Рубрика: Не мое

Как менялся курс американской валюты за последние два века — в 12 графиках

Автор-составитель: Андрей Егупец

Рождение доллара

1. 2 апреля 1792 года. Указ Конгресса США о создании монетного двора. В мире появилась новая денежная единица — американский доллар, тогда он содержал 1,6 г золота.

2. 1834 год. В России выпущены кредитные билеты, заменившие ассигнации.

3. 1897 год. Денежная реформа министра финансов Сергея Витте, установившая в России золотой стандарт. Реформа укрепила внешний и внутренний курс рубля, способствовала привлечению в экономику отечественных и иностранных капиталов, улучшила инвестиционный климат в стране.

Две войны и одна революция

1. 1916 год. Инфляция, связанная с Первой мировой войной. Обмен денег на золото был прекращен, все 629 млн золотых рублей исчезли из обращения.

2. 1917 год. В 1917–1920 годах правительство РСФСР провело политику по ликвидации денежного обращения в стране. С января 1920 года в стране не работали банки.

3. 1921 год. Создан Государственный банк РСФСР с капиталом в размере 2 трлн руб. Политика военного коммунизма привела к острому экономическому кризису. Для нормализации экономики, разрушенной Гражданской войной, советское правительство объявило о переходе к нэпу (новая экономическая политика).

4. 1923 год. Абсолютный минимум российской валюты за всю историю.

Деноминация, рождение червонца

1. 1924 год. Закончилась денежная реформа, направленная на обмен старых обесцененных рублей (совзнаков) путем деноминации на новые (медные, серебряные монеты и казначейские билеты). Внедрение твердой, обеспеченной золотом валюты — червонца. В ходе реформы удалось ликвидировать бюджетный дефицит.

2. 1929 год. Экономический кризис на Западе. К концу 1920-х годов в СССР был ликвидирован нэп, свободный оборот валюты прекратился, а хранение доллара преследовалось.

3. 30 января 1934 года. Золотое содержание доллара снижено до 0,9 г.

4. 1935 год. Начало падения курса рубля.

Индустриализация и новая мировая война

1. 1 апреля 1936 года. Ради уменьшения зависимости от доллара международные расчеты начали производиться во франках. Был установлен курс 1 руб. за 3 французских франка (0,17685 г золота).

2. 29 октября 1936 года. В связи с падением золотого содержания франка был установлен курс 1 руб. за 4,25 французского франка (0,17595 г золота).

3. 19 июля 1937 года. Установление исчисления рубля на базе американского доллара. Золотое содержание было равно 0,167674 г.

4. 1938–1950 годы. Тяжелое экономическое положение СССР в годы Второй мировой войны привело к введению карточной системы по выдаче населению товаров первой необходимости. В 1947 году за неделю была проведена деноминация рубля (1 к 10). Ценность денег рассчитывалась исходя из средних цен на золото.

5. 1 марта 1950 года. Отмена исчисления рубля на базе американского доллара. В качестве основного платежного инструмента выступал швейцарский франк. Золотое содержание рубля составляло 0,222168 г чистого золота.

От эпохи застоя до распада СССР

1. 1961 год. Хрущевская денежная реформа. Основная цель — облегчение взаиморасчетов. Деноминация (1 к 10), увеличение золотого содержания рубля.

2. 1971–1972 годы. Первая после 1934 года девальвация доллара.

3. 1974 год. Полная отмена в США золотого стандарта, укрепление рубля вплоть до конца советской эпохи.

4. 1991 год. Курс после распада СССР был в районе 56 коп. за доллар, однако он не имел значения — на черных рынках валюту продавали за 30–33 руб.

Свободный курс рубля

1. 1 июля 1992 года. Введение свободного курса рубля. Сразу после этого Банк России уравнял официальный курс доллара США с биржевым, повысив его с 56 коп. до 125 руб. (рост в 222 раза).

2. 28 августа 1992 года. Из-за превышения спроса над предложением валюты, высоких инфляционных ожиданий банков и населения, повышения закупочных цен на основные сельхозпродукты курс рубля упал по отношению к доллару на 18%.

3. 22 сентября 1992 года. За день доллар вырос сразу на 35,5 руб., до 241 руб. Ранее 17 сентября президент России Борис Ельцин подписал указ о переходе к новым регулируемым ценам на отдельные виды энергоресурсов. Рост цен на нефтепродукты, уголь, транспортные услуги, тепловую и электрическую энергию, продовольствие вызвал очередной виток инфляции и обвал рубля.

4. 1 октября 1992 года. Очередное повышение курса доллара, связанное с инфляцией.

Нарастание экономического кризиса

1. 24 сентября 1993 года. Официальный курс рубля упал на 20,25%. Эксперты объясняли ситуацию в первую очередь политической нестабильностью. 21 сентября президент РФ Борис Ельцин подписал указ о поэтапной конституционной реформе в РФ, в соответствии с которой Съезд народных депутатов и Верховный совет должны были прекратить свою деятельность.

2. 11 октября 1994 года. «Черный вторник». На фоне общего кризиса в экономике за один день курс доллара возрос с 2833 руб. до 3926 руб. за доллар. В результате в отставку были отправлены председатель ЦБ РФ Виктор Геращенко и и. о. министра финансов Сергей Дубинин.

3. 30 декабря 1997 года. Максимальное обесценивание рубля. Всего с 1 июля 1992 года до деноминации, проведенной 1 января 1998 года, рубль обесценился в 47 раз: со 125 руб. до 5960 руб.

Дефолт

1. 1 января 1998 года. Деноминация рубля (с 5960 руб. до 5,96 руб.).

2. 18 августа 1998 года. 17 августа в России был объявлен технический дефолт по основным видам государственных долговых обязательств. Одновременно правительство отказалось от удержания фиксированного курса рубля по отношению к доллару и объявило о переходе к плавающему курсу в рамках нового валютного коридора.

3. 9 сентября 1998 года. Максимальное после дефолта повышение курса доллара. Экономическому кризису и обесцениванию рубля способствовали искусственное завышение курса в целях сокращения инфляции, кризис в странах Юго-Восточной Азии и падение мировых цен на энергоносители, которые составляли значительную часть российского экспорта.

4. 10 сентября 1998 года. Начало снижения курса доллара.

5. 15 сентября 1998 года. Максимум снижения.

6. 1 января 1999 года. Ослабление рубля продолжалось на протяжении четырех лет после дефолта.

Новый век

1. 2000 год. До 2008 года резких скачков курса рубля не было. Во время мирового финансового кризиса рубль подешевел к доллару на 35% (с 27,3 руб. до 36,7 руб.), но это заняло два с половиной месяца (с ноября 2008 по февраль 2009 года).

2. 8 августа 2008 года. После начала боевых действий в Южной Осетии и Абхазии рубль упал по отношению к иностранным валютам, однако падение было не слишком значительным.

3. 12 августа 2008 года. Рост курса доллара по отношению к рублю на 4% (с 23,58 руб. до 24,57 руб.).

4. 30 января 2009 года. В 2008–2009 годах курс рубля падал в связи с мировым финансовым кризисом. Рост российской экономики резко замедлился.

5. 19 февраля 2009 года. Максимальное значение курса доллара в 2009 году. Этот рекорд держался до сентября 2014 года.

Первые санкции

1. 28 февраля 2014 года. Серьезное давление на рубль оказала смена власти на Украине и санкции, введенные в отношении России.

2. 13 сентября 2014 года. Основную роль в падении курса рубля играло снижение цены на нефть: с $107 за баррель нефти марки Brent в августе 2014 года до $60 в декабре.

3. 4 декабря 2014 года. Доллар превысил отметку в 50 руб. после отказа ОПЕК сокращать объемы добычи нефти в конце ноября.

4. 24 декабря 2014 года. По итогам года рубль обесценился к доллару на 72,2% (с 32,66 руб. на 1 января 2014 года до 56,24 руб. на 1 января 2015 года).

Падение цен на нефть

1. 3 марта 2015 года. Начало падения курса рубля из-за снижения стоимости нефти.

2. 31 декабря 2015 года. Максимальное значение курса за год. В 2015 году основные колебания курса были связаны с изменением цен на нефть. Всего по итогам года рубль обесценился по отношению к доллару на 29,7%.

3. 22 января 2016 года. Самый крупный рост курса из-за «отскока» нефтяных котировок. Цена нефти 21 января упала с $37 (в начале года) до $27,5 за баррель.

4. 30 декабря 2016 года. Минимальное значение курса доллара за год. По итогам 2016 года рубль смог укрепиться к доллару благодаря стабилизации нефтяных котировок. Рост составил 16,9% (с 72,93 руб. до 60,66 руб.).

5. 1 декабря 2017 года. По итогам года курс доллара снизился на 3,83% (с 60,66 руб. до 57,6 руб.).

Наши дни

1. 3 апреля 2018 года. Давление на рубль в связи с ужесточением санкций США.

2. 1 декабря 2018 года. В результате двух волн падения рубль за год потерял 21,1% стоимости к доллару.

3. 29 февраля 2020 года. Падение российских и западных рынков на фоне пандемии коронавируса и падения цен на нефть.

4. 7 марта 2020 года. 6 марта развалилась сделка ОПЕК+, 9 марта стоимость нефти марки Brent рухнула на 30% и доходила до $31,02 за баррель, обвал цен привел к девальвации рубля.

5. 2 ноября 2020 года. Курс доллара при открытии торгов на Московской бирже достигал отметки 80,95 руб./$ — максимального значения с марта.

Среди негативных факторов, влияющих на российскую валюту, по-прежнему называют ухудшение ситуации с пандемией в мире, снижение цен на нефть, а также выборы президента США.

Оригинал.

Георгий Власов

Мы заходим в социальные сети так часто, что впору начать считать время, которое мы проводим без них, в чистом офлайне. Самый крупный из пожирателей нашего времени, внимания и данных, это, пожалуй, Instagram, созданный изначально в качестве конкурента чекин-сервиса Foursquare. Вот уже больше десяти лет (отсчитывая от загрузки приложения в App Store 6 октября 2010 года) мы щедро дарим компании очень много информации о нашей жизни. Давайте посмотрим, насколько глубок наш цифровой след и какие возможности он дает для изучения нашего поведения.

Аудитория Instagram (который с 2012 года принадлежит Facebook) исчисляется миллиардами, число пользователей постоянно растёт: в 2019 году Марк Цукерберг рассказал, что по просмотрам Instagram Stories превысили 500 млн пользователей в день. 

Поставив лайк, добавив друга, вступив в сообщество или отметившись в фотографии с друзьями, мы оставляем в сети так называемые цифровые следы — гигабайты информации о своих действиях. Следы бывают двух типов: активные и пассивные. К первым относятся непосредственно наши активности, ко вторым — информацию о нас, оставленную кем-то другим.

Ваша подруга выложила фотографию в Instagram и отметила на ней вас. Это — пассивный цифровой след.

Вам понравилось видео, которое ваш друг выложил в ленту. Вы поставили лайк и прокомментировали его. Это — активный цифровой след.

Активные цифровые следы обычно обычно представляют для соцсетей наибольшую ценность, поскольку позволяют владельцам данных понять, каков наш осознанный выбор. К примеру, Tinder отслеживает данные о количестве лайков для категоризации пользователей (если вы лайкаете всех подряд, то приложение уменьшит ваш внутренний рейтинг и будет показывать вас меньшему количеству пользователей), а работодатели используют цифровой след в качестве основы для оценки характера кандидата на рабочее место. В Китае уже давно разработана и успешно функционирует модель социального рейтинга, базирующуюся в том числе на активных цифровых следах в соцсетях.

Пассивные следы тоже важны: их сложнее скрыть, а удалить бывает невозможно, что вызывает дискуссии о том, насколько правильно отмечать друзей на фото. 

Зачем это нужно?

Наши цифровые следы стоят дорого — после покупки Instagram в 2012 году общая выручка Facebook выросла в 17 раз (до $18,7 млрд). Больше 90% дохода компании составляет реклама. На каждом активном пользователе во втором квартале 2020 года компания заработала 6$. При этом по оценкам Bloomberg, как минимум четверть дохода Facebook приносит Instagram. 

Instagram предлагает различные возможности для использования данных пользователей во благо бизнеса: во-первых, можно самостоятельно продвинуть рекламную компанию через личные пост, либо воспользоваться профессиональным инструментом для управления рекламой Ads Manager. Другой способ — создать особенную рекламную кампанию, воспользовавшись экспертизой более чем 1600 партнёров соцсети. Среди партнёров, в основном, рекламные агентства и стартапы, которые занимаются техническим маркетингом. Как результат — по оценкам самого Instagram каждая третья Stories — часть чьей-то рекламной кампании.

Чем точнее и подробнее будет ваш цифровой портрет, тем больше смогут сказать про вас другие компании и точнее будут рекомендации постов в вашей ленте от Instagram. Этому мешают накрутки лайков и фолловеров среди пользователей, поэтому с недавнего времени Instagram начал бороться с ними, тестируя функцию скрытых лайков под постами пользователей. После полномасштабного запуска функции пользователи не будут видеть количество лайков под чужими постами.

Благодаря анализу личных страниц и открытых данных могут получиться необычные выводы. К примеру, совсем недавно российские учёные разработали алгоритм, позволяющий с точностью до 94% выявлять среди пользователей «ВКонтакте» отличников и двоечников — при помощи анализа их постов. А Михал Косински, разработчик технологии сбора психометрических данных через соцсети, утверждает, что его алгоритм позволяет не просто составить цифровой портрет человека по его профилю Facebook, но и всего по 70 лайкам узнать о нем больше, чем знают его друзья.

Алгоритмы 

После присоединения к Facebook подход Instagram к хранению и работе с данными пользователей качественно изменился: компания стала использовать дата-центры Facebook вместо AWS Amazon для хранения данных, а для индексации взаимодействий между пользователями стал использоваться мощнейший движок Unicorn, предназначенный для построения социальных графов. 

Граф — простой математический объект, состоящий из множества вершин графа и соединений между ними, называемых ребрами. В социальном графе, разработанном Facebook, вершиной может быть сам пользователь, фото с ним или публичная страница (например, фильма) — все это зависит от решаемой задачи. 

Из-за конкуренции за время, проведенное нами в определенном приложении, компании не раскрывают деталей алгоритмов своей работы. Но в 2018 году, после череды скандалов, Instagram впервые рассказал о том, как работает его обновленный алгоритм вывода постов в ленту. Благодаря этому алгоритму мы теперь смотрим в среднем на 40% больше постов наших друзей. 

Алгоритм использует разные данные о пользовательской активности для того, чтобы посчитать уникальные для каждого юзера параметры, называемые «сигналами». Большое количество данных от пользователей, накопленное за предыдущее время, позволяет соцсети прогнозировать «сигналы» для тех постов, которых вы еще не видели. 

Алгоритм учитывает основные параметры:

• Интерес к посту — насколько вам может быть интересен пост в зависимости от ваших предыдущих активностей.
• Давность поста — информация о том, как давно был опубликован пост.
• Взаимосвязи — насколько вы близки к человеку, который поделился этим постом.

 А также дополнительные:

• Частота открытия Instagram — если вы заходите в Instagram редко, соцсеть в начале покажет вам лучшие посты с момента последнего посещения.
• Подписки — чем больше у вас аккаунтов в подписках, тем меньше постов с каждого конкретного аккаунта вы увидите в ленте.
• Использование — от того, сколько времени вы проводите в Instagram, зависит, увидите ли вы только лучшие публикации, рассчитанные на короткий просмотр или же посты, рассчитанные на долгое и внимательное изучение.

Таким образом, то, что вы видите в своей ленте Instagram, представляет собой комбинацию всего вашего поведения в прошлом. Друзья, с которыми вы общаетесь чаще всего, чьи истории вы смотрите больше, люди, вместе с которыми вы отмечены на фотографиях, и, конечно же, тип постов, которые вам нравятся и которые вы комментируете.

Если упрощать, то алгоритм рекомендаций и вывода постов в тренды выглядит следующим образом:

Законы соцсетей

Дочитав досюда, вы можете задаться вопросом «Насколько это всё законно»? Если коротко — то вполне законно. Используя ваши данные, Instagram ничего не нарушает, ведь согласно политике использования, которую мы все принимаем перед регистрацией, соцсеть может хранить и использовать:

• Ваши действия, действия других людей и предоставляемая вами и ими информация: контент, сообщения, метаданные (геометка или дата создания файла), а также данные с камеры. Эти данные обрабатываются автоматически для анализа их контекста и содержания, а корпорация знает о вашем текущем местоположении, месте проживания, местах, которые вы любите посещать, а также компаниях и людях, рядом с которыми вы находитесь в режиме онлайн. Если вы решите не делиться своими геоданными, Facebook все равно сможет узнать ваше местоположение по посещениям, мероприятиям и сведениям о вашем интернет-соединении. 
• Сообщения и связи: информация о людях и сообществах, с которыми вы контактируете. Используется также информация с вашего устройства — адресная книга, журнал вызовов, СМС. 
• Использование сервиса: какие посты, когда и как долго вы просматриваете в Instagram.
• Помимо этого корпорация хранит информацию о действиях других людей и информацию о совершенных через приложение платежах.

Для всех продуктов компании Facebook политика использования едина, а данные из нескольких сервисов могут использоваться для более точного создания вашего «цифрового двойника» и последующей торговли вашим вниманием.

Прецедент

В 2018 году у компании Facebook случилась крупнейшая утечка данных: в результате внутренние данные более чем 50 миллионов аккаунтов пользователей в Facebook были слиты в сеть. Потом та же ситуация повторилась с Instagram. Эти данные собрала и незаконно использовала компания Cambridge Analytica, успевшая вмешаться в проведение выборов в более чем 200 странах мира. Данные помогли запустить качественно новый уровень рекламных кампаний в сфере политики. Эти рекламные кампании совмещали в себе точный таргетинг пользователей и одновременно дезинформацию о политических конкурентах (fake news).  Предполагается, что в числе клиентов компании был и предвыборный штаб нынешнего президента США Дональда Трампа.

Доступные данные

Данные из Instagram и Facebook доступны всем: их можно собирать как с помощью официально разработанного компанией API (программного интерфейса приложения), так и с помощью сторонних инструментов.

После скандала с утечкой данных Facebook ограничил доступ к данным через API для обычных разработчиков. Например, лимит на сбор данных в Instagram в 5 000 запросов на пользователя в час был снижен до 200 запросов в час. При этом для бизнес-пользователей доступен значительно больший лимит: 190 тысяч запросов в час + 400 на каждого активного пользователя.

Один из неофициальных способов обойти эти ограничения — скраппинг или парсинг. Под этими терминами имеют в виду сбор данных напрямую через сайт или сервис помощью автоматизации действий пользователя. При желании в интернете легко можно найти множество парсеров для Instagram, которые позволяют быстро собрать необходимые данные за небольшие деньги. Имея стартовые навыки разработки на Python несложно даже создать свой парсер: на GitHub размещены библиотеки с открытой лицензией, которые может использовать любой разработчик. На выходе вы получите данные в том формате, который необходим именно вам.

Крупные компании предпочитают использовать готовые системы мониторинга медиа — «чёрные коробки», собирающие цифровые следы пользователей из разных соцсетей по необходимым поисковым запросам. Наиболее известные системы мониторинга медиа — YouScan, MediaToolkit, Brand-analytics, Медиалогия. 

Компании прибегают к их услугам, когда хотят понять, насколько «выстрелила» та или иная рекламная компания или посмотреть на реакцию пользователей. Маркетологи анализируют данные в различных разрезах: например, social media аналитик может оценивать тональность (позитивная или негативная) сообщений пользователей под рекламным постом известного блогера или считать разные метрики вовлеченности (Engagement Rate, реакции, охват и др.) для того, чтобы оценить качество запущенной рекламной компании и понять, что именно понравилось пользователям в продукте, а что нет. Такие исследования считаются более репрезентативными, чем соцопросы, поскольку когда мы пишем комментарии, мы не всегда отдаем себе отчет в том, кто их будет читать.

Новые правила

Если в этот момент вам показалось, что пора удалять свой аккаунт в соцсетях, не спешите — все не так плохо. После череды скандалов с данными пользователей, интерес к обсуждению темы цифровых следов вырос до максимума. Даже цифровой гигант Netflix выпустил документальный фильм, призывающий задуматься о том, что происходит с нашими данными в сети, а после судебного разбирательства в 2019 году Марк Цукерберг пообещал не хранить пользовательскую информацию (дольше, чем это необходимо для работы сервиса и дольше, чем пользователь сам того хочет).

Не в последнюю очередь над безопасностью стали работать и на государственном уровне. В Европе в 2018 году приняли общий регламент по защите данных (GDPR), призванный дать гражданам контроль над собственными персональными данными. В том же году в Англии приняли аналогичный Data Protection Act. К слову, в России федеральный закон «О защите персональных данных» действует с 2006 года. 

Так что да, практически любое наше действие в сети приводит к накоплению цифровых следов и составлению более точного цифрового портрета, но и у сторожей есть сторожа — компании, которые копят на нас досье, все тщательнее регулируются законами и вынуждены объяснять свои действия публично. Чтобы не происходило массивных утечек, они предпринимают активные меры защиты. Конечно, вливание денег в кибербезопасность не панацея: как мы можем убедиться, взломы и утечки происходят постоянно. Но все-так это лучше нерегулируемого хаоса и цифровой монополистской вседозволенности.

Оригинал.