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