Синхронность динамики интегральных индексов как...
Post on 04-Jan-2016
78 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
Синхронность динамики интегральных индексов как
индикатор поворотных точек экономического цикла
Райская Н.Н., Сергиенко Я.В., Френкель А.А.
(Институт экономики РАН,
г. Москва)
Обзор Цель исследования Определение цикла и интегральные индексы Предлагаемый подход Результаты расчета интегральных показателей
экономической динамики Определение поворотных точек Прогнозирование динамики экономики Выводы
Цель исследования Разработать систему индикаторов для
своевременного прогнозирования изменений в динамике экономического роста и основных макроэкономических показателях Методику расчета весов для построения
интегральных индексов конъюнктуры Методику краткосрочного прогноза развития
промышленности с учетом зависимости от лидирующих показателей
Объяснение выбора цели Неудача экономистов и правительства
своевременно предсказать наступление и глубину кризиса 2008-2009 гг.
Отсутствие уверенности в устойчивости восстановления мировой и российской экономики
Наблюдаемое замедление темпов экономического роста на рубеже 2012-2013 гг.
Определение цикла «Цикл включает периоды экспансии,
возникающие примерно одновременно для разных видов экономической активности, которые затем сменяются общими периодами рецессий, замедленного роста и экономических оживлений…; последовательность изменений повторяется, но не является периодической …»1
1 Классические определение цикла А. Бернсом и У. Митчеллом
Основные характеристики цикла Характеристика 1: периодичность колебаний
экономических показателей Характеристика 2: согласованные изменения
экономических показателей Таким образом, ключевой вопрос для
исследователей: «Как измерить и оценить эти характеристики? Как определить поворотные точки цикла?»
Интегральные индексы цикла (1/2) Экономисты ведут непрерывный поиск
моделей, направленных на описание цикла и оценки поворотных точек
Самым эффективным до сих пор остается подход, предложенный еще в самом начале исследований деловых циклов – подход на основе использования интегральных индексов делового цикла
Интегральные индексы цикла (2/2) Интегральные индексы являются показателями,
указывающими на изменения в общей экономической активности
Каждый индекс измеряет среднее поведение группы экономических временных рядов, которые показывают сходный расчет времени поворотов делового цикла и при этом представляет широкий спектр экономической деятельности или секторов
Предлагаемый подход Три интегральных индекса
Интегральный лидирующий индекс (динамика индекса предшествует изменениям в экономической активности)
Интегральный совпадающий индекс (динамика индекса совпадает с изменениями экономической активности)
Интегральный запаздывающий индекс (изменения индекса отстают от динамики экономической активности)
Критерии выбора и оценки данных (1/2) Теоретические критерии
наличие экономической обоснованности включения того или иного показателя в список
достаточная глубина в описании выделенного экономического процесса
максимальная релевантность показателя для условий российской экономики
Практические критерии частота публикации (месячные данные) своевременность (данные появляются регулярно
и в предсказуемые сроки) длительность рядов (достаточное количество
точек наблюдений без перерывов) стабильность (минимальный риск пересмотра
данных в будущем)
Критерии выбора и оценки данных (2/2)
Показатели Лидирующий индекс - 8 показателей
Спрос промышленности, портфель заказов, индекс предпринимательской уверенности, индекс РТС, цена нефти URALS, денежная масса М2, сальдо внешней торговли, реальный курс рубля
Совпадающий индекс - 5 показателей Уровень использования мощностей в промышленности, оборот розничной
торговли, реальные располагаемые денежные доходы населения, оборот оптовой торговли, число занятых
Запаздывающий индекс - 8 показателей Инвестиции, базовый индекс цен, кредитные вложения, вклады населения,
численность безработных, доля предприятий в «хорошем» и «нормальном» финансовом состоянии, отношение запасов к обороту розничной торговли, индекс цен на платные услуги населению
Агрегирование данных (1/2) Интегральные индексы как линейная
комбинация выбранных показателей:
y = w1x1+ w2x2+ ... + wjxj + ... + wnxn,
где y - интегральный индекс, xj – структурные элементы интегрального
индекса, wj – веса, с которыми структурные элементы
входят в интегральный индекс
Агрегирование данных (2/2) Для определения веса каждого показателя
был использован подход, основанный на расчете коэффициентов парной корреляции между изменениями показателей во времени:
Если rij – коэффициент парной корреляции между i-м и j-м показателями (i, j = 1, 2, ..., n), то веса определяются по следующей формуле:
wj
r rij iji
n
j
n
j
n/
111
Определение поворотных точек для прогнозирования Ключевые вопросы:
Степень синхронности изменения отдельных составляющих интегральных индексов в условиях шоковых изменений экономики – перехода от экспансии к рецессии
Устойчивость отношений интегральных индексов (в первую очередь, лидирующего индекса, который используется при прогнозировании) и эталонного индикатора
Подход к расчетам Гипотеза:
Минимальное «совпадение» характеристик цикла – утрата синхронности изменений показателей интегральных индексов
Метод оценки: Расчеты коэффициентов конкордации. Если
ряды полностью синхронны, то коэффициент равен 1, если синхронность отсутствует - то 0
Результаты расчетов Докризисный период
2006-2007 гг. - интегральные индексы характеризуются синхронностью
Кризисный период 2008-2009 гг. - лидирующий и совпадающий индексы теряют
синхронность изменения
Выход из кризиса 2010 г. – несинхронность сохраняется 2011 г. – все интегральные индексы вновь приобретают
синхронность изменений 2012 г. - несинхронность лидирующего индекса возвращается, что
свидетельствует о новой тенденции – переходе к стагнации!
Подход к оценке результатов Оценка тесноты связи рассчитанных индексов
с эталонным показателем - индексом промышленного производства Максимально близко описывает динамику общей
экономической активности в стране Публикуется на ежемесячной основе
Метод оценки: Расчет взаимокорреляционных функций месячных
темпов роста с января 2006 г. по август 2012 г.
Оценка результатов Лидирующий индекс
Опережение динамики промышленного производства на 1 месяц с r1 = 0,848
Совпадающий индекс Отсутствие лага с r0 = 0,768
Запаздывающий индекс Запаздывание на 4 месяца с r-4 = 0,789
Оценка расчетов на устойчивость 2006-2010 гг.: лидирующий индекс – опережение на 2
месяца; совпадающий индекс – лаг отсутствует; запаздывающий индекс – запаздывание на 4 месяца
2006-2011 гг.: лидирующий индекс – опережение на 2 месяца; совпадающий индекс – лаг отсутствует; запаздывающий индекс – запаздывание на 3-4 месяца
Таким образом, наблюдаются устойчивые лаги, что позволяет использовать интегральные показатели для целей прогнозирования
Применение результатов: прогнозирование экономики Ежемесячный краткосрочный прогноз
промышленного производства на основе интегральных индексов, начиная с сентября 2010 года
Применение результатов: прогнозирование экономики Уравнение регрессии промышленного
производства от лидирующего индекса: Y = 112,605 + 0,056x, (95,447) (32,962)
где Y – индекс промышленного производства в %, x –лидирующий индекс в %.В скобках - значения t-критерия для коэффициентов.Коэффициент детерминации равен 0,899, критерий Дарбина-Уотсона равен 0,0565.
Ошибка прогноза индекса промышленного производства на октябрь и ноябрь 2012 г. составила соответственно 0,7% и 0,9%
Применение результатов: прогнозирование экономики При увеличении периода прогноза до 3 и
более месяцев ошибка прогноза увеличивается до 2,5-4%
Дальнейшие шаги Отработка алгоритмов среднесрочного
прогнозирования Распространение методики прогнозирования
на остальные сектора экономики, а также базовые отрасли
top related