caagroup что это такое

Попали в долговую яму?

Все началось с одного микрокредита. Вы вернули его в срок или с небольшой просрочкой. Следующий дался сложнее. Потом был еще один.

И вот Вы уже берете новые займы, чтобы покрыть старые задолженности. Сутками работаете на проценты, с тревожным сердцем отвечаете на незнакомые номера и не знаете, как жить дальше.

Получить бесплатную консультацию юриста!

Взять кредит в следующие 5 лет становится практически невозможно. Вы же и не собираетесь, верно?

Следующие 5 лет Вы не сможете признать себя банкротом повторно по собственной инициативе. Это и не потребуется — смотрите пункт выше.

Следующие 3 года Вы не сможете входить в совет директоров любой организации (юридического лица). Это проблема?

Считаем стоимость банкротства физического лица

Находим все долги и собираем документы

Оформляем банкротство «под ключ»

Добавляем Вам положительный отзыв к остальным!

Каждый из кредиторов должен быть уведомлен о начале процедуры банкротства. До получения такого письма, коллекторские компании пытаются давить на Вас психологически: “подают” заявления о мошенничестве, требуют сиюминутного погашения долга и угрожают приездом «мобильной группы». Их угрозы — не пустые слова. Но теперь Вы знаете, чем ответить.

Они ожидают общения с напуганным должником, но встретятся с отпором от юристов по банкротству!

Даем рекомендации. Мы объясним, какие действия судебных приставов и кредиторов нарушают Ваши права. Дадим практическое пособие по общению с коллекторскими компаниями.

Засыпаем коллекторов исками. Одна только телефонная угроза может обойтись Вашему обидчику штрафом до 500 тыс. рублей. Если же Вам угрожало должностное лицо, сумма резко увеличивается.

Находим способы защиты Вашего имущества. Никто не может забрать у Вас единственное жилье, предметы быта, необходимые для жизни, и инструменты для заработка. При возможности, автомобиль можно квалифицировать в качестве проф. инструмента.

Источник

CAGR как проклятие специалистов, или ошибки прогнозирования экспоненциальных процессов

Среди читающих этот текст, конечно, много специалистов. И, конечно, все отлично разбираются в своих областях и хорошо оценивают перспективность разных технологий и их развитие. При этом история (которая «учит тому, что она ничему не учит») знает немало примеров, когда специалисты уверенно делали разные прогнозы и промахивались о-о-о-очень сильно:

Ох уж мне эта экспонента

Первая засада экспоненциальных процессов в том, что даже зная, как быстро они растут в математическом смысле (за одинаковый интервал времени их параметры меняются в одинаковое число раз), на бытовом уровне крайне сложно представить себе подобный рост. Классический пример: если сдвигаться на один шаг вперед, то за 30 шагов мы пройдем 30 метров, но если каждый шаг будет расти по экспоненте, то через 30 шагов мы 26 раз («Двадцать шесть раз, Карл. ») обогнем земной шар по экватору:

Источник: How to Think Exponentially and Better Predict the Future

Вопрос для программистов: какую константу мы возводим в степень в этом случае?

Когда процесс экспоненциально растет, это приводит к быстрым массовым изменениям, которые хорошо видно невооруженным глазом. Великолепный пример приводит Тони Себа. В 1900 году на Пятой авеню в Нью-Йорке с трудом можно было разглядеть одинокий автомобиль среди конных повозок:

А всего через 13 лет на той же улице можно с трудом разглядеть одинокую конную повозку среди автомобилей:

Аналогичную картину мы наблюдаем, например, со смартфонами. История компании Nokia, которая оседлала одну волну и была долго лидером с большим отрывом, но не смогла вписаться в следующую волну и почти мгновенно потеряла рынок (посмотрите великолепную анимацию с лидерами рынка по годам), весьма поучительна.

Все компьютерные специалисты знают закон Мура, который был сформулирован вообще-то для транзисторов и был верен 40 лет. Некоторые товарищи его обобщают для электронных ламп и механических устройств и утверждают, что он действовал 120 лет. Экспоненциальные процессы удобно изображать с логарифмическим масштабом шкалы, при котором они становятся (почти) линейны и видно, что такое обобщение имеет право на существование:

Источник: Этот и два следующих графика из Moore’s Law over 120 Years

В линейном масштабе рост выглядит как-то так:

И тут мы плавно подходим ко второй засаде экспоненциальных процессов. Если 120 лет рост был таким, означает ли это, что еще хотя бы 10 лет наша экспонента будет сохраняться?

На практике выясняется, что нет. В чистом виде скорость роста вычислений уже несколько лет замедляется, что позволяет говорить о «смерти закона Мура»:

Источник: As Moore’s Law ends, hardware acceleration takes center stage

Причем интересно, что данная кривая может не просто выправиться, но и пойти наверх с новой силой. Ваш покорный слуга подробно описывал, каким образом это может произойти. Да, там будут другие вычисления (неточные нейросетевые), но в конце концов если неточные счеты и механические калькуляторы расширили шкалу до 120 лет, то и нейроакселераторы там вполне уместны. Впрочем, мы отвлеклись.

Важно понимать, что экспоненциальный рост может прекратиться по техническим, физическим, экономическим и социальным причинам (список неполный). И это вторая крупная засада экспоненциальных процессов — правильно предсказать момент, когда кривая начнет уходить с экспоненты. Ошибки в обе стороны тут очень часты.

Экспоненциальные процессы и захват рынков

Если говорить о видимых изменениях вокруг нас и о рынке, то интересно посмотреть, как разные технологии завоевывали рынок. Удобнее всего это делать на примере США, где уже больше 100 лет разные виды рыночной статистики ведутся относительно точно:

Источник: You Are What You Spend

Очень интересно и поучительно смотреть, как доля домов с проводными телефонами плавно росла, а потом резко просела на четверть в годы Великой депрессии. Доля домов с проведенным электричеством тоже росла, но просела значительно слабее: люди не были готовы отказываться от электричества, даже когда не хватало денег. А распространение домашнего радио большой экономический кризис вообще почти не почувствовало, всем последние новости были интересны. Да и платы за использование, в отличие от телефона, электричества или машины, у радио нет. Кстати, взлет личных автомобилей, который был прерван великой депрессией, восстановился только через 20 лет, проводные телефоны восстановились через 10 лет, а электрификация домов — через 5.

Хорошо видно, что распространение кондиционеров, микроволновок, компьютеров и смартфонов проходило гораздо быстрее, чем шел охват новыми технологиями раньше. С доли в 10% до 70% рост часто проходил всего за 10 лет. Технологиям начала века для такого же роста часто требовалось более 40 лет. Почувствуйте разницу!

Из забавного лично для автора. Оцените, как с 60-х годов довольно синхронно росли стиральные машины и сушильные машины для белья. Забавно, что у нас вторые почти неизвестны. И если в США с какого-то момента их, как правило, покупали парой, то у нас гости очень часто задают вопрос: «А зачем вам две стиралки?». Приходится с серьезным видом отвечать, что вторая — про запас, на случай, если первая сломается.

Еще обратите внимание на падение доли стиральных машин. В тот момент очень распространились общественные прачечные пункты, куда можно было прийти, загрузить белье в машину, выстирать и уйти. Задешево. Подобные пункты и сейчас очень распространены в США. Это пример ситуации, когда бизнес-модель конкретного рынка меняет долю проникновения технологии и структуру продаж (лучше продаются дорогие профессиональные машины в антивандальном исполнении).

Ускорение процессов особенно заметно в последние годы, когда массовое проникновение технологий стало по меркам начала 20 века «мгновенным» (за 5-7 лет):

Источник: The Rising Speed of Technological Adoption (график по ссылке интерактивный!)

Источник: The REAL Death Of The Music Industry

Аналогичным образом по экспоненте растет количество сделанных фотографий, более того — в последнее время с переходом в цифру скорость роста сильно выросла. Поэтому «смерть» аналоговых фото была по историческим меркам «мгновенной»:

Источник: https://habr.com/ru/news/t/455864/#comment_20274554

Полная драматизма история компании Кодак, которая по иронии судьбы изобрела цифровую камеру и пропустила экспоненциальный взлет цифровой фотографии, предельно поучительна. Но основное, чему учит история, — что она ничему не учит. Поэтому ситуация будет повторяться снова и снова. Если верить статистике — с ускорением.

Переходим к практике

Вы, конечно, думаете, что все это довольно просто, понятно, и, в общем-то, учитывать все это в прогнозах не слишком сложно. Это вы зря… Сейчас начнется самое интересное… Пристегнулись?

Недавно Игорь Сечин, исполнительный директор Роснефти, выступал на Петербургском международном экономическом форуме, где, в частности, сказал: «В результате вклад альтернативной энергетики в мировой энергобаланс останется сравнительно небольшим: к 2040 году он увеличится с текущих 12 до 16%». Кто-нибудь сомневается в том, что Сечин — специалист в своей области? Думаю, нет.

При этом в последние годы доля альтернативной энергетики росла примерно на 1% в год, и рост доли ускорялся:

Источник: Statista: Share of renewable power in energy generation globally (выбран этот способ подсчета — без крупной гидроэнергетики, поскольку при нем как раз получаются текущие 12%).

А дальше — задачка для 3-го класса. Есть величина, которая в 2017-м была равна 12% и прирастает на 1% в год. В каком году она достигнет 16%? В 2040? Ты хорошо подумал, мой юный друг? Заметим, что, ответив «в 2021», мы делаем классическую ошибку, делая линейное предсказание. Более разумно учесть экспоненциальную природу процесса и сделать классические три прогноза:

Источник: расчеты автора

Для лучшего понимания (экспоненциальных процессов) приведем те же графики в логарифмической шкале:

По ним видно, что средний сценарий — это вполне себе тренд, даже если смотреть с 2007 года. Итого, величина, спрогнозированная на 2040 год, будет с большой вероятностью достигнута в следующем году, максимум через год.

Справедливости ради, не один Сечин так «ошибается». Например, нефтяники BP (British Petroleum) делают ежегодный прогноз, и их уже троллят, что они, годами делая прогнозы, снова и снова не учитывают экспоненциальность процесса («Производная? Не, не слышали!»). Поэтому им каждый год уже много лет приходится свой прогноз повышать:

Источник: Forecasting Failure / Why investors should treat oil company energy forecasts with caution

Ближе к Сечину прогнозы Международного энергетического агентства (тусовки с большим весом нефтяников, оцените трубы в корне русского раздела сайта). Они в принципе не учитывают экспоненциальность процесса, что приводит к ошибке на порядок за 7 лет, причем повторяют эту ошибку систематически:

Источник: Прогнозы наши не сбылись и ненадежны обещанья (сам сайт renen.ru, кстати, очень хорош)

Особенно забавно выглядят их прогнозы с более свежими данными (вы тоже читаете «ну когда же они остановятся-то, наконец. » в их кривых?):

Источник: Photovoltaic growth: reality versus projections of the International Energy Agency

Это, действительно, контринтуитивно, но при предсказании многих процессов эффективнее учитывать не линейный прогноз за предыдущий период и не линейный прогноз, исходя из текущей производной, а изменение скорости процесса. Это дает наиболее точный результат для подобных процессов:

Источник: The AI Revolution: The Road to Superintelligence

В англоязычной литературе, особенно в бизнес-аналитике, постоянно используется аббревиатура CAGR (Compound Annual Growth Rate — ссылка дана на англоязычную вики, и характерно, что в русскоязычной Википедии соответствующей статьи нет). Перевести CAGR можно как «совокупный среднегодовой темп роста». Считается он по формуле

где t₀ — начальный год, t_n — конечный год, а V(t) — значение параметра, предположительно изменяющегося по экспоненциальному закону. Величина выражается в процентах и означает, на сколько процентов за год прирастает какая-то величина (обычно — какой-то рынок).

В сети масса примеров, как считать CAGR, например, в гуглодоках и Excel:

Источник: Тут и далее на черных графиках расчеты автора по данным BP

Масштаб логарифмический, и видно, что у всех регионов рост экспоненциальный (это важно!), у многих с ускорением экспоненты. В лидерах ожидаемо — Китай с соседями, обогнавший Северную Америку и Европу. Интересно, что предпоследний — Ближний Восток — один из самых нефтяных регионов планеты, причем у него самый высокий CAGR среди всех (44% за последние 5 лет(!)). Неудивительно видеть рост на порядок за 6 лет, и, судя по заявлениям их официальных лиц, они собираются продолжать в том же духе. Бывший министр нефти Саудовской Аравии еще в 2000 году мудро предупреждал коллег по ОПЕК: «Каменный век закончился не потому, что закончились камни», — и, похоже, они еще 10 лет назад учли эту мудрую мысль. СНГ (CIS), как видим, на последнем месте. Темпы роста, правда, неплохие.

CAGR можно считать по-разному. Например, построим CAGR на каждый год с 1965, за последние 5 лет и за последние 10 лет. Получится такая любопытная картина (суммарно по миру):

Хорошо видно, что в среднем экспоненциальный рост ускорялся, а потом замедлился. «Московский комсомолец» и прочие желтые СМИ в таком случае обычно пишут что-то типа «Китайская экономика падает», имея в виду «фантастические темпы роста Китайской экономики замедляются» и тактично умалчивая, что они замедляются до таких темпов, о которых другим остается только мечтать. Здесь все очень похоже.

Попробуем спрогнозировать производство в 2018 году по данным до 2010 года, взяв CAGR’1965, CAGR’10Y, CAGR’5Y и линейный прогноз от 2010 относительно 2009 и относительно 2006. Получится такая картина:

Характерные моменты — ни один из прогнозов не оказался слишком оптимистичным, т.е. везде недолет. В самом оптимистичном варианте с CAGR 15,7% недолет составил 2%. Линейные прогнозы дали ошибку 30-40% (специально взят период, когда благодаря замедлению темпов роста их ошибка меньше). К сожалению, добавить модель Сечина не удалось, поскольку восстановить его формулу не представляется возможным.

В качестве домашнего задания попробовать ретроспективные прогнозы, поигравшись с разными CAGR. Вывод будет очевидный: экспоненциальные процессы лучше предсказывать экспоненциальными моделями.

И в качестве вишенки на торте приведем прогноз от тех же BP, у которых («Осторожно, работают специалисты!») экспонента сменяется линейным ростом в прогнозе:

Источник: Renewables share of power generation by source (from BP)

Обратите внимание, что они вообще не считают гидроэнергетику, которая относится к классическим возобновляемым источникам энергии. Поэтому их оценка еще более консервативна, чем у Сечина, и 12% они дают только на 2020 год. Но даже при занижении базы и остановке экспоненциального роста в 2020 у них в 2040 получается доля 29%. Никак не похоже на 16% Сечина… Прям беда какая-то…

Понятно, что Сечин умный человек. Я по специальности прикладной математик, а не энергетик, поэтому квалифицированно ответить на вопрос о причине столь серьезной погрешности прогноза Сечина не могу. Скорее всего дело в том, что эта ситуация действительно пахнет снижением цен на нефть. А у нашего большого нефтяного корабля (кто не слушал эту песню Семена Слепакова — посмотрите) по не очень понятной причине стабильный курс на продажу за рубеж сырой нефти, а не продуктов нефтепереработки. И если сильно искажать прогноз, то это избавляет (на время, надо думать) от неприятных вопросов. Но как математик, я бы предпочел видеть систематическую ошибку хотя бы на уровне не слышавших о производных господ из BP. Мне не все равно, я ведь на том же корабле еду.

Солнечная энергетика

Закрепим тему экспоненциальных процессов. На последнем графике BP видно, как в 2020 году резко скакнула доля «солнца», и даже консервативная BP верит в его будущее. Интересно, что там тоже наблюдается экспоненциальный процесс, который как и закон Мура продолжается уже больше 40 лет и носит название Закона Свенсона:

Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Swanson’s_law

Общий смысл простой — по экспоненте падает цена модуля и по экспоненте растет производство. В итоге, если 40 лет назад это была технология с космической (во всех смыслах) стоимостью электроэнергии, и годилась она, в основном, для питания спутников, то в наши дни стоимость на Ватт упала уже примерно в 400 раз и продолжает падать (скоро на 3 порядка). Средний CAGR по стоимости порядка 16% с ростом до 25% в последние 10 лет, что бывает нечасто.

Как следствие, это вызывает также экспоненциальный рост установленной мощности и генерации:

Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Growth_of_photovoltaics

Рост в 10 раз за 7–8 лет — это очень серьезно (посчитайте самостоятельно CAGR, получите 33–38%(!)). Смех смехом, но если его не остановить, то только солнечная энергетика будет генерировать 100% мировых потребностей в электричестве уже через 12 лет. С этим нужно решительно бороться. Чтобы как-то притормозить это безобразие в США, Трамп в прошлом году ввел огромные (для других рынков) 30% пошлины на ввоз солнечных батарей. Но проклятые китайцы к концу года снизили цены на 34% (за год!), не только обнулив действие пошлин, но и снова сделав покупку у себя выгодной. И продолжают строить полностью роботизированные фабрики с производством батарей на десятки гигаватт в год, снова и снова снижая цены и повышая объемы производства. Кошмар какой-то, согласитесь.

Падение стоимости батарей таково, что за последние годы они не только стали конкурентоспособны без субсидий, но и граница их рентабельного применения стремительно движется на север в северном полушарии, покрывая до сотни километров в год. Более того — еще вчера батареи важно было направлять под оптимальным углом и все такое. Проходит 3-4 года, и за ту же цену большую площадь батарей можно устанавливать просто на вертикальных южных фасадах. Да, они менее эффективны, зато их надо реже мыть и проще монтировать. И при такой же цене установки снижение стоимости владения оказывается важнее.

Опять же — ахиллесова пята солнечной энергетики — неравномерное производство электроэнергии, особенно в условиях, когда КПД хранения далек от 100%. И тут выясняется, что с такой скоростью падения стоимости производства одного мегаватта, очень скоро покрывается не только низкий и средний КПД хранения (т.е. можно хранить менее эффективным, но более дешевым способом), но и стоимость установки батарей (то есть за те же деньги, мы можем установить не только столько-то мегаватт генерации, но еще столько-то мегаватт хранения «бесплатно», что в корне меняет расклад).

Электромобили

Серьезные специалисты еще в 1909 году писали в весьма уважаемом журнале Scientific American: «То, что автомобиль практически достиг предела своего развития, подтверждается тем фактом, что за прошедший год никаких улучшений радикального характера не было». В прошлом году никаких радикальных улучшений у электромобилей также не наблюдалось. Это дает основания со всей уверенностью утверждать, что электромобиль однозначно уже достиг пика своего развития.

Если же говорить серьезно, то в большинстве технологий существует проблема «курицы и яйца». До тех пор, пока массовость не достигнет определенной величины, крайне дорого вводить ряд инноваций, и, напротив, пока они не введены, тормозятся продажи. Т.е. для преодоления «детских болезней» нужна определенная массовость производства. И тут удобно оценивать инновационные технологии по уровню совокупного производства на душу населения:

Источник: Электромобили и «пик нефти». Истина в модели

Я не специалист и не знаю, как изменятся электромобили в следующие 15 лет. Но это точно очень высокотехнологичный продукт, а они меняются быстро. И уровень текущих электромобилей — это уровень машин с ДВС в 1910 году и уровень мобильных телефонов в 1983. Изменения в лучшую (для потребителя) сторону в ближайшие 15 лет будут кардинальными. И вот тогда-то самое интересное и начнется.

Вообще, электромобили толкает вперед три фактора:

Конечно, пока зарядок мало, особенно быстрых, но… посмотрим на график:

Источник: E-Car Charging Infrastructure Becoming Mainstream

Да, цена у электромобилей великовата сейчас. Но большую долю там дает аккумулятор, а его стоимость падает так:

Удивительная штука все-таки, эти экспоненциальные процессы. В ближайшие 10 лет мы точно увидим серьезный прогресс в области электромобилей и современные электромобили будут восприниматься, как жутко неудобные и убогие. Запас хода никакой, автопилот никакой, кучу переходников возить надо… Ранние модели, короче.

А что творится в IT?

Закон Мура стал хорошо известен, поскольку продержался с огромным CAGR порядка 41% почти 40 лет. Какие еще примеры хороших CAGR есть в IT? Их много, например, рост доходов Google c CAGR в 43% за 16 лет:

Источник: Google’s ad revenue from 2001 to 2018 (in billion U.S. dollars)

Глядя на этот график, часть народу (особенно чьи приложения были забанены в Google Play Маркет) почувствовала себя неуютно. Тут есть о чем задуматься. На прошлой неделе при езде на машине смартфон начал настойчиво предлагать перейти на Google-навигацию, при том что я уже ехал с Яндекс.Навигатором. Наверное, им уже не хватает размера рынка, а поднимать доходы надо, подумал я. И тоже задумался.

Впрочем, есть и более оптимистичные чисто технические графики, например, приведенные в логарифмическом масштабе снижение цены дискового пространства и рост скорости интернет-соединений к 2019 году:

Источник: Drastic Falls in Cost Are Powering Another Computer Revolution

Легко заметить, что там есть тенденция к выходу на плато, т.е. скорость роста снижается. Тем не менее они хорошо росли десятки лет. Если посмотреть на винчестеры более детально, то видно, что очередное возвращение на экспоненту обычно обеспечивает следующая технология:

Источник: Storage Technologies for Today and Tomorrow

Так что ждем, когда SSD догонят HDD и оставят их далеко позади.

Также с великолепным CAGR в 59% падала стоимость пикселей цифровых камер в свое время (закон Хэнди):

Источник: Hendy’s Law

В последние 10 лет также по экспоненте шло уменьшение размера пикселя камеры.

Также с неплохим CAGR порядка 25% (10 раз за 10 лет) уже примерно 40 лет идет падение стоимости пикселя обычного дисплея, при этом яркость и контраст пикселей также растут (т.е. более высокое качество предлагается по более низкой цене). По большому счету производители уже не знают, куда пиксели девать. 8K телевизоры уже вполне доступны по цене, но что на них показывать — хороший вопрос. Любое количество пикселей могла бы поглотить автостереоскопия, но там есть нерешенные вопросы. Впрочем, это отдельная история. В любом случае феерическое снижение стоимости пикселя автостереоскопию приближает.

Кроме того, экспоненциально распространение многих софтверных сервисов:

Источник: Technology Platforms With A Billion Users

Например, AppleTV или Facebook. И, как уже говорилось выше, благодаря соцсетям в том числе, повышается скорость распространения инноваций.

Нейросети

Крайне популярны в последнее время нейросети. Посмотрим на количество патентов по ним за последние годы:

Черт… Опять похоже на экспоненту (правда срок маловат). Впрочем, если на стартапы за больший срок посмотрим — примерно та же картина (14 раз за 15 лет — это CAGR 19% — очень неплохо):

Источник: AI index, November 2017 (да, да, я знаю, что там в следующие 3 года)

При этом нейросети во многих областях дружно демонстрируют лучший результат, чем средний человек:

Источник: Measuring the Progress of AI Research

И ладно, когда результат на ImageNet (хотя прямое следствие — это новое поколение промышленных роботов), но и в распознавании речи та же картина:

Источник: Measuring the Progress of AI Research

Фактически нейросети только что обогнали среднего человека в распознавании речи и уверенно идут к тому, чтобы обогнать его в распознавании на всех распространенных языках. При этом, как мы писали, рост скорости акселераторов нейросетей с большой вероятностью будет экспоненциальным.

Как шутят на эту тему — еще недавно мы думали: да, скоро роботы смогут показывать трюки на уровне обезьян, и предполагалось, что до уровня глупого человека, а уж тем более Эйнштейна — очень далеко:

Источник: The AI Revolution: The Road to Superintelligence

Но внезапно оказалось, что уровень обычного человека уже достигнут (и продолжает достигаться во многих областях), а до уровня редкого гения (как показали соревнования с человеком в шахматах и Го) расстояние внезапно оказалось меньше, чем ожидалось:

В шахматах выдающихся людей обогнали около 15 лет назад, в Го — три года как, и тенденция налицо:

Источник: The AI Revolution: The Road to Superintelligence

Как сказал в свое время легендарный CEO General Electric Джек Уэлч: «Если скорость изменения снаружи больше скорости изменения внутри, конец близок». Т.е. если компания не меняется быстрее, чем меняется ситуация вокруг — она очень сильно рискует. Увы, он покинул пост 18 лет назад, и с тех пор дела GE заметно ухудшились. GE не успевает изменяться.

Вспоминая предсказания о телефоне специалистов Western Union, прогнозы лорда Кельвина, оценки рынка домашних компьютеров Digital Equipment и смартфонов от Microsoft, на фоне прогнозов Сечина у меня возникают обоснованные опасения. Ибо история повторяется. И опять. И опять. И опять.

Очень многие специалисты после изучения своей области в институте/университете перестают дальше развиваться. И прогнозы делают, используя технологии прошлого века (во всех смыслах). Меня последние годы мучает вопрос — как быстро нейросети заменят экспертов, которые не умеют применять CAGR? И прямо так и хочется сделать прогноз, и боюсь ошибиться. В сторону недолета, как вы понимаете.

А если серьезно — быстрая скорость изменений — это как ветер. Если вы умеете правильно ставить паруса (и парусник соответствует), то даже встречный не помешает вам двигаться вперед, а уж если попутный, да еще с большим CAGR.

Попутного CAGR-а всем дочитавшим в спину!

UPD
Хабраэффект таки работает! В день выхода этого материала появилась статья про CAGR в русской википедии! Пример пока не переведен, но начало уже положено. Дополнительно можно посмотреть тут про деньги или тут про технологии с элементами охмурения инвесторов

Источник