На аукционе минувшей недели Минфин смог разместить пятилетний выпуск облигаций в объеме 21,4 млрд рублей при спросе 43,8 млрд рублей. Спрос на десятилетний выпуск составил 41,5 млрд рублей (министерство удовлетворило заявок на 35,9 млрд рублей). Доходность по цене отсечения первого выпуска составила 8,09% годовых, доходность второго — 8,32%. Из итогов аукционов видно, что спрос поменьше, чем в предыдущие недели, но остается стабильно высоким. По итогам первого квартала Минфин разместил ОФЗ на 514 млрд рублей, то есть перевыполнил план по заимствованиям в 450 млрд рублей.
Напомним, в прошлом году планы заимствований фактически были провалены из-за низкого спроса.
«В ближайшее время ожидаем, что объем размещения гособлигаций останется высоким. Инвесторов привлекает доходность российских бумаг в условиях смягчения позиции ФРС и ЕЦБ относительно дальнейшей монетарной политики. А у Минфина стоит в планах на текущий год привлечение на внутреннем рынке 1,5 трлн рублей. Это по 375 млрд рублей в квартал чистых заимствований», — комментирует главный аналитик управления аналитики и стратегического маркетинга Промсвязьбанка Дмитрий Монастыршин. По его оценкам, пока конъюнктура остается благоприятной, Минфин будет стремиться разместить как можно больше.
Подписаться за 500 ₽Все материалы номера за 180 ₽400
🤖 «Пока бизнес скорее тратит на ИИ, чем на нем зарабатывает»
Пока Google и Microsoft делают наши личные данные топливом для своих нейросетей — анализируя почту или делая скриншоты экрана каждые несколько секунд, — реальный сектор (финансы, медицина, промышленность) задыхается от обратной проблемы. Здесь строгие законы о защите персональных данных превращаются в непреодолимый барьер: обмениваться данными, чтобы учить свои модели на них, большей части банков и корпораций запрещено.
Однако выход есть — технология конфиденциальных вычислений, позволяющая анализировать данные, не раскрывая их. В России одним из пионеров этого подхода стала компания УБИК (теперь часть группы Arenadata), запустившая в прошлом году продукт Ubic Conclave для совместного анализа данных банков, телекомов и госструктур без передачи самих сведений.
⚡️ Петр Емельянов — директор по дата-стратегии и искусственному интеллекту группы Arenadata
Как работают конфиденциальные вычисления? Что дает ИИ бизнесу? Что за задачи решают ваши заказчики? Как будет проходить адаптация к ИИ?
🎙 О том, как именно конфиденциальные вычисления могут преобразить искусственный интеллект и где кроется экономика в анализе данных, Петр Емельянов рассказал в подкасте «Монокля».
0.54 что такое конфиденциальные данные и вычисления и зачем они нужны
5.50 что могут узнать банки о своих клиентах, если объединят свои данные (не объединяя их)?
7.50 как не запутаться в том, что показывают большие данные
12.35 стартапы на базе ИИ: почему у них нет конкуретных преимуществ
14.00 как работает Conclave
17.00 что хотят получить банки и компании с помощью конфиденциальных вычислений
21.00 как экосистема может больше зарабатывать за счет знания своего клиента
23.50 каким будет ИИ,обученный не на общедоступных, а на публичных данных
28.20 почему нам не нравится, когда наши данные обрабатывают
31.50 так приносит ли ИИ деньги или нет?