потребительский спрос (розница + услуги + общепит) резко ускорился до 4.7% г/г (это максимальный темп роста с ноя.24) после 2.3% г/г в сентябре, к окт.23 +9.4%, к окт.21 +14.5%, к окт.19 +19.5%, а окт.14 +14.6%. За 10м25 потребительский спрос вырос на 2.4% г/г, +9.9% к 10м23, +14.8% к 10м21, +19.7% к 10м19 и +14.9% к 10м14. На этот раз в потребительский спрос я включил общественное питание, что методологические является корректной склейкой в отличие от всех прошлых обзоров, где был учет только розницы и услуг. Интенсивный рост 2023-2024 сменился нормализацией в 2025, что является скорее нормой. В 2017-2019 среднегодовой темп роста был около 2.8% в реальном выражении, в 2025 немного меньше (2.3-2.5%), но пока сохраняется разрыв с трендом 2017-2019 примерно на 1.5%. ▪️Розничный товарооборот вырос на 4.7% г/г в октябре после 1.7% в сентябре, +9.5% к окт.23, +12.1% к окт.21, +17.1% к окт.19 и +7.1% к окт.14. За 10м25 розничные продажи выросли на 2.2% г/г, +10.7% к 10м23, +11.9% к 10м21, +17.6% к 10м19 и +8.0% к 10м14. Долгосрочный средний темп роста всего около 0.7% годовых во многом за счет стагнации 2014-2021, тогда как с 2021 года (за 4 года) среднегодовые темпы выросли до 2.8%. ▪️Услуги выросли на 4.6% г/г в октябре, имея сопоставимый темп в сентябре, к окт.23 +9.5%, к окт.21 +21.1%, к окт.19 +23.8% и +29.9% к окт.14. За 10м25 услуги выросли на 3.5% г/г, +8.6% к 10м23, +23.6% к 10м21, +24.4% к 10м19 и +30.8% к 10м19. С 2014 года среднегодовой темп роста услуг составляет 2.4%, а за последние 4 года невероятные 5.4%. Данные по услугам сильно отличаются от презентационных таблиц Росстата. В презентации +2.6% г/г за 10м25, тогда как по историческим рядам в соответствии со статистикой Росстата +3.5% г/г. Здесь и далее я использую исторические ряды. То, что контрольная сумма не сходится по базовым индикаторам – это всегда так было, бардак и несогласованность в статистике десятилетиями, поэтому крайне сложно обеспечивать сопоставимый анализ.

Последние пару месяцев все обсуждают жуткие случаи на рынке недвижимости, когда люди покупают квартиры у бабулек – а те через какое-то время отсуживают их себе обратно под предлогом «ой, а я не знала, что творила, да и вообще все деньги в итоге мошенникам отдала». Суды, как ни странно, квартиры отдают обратно таким «неадекватным» пенсионеркам, а вот возвращать уплаченные покупателем деньги их не заставляют – то есть, люди просто остаются и без жилья, и без бабок (часто еще и с долгом по ипотеке перед банком). При этом, все ТГ-каналы занимаются в основном пересказом одних и тех же фантазий журналистов на эту тему. И только один блогер, за которым я уже давно слежу, смог нормально разобраться в ситуации и объяснить – что конкретно происходит и почему. Павел Комаровский у себя на канале (читайте этот материал вот здесь): — Вместе с профессиональным юристом проанализировал десятки реальных судебных решений — Подбил статистику по выигранным и проигранным делам — Объяснил понятным языком, на что конкретно опираются суды в таких историях — Вывел четкие правила, следование которым снижает риск остаться без квартиры до минимума Честно: я каждый раз кайфую, когда читаю очередной материал на тему разумного отношения к финансам на канале Павла – так глубоко, как он, больше не копает никто. Если вы любите интересное авторское чтиво в стиле «просто о сложном», то от души рекомендую подписаться на @RationalAnswer – не пожалеете!

Ускорение российской экономики в октябре Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности вырос на 2.9% г/г (максимальный рост с дек.24) после 0.8% г/г в сентябре, за 10м25 рост составляет 1.1% г/г. За последние 3м рост составил 1.05% г/г, +5.43% к 2023 и +16.1% к 2019 к соответствующему периоду (август-октябрь). За 6м +1.4% г/г, +4.92% к 2023 и +15.4% к 2019 (май-октябрь), а за 12м +2.1% г/г, +7.6% к 2013 и +17.9% к 2019 (ноябрь-октябрь). По долгосрочной траектории индекс выпуска вновь вернулся в точности к тренду 2017-2019 после вылета вверх с авг.24 по дек.24 и нормализации темпов роста на протяжении всего 2025. На протяжении 8 лет драйверы роста и демпфирующие факторы каждый раз менялись, где период 2017-2019 можно разделить на три фазы (2017-2019, 2020-2021 и 2022-2025). С 2022 года масштабная структурная перестройка экономики (отсечение от внешних связей, попытка перехвата инициативы и доли рынка иностранных компаний вместе с выстраиванием экономики на военные рельсы – доминирование ВПК, как ключевой драйвер роста). По оценкам Минэка, в октябре рост ВВП 1.6% г/г после 0.9% г/г в сентябре, а за 10м25 рост составил 1.0% г/г. Для сравнения, в 3кв25 +0.6% г/г, 2кв25 +1.1% г/г, а 1кв25 +1.4% г/г. В отличие от эпизодов фрагментарного ускорения отдельных секторов (в основном дискретный выпуск продукции ВПК) на протяжении почти всего 2025, в октябре произошло ускорение по всем ключевым направлениям: потребительский спрос, строительство, сельское хозяйств, грузооборот транспорта. 🔘Строительство: +2.3% г/г в октябре после +0.2% г/г в сентябре, за 10м25 +3% г/г. 🔘Сельское хозяйство: +7.0% г/г после +4.2% г/г в сентябре, за 10м25 +2.8% г/г. 🔘Грузооборот транспорта: +2.7% г/г после (-0.2%) г/г в сентябре, за 10м25 (-0.4%) г/г. 🔘Грузооборот транспорта за вычетом трубопроводных потоков: +3.1% г/г после +0.9% г/г в сентябре, за 10м25 (-1.0%) г/г. 🔘ЖД грузооборот: +4.3% г/г после +0.2% г/г в сентябре, за 10м25 (-1.1%) г/г. 🔘Оптовая торговля: сокращение на 2.5% г/г после +2.0% г/г в сентябре, за 10м25 (-3.0%) г/г. 🔘Инвестиции в основной капитал (данные только поквартальные): в 3кв25 сокращение на 3.1% г/г после +1.5% г/г и +8.7% г/г в 1кв25. 🔘Уровень безработицы остается крайне низким: 2.2% в октябре после 2.2% в сентябре (минимум за всю историю был 2.1% в августе), за 10м25 – 2.2%. 🔘Число занятых: 74.6 млн SA после 74.4 млн в сентябре, за 10м25 – 74.5 млн vs 74.2 млн в 2024 и 73.6 млн в 2023. Подробные данные о промышленности были ранее. Данные о потребительском спросе будут в следующем материале (в октябре там резкий рост, который выступил одним из драйвером ускорения экономики). Говорить о развороте экономики к росту пока не приходится, но главный вывод в данных в том, что нет развития негативной тенденции, сформированной в середине 2025.

LLM наиболее эффективна там, где нужно обработать уже имеющийся контекст (входные данные), а не генерировать факты из пространства своих весов. Эффективны там, где требуется трансформация формы без изменения сути или экстракция, трансформация или перегруппировка структуры текста из неструктурированных массивов данных. LLMs созданы для того (функциональное доминирование в архитектуре), чтобы эффективно сжимать текст (точнее сжимать и аппроксимировать закономерности в данных, а на выходе выполнять семантические преобразования), поэтому эффективно все, что связано с обобщением, конспектированием, резюмированием неструктурированных массивов данных (книг, отчетов, докладов, статей, исследований, инструкций, законов и т.д.) • Это значит – создание сводок, дайджестов, структурированных протоколов, выделение ключевых нарративов и трендов (анализ клиентского поведения, анализ смещения тем и тональности во времени). • Лингвистическая (упрощение или наоборот, детализация текстов) и стилистическая трансформация (рерайт и трансформация тональности), • Преобразование текстов из одной структуры или формата в другой (например, из одного языка программирования в другой). • Сравнительный анализ вместе с классификацией, кластеризацией и маршрутизации массивов данных. • Генерация шаблонных текстов, отчетов, обзоров, комментариев по инструкциям в зависимости от сценариев, частично минимизируя бюрократическую нагрузку или «деклассируя» копирайтеров. • Экспертная система/ ментор / учитель / справочное бюро, консультант в широком или узком применении, но при условии «замемления», т.е. доступа к внешним источникам и базам данных для верификации данных. Имея доступ к среде программирования и компилятору, LLMs эффективны в формализованных дисциплинах, как физика, химия, математика, программирование, имея способность решать задачи, как лучшие умы планеты, но с очень многими оговорками – в специализированной среде (компилятор, изолированные тесты, симуляции, внешние верификаторы, заземление данных и т.д). Из всего этого «вылезают» сценарные задачи: • Декомпозиция запроса в дерево задач и формирование плана: что нужно уточнить, какие источники поднять, какие проверки сделать. • Фокусировка на углублении источников данных – какие источники и данные необходимо собрать, чтобы закрыть все уязвимости, нерешенные вопросы в задаче? • Автоматизация сравнительной аналитики – сопоставление технических параметров, спецификации и свойств продуктов конкурентов с выделением и систематизацией структуры, особенностей, характеристик, уязвимостей и так далее. • Поиск слабых сигналов в жалобах/новостях/отчетах (ранние индикаторы проблем или трендов). • Автоматическая проверка консистентности ответов, решений (LLM – как критик) для выявления слабых мест в отчете, аналитике или концепции. • Генерация типовых кейсов для обучения в зависимости от уровня подготовки персонала. • Консолидация схожего по смыслу контента в единое целое, создавая концентрат идей из разрозненных источников. • Контроль качества и проверка на соответствие – сопоставление контента законам, регламентам, процедурам, требованиям и т.д. • Поиск внутренних противоречий и пробелов (семантическая редактура текста). • Консолидация различных версий идей мнений со сравнительной матрицей характеристик по каждой позиции/идеи (плюсы, минусы, уязвимости, риски). • Сведение множества источников на консенсус/расхождения/нехватку данных. • Создание пространства аргументаций на различные тезисы в зависимости от сценария. • Концептуальное насыщение каркаса идей, когда через наброски тезисов создаются вектора распределения идей. • Создание и редактура договоров, актов в соответствии с внутренним регламентов и внешним законодательством с контролем профильного специалиста. • Обеспечение функционирование бюрократического аппарата (создание, поиск и редакция типовой электронной документации и отчетов). Сценариев применения достаточно много, но на данном этапе скорее теоретические – будут работоспособны при условии роста стабильности и точности LLMs.

Направления бизнес применения LLMs Сразу к ключевому моменту – нет никаких ожиданий ускорения технологического прогресса с использованием LLMs, главным образом по причине, что на уровне архитектуры LLMs вшит «антипрогресс», т.е. фундаментальная невозможность генерации новых смыслов, идей и концепций. Способствовать ускорению прогресса, как инструмент, в условиях работы с грамотной командой инженеров? Да, но этих инструментов много и произвести декомпозицию вклада каждого из инструмента – весьма сложно. Несмотря на кажущиеся всемогучесть и безграничное количество сфер применения, эффективные контуры у LLMs достаточно локализованы. Попробую дать емкое определение… В своей основе, LLM – это механизм компрессии (сжатия), причем всегда с потерями и декомпрессии (генерации), причем всегда с галлюцинациями, неструктурированных массивов данных, выстраивая градиент векторов в соответствии со статистикой распределения паттернов. Так значит, где применение наиболее эффективно? Когда необходимо оценить вектор смысловых конструкций, не сильно вдаваясь в детали. - краткое резюме встреч, конференций, семинаров, лекций, выступлений, судебных заседаний; - краткий пересказ книг, рассказов, статей, инструкций, законов, патентов, документации и т.д; - обобщение больших массивов данных, например, поиск нарративов в новостях, аналитических и научных статьях, корпоративных отчетах и любой другой неструктурированной, но близкой по смыслу структуре данных; - обобщение заявок в книге жалоб, обращений и в отзывах клиентов, где можно сразу определить фокусировку жалоб, сильные и слабые стороны продукта или услуги. Сравнительный анализ текста, например, сравнение текста регламента/закона с текстом внутренней инструкции компании на предмет противоречий. Чем эта версия договора отличается от предыдущей? Подсвети риски, которые появились и похожие сценарии. Стилистическая трансформация (или «перепиши текст в другом стиле»). Упрощение юридических формулировок, условий страхования или банковских договоров для обычных клиентов (простыми словами) или наоборот, превращение тезис в юридический документ, жалобу в официальные органы или техническое задание. Здесь же адаптация контента под разную аудиторию (возраст, профессия, когнитивная глубина). Реструктуризация текста (Entity Extraction). Выделение из стенограммы совещания конкретных договоренностей: кто, что должен сделать, к какому сроку или выделение из скан копий договоров детализацию реквизитов для формирования другой докумнтации. Креативная генерация – как принудительное создание пространства решения, например, генерация вариантов заголовков для статьи или слогана для рекламной кампании. Мозговой штурм – из этой же серии, но более иерархическая и структурная генерация смыслов по схожим паттернам и направлениям, чтобы выйти из когнитивного тупика, зашоренности, посмотреть на проблему, задачу шире. Автоматическая разметка данных и тэгетирование: установка классификаторов и тэгов по смежным группам, например кошек, собак, хомяков объединить в группу «животные», а кирпич, песок и бетон в группу «стройматериалы». Кластеризация и сортировка документации по сценариям: автоматическая группировка документации различного типа по сценариям. Например, договора с азиатскими клиентами на 1кв26 с суммой выше 10 млн выделить в тот кластер и т.д. Автоматическая разметка тональности контента и намерений (Sentiment & Intent Analysis): по инструкциям можно делать маркировку степени депрессивности или оптимистичности контента на основе формулировок и частоты упоминания определенных семантических конструкций. Эмоция – это очень формализованный паттерн, где можно поймать Извлечение сущностей и атрибутов: компании, лица, суммы, даты, юрисдикции, продукты и т.д. в зависимости от структуры данных и типа задачи. Классификация и тегирование: автоматическая разметка обращений/новостей/документов по темам, продуктам, регионам, типам риска. Нормализация формулировок: приведение разнородных описаний к единому словарю (например, причины жалоб, типы инцидентов, причины отказов). Продолжение следует…

Как улучшить аналитические навыки и получать максимум возможности на рынке труда? Типичный пример успеха: финансовый менеджер работал в энергетической компании. Зарплата средняя, рост — только через повышение, которого можно ждать годами. Решил прокачать аналитику данных. Через несколько месяцев обучения начал по-другому презентовать отчёты руководству. Вместо таблиц в Excel — интерактивные дашборды. Вместо предположений — чёткие выводы на данных. Заметили быстро. Сначала доплата за новый функционал, потом — новая позиция с удвоенной зарплатой. Почему аналитика меняет правила игры: Вы уже принимаете решения через цифры. Но делаете это интуитивно, без системы. Курс "Аналитик ПРО" от кейс-школы аналитики Changellenge >> Education даёт структуру и инструменты, которые ценят работодатели. Выпускники школы в alumni-сообществе постоянно делятся кейсами повышений, а также находят новые офферы. Что конкретно дает курс: • SQL, Python, BI и не только — 11 hard skills, за которые доплачивают • Реальные кейсы от компаний уровня Сбера, Яндекса, Т-банка — не теория, а практика для резюме • Защита решений перед экспертами — прокачка презентации Онлайн, 8-10 часов в неделю. Подходит работающим специалистам. Финансовая логика Джуны-аналитики получают от 80 000 ₽. С вашим опытом — выше. Инвестиция в обучение окупается за 2-3 месяца. Есть рассрочка. Детали → https://clck.ru/3QdyX7 Промокод → SPYDELL2026

Про абсурдный курс рубля. Что следует понимать в оценке устойчивости рубля? Сейчас динамика рубля похожа на «шизофренический марафон» в тотальном отрыве от фундаментальных диспропорций и композиции факторов риска. С точки зрения стандартной макроэкономической логики, не существует обоснования текущим уровням по рублю – все это похоже на «шутку, розыгрыш». Однако, мы сейчас живем в особой реальности агрессивных схематозов и отхода от рыночного ценообразования. Оценивая валютный рынок, необходимо понимать, что: - Больше нет привычного валютного рынка, т.к. значительная часть оборота является «теневой» на внебиржевом рынке с середины 2024, где затруднительно оперативно оценивать валютные балансы и диспропорции. - Все типичные макромодели сломаны или даже уничтожены после нарушения естественного трансграничного денежного потока внутренних и внешних контрагентов с 2022 года. - Большая часть финансовой статистики засекречена или сильно ограничена, а финансовый сектор в РФ является основным провайдером валютной ликвидности. - Логика циркуляции валютных потоков нарушена после введения санкций и инфраструктурных рисков. - Существенная часть спроса на валюту в рамках валютного хэджирования абсорбируется в квазивалютных инструментах (заменяющие облигации, золото), расчеты за которые происходят в рублях с привязкой к валютному ценообразованию. - Не совсем понятен административный фактор (есть ли он?) курсообразования в условиях закрытого рынка, вынесенного на внебиржевой контур. - Лаги распределения валютной выручки, которые динамически меняются. Не исключено, что части экспортной выручки просто не существует (аккумулируется в дебиторке). - Лаги распределения валютных расчетов по импорту. Валюта, купленная на бирже или внебирже, «зависает» на корсчетах или возвращается. Это создает временный, но устойчивый профицит валютной ликвидности внутри контура, - валюта есть, а потратить её (вывести под импорт) сложно. Это давит на курс в сторону укрепления рубля, даже при плохом торговом балансе. - Вероятные теневые схематозы с бартером и квазибартером. Короче, все что сейчас происходит к рынку и «стандартным» экономическим законам отношения не имеет. В расчетах устойчивости рубля необходимо оценить долгосрочный баланс спроса и предложения валюты. Откуда формируется устойчивое предложение валюты в условиях внешней блокады и санкционных ограничений? Приток валюты экспортеров (в среднем $6-7 млрд в месяц, что вдвое ниже середины 2024 и на треть ниже допустимой нормы) и операции Банка России на валютном рынке (сейчас в среднем $1.5 млрд в месяц, но с начала 2026 будет меньше) и это все. Агрегированное предложение около $8 млрд в месяц, которое будет стремиться к $5-6 млрд (в 2.5-3 раза меньше, чем в 2024) на фоне ухудшения экспортного потока (низкие цены на нефть и газ + расширяющиеся дисконты + нестабильные поставки + удары по инфраструктуре + динамические запреты на экспорт нефтепродуктов + усиление санкций + трудности с репатриацией валютной выручки) и на фоне исчерпания ликвидной части ФНБ. Внешних каналов фондирования нет и не предвидится. При этом денежная масса раскачалась вдвое (значительная часть связана на срочных счетах, но пропорция будет увеличиваться в пользу текущих счетов при смягчении ДКП), доходы раскачались где то на 70% за 4 года, тогда как предложение товаров и услуг в гражданской экономике осталось на уровне 2021 или даже снизилось (весь рост экономики за счет ВПК и связанных с государством отраслей, как, например строительство). Спрос на валюту интегрально сдерживается изменением структуры расчетов по импорту, санкциями и инфраструктурными рисками, но стратегический перекос экстремально в пользу спроса на валюту, т.е. резкой переоценки рубля. Рубль вообще нечем сдерживать, исторически где-то 20-30% от денежном массы (в $) требовалось для агрегации предложения валюты за год, что при текущей М2 свыше $1.5 трлн – это $30 млрд в месяц предложения валюты (до санкций). Любой сдвиг с точки зрения накопления валютной позиции и на тонком рынке сразу теряется равновесие, поэтому в крепкий рубль не верю.