Статистический бюллетень Банка России (cbr.ru/statistics/bbs)

Признак	Значение
Уровень и охват	Федеральный; официальные PDF-выпуски Банка России — сводные таблицы и обзоры по статистике регулятора и банковскому сектору; часть разделов и показателей полезна в связке с темой государственных финансов (рынок госдолга, макро- и денежно-кредитный контекст), без замены казначейского исполнения по КБК
Тип доступа	Файловый контур на HTML-каталоге выпусков: переход по году и номеру, скачивание PDF; отдельный блок — архив электронной версии «Бюллетеня банковской статистики. Регионального приложения» (PDF по годам до остановки отдельной квартальной линейки)
Основные форматы	PDF (основной носитель таблиц), HTML (оглавление и навигация по годам/номерам)
Оператор	Банк России
Режим доступа	Открытый для публичных материалов раздела

Коротко: каталог PDF-выпусков на cbr.ru/statistics/bbs/ — «Статистический бюллетень Банка России» по календарю выпусков и архив «Бюллетеня банковской статистики. Регионального приложения»; удобен для офлайн-разбора таблиц и исторических рядов в форме печатного бюллетеня, а не как замена машиночитаемой базы показателей или открытых данных Минфина России.

Описание

Карточка описывает раздел Статистический бюллетень Банка России (/statistics/bbs/): навигация по годам и номерам выпусков «Статистического бюллетеня Банка России» со ссылками на PDF; ниже на той же странице — блок «Электронная версия „Бюллетеня банковской статистики. Регионального приложения“» с PDF по архивным годам.

По пояснению Банка России на странице раздела: с 2011 года издание «Бюллетень банковской статистики» дополнено региональным разделом, материалы которого обновляются ежемесячно; публикация ежеквартального издания «Бюллетень банковской статистики. Региональное приложение» прекращена (отдельная линейка PDF в архиве отражает прошлые выпуски).

В объём карточки не входят внутренние отчётные кабинеты кредитных организаций и закрытые контуры надзора.

Оператор

Банк России — каноническая витрина: https://cbr.ru/statistics/bbs/

• Карточка ИС: Сайт Банка России — портал-оператор; актуальность навигации по выпускам и дата обновления страницы — в подвале HTML-страницы раздела (при проверке 18.07.2026 указано обновление 14.07.2026).

URL и точки доступа

Тип доступа	URL	Формат
Каталог выпусков (оглавление по годам и номерам)	https://cbr.ru/statistics/bbs/	HTML со ссылками на PDF
Официальный fallback каталога при HTTP 403 CDN	https://www.cbr.ru/statistics/bbs/	Тот же HTML-каталог; PDF по выбранному году и номеру выпуска

Прямые URL отдельных PDF нельзя хардкодить: числовой <id> в пути /Collection/Collection/File/<id>/...pdf меняется от выпуска к выпуску. На 18.07.2026 HTML-каталог показывает выпуск № 6 за 2026 год, опубликованный 14.07.2026, но его путь следует каждый раз получать из ссылки каталога, а не строить из номера или имени файла.

Структура файлов и состав данных

Ниже зафиксирована проверяемая редакция на 18.07.2026, а не обещание неизменности серии. HTML-каталог https://cbr.ru/statistics/bbs/ содержит все годы основного издания в разметке div.versions_items: атрибут data-versions-items хранит год, текст ссылки — номер, data-tooltip-content — дату публикации, а href — фактический PDF. В среде проверки основной домен иногда возвращал HTTP 403 от CDN; тот же официальный каталог по https://www.cbr.ru/statistics/bbs/ вернул тот же HTML. Пайплайну следует начать с канонического URL и явно обработать такой ответ, а не угадывать путь к файлу.

Проверенная основная редакция

• Выпуск: «Статистический бюллетень Банка России» № 6 (397), 2026, опубликован 14.07.2026. Номер и дата взяты из ссылки HTML-каталога; на титульных страницах PDF указаны № 6 (397) и 2026 год.
• PDF из ссылки каталога: Bbs0626r.pdf; фактический URL при проверке содержал <id> 62113 (это не стабильный идентификатор для следующего номера).
• HTTP: Content-Type: application/pdf, Last-Modified: Tue, 14 Jul 2026 14:03:34 GMT, ETag: W/"00026120".
• Файл: 1 637 909 байт, SHA-256 7be483d296388b72a0549393ac2a70741e10d05371b1a3ecd74f3d866508fca7, 252 страницы (A4, PDF 1.6).
• Текстовый слой: есть. pdfplumber извлёк 53 символа с титульной страницы, 7 771 символ из первой страницы оглавления и таблицу 1.2 на PDF-странице 9 как матрицу 19 × 10 без OCR. Наличие текстового слоя не отменяет координатный разбор: иерархия строк, объединённые заголовки и сноски не превращаются автоматически в плоские поля.

Архивная отдельная линейка: «Региональное приложение»

Ниже основного каталога есть архив «Бюллетеня банковской статистики. Регионального приложения»: годы 2001–2010; для выбранного 2010 года доступны № 1–4. Страница ЦБ прямо сообщает, что отдельная ежеквартальная публикация прекращена, а с 2011 года региональный раздел включён в основное издание и его материалы обновляются ежемесячно. Это не текущая серия и не отдельный API.

Для воспроизводимой фиксации отдельно проверен последний показанный в каталоге выпуск этой архивной ветки — № 4 (40), 2010 (Bbsq1004r.pdf, ссылка HTML с <id> 7757): 924 090 байт, Last-Modified: Tue, 02 Nov 2021 09:42:41 GMT, SHA-256 63d83b4b07b5f1783fac48d8bc03784e978a1466a1b55effcc8946ee08982d83, 79 страниц, PDF 1.5. Текстовый слой присутствует, но в первой строке извлечения видна некорректная кодировка части кириллицы; для этой исторической ветки особенно нужны визуальная сверка и сохранение raw-текста.

Оглавление проверенного выпуска

Разделы идут в следующем порядке (оглавление — PDF-страницы 3–5, печатные страницы 1–3):

1. Основные макроэкономические и денежно-кредитные показатели.
2. Баланс Банка России. Инструменты денежно-кредитной политики.
3. Финансовые рынки.
4. Отдельные показатели деятельности финансовых организаций.
5. Отдельные показатели, характеризующие состояние платежной системы Российской Федерации.
6. Региональный раздел.
7. Методологические комментарии к таблицам.

Для макро- и долгового контекста особенно полезен раздел 1. В нём есть платёжный баланс, внешний долг, международная инвестиционная позиция, внешняя торговля, международные резервы, денежные агрегаты и обзоры секторов. Таблицы 1.2–1.4 дают квартальные снимки на даты 01.01, 01.04, 01.07, 01.10 в млн долл. США: секторы, валюта, срок погашения и финансовый инструмент. В частности, таблица 1.2 содержит строки ОФЗ в иностранной и в российских рублях; это внешний долг в части обязательств перед нерезидентами, а не полный реестр выпусков ОФЗ и не кассовая статистика бюджета.

Из раздела 4 к тематике госфинансов относится таблица 4.2.1: ежемесячные остатки бюджетных средств на счетах в кредитных организациях в млн руб. с разрезом федерального бюджета, бюджетов субъектов и местных бюджетов, прочих бюджетных средств и внебюджетных фондов. В проверенном выпуске приведены 2025 год и январь–июнь 2026 года. Это баланс на дату, включая данные ВЭБ.РФ, а не исполнение бюджета за период.

Остальные разделы намеренно не следует выдавать за госфинансовый источник:

• Раздел 2 — баланс и операции Банка России, ключевая ставка, резервы, ликвидность и аукционы; это денежно-кредитная политика.
• Раздел 3 — межбанковские ставки и обороты, курсы валют, драгоценные металлы, биржевые торги и рынок акций; это рыночная, а не бюджетная статистика.
• Разделы 4–6 также содержат банковские, страховые, пенсионные, платёжные и региональные показатели; они полезны для финансового контекста, но не дают бюджетных строк по классификаторам.

Ключевые таблицы как объекты данных

Таблица	Где в PDF и что является записью	Поля после извлечения	Период, единица и важное ограничение
1.2 «Внешний долг Российской Федерации»	PDF-страницы 9–10 (печатные 7–8); первая страница даёт 19 × 10 ячеек, продолжение — 11 × 10. Одна логическая строка — показатель внутри иерархии «сектор → подcектор → инструмент/валюта»; один столбец — дата.	table_code (str), pdf_page/source_row (int), indicator_raw (str), period_raw (str), period (Timestamp), value_mln_usd (float64), value_raw (str).	Квартальные даты от 01.01.2024 до 01.01.2026, млн долл. США. Иерархия напечатана отступами: подпись ОФЗ встречается дважды, а смысл задаёт родитель — ценные бумаги в иностранной или в российских рублях. Не делайте indicator_raw ключом. Государственные бумаги отражены только в части задолженности перед нерезидентами и по номинальной стоимости.
1.4 «Внешний долг Российской Федерации по срокам погашения и финансовым инструментам»	PDF-страницы 13–14 (печатные 11–12); основной срез — сектор, затем кратко-/долгосрочные обязательства и инструмент (долговые ценные бумаги, ссуды/займы и депозиты, прочие обязательства).	Те же технические поля; дополнительно после реконструкции отступов полезны sector, maturity, instrument (str). До реконструкции не удаляйте indicator_raw, source_row и координату x0 первого слова строки.	Те же квартальные даты и млн долл. США. Визуальная группировка не хранится в отдельной колонке PDF; продолжение таблицы содержит другие секторы и прямые инвестиции в долговые инструменты.
4.2.1 «Остатки бюджетных средств на счетах, открытых в кредитных организациях…»	PDF-страница 103 (печатная 101), одна таблица 23 × 6. Запись — дата внутри группы года; строки 2025 год и 2026 год — заголовки, а не наблюдения.	period_raw (str), period (Timestamp), total_mln_rub, federal_budget_mln_rub, regional_local_budget_mln_rub, other_budget_mln_rub, extra_budget_funds_mln_rub (float64).	Месячные остатки на 01.MM, млн руб.. Год является отдельной объединённой строкой, поэтому 01.01 нельзя преобразовать в дату без состояния текущей группы года. Возможны расхождения суммы и частей из-за округления.

Для всех трёх таблиц сначала сохраняйте raw-слой: страницу, номер строки, исходную подпись, координаты слов/ячеек, сноски и исходное значение. Затем создавайте нормализованный длинный слой. Вёрстка использует объединённые ячейки, переносы внутри подписи и символы —, –, …; звёздочка в названии таблицы отсылает к стандарту распространения данных МВФ, а не является частью имени показателя. Единого API или официального идентификатора строки таблицы нет.

Связи с другими наборами. С статистикой Банка России можно сопоставлять только через нормализованный период, название/смысл показателя, единицу и сверку методологии: PDF-бюллетень — печатный снимок, а страница статистики — машиночитаемые ряды и API. С Казначейством: статистикой государственных финансов РФ и открытыми данными Минфина России возможна аналитическая стыковка по дате и согласованному макропоказателю: например, внешнему долгу или агрегату федерального бюджета. Прямого строкового join нет: в бюллетене отсутствуют КБК, ОКТМО, ИНН, номера документов и операции исполнения. Не приравнивайте остатки средств в банках к кассовому исполнению и не выводите из внешнего долга состав бюджетных обязательств.

Объекты данных и показатели

• Выпуск бюллетеня — логическая единица: год, номер, PDF с набором таблиц (структура разделов задаётся редакцией ЦБ и меняется по темам выпуска).
• Таблица в PDF — как правило период (месяц, квартал, год), показатель, разбивка (сектор, инструмент, регион — в зависимости от выпуска); для сопоставления с бюджетом нужны координатное извлечение, ручная проверка и сверка методики с статистикой государственных финансов Казначейства, а не автоматическое сопоставление строк.
• Региональное приложение (архив) — исторические PDF региональных срезов банковской статистики; не путать с единой моделью КБК и отчётностью учреждений.

Пробелы: нет единого API по строкам таблиц; дублирование части показателей возможно в базе показателей и выгрузках статистики — для автоматизации рядов предпочтительнее машиночитаемые каналы.

Периодичность обновления

• «Статистический бюллетень Банка России» — выход номеров по календарю регулятора (типично ежемесячная серия с № 1–12 в полном году; фактический список номеров на текущий год см. на странице каталога).
• Региональный раздел в логике издания «Бюллетень банковской статистики» — по тексту на странице ЦБ: ежемесячное обновление материалов с 2011 года; отдельная ежеквартальная PDF-линейка «Региональное приложение» не издаётся (архив на странице — прошлые выпуски).

Ограничения и особенности

• Формат: основная ценность — PDF; пайплайны требуют извлечения таблиц; верстка и объединение ячеек могут усложнять парсинг.
• Содержание: акцент на статистике ЦБ и банковского сектора; блоки, близкие к госфинансам, нужно отбирать по оглавлению выпуска (ОФЗ, долговой рынок, макроагрегаты и т.п.), а не считать выпуск «бюджетной отчётностью».
• Условия использования: при переработке обычно требуется указание источника Банка России (формулировки — на сайте ЦБ в пользовательских документах и на страницах разделов).

Примеры доступа

Все примеры ниже проверены 18.07.2026 на выпуске № 6 (397), опубликованном 14.07.2026. Не переносите напечатанный в примерах <id> в production: переменная latest["url"] должна приходить из HTML-каталога на каждом цикле загрузки.

1. Найти PDF по году и номеру в HTML-каталоге. Код извлекает год из контейнера, номер из текста ссылки, дату публикации из tooltip и отбрасывает отдельную архивную ветку Bbsq… регионального приложения. Сначала запрашивается канонический адрес; официальный www-вариант — узкий fallback для HTTP 403 от CDN, зафиксированного при проверке.

Проверено 18.07.2026 на выпуске № 6 (397), опубликованном 14.07.2026.

from __future__ import annotations

import re
from urllib.parse import urljoin

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

CATALOGS = (
    "https://cbr.ru/statistics/bbs/",
    "https://www.cbr.ru/statistics/bbs/",  # тот же официальный каталог; fallback для CDN
)
TARGET_YEAR = 2026
HEADERS = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; finguide-bbs-example/1.0)",
    "Accept-Language": "ru-RU,ru;q=0.9",
}

session = requests.Session()
for catalog_url in CATALOGS:
    response = session.get(catalog_url, headers=HEADERS, timeout=60)
    if response.ok:
        break
else:
    response.raise_for_status()

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
issues = []
for block in soup.select("div.versions_items[data-versions-items]"):
    match = re.search(r"\d{4}", block["data-versions-items"])
    if not match:
        continue
    year = int(match.group())
    for link in block.select('a.versions_item[href$=".pdf"]'):
        pdf_url = urljoin(response.url, link["href"])
        if "/Bbsq" in pdf_url:  # архивное «Региональное приложение»
            continue
        number = re.search(r"№\s*(\d+)", link.get_text(" ", strip=True))
        if number:
            issues.append({
                "year": year,
                "number": int(number.group(1)),
                "published_raw": link.get("data-tooltip-content"),
                "url": pdf_url,
            })

by_year = sorted(
    (item for item in issues if item["year"] == TARGET_YEAR),
    key=lambda item: item["number"],
    reverse=True,
)
latest = by_year[0]
print("catalog_used:", response.url)
print(f"issues_{TARGET_YEAR}:", len(by_year))
print("latest:", latest)

Фактический вывод проверки:

catalog_used: https://www.cbr.ru/statistics/bbs/
issues_2026: 6
latest: {'year': 2026, 'number': 6, 'published_raw': 'Опубликовано 14 июля 2026', 'url': 'https://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/62113/Bbs0626r.pdf'}

2. Скачать PDF и сохранить HTTP-метаданные и хеш. Этот фрагмент продолжает предыдущий: latest["url"] — найденная, а не сконструированная ссылка. В production вместо write_bytes для больших файлов можно писать поток в .part и атомарно переименовывать файл после вычисления хеша.

Проверено 18.07.2026 на выпуске № 6 (397), опубликованном 14.07.2026.

from __future__ import annotations

import hashlib
import json
from pathlib import Path

pdf_url = latest["url"]
cache_dir = Path("cache/cbr-bbs")
cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
pdf_path = cache_dir / "current.pdf"
meta_path = cache_dir / "current.headers.json"

pdf_response = session.get(pdf_url, headers=HEADERS, timeout=120)
pdf_response.raise_for_status()
pdf_path.write_bytes(pdf_response.content)

metadata = {
    "url": pdf_response.url,
    "status": pdf_response.status_code,
    "last_modified": pdf_response.headers.get("Last-Modified"),
    "etag": pdf_response.headers.get("ETag"),
    "content_type": pdf_response.headers.get("Content-Type"),
    "bytes": len(pdf_response.content),
    "sha256": hashlib.sha256(pdf_response.content).hexdigest(),
}
meta_path.write_text(
    json.dumps({"headers": dict(pdf_response.headers), **metadata}, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n"
)
print(metadata)

Проверенный вывод:

{'url': 'https://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/62113/Bbs0626r.pdf', 'status': 200, 'last_modified': 'Tue, 14 Jul 2026 14:03:34 GMT', 'etag': 'W/"00026120"', 'content_type': 'application/pdf', 'bytes': 1637909, 'sha256': '7be483d296388b72a0549393ac2a70741e10d05371b1a3ecd74f3d866508fca7'}

3. Не скачивать неизменившийся PDF. ЦБ в проверенном ответе дал Last-Modified и вернул HTTP 304 на условный запрос. Не считайте отсутствие Last-Modified в самом ответе 304 ошибкой: берите сохранённое значение из манифеста. Если сервер вернёт новый 200, пересчитывайте хеш и снова проверяйте оглавление, число страниц и структуру таблиц.

Проверено 18.07.2026 на выпуске № 6 (397), опубликованном 14.07.2026.

from __future__ import annotations

import json
from pathlib import Path

meta_path = Path("cache/cbr-bbs/current.headers.json")
old = json.loads(meta_path.read_text())
conditional_headers = {
    **HEADERS,
    "If-Modified-Since": old["last_modified"],
}
check = session.get(old["url"], headers=conditional_headers, timeout=120)

if check.status_code == 304:
    print(f"unchanged: HTTP 304; body_bytes={len(check.content)}")
elif check.status_code == 200:
    print(f"changed: HTTP 200; body_bytes={len(check.content)}")
else:
    check.raise_for_status()

Повторный запрос на 18.07.2026 вывел unchanged: HTTP 304; body_bytes=0.

4. Извлечь текст, координатную таблицу и плоский raw-слой. В выпуске № 6 OCR не нужен: pdfplumber видит текст и линии таблицы. Ниже пример для таблицы 1.2, которая занимает две PDF-страницы. source_row обязателен: две разные строки с подписью «ОФЗ» нельзя различить только по тексту без родительской группы и координатного контекста.

Проверено 18.07.2026 на выпуске № 6 (397), опубликованном 14.07.2026.

from __future__ import annotations

from pathlib import Path

import pandas as pd
import pdfplumber

pdf_path = Path("cache/cbr-bbs/current.pdf")

def parse_number(value: str | None) -> float | None:
    if value is None:
        return None
    cleaned = value.replace("\u00a0", " ").replace(" ", "").replace(",", ".").strip()
    return None if cleaned in {"", "—", "–", "…"} else float(cleaned)

chunks = []
with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
    for pdf_page in (9, 10):  # pdfplumber использует индекс pdf_page - 1
        page = pdf.pages[pdf_page - 1]
        text = page.extract_text() or ""
        found = page.find_tables()
        table = found[0].extract()  # в проверенном выпуске на странице ровно одна таблица
        print(f"page={pdf_page} text_chars={len(text)} tables={len(found)} shape={len(table)}x{len(table[0])}")

        frame = pd.DataFrame(table[1:], columns=["indicator_raw", *table[0][1:]])
        frame.insert(0, "source_row", range(1, len(frame) + 1))
        frame.insert(0, "pdf_page", pdf_page)
        chunks.append(frame)

wide = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
long = wide.melt(
    id_vars=["pdf_page", "source_row", "indicator_raw"],
    var_name="period_raw",
    value_name="value_raw",
)
long["period"] = pd.to_datetime(long["period_raw"], format="%d.%m.%Y", errors="coerce")
long["value_mln_usd"] = long["value_raw"].map(parse_number)
long = long.dropna(subset=["period", "value_mln_usd"])
print("wide_rows:", len(wide))
print("numeric_observations:", len(long))

Вывод проверки: page=9 text_chars=1488 tables=1 shape=19x10, page=10 text_chars=1629 tables=1 shape=11x10, wide_rows: 28, numeric_observations: 244. Чтобы восстановить путь сектор → инструмент, дополнительно сохраните page.extract_words() с x0, top, bottom и сопоставьте слова со строкой таблицы; не пытайтесь вывести родителя только из жирного начертания или пробелов в уже извлечённом тексте.

Для PDF с чёткой сеткой можно проверить результат camelot в режиме lattice; если линий нет, его stream или tabula требуют подобранной области страницы и особенно тщательной сверки объединённых заголовков. Это альтернативы, а не источник истины. OCR (ocrmypdf/Tesseract с отрисовкой около 300 dpi) нужен только когда extract_text() и extract_words() практически пусты или дают непригодный слой; тогда храните исходный PDF, OCR-версию и координаты/качество распознавания отдельно. Для № 6 эти условия не выполнены.

5. Нормализовать неполную подпись периода, не теряя raw. В таблице 4.2.1 дата напечатана как 01.06, а год вынесен в объединённую строку 2026 год; код ниже переносит год состояния в pandas.Timestamp и оставляет исходную составную подпись.

Проверено 18.07.2026 на выпуске № 6 (397), опубликованном 14.07.2026.

from __future__ import annotations

import re
from pathlib import Path

import pandas as pd
import pdfplumber

columns = [
    "total_mln_rub",
    "federal_budget_mln_rub",
    "regional_local_budget_mln_rub",
    "other_budget_mln_rub",
    "extra_budget_funds_mln_rub",
]

def parse_mln_rub(value: str | None) -> float | None:
    return None if value is None else float(value.replace("\u00a0", " ").replace(" ", ""))

records, year = [], None
with pdfplumber.open(Path("cache/cbr-bbs/current.pdf")) as pdf:
    table = pdf.pages[102].extract_table()  # PDF page 103, печатная страница 101

for row in table[3:]:
    label = (row[0] or "").strip()
    if re.fullmatch(r"\d{4} год", label):
        year = int(label[:4])
    elif year and re.fullmatch(r"\d{2}\.\d{2}", label):
        day, month = map(int, label.split("."))
        records.append({
            "period_raw": f"{year} год / {label}",
            "period": pd.Timestamp(year=year, month=month, day=day),
            **dict(zip(columns, map(parse_mln_rub, row[1:]))),
        })

df = pd.DataFrame(records)
print("rows:", len(df), "range:", df.period.min().date(), df.period.max().date())
print(df.tail(2)[["period_raw", "period", "total_mln_rub", "federal_budget_mln_rub"]])

Проверенный результат: 18 наблюдений от 2025-01-01 до 2026-06-01; последние две строки — 2026 год / 01.05 = 94 529,0 млн руб. всего и 20 914,0 млн руб. федерального бюджета, 2026 год / 01.06 = 85 250,0 и 10 764,0 млн руб. соответственно.

Связанные страницы wiki

• Сайт Банка России — портал, внутри которого размещён раздел бюллетеня; там же ограничения URL и смежные подсистемы.
• Статистика Банка России — временные ряды, база показателей и API; для регулярного обновления рядов предпочтительнее, чем разбор каждого PDF бюллетеня.
• Казначейство: статистика государственных финансов РФ — официальные своды по контуру бюджетной системы; бюллетень ЦБ даёт макро- и рыночный слой, а не те же таблицы исполнения по КБК.
• Открытые данные Минфина России — план и исполнение федерального бюджета в открытых наборах; сопоставление с таблицами ЦБ — на уровне аналитической модели и дат.
• Банк России — оператор публикации.

Не путать с

• Статистика Банка России — прежде всего машиночитаемые серии и сервисы; бюллетень — PDF-сборники с фиксированной вёрсткой выпуска.
• Вестник Банка России — нормативные и разъяснительные материалы регулятора; бюллетень — статистические таблицы и обзорные блоки по данным ЦБ.

Сводка для машинной обработки

primary_url: "https://cbr.ru/statistics/bbs/"
landing_page: "https://cbr.ru/statistics/bbs/"
formats: ["pdf", "html"]
update_cadence: "основной бюллетень — номера по календарю Банка России, обычно ежемесячно; региональное приложение — прекращённая архивная квартальная линейка 2001–2010"
url_stability: "URL каталога стабилен; URL PDF выпуска содержит изменяемый числовой id и должен извлекаться из HTML"
checked_at: "2026-07-18"
issue_checked: "№ 6 (397), 2026; опубликован 14.07.2026"
issue_last_modified: "Tue, 14 Jul 2026 14:03:34 GMT"
issue_bytes: 1637909
issue_sha256: "7be483d296388b72a0549393ac2a70741e10d05371b1a3ecd74f3d866508fca7"
issue_pages: 252
text_layer: true
table_extraction: ["pdfplumber", "camelot or tabula after visual validation", "ocr-fallback: OCRmyPDF/Tesseract only when text layer is absent or unusable"]
join_keys:
  - "период (нормализованная дата) + показатель/сектор/инструмент + единица измерения"
  - "соответствие отраслей, инструментов и агрегатов задаётся вручную и проверяется по методологии; КБК/ОКТМО/ИНН отсутствуют"
parse_notes:
  - "Таблицы имеют печатную вёрстку: объединённые ячейки, переносы строк, сноски и неуникальные подписи; хранить pdf_page, source_row, raw-текст и координаты."
  - "Период может быть неполным: в таблице 4.2.1 год задан отдельной строкой, а дата — 01.MM; сохранять period_raw вместе с Timestamp."
  - "Таблица 1.2 охватывает две PDF-страницы; строки ОФЗ различаются только родительской группой валюты, а не текстом подписи."
  - "При новом SHA-256 сравнивать ссылку каталога, дату публикации, оглавление, число страниц, текстовый слой, заголовки и размеры ключевых таблиц."

Частые вопросы

В: Чем бюллетень отличается от статистики Банка России?

О: Бюллетень — PDF-сборник с фиксированной на дату выпуска вёрсткой, оглавлением и методологическими комментариями. Страница статистики — канал машиночитаемых временных рядов и API; для регулярной загрузки одного показателя она обычно предпочтительнее. PDF нужен, когда важны состав таблицы, контекст выпуска или показатель, не найденный в готовом ряду.

В: Почему нельзя напрямую соединить таблицы бюллетеня с казначейским исполнением?

О: Бюллетень даёт макроэкономический и рыночный слой: внешний долг перед нерезидентами, денежные агрегаты, остатки средств в кредитных организациях. В нём нет КБК, ОКТМО, ИНН, платёжных документов и строк кассового исполнения. Сопоставление с статистикой государственных финансов Казначейства или наборами Минфина возможно только как явно описанная аналитическая связь по периоду, агрегату, единице и методологии.

В: Как автоматически заметить, что ЦБ изменил структуру выпуска?

О: После изменения SHA-256 снова парсите HTML-каталог, извлекайте оглавление и фиксируйте число страниц, наличие текстового слоя, заголовки и размеры ключевых таблиц. Сравнивайте их с предыдущим манифестом: так обнаруживаются новая нумерация, исчезнувшая таблица, сдвиг страниц, смена периодов или объединённых шапок, которые не поймает проверка одного URL.