теория
Идея «посчитать инфляцию по своим данным раньше государства» не нова — и это отличная новость: можно учиться на чужой славе и чужих шишках.
Billion Prices Project (MIT, с 2008-го) скрейпил онлайн-цены: к 2010-му — пять миллионов цен в день с трёхсот с лишним ритейлеров, против примерно восьмидесяти тысяч цен в месяц, которые бюро статистики США собирает руками. Из этого потока строились дневные индексы инфляции: они шли вровень с официальным CPI и — главное — опережали его, потому что онлайн-цены реагируют на шоки раньше, а публикуются без месячного лага. Коммерческое продолжение проекта, PriceStats, с 2011 года выпускает дневную инфляцию по двум десяткам стран с задержкой в три дня.
Adobe Digital Price Index сделан из другого сырья — транзакций онлайн-магазинов, чью аналитику ведёт Adobe (цены и количества), — и его создатели первым делом позвали экономистов и взяли формулу Фишера, «как в CPI». Не из академической вежливости: наивные агрегаты врут предсказуемыми способами.
И вторая половина честности — оговорки, встроенные в продукт. Онлайн-цены — не вся корзина: в них нет услуг, аренды, бензина с заправки. Цены «Ярмарки» — продовольствие и фермерские товары, со своей географией и своим покупателем. Поэтому наш ряд называется не «инфляция в России», а «Индекс Ярмарки: продовольствие» — опережающий сигнал для официального ряда, публикуемый рядом с ним и с методологией на видном месте. Прошлый модуль научил нас, что честность происхождения данных — товар; методология — та же честность, только для формул.