Andrey Gnidchenko
EMCR EMCR
or

Andrey Gnidchenko

Expert

Russia (Россия), Moscow

Educational experience

  • Lomonosov Moscow State University

    Master of economics, 2011

  • Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences

    PhD (candidate of sciences), 2015

Work experience

  • Center for Macroeconomic Analysis and Short-Term Forecasting

    Senior expert — 14 years 5 months

Join EMCR community to see other profiles, get access to CVs, send messages etc.

Professional expertise areas

Please click on any category above if you want to see or subscribe for other content marked with the same category or other categories

Join EMCR community to see other profiles, get access to CVs, send messages etc.

Telegram channel

Страны: коды, валюты, координаты

Сборка через код в R
library("rvest")
library("countrycode")
library("data.table")
library("ggplot2")

yr="2023"
mon="October"
url_cntrs <- paste0("https://www.imf.org/en/Publications/WEO/weo-database/",yr,"/",mon,"/select-countries?grp=2001&sg=All%20countries")
site_cntr <- read_html(url_cntrs)
Name_IMF <- site_cntr %>% html_nodes("[class='p-icon p-toggle p-plain']") %>% html_element("label") %>% html_text()
Code_IMF <- site_cntr %>% html_nodes("[class='weo-check']") %>% html_attr("value")
Curr_IMF <- site_cntr %>% html_nodes("[class='tooltip fade']") %>% html_attr("data-title")
Curr_IMF <- do.call(rbind,strsplit(Curr_IMF,"
"))
Curr_IMF <- gsub("Primary domestic currency: ","",Curr_IMF[,1])
DATA <- as.data.frame(cbind(Name_IMF,Code_IMF,Curr_IMF))
DATA$Vers_WEO <- paste(yr, mon, sep="_")
DATA$Code_ISO3 <- countrycode(as.numeric(DATA$Code_IMF),'imf','iso3c')
DATA$Code_ISO2 <- countrycode(as.numeric(DATA$Code_IMF),'imf','iso2c')
DATA <- subset(DATA, is.na(DATA$Code_ISO3)==F & is.na(DATA$Code_ISO3)==F)

url_un <- "https://comtradeapi.un.org/files/v1/app/reference/Reporters.json"
y <- rjson::fromJSON(file=url_un)
rr <- lapply(y[1]$results, function(x) do.call("cbind",x))
ll <- lapply(y[1]$results, function(x) length(x))
un_cntrs_8 <- as.data.frame(do.call("rbind",rr[ll==8]))
un_cntrs_8[un_cntrs_8$reporterCode=="490",5] <- "TW"
un_cntrs_8[un_cntrs_8$reporterCode=="490",6] <- "TWN"
un_cntrs_actual <- as.data.frame(do.call("rbind",rr[ll==9]))
un_cntrs_retro1 <- as.data.frame(do.call("rbind",rr[ll==10]))
un_cntrs_retro2 <- subset(un_cntrs_actual, nchar(un_cntrs_actual$reporterCodeIsoAlpha2)>2)
un_cntrs_actual <- subset(un_cntrs_actual, nchar(un_cntrs_actual$reporterCodeIsoAlpha2)==2)
names(un_cntrs_retro2)[7:8] <- names(un_cntrs_retro1)[8:9]
full <- dplyr::bind_rows(un_cntrs_actual, un_cntrs_8, un_cntrs_retro1, un_cntrs_retro2)
DATA$Code_UN <- full$reporterCode[match(DATA$Code_ISO3, full$reporterCodeIsoAlpha3)]

url_cap <- "https://raw.githubusercontent.com/reganjohn/BHI/master/topology/country-capitals.csv"
cap <- fread(url_cap, na.strings="NULL")
cap <- subset(cap, is.na(cap$countryCode)==F)
DATA$continent <- cap$continent[match(DATA$Code_ISO2, cap$countryCode)]
DATA$capital <- cap$capital[match(DATA$Code_ISO2, cap$countryCode)]
DATA$lat_capital <- cap$latitude[match(DATA$Code_ISO2, cap$countryCode)]
DATA$lon_capital <- cap$longitude[match(DATA$Code_ISO2, cap$countryCode)]

url_coord <- "https://developers.google.com/public-data/docs/canonical/countries_csv"
site_coord <- read_html(url_coord)
crds <- site_coord %>% html_nodes("[class='devsite-article-body clearfix
']") %>% html_table()
crds <- crds[[1]]; crds$country[crds$name=="Namibia"] <- "NA"
DATA$lat_center <- crds$latitude[match(DATA$Code_ISO2, crds$country)]
DATA$lon_center <- crds$longitude[match(DATA$Code_ISO2, crds$country)]

DATA$lat_center[is.na(DATA$lat_center)==T] <- DATA$lat_capital[is.na(DATA$lat_center)==T]
DATA$lon_center[is.na(DATA$lon_center)==T] <- DATA$lon_capital[is.na(DATA$lon_center)==T]

world <- ggplot2::map_data("world")
mp <- ggplot(DATA) + geom_map(data = world, map = world, aes(map_id = region), fill=alpha("palegreen1",0.33), col="grey") +
geom_point(aes(lon_capital, lat_capital), col="sienna", size=0.7) + geom_point(aes(lon_center, lat_center), col="palegreen4", size=0.5) +
theme_void() + scale_y_continuous(limits=c(-50,80))
png(paste0(getwd(), '/mp_coord',substr(Sys.Date(),3,10),'.png'),
width = 8, height = 6, units = 'in', res = 700)
mp
dev.off()
Файл — в первом комментарии

28 Feb 11:31

Текст сотрудников кафедры политэкономии ЭФ МГУ о поведенческой экономике. По-настоящему междисциплинарно — в "толстом" литературном журнале 🤝

Любопытны воспоминания о становлении преподавания микро- и макроэкономики в России

Новый мир

"Основная претензия ученого — к «выдуманным существам, населяющим экономические модели». Экономисты используют модель, которая «подменяет „homo sapiens” (человека разумного) на „homo economicus” (человека рационального), которого мне нравится называть для краткости Рационал. В отличие от выдуманного мира Рационалов, Люди часто ведут себя неправильно, а это означает, что экономические модели дают ошибочные прогнозы». (...)
Талер справедливо указывает, что «экономическое образование, которое получают нынешние студенты, дает огромные знания в области поведения Рационалов, но при этом в жертву приносится интуитивное знание о человеческой натуре и социальных взаимодействиях. Выпускники экономических факультетов перестали понимать, что живут в мире, заселенном просто Людьми»..."

ФАРИДА АМИРХАНОВА, ИВАН ТЕНЯКОВ — Ричард Талер и преподавание экономической теории (Ричард Талер. Новая поведенческая экономика). "Новый мир", 2024, № 1: https://nm1925.ru/articles/2024/1-2024/richard-taler-i-prepodavanie-ekonomicheskoy-teorii/

19 Feb 19:49

Патенты без пробелов

Новая база данных по американским патентам, финансируемым государством. Собрана авторами февральского препринта NBER из 5 источников. Есть информация, какое именно госагентство финансировало патент (можно разбить на космос, транспорт, энергетику, оборону и другие сегменты).

База данных закрывает пробелы других источников и позволяет сделать вывод, что в послевоенной Америке роль государства в "рождении" патентов была гораздо выше, чем считалось

The Government Patent Register: Data and Documentation

This repository provides the Government Patent Register, a dataset of U.S. government interest patents sourced from administrative records, accompa...

12 Feb 20:50

Приключения иностранцев в России

Систематизированный взгляд на проблему (неполного) ухода (некоторых) иностранных компаний из России

Резюме: в первую очередь, решает страновая и отраслевая принадлежность компании

6 Feb 18:15

Напрасные ожидания

Вспомнилось. Когда в магистратуре обсуждали адаптивные и рациональные ожидания, в дискуссии родился термин "напрасные ожидания". Это такие "поломанные" рациональные ожидания, которые либо сверхоптимистичны, либо сверхпессимистичны. Такая штука кажется более реалистичной, но ее трудно формализовать.

Почему могут возникать "напрасные ожидания"? Из-за эффекта группового мышления. Прогнозы экономических индикаторов обсуждаются постоянно, время от времени появляются "якори", на которые все в той или иной степени оглядываются.

Один из таких "якорей" — прогноз МВФ. Думаю, что теперь оптимистичные прогнозы роста ВВП России будут озвучиваться заметно чаще и смелее

Теория рациональных ожиданий

Тео́рия рациона́льных ожида́ний, концепция, предполагающая, что экономические агенты строят лучший из всех возможных прогнозов относительно будущих...

31 Jan 10:07

More content