facebook
twitter
vk
instagram
linkedin
google+
tumblr
akademia
youtube
skype
mendeley
Wiki
Global international scientific
analytical project
GISAP
GISAP logotip

ЗАРУБЕЖНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЦИКЛОВ ДЛЯ ИНДИКАЦИИ ОБЩЕСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ

Автор Доклада: 
Адерихо Ю. А., Крюков А. Ф.
Награда: 
ЗАРУБЕЖНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЦИКЛОВ ДЛЯ ИНДИКАЦИИ ОБЩЕСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ

УДК 338

ЗАРУБЕЖНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЦИКЛОВ ДЛЯ ИНДИКАЦИИ ОБЩЕСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ

Адерихо Юлия Анатольевна, аспирант
Крюков Александр Филиппович, д-р экон. наук, проф.
Институт экономики, управления и природопользования ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»

 

Рыночный характер общественных форм развития требует индикаторного планирования в определении фаз в его циклах. Оно обеспечивает условия прогнозирования общественного развития.
Ключевые слова: Общественные формы. Развитие. Индикаторное планирование. Прогнозирование.

Market character of public forms of progress demand indicators plan in determinate of phases into its cycles. Its protect condition of indication public of progress.
Keywords: Public forms. Progress. Indicators plan. Indication.

 Идея индикаторного планирования для прогнозирования общественных циклов на основе использования опережающих индикаторов была реализована в США в 30-е гг. XX столетия после «Великой депрессии». А с конца 60-х гг. прошлого века в США осуществляются ежемесячные публикации соответствующих показателей. Поворотные точки и датировка экономических циклов производится специально созданным комитетом по экономическим циклам (при национальном бюро экономических исследований – NBER), в который входят ведущие экономисты США [19]. С 1981 г. Статистический департамент ОЭСР занимался расчетом опережающих индикаторов для стран-членов ОЭСР (европроцедура) [20]. С декабря 2008 г. используется фильтр Ходрика-Прескота для выделения цикличности [14]. А в 90-е гг. XX столетия под патронажем ОЭСР были построены опережающие индексы для Турции, Кореи, Польши и Венгрии. В дополнение к общепринятым «официальным» индексам предлагалось несколько «авторских» показателей, отличающихся теми или иными нюансами в методике переработки исходных статистических массивов [5, с. 23-24].
Европроцедура использует основную идею динамической факторной модели, которая позволяет обеспечить условия прогнозирования и возможных общественных циклов. Благодаря сильным совместным движениям макроэкономических временных рядов динамика каждой переменной может быть представлена в виде суммы малоразмерной компоненты, общей для всех переменных, и ортогонального идиосинкразического остатка [1, с. 7]. Факторные модели дают статистическую основу для построения индексов из большого количества временных рядов [1, с. 5]. Модель, использованная в работе Forni, Hallin, Lippi и Reichlin [2], носит название обобщенной динамической факторной модели. Она объединяет в себе динамический факторный анализ и метод анализа динамики основных компонент. Оценивающая функция строится таким образом, чтобы принять во внимание временные сдвиги между переменными, правильно взвешивая опережающие и запаздывающие переменные.
Согласно методологии Стока и Уотсона, динамическая факторная модель оценивается в ее статической форме. Авторами используется подход квазиправдоподобия. Оценивание мотивировано при сильных параметрических предположениях, но состоятельность оцениваемых факторов показана при более слабых непараметрических предположениях. Считается, что прогноз диффузного индекса в соответствии с этой методикой превосходит прогноз, основанный на европроцедуре, поскольку в данном случае прогнозируется сам логарифм ВВП, а не его общая компонента [18].
Для целей индикаторного планирования проводится предварительный отбор базового ряда и показателей для сводного индекса опережающих индикаторов [1, с.3].
Первым этапом в статистической обработке данных является их сезонная корректировка. Эта процедура применяется ко всем рядам, которые представляются статистическими органами без предварительной сезонной корректировки. Следующим шагом является определение выбросов и их коррекция во временных рядах, скорректированных на сезонность. Третьим шагом в статистической обработке данных является выделение их долгосрочного тренда и циклических компонент (таблица 1).
До конца 2008 г. НБЭИ и ОЭСР использовали метод усредненного по фазам тренда. Но в ОЭСР эта практика была изменена после публикации работы Nilsson, Gyomai [15].
 Следующий шаг – определение поворотных точек анализируемых рядов, что особенно необходимо оценить для прогнозирования фаз общественных циклов. Для этой цели НБЭИ и ОЭСР принято использовать алгоритм Брай-Бошана [16] с некоторыми вариациями в зависимости от метода выделения тренда.
 Последним этапом в статистической обработке данных является их нормализация. Из данных в экономическом цикле, полученных в результате использования фильтра Ходрика-Прескотта, вычитается среднее значение этого ряда. Эта разность делится на среднее абсолютное отклонение ряда и к этому значению прибавляется 100. В результате получаются безразмерные и сопоставимые друг с другом циклы рассматриваемых изменений переменных. Уровень в 100 единиц соответствует уровню долгосрочного тренда - долгосрочному равновесному уровню. Превышение уровня в 100 единиц свидетельствует о положительном отклонении от долгосрочного тренда, а значение ниже 100 выявляет отрицательное отклонение от долгосрочного равновесного уровня.
 Основной целью построения сводных индексов опережающих индикаторов является предоставление ранних сигналов. Выявляются приближения поворотных точек экономического цикла и изменение фазы экономического цикла для возможных общественных подвижек. Для такой интерпретации результаты, как правило, представляются в виде полученного индекса опережающих показателей и цикла базового ряда, позволяя делать выводы об изменении фазы цикла и/или направленности изменений темпов роста (замедление/ускорение), но амплитуда индекса опережающих индикаторов может не соответствовать будущей амплитуде цикла базового ряда.
Еще одной интерпретацией данного представления результатов может быть концепция разрыва выпуска, которая обычно связана с концепцией циклов роста. Разрыв выпуска, – ненаблюдаемая переменная, которая представляет собой отклонение фактического уровня выпуска от его потенциального уровня.
Нахождение базового ряда на уровне, превышающем 100 единиц, может трактоваться как положительный разрыв выпуска, а ниже 100 единиц как отрицательный [15]. Поскольку амплитуды индекса опережающих индикаторов и цикла базового ряда могут разниться, то, например, переход индекса в область положительного разрыва выпуска не гарантирует достижение циклом этой области базового ряда. Однако движение сводного индекса, по нашему мнению, в ту или иную сторону от долгосрочного тренда соответствует как ожидаемому в будущем движению цикла базового ряда в том же направлении (к уровню положительного или отрицательного разрыва выпуска).
Вторым подходом к презентации результатов построения сводных индексов опережающих индикаторов является представление годовых темпов прироста сводного индекса опережающих индикаторов и базового ряда.
На его базе можно судить о направлении изменений темпов роста (ускорения/замедления). Однако выводы о величине темпов роста или степени его ускорения/замедления также не будут в полной мере корректными.

Представление результатов в виде уровней циклов и в виде годовых темпов прироста весьма схожи наглядно, но пики и спады в этих рядах могут несколько отличаться, поскольку имеют разный экономический смысл [13, с.12].
Третьим подходом к презентации результатов построения сводных индексов опережающих индикаторов может быть их представление в виде индекса опережающих индикаторов и цикла базового ряда с восстановленным долгосрочным трендом. С одной стороны, такая форма презентации имеет преимущества, поскольку позволяет интерпретировать результаты, используя инструментарий традиционного цикла роста, что может быть более наглядным для пользователя. С другой стороны, по нашему мнению, она имеет ряд существенных недостатков. Во-первых, тренд нивелирует динамку циклической составляющей, которая является наиболее важной для определения будущей динамики цикла ВВП. Здесь гипотетически вновь возможна ситуация, когда темп роста тренда и темп роста показателей цикла становятся разнонаправленными. И первый полностью нивелирует второй. Поэтому, чтобы интерпретировать результаты третьего подхода в такой форме без искажений, пользователь должен иметь четкое представление о темпах роста долгосрочного тренда. Во-вторых, подобная форма представления таких результатов приводит к сдвигам точек пиков и спадов (пики достигаются позднее, а падения ранее, чем в базовом ряде индекса опережающих показателей). В-третьих, при относительно небольшом опережающем факторе построенных индексов (при восстановлении тренда) это опережающее проявление не столь наглядно. Приведенные причины обусловливают тот факт, что в зарубежной практике в данном виде результаты представляются крайне редко [2].
В работе Д. Крук и А. Коршун [13] была предпринята первая попытка построения сводного индекса опережающих показателей для Беларуси. В первую очередь было уделено внимание выделению циклической компоненты и долгосрочного тренда в белорусском ВВП на базе полученного месячного ряда ВВП. Для этого использовалось двойное применение фильтра Ходрика¬ Прескотта.
Авторами были проанализированы прогностические свойства в определении динамики цикла ВВП циклических составляющих в 84 экономических переменных и отобрано из них 14 переменных. По методике Европроцедуры был составлен сводный индекс опережающих индикаторов (CLI) для Беларуси. В целом этот сводный индекс опережающих показателей демонстрирует устойчиво высокие прогностические свойства для внешней среды организации. В среднем его опережающая динамика относительно циклической составляющей ВВП составляет 3 месяца. Коэффициент корреляции при таком опережающем лаге у цикла ВВП составляет 0,86. Сводный индекс предоставляет сигналы обо всех поворотных точках экономического цикла в Беларуси за период с 2005 г. и не дает ни одного ложного сигнала. Таким образом, данный индекс соответствует предъявляемым к подобным показателям характеристикам и может активно использоваться для экономического анализа и краткосрочных прогнозов в белорусской экономике.
Кроме того, авторами была рассмотрена проблема выбора между надежностью прогноза и опережающим лагом. Кроме выделения основного индекса, они также построили альтернативный сводный опережающий индекс (CLI-2), удалив из базового индекса все переменные с опережающим лагом меньшим, чем 2 месяца. Данный индекс также в полной мере корректно представляет сигналы обо всех поворотных точках в течение всего периода выборки базового ряда. Вместе с тем, его средний опережающий лаг составляет 4, а не 3 месяца как у CLI. Это позволяет улавливать более ранние сигналы о грядущей динамике экономического цикла. Коэффициент корреляции подобного индекса с циклом ВВП при 4-х месячном опережающем лаге составляет 0,84, что меньше, нежели у CLI. Таким образом, данный индекс предоставляет более ранние сигналы об изменении экономического цикла. Но возрастает вероятность того, что эти сигналы окажутся ложными. Исходя из этих соображений, авторы отдали предпочтение сводному индексу CLI и рассматривают его в качестве базового для экономической среды Беларуси. Ин¬декс CLI-2 может использоваться наряду с CLI для попытки получения более ранних сигналов о направлении изменений темпов роста в экономике. Выделяя тренд и циклическую составляющую ВВП, авторы использовали лишь один из методов – двойное использование фильтра Ходрика-Прескотта. Однако вследствие проблем с базовым рядом, а также в связи с относительно небольшим ко¬личеством наблюдений в нем, нам представляется уместным сравнить результаты выделения цикла и его периодизации с аналогичными результатами на основе метода усредненного по фазам тренда (РАТ) и применения фильтра Кристиано-Фиджеральда. Также в этом контексте должно быть уделено дополнительное внимание процедуре линеаризации базового ряда. Применение различных процедур линеаризации дает различные результаты в периодизации последней поворотной точке экономического цикла.
Нами были проанализированы ключевые индикаторы, характеризующие экономическую ситуацию, в странах Скандинавского полуострова, США и в «Азиатских тиграх» (Тайвань, Япония, Южная Корея). Использовались данные из официальной статистики этих стран.
Группа стран Скандинавского полуострова характеризуется использованием индексных показателей. В зависимости от специфики экономики этих стран добавляются индикаторы, характеризующие наиболее значимые виды деятельности (специализация стран), составляющих большую часть ВВП. Так, в Норвегии сделан акцент на производство и инвестиции в промышленность. В Швеции более детально представлена официальная статистическая информации рынка труда и ценовых показателей.
Характеристика финансового сектора в рамках ключевых индикаторов Швецией и Финляндией не предоставляется. Норвегия же приближена к США по набору показателей, характеризующих кредитно-денежную систему, но в более сокращенном виде. В рассматриваемых странах используется [5, 6, 10] базовый набор экономических индикаторов. В таблице 2 указаны специфические показатели, используемые только одной из стран.


Особенностью анализа в азиатских странах (Япония, Ю.Корея, Тайвань) является включение в экономические индикаторы показателей сектора государственного регулирования (Таблица 3), также уточнен ряд показателей внешнего сектора.
Интересен опыт Японии по расчету диффузного индекса, предназначенного для оценки текущей ситуации в экономическом цикле и прогноза на будущее. Методология диффузного индекса разработана в 1955 г. в США. Он представляет собой сводный индекс экономической активности, в котором учтены направления изменений в областях (показателей), отобранных из большого количества экономических показателей на основе их повышенной чувствительности к экономическому циклу. Диффузный индекс рассчитывается в трех вариантах: совпадающий (отражает непосредственно сами колебания цикла), опережающий (начинает реагировать раньше и поэтому предсказывает движение цикла), отстающий (движется с опозданием и служит для окончательной проверки направления развития экономического цикла). В Японии для расчета опережающего диффузного индекса отобрано 11 показателей (уровень запасов товаров конечного спроса, уровень материально-сырьевых запасов, число новых вакансий, объем реальных заказов на машинное оборудование, общая площадь нового строительства, индекс инвестиционных условии и др.).


Для совпадающего также принято 11 значений (индекс промышленного производства, индекс потребления сырья и материалов, объем использования электроэнергии крупными потребителями, индекс загрузки производственных мощностей, индекс сверхнормативного рабочего времени, объем товарооборота универсальных магазинов, прибыль от производственной деятельности и др.). Для отстающего использовано восемь показателей (индекс запасов товаров конечного потребления, индекс материально-сырьевых запасов, индекс постоянной рабочей силы, объем реальных инвестиций в оборудование юридических лиц, налоговые поступления от обложения прибыли юридических лиц и др.).
Диффузный индекс рассчитывается как удельный вес числа возрастающих по сравнению с базисным периодом показателей в общем числе показателей, отобранных для расчета этого индекса. Критерием определения фазы экономического цикла становится 50 % уровень совпадающего диффузного индекса. Когда его значение превышает 50 %, это говорит о преобладании в этот период показателей с возрастающей динамикой. В экономической активности в целом присутствует тенденция роста, а цикл находится в фазе экономического подъема. Пересечение линии 50 %-го уровня совпадающего диффузного индекса означает поворотную точку в развитии цикла. Если индекс пересекает ее снизу вверх, то это считается низшей точкой экономического цикла, а если сверху вниз, то высшей точкой цикла [4].
Значительный опережающий лаг показателей, полученных на базе опросов, а также их состоятельность в предсказании фазы экономического цикла обусловили использование этих показателей не только в составе сводных индексов, но и в качестве отдельных опережающих переменных, предсказывающих будущую динамику экономического цикла для прогнозирования состояния общественного развития. Кроме того, в рыночно развитых странах также определяются отдельные сводные опережающие индексы исключительно на базе переменных, полученных по результатам опросов. Эти индексы могут строиться для отражения ожиданий и будущего поведения отдельных групп экономических агентов, например, потребителей, бизнеса и пр. Индексы, характеризующие поведение и ожидания отдельных секторов, могут объединяться в индексы более высокого порядка. Их задачей также будет предсказание будущей динамики экономического цикла [13].
В США среди индексов, отражающих ожидания и настроения бизнеса, наиболее попу¬лярны следующие: индекс менеджеров по снабжению (Purchasing Managers' Index, PMI), индекс услуг ISM (ISM Services Index), чикагский индекс менеджеров по закупкам (Chicago Purchasing Managers' Index). Среди индексов, отражающих ожидания и настроения в потребительском секторе наиболее известны и популярны следующие: индекс потребительской уверенности Conference Board (Conference Board's Consumer Confidence Index), индекс потребительских настроений по методике Университета Мичигана (Consumer Sentiment Index, University of Michigan). В качестве примера объединения результатов собственных опросов с предостав¬ляемыми статистикой переменными показателями, и построения на этой базе отдельного опережающего индекса можно привести опережающий индекс Conference Board (Conference Board's Leading Index). Этот индекс публикуется наряду с индексами одновременных и запаздывающих показателей в этой организации для характеристики бизнес-цикла.
Дополнительные индексы, характеризующие бизнес-климат и потребительские на¬строения, активно используются для принятия экономических решений в режиме реального времени в Германии. В качестве примера можно привести следующие немецкие индексы бизнес-климата: IFO (индекс Münchener Gesellschaft zur Förderung der Wirtschaftswis¬senschaften), ZEW (индекс Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung), РМI (Purchasing Managers' Index), ESIN (Economic Sentiment Indicator).
Если рассматривать, например, опережающие индикаторы НБЭИ (таблица 4), то в российской статистической базе можно найти только 5 из 13 показателей, причем один из них официально публикуется ежеквартально, а значит, не может использоваться для ежемесячного прогнозирования. Таким образом, только 4 опережающих индикатора из 13, используемых в США, могли бы быть рассмотрены применительно к условиям российской действительности. К таким же результатам приводит анализ опережающих индикаторов других рыночно развитых стран. Это, очевидно, не позволяет в не адаптированном виде использовать зарубежный опыт прогнозирования экономической ситуации.
На наш взгляд, необходимо адаптировать методы «индикаторного мониторинга» внешней среды промышленной коммерческой организации, чтобы успеть сделать прогноз общественного развития:
• проанализировать системы индикаторов, используемые в странах, успешно адаптирующихся к условиям кризиса;
• выявить опережающие индикаторы для мониторинга изменений во внешней среде организаций в российских условиях с разработкой системы показателей, позволяющих прогнозировать фазы кризисного состояния.

Литература:
1. Sargent T.J. Business cycle modeling without pretending to have too much apriori economic theory / T.J. Sargent, C.A. Sims, 1977. – 89 с. http://www.minneapolisfed.org/publications_papers/pub_display.cfm?id=516
2. Forni M. Coincident and leading indicators for the EURO area / M. Forni, M. Hallin, M. Lippi и L. Reichlin/ – 2000. – 25 с. www.economia.unimore.it/forni_mario/coincident.pdf
3. Carriero A. Monitoring the Economy of the Euro Area: A Comparison of Composite Coincident Indexes / A. Carriero, M. Marcellino// Bocconi University. - Working Papers №319, 2007. http://ideas.repec.org/p/igi/igierp/319.html
4. Бурденкова Е.С. Статистика в Японии /Е.С. Бурденкова// Вопросы статистики. – 2000. – №12.
5. Индикаторы Норвегии: http://www.ssb.no/okind_en/
6. Индикаторы Финляндии: http://tilastokeskus.fi/til/suhd_en.html
7.ИндикаторыГермании
8. Евросоюза: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/euroindicators/peeis
9. Тайвань:http://eng.stat.gov.tw/lp.asp?CtNode=2191&CtUnit=1050&BaseDSD=7&mp=5
10. Швеция: http://www.scb.se/Pages/FigureList_4000.aspx
11. Япония: http://www.stat.go.jp/english/19.htm
12. Ю.Корея: http://kostat.go.kr
13. Крук Д. Экономический цикл и опережающие индикаторы: методологические подходы и возможности использования в Беларуси/Д. Крук, А. Коршун//Рабочий материал Исследовательского центра ИПМ WP/10/05. – 2010. – 35 с.
14. Hodrick R. Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation / R. Hodrick, E.C. Prescott// Journal of Money, Credit, and Banking, 1997.
15. Nilsson R. Cycle Extraction. A comparison of the Phase-Average Trend method, the Hodrick-Prescott and Christiano-Fitzgerald filters / R. Nilsson, G. Gyomai// OECD, Working Paper. – 2008.
16. Bry G. Cyclical Analysis of Time Series : Selected Procedures and Computer Programs /G. Bry, C. Boschan// NBER, Technical Paper 20. – 1971.
17. Boschan C. The Phase Average Trend: A New Way of Measuring Economic Growth /C. Boschan, W. Ebanks// Proceedings of the Business and Economic Statistics Section. American Statistical Association, Washington D.C. – 1978.
18. Демидов О. Различные индексы прогнозирования экономической активности в России / О. Демидов// Квантиль, 2008. – №5. – С. 83-102.
19. Business Cycle Dating Committee Members // http://www.nber.org/cycles/members.html (дата обращения: 20.09.2010)
20. Composite Leading Indicators (CLIs), OECD: // http://www.oecd.org/document/22/0,3343,en_2649_34349_45995094_1_1_1_1,00...

6
Ваша оценка: Нет Средняя: 6 (3 голоса)
Партнеры
 
 
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
Would you like to know all the news about GISAP project and be up to date of all news from GISAP? Register for free news right now and you will be receiving them on your e-mail right away as soon as they are published on GISAP portal.