Компания Банк России — о компании, фотографии офиса, контакты — Хабр Карьера
Все сервисы Хабра
Сообщество IT-специалистов
Ответы на любые вопросы об IT
Профессиональное развитие в IT
Удаленная работа для IT-специалистов
Центральный банк Российской Федерации (Банк России) играет ключевую роль в укреплении банковской системы и поддержании стабильности финансового рынка нашей страны:
- защищает и обеспечивает устойчивость рубля;
- разрабатывает и реализует единую государственную денежно-кредитную политику;
- обладает исключительным правом на осуществление денежной эмиссии;
- обеспечивает функционирование и развитие национальной платежной системы;
- обеспечивает развитие российского финансового рынка и регулирует деятельность всех его участников.
Работа в команде мегарегулятора – это:
- ЗНАЧИМОСТЬ и ОТВЕТСТВЕННОСТЬ роли каждого сотрудника — мы создаем условия для гармоничного и безопасного развития экономики, работаем над повышением доступности и надежности финансовых инструментов, действуем в интересах государства, участников финансового рынка и населения.
- ВЫСОКИЙ ПРОФЕССИОНАЛИЗМ и УНИКАЛЬНЫЙ ОПЫТ – сложность и многообразие проектов и задач измеряются масштабами всей финансово-банковской системы страны. Это огромный потенциал для развития профессиональной экспертизы и достижения новых карьерных высот.
- ЗАБОТА О СОТРУДНИКАХ — важная часть корпоративной культуры Банка России. Мы предлагаем уникальную систему льгот и поддерживаем баланс работы и личной жизни наших сотрудников.
- НОВЫЕ ВЫЗОВЫ — мы стремительно меняемся, развиваем новые направления деятельности, внедряем лучшие практики и современные технологии.
Узнать больше о направлениях деятельности Банка России можно на официальном сайте Банка России: https://www.cbr.ru
Востребованные в компании навыки
SQL • Java • Linux • Git • PostgreSQL • Python • Docker • JavaScript • Oracle • Управление проектами • TypeScript • Базы данных • ООП • React • HTML • CSS • GitLab • Bash • Jira • Ручное тестирование • Автоматизация процессов • Системное администрирование • MySQL • Администрирование Linux • Управление людьми • Управление разработкой • Разработка тест-кейсов • Рекрутмент • Подбор специалистов • Сетевые технологии
Вакансии компании «Банк России»
Показать все вакансии (48)
Оценки и отзывы сотрудников о компании «Банк России»
201820192020202120222023
Награды компании
2020
#11
2020
#20
Все награды (2)
Сотрудники компании
+42 работают здесьВсе, кто здесь работал (69)
Откуда приходят в компанию
В какие компании уходят
Что такое ключевая ставка Центрального банка и для чего она используется?
Лайфхаки
Обновлено: 06 марта 2023
Деньги существуют уже очень давно, и люди всегда платили за использование чужих средств.
С тех
пор ничего не
поменялось, только теперь чаще занимают не друг у друга, а у банков, оформляя кредит. Однако
процент по нему
всегда меняется. Как на этот показатель влияют денежно-кредитная политика ЦБ и ключевая
ставка — разберёмся в
этой статье.
Цели и методы монетарной политики ЦБ
Центральный банк, осуществляя монетарную, или денежно-кредитную политику (ДКП), преследует основную цель — поддержать ценовую стабильность. Это означает, что инфляция должна быть вблизи таргета — целевого уровня. В России его значение составляет 4%. Такая политика называется таргетированием инфляции.
Основной инструмент ДКП — управление уровнем ключевой ставки: Банк России увеличивает или снижает
минимальный
процент, под который он выдаёт кредиты коммерческим банкам. Именно об этом инструменте
мы подробнее поговорим в
этой статье.
Что такое ключевая ставка?
Ключевая ставка — минимальная оптовая цена, по которой коммерческие банки могут брать деньги у Центрального банка в долг. Населению и компаниям они предоставляют их по розничным ценам, которые можно сравнить с обычными процентными ставками по кредитам. Также ключевая ставка обозначает максимальный процент, под который ЦБ принимает на депозиты деньги коммерческих банков.
Как связаны инфляция и ключевая ставка?
Основная цель монетарной политики ЦБ РФ — поддержать ценовую стабильность, то есть стабильно низкую инфляцию. Такую политику проводят во многих странах мира.
Если цены растут медленно и предсказуемо, то бизнес может строить инвестиционную стратегию
и планировать
производство. Люди откладывают средства и не боятся, что деньги обесценятся. Главное —
предсказуемость, она
обеспечивает стабильность и позволяет населению и компаниям строить долгосрочные планы. Это
способствует
экономическому росту страны.
На что влияют снижение и повышение ключевой ставки?
На что влияет снижение ставки:
кредиты становятся более привлекательными, так как процентная ставка по ним снижается
если есть незагруженные мощности, например, простаивающие заводы и фабрики, то растёт производство и экономика в целом, так как компании активнее берут кредитные средства и вкладывают их в свой бизнес
повышается инфляция
Нагляднее объяснить последствия снижения ключевой ставки поможет следующая схема:
ЦБ снижает ключевую ставку → снижаются ставки по банковским кредитам и депозитам, а значит деньги становятся дешевле → люди и компании охотнее берут кредиты → население и бизнес начинают больше тратить и инвестировать → растёт спрос на товары и услуги → инфляция увеличивается
На что влияет повышение ставки:
кредиты становятся менее привлекательными, так как процентная ставка по ним тоже увеличивается
бизнес замедляет инвестиции, а потребительский спрос падает
снижается инфляция
Также приведем схему для наглядности:
ЦБ повышает ключевую ставку → повышаются ставки по банковским кредитам и депозитам, а значит деньги становятся дороже → население и бизнес менее охотно берут кредиты → люди и компании меньше тратят и инвестируют, так как высокие ставки по депозитам мотивируют их сберегать → спрос на товары и услуги падает → цены перестают расти → замедляется инфляция
Когда цены на товары и услуги сильно увеличиваются, то Банк России повышает ставку, чтобы
стабилизировать
разогнавшуюся инфляцию. Напротив, когда ЦБ видит, что спрос в экономике слабый, он снижает
ставку.
Чем отличается ключевая ставка от ставки рефинансирования?
В юридических документах часто встречается термин «ставка рефинансирования». Её применяют для расчёта размеров пени и штрафов при несвоевременной уплате налогов и взносов. Ставка рефинансирования равна ключевой ставке ЦБ РФ.
Почему ЦБ не сделает ключевую ставку 1%, чтобы процентная ставка по кредитам тоже была низкой?
Может показаться, что низкая ставка — решение всех проблем. Население будет брать дешёвые кредиты и позволит себе больше покупок, а бизнес нарастит мощности и увеличит производство. В итоге уровень жизни в стране вырастет вместе с экономикой.
На практике всё не так просто. Если слишком сильно опустить ставку, то деньги будут практически
бесплатными
(сколько берётся в кредит, столько примерно и отдаётся). Спрос будет расти слишком быстро, так как
люди охотнее
станут брать кредиты и тратить их на товары и услуги. Тогда инфляция может расти быстрее,
чем производство. Ведь
если компании беспроцентно дать денег, она не сможет за неделю построить новый завод и наладить
на нём
производство. В результате урон от роста цен будет больше, чем выгода от дешёвого кредита.
Как и когда ЦБ решает изменить ключевую ставку?
Совет директоров Банка России принимает решение об изменении ключевой ставки 8 раз в год в соответствии с заранее утверждённым и опубликованным графиком.
Мегарегулятор прогнозирует, какими будут экономическая ситуация и годовая инфляция в стране. Если
намечается
отклонение от таргета, то ставку могут изменить. При этом решение ЦБ сопровождается сигналом
о возможных
дальнейших действиях в рамках ДКП. Банк России разъясняет причины и ожидаемые результаты своих
намерений: это
необходимо, чтобы управлять инфляционными ожиданиями.
Пресс-конференция председателя Банка России Эльвиры Набиуллиной
Возможно ли гражданину РФ получить кредит по ключевой ставке у ЦБ?
ЦБ кредитует только коммерческие банки и не работает напрямую с населением. Поэтому Банк России часто называют «банком банков».
Почему процентные ставки по кредитам коммерческих банков выше, чем ключевая ставка ЦБ?
Коммерческий банк закладывает в стоимость кредита все свои издержки:
проценты по депозитам вкладчиков, чтобы привлечь деньги
зарплаты сотрудникам
аренду офисов и отделений
Также стоит учесть, что часть заёмщиков не вернут кредиты, что приведёт к неизбежным денежным потерям
банка.
Чтобы компенсировать все эти расходы и заработать, коммерческие банки выдают кредиты под более высокий
процент,
чем ЦБ.
Иногда ставка по кредиту может быть ниже ключевой. Обычно она устанавливается для льготных программ, таких, как кредитование малого и среднего бизнеса или ипотека для молодой семьи. В таких случаях государство субсидирует ставку (недополученные проценты) из федерального бюджета.
Ключевая ставка в других странах
В международной практике вместо термина ключевая ставка используют базовая или учётная ставка — key rate.
В странах со стабильной и развитой экономикой она низкая и приближена к нулю. Например, в мае 2022 года в
Великобритании её значение составляло 1%, в США она находилась в диапазоне 0,75–1%, а в Швеции была равна 0,25%.
При этом есть страны, где учётная ставка вообще отрицательная, например, в Японии в 2022 году она составляла
-0,1%, а в Швейцарии -0,75%. Такая ставка нужна, чтобы стимулировать рост объёма производства и инфляции.
Ведь если инфляции нет,
то у потребителя
нет стимула отказываться от сбережения в пользу потребления, так как купить нужные товары можно потом,
потому
что цена останется прежней. В итоге повышается риск того, что платёжеспособный спрос окажется слишком
низким, а
экономика столкнётся с кризисом перепроизводства.
Но даже в развитых странах ставка не всегда была околонулевой. В периоды нестабильности она изменяется так же, как в России. Во время нефтяного кризиса в 1980 году инфляция в Америке выросла до 14%, что вынудило Федеральную резервную систему (Центральный банк США) повысить ставку до 15%, а затем и до 20%. В итоге за 3 года инфляцию удалось опустить до 4%.
Почему Банк России повысил ключевую ставку до 20%?
28 февраля 2022 года ЦБ РФ поднял ключевую ставку с 9,5% до 20%. Такой резкий шаг стал
историческим рекордом,
последнее максимальное значение было зафиксировано в 2014 году, когда ставка поднялась до 17%.
Решение повысить ключевую ставку до 20% было принято из-за падения рынков и введения санкций против РФ, включая заморозку активов Центрального банка. Высокая ключевая ставка позволяет защитить сбережения граждан, которые обесцениваются из-за снижения курса рубля и ускоряющейся инфляции. Однако после резкого повышения ставки ЦБ снизил её, так как риски для ценовой и финансовой стабильности страны перестали нарастать.
Значение ключевой ставки Банка России
Центральный банк (РФ) Денежно-кредитная политика и динамика российской экономики 2015–2017
Автор
Перечислены:
- Маневич Виталий Евгеньевич
Зарегистрировано:
Реферат
Денежно-кредитная политика влияет на ряд основных параметров экономической системы, во многом определяющих динамику экономики, в частности, на процентные ставки, валютный курс и высокие показатели денежной массы. В современных условиях российской экономики прямого влияния процентные ставки не оказывают на кредитно-депозитные операции ЦБ, поскольку они определяют минимальную норму доходности активов, приемлемую для банков. Высокая депозитная ставка ЦБ искажает структуру активов банков, подавляет их кредитно-инвестиционную активность. Даже небольшое снижение депозитных ставок ЦБ в 2017 году помогло подстегнуть кредитную политику банков. В статье анализируются последствия изменения валютного курса в зависимости от валюты, в которой оплачиваются экспорт и импорт. Ослабление курса рубля к резервным валютам делает покупку российского экспорта более выгодной для иностранных покупателей только в том случае, если экспорт оплачивается в рублях. Если экспортные расчеты производятся в долларах и других резервных валютах, ослабление рубля выгодно экспортерам только за счет внутренней экономики. Увеличение внутреннего долга, превышающее размер дефицита бюджета, связано с сокращением денежной базы или замедлением ее роста. Фактически беспроцентные обязательства расширенного правительства (резервные деньги) в этом случае заменяются процентными обязательствами (государственными облигациями). Относительно стабильный размер денежной массы ЦБ позволил бы поддерживать устойчивый дефицит бюджета, а увеличение дефицита в период депрессии могло бы финансироваться за счет увеличения государственного долга и расходования валютных резервов, в частности – бюджетных средства.
Предлагаемое цитирование
Дескриптор: RePEc:ack:journl:y:2019:id:336
как
HTMLHTML с абстрактным простым текстом обычный текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON
Скачать полный текст от издателя
URL файла: https://www. ecr-journal.ru/jour/article/viewFile/336/270 Ограничение на скачивание: no
—>
Подробнее об этом объекте
Статистика
Доступ и статистика загрузкиИсправления
Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления, пожалуйста, укажите дескриптор этого элемента: RePEc:ack:journl:y:2019:id:336 . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.
По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: . Общие контактные данные провайдера: .
Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.
У нас нет библиографических ссылок на этот элемент. Вы можете помочь добавить их, используя эту форму .
Если вы знаете об отсутствующих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылающегося элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, так как некоторые цитаты могут ожидать подтверждения.
По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Ð ÐÐµÐ´Ð°ÐºÑ†Ð¸Ñ (адрес электронной почты доступен ниже). Общие контактные данные провайдера: .
Обратите внимание, что фильтрация исправлений может занять пару недель. различные услуги RePEc.
Модели | RDP 2021-05: Сообщение Центрального банка: один размер не подходит всем
Джоан Хуанг и Джон Саймон
май 2021 г.
У нас есть 4 разных набора данных для моделирования: удобочитаемость для экономистов, рассуждения для экономистов, удобочитаемость для неэкономистов и рассуждения для экономистов. Следовательно, мы разрабатываем 4 отдельные модели.
6.1 Алгоритмы машинного обучения
Существует ряд популярных алгоритмов машинного обучения, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Чтобы выбрать предпочтительный алгоритм, мы сначала протестировали ряд популярных алгоритмов машинного обучения на подвыборке данных экономистов. Эти алгоритмы включали обобщенную линейную модель (GLM), обобщенную линейную модель эластичной сети (GLMNET), машину опорных векторов (SVM), машину повышения градиента (GBM) и случайный лес (RF). Мы решили использовать RF-алгоритм, потому что он показал лучшие результаты в нашем тестировании подвыборки и потому что он относительно устойчив к переоснащению.
RF — это древовидный алгоритм, который предсказывает классификацию данных, комбинируя результаты большого количества деревьев решений (лесная часть его имени). Дерево решений представляет собой структуру, похожую на блок-схему, которая разделяет выборки на 2 категории на основе последовательности решений «да/нет». Чтобы построить отдельное дерево решений, алгоритм сначала выполняет поиск по всем доступным переменным и выбирает переменную, которая обеспечивает наилучшее разделение двух категорий, в качестве верхнего узла. Затем он переходит к следующему слою и повторяет процесс, чтобы найти переменные, дающие наилучшее разделение. Расщепление прекращается, когда дальнейшее улучшение становится невозможным (Quinlan 19).86). Алгоритм RF строит свои отдельные деревья независимо, используя случайную подвыборку данных и переменных (случайная часть его имени).
6.2 Обучение модели
В этом проекте для защиты от переобучения мы случайным образом выбираем 75 % наших данных в качестве обучающего набора данных для построения моделей, а оставшиеся 25 % используем в качестве проверочного набора данных для тестирования производительности модели. Для улучшения производительности модели было использовано несколько подходов. Во-первых, мы применяем метод автоматического выбора функций, который выбирает наиболее подходящие функции для нашей модели; включение слишком большого количества функций может привести к переоснащению. Во-вторых, у RF-алгоритма много гиперпараметров [18] , которые влияют на производительность модели, и мы настраиваем эти параметры, используя метод поиска по сетке. Подробную информацию о процессах выбора функций и настройки параметров см. в Приложении C.
Поскольку наши модели возвращают прогноз вероятности ( p i ) [19] , мы преобразуем p i в прогнозируемую метку класса с использованием порога. Мы используем значение по умолчанию 0,5, [20] , поэтому метка предсказания для абзаца равна 9.0089 высокий , если p i ≥ 0,5 и низкий в противном случае.
класс (абзац) = {высокий, если прогноз вероятность ≥0,5низкий,иначе
Мы оцениваем производительность модели, используя 2 стандартные метрики оценки: матрицу путаницы и кривую ROC-AUC. Матрица путаницы — это таблица 2 на 2, которая рассчитывается путем сравнения предсказанных меток с фактическими метками из набора данных проверки. Кривая ROC-AUC показывает, насколько хорошо модель разделяет два класса данных.
Для наших моделей точность (рассчитанная по матрице путаницы как доля правильно предсказанных меток) составляет около 70 процентов. AUC колеблется от 0,55 до 0,6 для наших моделей. Мы сообщаем полные результаты тестирования в Приложении D. В целом эти результаты скромны, наша модель имеет достаточную точность в прогнозировании того, будет ли абзац скорее качественным, чем нет, но не дает окончательных прогнозов о качестве абзаца. Учитывая, что качеству абзацев присуща нечеткость, мы считаем неудивительным, что наш алгоритм не может четко отделить абзацы высокого качества от абзацев низкого качества — мы подозреваем, что людям тоже будет трудно это сделать.
6.3 Важность функции
Модели машинного обучения часто считают «черными ящиками» из-за их сложной внутренней работы и множества непрозрачных параметров. Наш набор данных содержит сотни функций, и часто бывает трудно понять, какие функции определяют точность прогнозов наших моделей. Однако одним из преимуществ алгоритма RF является то, что он имеет встроенную функцию, которая вычисляет вклад каждой функции. [21] Это помогает различить внутреннюю работу черного ящика. Однако мы должны подчеркнуть, что лежащие в основе модели нелинейны и сложны, поэтому не следует чрезмерно интерпретировать представленные здесь результаты — они призваны дать эвристическое представление о моделях. Они не являются точным линейным представлением работы модели в виде коэффициентов линейной регрессии.
На рис. 10 показаны 5 основных функций для моделей удобочитаемости, а на рис. 11 — для моделей рассуждений. Эти основные функции ранжируются на основе того, сколько информации содержит каждая переменная, чтобы различать две категории. [22]
Примечание:
«Союзы» относятся к координирующим союзам, «Глаголы 1» относятся ко всем глаголам, «Глаголы 2» относятся к глаголам настоящего времени, не являющимся третьим лицом единственного числа.
Источник: Расчеты авторов по результатам опроса
Рисунок 11: Пять основных функций модели рассуждений
Примечание: «Предлоги» относятся к предлогу или подчинительному союзу
Источник: Расчеты авторов по результатам опроса
Как правило, невозможно определить, является ли влияние этих переменных на результаты положительным или отрицательным. Это связано с тем, что радиочастотные модели фиксируют сложные нелинейные отношения в данных. Несмотря на это, мы можем получить представление о том, является ли средний эффект конкретной переменной положительным или отрицательным. Чтобы рассчитать это, мы запускаем модели для выборки из 1424 абзацев, удаляем 5 верхних переменных одну за другой и повторно генерируем прогноз модели. Основываясь на разнице между двумя результатами, мы классифицируем частичное влияние переменной как положительное или отрицательное. [23] Есть некоторое сходство в списке основных функций между двумя моделями рассуждений, но на удивление мало общего между моделями удобочитаемости.
Глядя сначала на модели удобочитаемости, мы видим, что уровень оценки FK появляется в топ-5 функций для неэкономистской модели. Однако число слогов, отрицательно влияющее на уровень FK, появляется с положительным знаком. В более общем плане модель предполагает, что неэкономисты предпочитают абзацы с большим количеством именных словосочетаний, прилагательных и определителей. И наоборот, простые метрики не отображаются в модели экономиста. Главный признак – доля сочинительных союзов [24] и, кажется, предпочтение отдается абзацам с меньшим количеством существительных и наречий. Одно из возможных объяснений этой разницы состоит в том, что экономисты обладают большими экономическими знаниями и, таким образом, могут меньше полагаться на лингвистические подсказки в абзацах (такие как прилагательные и определители), чтобы понять важность понятий и взаимосвязь между ними. Как отмечает Гиллиланд (цитируется по Джанан и Рэй (2012, стр. 1)):
… в научной статье для описания определенных понятий могут понадобиться сложные технические термины. Знание предмета облегчит читателю работу с этими терминами, а они, в свою очередь, помогут ему разобраться в своих мыслях, сделав текст более читабельным. Это взаимодействие между словарным запасом и содержанием повлияет на то, насколько легко некоторые люди смогут читать текст.
В моделях рассуждений больше сходства. В частности, как экономисты, так и неэкономисты идентифицируют больше глаголов и меньше существительных с более высокой аргументацией. Это естественно, поскольку глагольная фраза обычно обозначает возможности, процессы и состояния, а также роли, которые участники играют в описываемых событиях (McRae, Ferretti and Amyote, 1997). То есть термины, которые вы бы использовали при выражении аргумента или точки зрения, а не при представлении фактов. Кроме того, модальные слова, такие как может, может и должен, также важны для обеих моделей рассуждений. Модальные слова обычно ассоциируются с убедительным письмом и часто рассматриваются как аргумент в изучении лингвистики (Farra, Somasundaran and Burstein 2015).
Эти результаты не слишком удивительны, но стоит отметить, что в предварительной работе мы пытались просто использовать списки слов, чтобы определить, приводится ли аргумент (например, подсчитывать использование слов, таких как «потому что»), и этот подход был относительно неудачным. То есть мы обнаружили, что понимание грамматической функции слова более ценно для классификации текста, чем конкретное используемое слово. Или, выражаясь более поэтично, используя вневременные слова Led Zeppelin, использование списков слов более подвержено ошибкам: «Потому что вы знаете, что иногда слова имеют два значения».
Чтобы лучше понять, как модель работает на практике, в Таблице 3 представлены 2 примера абзацев, один с высокой оценкой и один с низкой оценкой, для каждой модели.
| Модель | Пункт | Этикетка прогноза модели (a) | Результаты опроса (b) |
|---|---|---|---|
| Экономист – Рассуждение | Большой вопрос заключается в том, должны ли мы ожидать, что эти причуды сохранятся. Как только будет определен способ получения прибыли выше рыночной, его будет труднее использовать. «Большие пулы оппортунистического капитала, как правило, продвигают рынок к большей эффективности», — говорят господа Уайт и Хагани. Несмотря на все свои недостатки и поведенческие причуды, люди могут учиться на своих самых дорогостоящих ошибках. Быстрый рост индексных фондов, в которых инвесторы соглашаются на среднюю доходность, владея всеми ведущими акциями рынка, говорит о многом. | Высокий (0,90) | 4,5 (1,01) |
| Большинство секторов, доля которых в выпуске продукции, не связанной с добычей полезных ископаемых, сократилась, была капиталоемкой. Сельское хозяйство, лесное хозяйство и рыболовство, электричество, газ, вода и услуги по отходам, информация, средства массовой информации и телекоммуникации, а также услуги по аренде, найму и недвижимости сократились почти на 3,5 процентных пункта не связанного с добычей полезных ископаемых. Производство сократилось почти на десять процентных пунктов по сравнению с производством, не связанным с добычей полезных ископаемых. | Низкий (0,27) | 2,0 (−0,91) | |
| Экономист- Читабельность | В то время как инвестиции домохозяйств в жилье продолжали снижаться в первой половине года, в последние месяцы появились признаки перспективного улучшения, отчасти в ответ на снижение процентных ставок. Разрешения на строительство частных жилых домов, цены на жилье и ставки аукционов выросли. Общий спрос на жилищное финансирование в целом оставался стабильным в течение года, и многие домовладельцы пользуются более низкими процентными ставками по кредитам, чтобы быстрее погасить свои кредиты. | Высокий (0,90) | 4,5 (1,35) |
| В любом случае нет веских экономических оснований для введения иной налоговой ставки для малых компаний. В то время как затраты на соблюдение требований для малых компаний выше (по сравнению с их прибылью), мало смысла компенсировать их с помощью дифференцированной системы налогообложения. Более низкая налоговая ставка компенсирует небольшие компании с высокой прибылью гораздо больше, чем компании с более низкой прибылью, например, даже несмотря на то, что относительные издержки соблюдения выше для компаний с более низкой прибылью. Правительству следует обеспечить выравнивание ставок налога на малые и крупные компании в течение следующих нескольких лет. | Низкий (0,39) | 2,0 (−1,58) | |
| Неэкономист– Рассуждение | Но действующие правила планирования затрудняют строительство домов во внутренних и центральных пригородах наших крупных городов. По оценкам недавних исследований в США, ВВП был бы на 2-13% выше, если бы в городах с высоким ростом рабочих мест, таких как Нью-Йорк и Сан-Франциско, было построено достаточно жилья. Если правила планирования вынуждают людей жить на окраинах городов, то это также оттолкнет от них и некоторых работодателей, которые из коммерческих соображений предпочли бы обосноваться в другом месте. Такое влияние на бизнес-решения может привести к снижению производительности. | Высокий (0,87) | 4,0 (0,71) |
| Цена на медь снизилась на 13% по сравнению с пиком в феврале этого года, что в целом соответствует снижению цен на другие неблагородные металлы. Это падение цен произошло одновременно с ожиданиями замедления мировой экономики, в том числе в Китае. | Низкий (0,16) | 1,0 (−1,32) | |
| Неэкономист– Удобочитаемость | В 2017 году чистые активы Австралии в иностранной валюте составили 45 процентов ВВП (ABS 2017b). Около двух третей внешних обязательств Австралии были номинированы в австралийских долларах по сравнению с примерно 15 процентами иностранных активов Австралии. С 2013 года активы и обязательства в иностранной валюте увеличились как доля ВВП. Поскольку увеличение активов в долларах было больше, чем обязательств, чистые активы Австралии в иностранной валюте увеличились примерно на 15 процентных пунктов ВВП. | Высокий (0,70) | 4,5 (1,05) |
| Глядя на более подробные данные о трансграничном банковском кредитовании Банка международных расчетов, становится очевидным, что трансграничное кредитование европейских банков как наиболее быстро росло в период кризиса, так и наиболее резко впоследствии сокращалось. Учитывая, что финансовый стресс был сконцентрирован в промышленно развитых странах, также следует отметить, что кредитование других промышленно развитых стран достигло своего пика раньше, чем кредитование стран с формирующимся рынком, которое было сокращено гораздо позже, в период финансовых потрясений. Эта модель также проявляется в резком изменении (чистых) потоков между Соединенными Штатами и Соединенным Королевством в результате сокращения трансграничного кредитования европейскими банками со штаб-квартирой в Лондоне, поскольку учреждения стремились свернуть свои риски. | Низкий (0,28) | 2,0 (−0,83) | |
Примечания:
| |||
В целом, учитывая, что многие из идентифицированных признаков имеют лингвистический смысл, по крайней мере, на основе наших знаний и краткого прочтения лингвистической литературы, мы достаточно уверены, что наша модель идентифицировала значимые признаки, а не зациклилась на идиосинкразических признаках, которые не имеют большого значения. истинная объяснительная сила. Ключевым наблюдением является то, что, поскольку каждая модель подчеркивает разные особенности, сделать абзацы удобочитаемыми как для экономистов, так и для неэкономистов, непросто. Например, корреляция между прогнозируемой удобочитаемостью для экономистов и неэкономистов составляет 0,54 в нашей выборке. Несмотря на то, что существует некоторая корреляция, она не является прямой, и один размер не подходит для всех. Тем не менее, простые метрики, такие как уровень оценки FK, не кажутся хорошим показателем удобочитаемости. Они мало коррелируют с моделью удобочитаемости для неэкономистов и совсем не коррелируют с экономистской моделью. Это означает, что ориентация на конкретный уровень FK вряд ли улучшит читаемость для какой-либо группы.
Сноски
Например, ntree и mtry являются двумя важными параметрами для RF-алгоритма. ntree представляет количество деревьев, которые будут построены, а mtry — это количество переменных, которые будут выбраны случайным образом для каждого узла в дереве. [18]
В древовидных алгоритмах вероятность рассчитывается как доля деревьев, присваивающих данному абзацу высокую метку. Например, если в модели RF есть 500 деревьев, и 300 из них оценивают наблюдение как «высокое», то вероятность равна 0,6. [19]
Существуют и другие способы установки порога, и, если набор данных несбалансирован — с большим количеством одной метки, чем другой — значение по умолчанию 0,5 может быть неподходящим порогом. Для этого исследования 0,5 является разумным порогом, поскольку наши наборы данных примерно сбалансированы (для модели удобочитаемости 264 абзаца помечены как высокие, а 241 — как низкие; для модели рассуждений 248 абзацев помечены как высокие, а 251 — как низкие). . [20]
Важность функции извлекается как часть выходных данных модели, которая генерируется с использованием 9Пакет 0089 Caret в R. Значение важности для каждой переменной рассчитывается как вклад каждой переменной на основе среднего уменьшения примеси (Gini) после удаления этой функции. Другой способ расчета важности признака основан на среднем снижении точности.
[21]
Точное ранжирование для каждой переменной может варьироваться в зависимости от различных настроек параметров. Тем не менее, списки 5 основных переменных для моделей в этом исследовании относительно стабильны на основе наших экспериментов. [22]
Частичное влияние переменной на целевую переменную является положительным, если вероятность прогноза для «высокого» ниже после удаления этой переменной, и отрицательным в противном случае. Мы не должны делать вывод о влиянии каждой функции на окончательные результаты прогнозирования, поскольку связь между функцией и выходными данными модели RF часто нелинейна. [23]
Сочинительный союз – это слово, которое соединяет две части предложения. В соответствии с «Руководством по маркировке частей речи для проекта Penn Treebank» (Санторини 1990) список сочинительных союзов включает и, но, ни, или, еще , а также математические операторы плюс, минус, меньше, умножить на (в смысле «умножить на») и над ( в смысле «разделить на»), когда они прописаны.