Диссертация (1138188), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Подход с непрерывной зависимойпеременной позволяет получать как количественные, так и качественныеоценки ближайшего будущего и потому он – наряду с предсказаниемповоротных точек делового цикла – часто используется также для целейкраткосрочного макроэкономического прогнозирования. Этому подходупосвящено наибольшее количество эмпирических исследований. В рамкахработ с непрерывной зависимой переменной выделяются модельный инемодельный подходы (см. Рисунок 10).Дискретная зависимая переменная.
Подход с дискретной зависимойпеременной нацелен на предсказание состояния экономики (качественнаяоценка): он отвечает на вопрос, насколько вероятна смена режимамакроэкономической динамики, где число режимов ограничено двумя-тремясостояниями.Модельный подход с непрерывной зависимой переменной подразделяетсяна опережающие индикаторы, основанные на линейных моделях векторных15По аналогии с температурой человеческого тела: можно измерить ее внепрерывной шкале градусов Цельсия, не приводя суждение о состоянии здоровьячеловека.
Либо на основе знаний о температуре тела человека можно судить о состоянииего здоровья в дискретном пространстве состояний («здоров» или «болен», в зависимостиот того превышает ли температура тела критический порог в 37,0 градусов). Оба подходамогут быть полезны в зависимости от целей потребителей информации. Второй подходменее требователен к ресурсам памяти («черное» или «белое»), в то время как первыйдает более точную информацию (передает больше «оттенков»).50авторегрессий (VAR), базирующиеся на динамических факторных моделях, атакже подход на основе Марковских цепей с переключением (подробнее обэтих подходах - см. Marcellino, 2006).
Эти методы используют весьмапродвинутый эконометрический аппарат, который позволяет выявитьстатистическую связь между ключевым показателем макроэкономическойдинамикииегоопережающимииндикаторами. Подходна основеэконометрических моделей также требователен к объему исходных данных.Немодельный подход с непрерывной зависимой переменной являетсяболее простым в построении, использовании и интерпретации.
Этот подходпозволяет строить опережающие индикаторы как простую или взвешеннуюсреднюю преобразованных по определенному алгоритму16 рядов (подробнееоб этом подходе – см., например, OECD, 2008). Простота, однако,оборачивается наличием определенных недостатков, среди которых наиболеесерьезные – отсутствие четкой статистической привязки целевой переменнойк опережающим индикаторам, а также невозможность инференции (проверки«значимости» частных индикаторов, расчет стандартных ошибок прогноза ит.п.).Модельный подход с дискретной зависимой переменной.
Посколькуставитсязадачапозволяющейпостроенияпредсказатьинструментальногоповоротныеточкисредства(модели),макроэкономическойконъюнктуры (вход экономики в рецессию и выход из нее) на основеимеющейся на данный момент времени информации, использованиеопережающих индикаторов с непрерывной зависимой переменной избыточнои потому нецелесообразно. Достаточно, чтобы модель отвечала на вопрос отом, насколько вероятно изменение макроэкономической динамики сположительной на отрицательную и наоборот. Поэтому была выбрана модельопережающих индикаторов с дискретной зависимой переменной.16сезонная корректировка, удаление выбросов, детрендирование и сглаживание,стандартизация.51Немодельный подход с дискретной зависимой переменной, наскольконам известно, не применялся для анализа бизнес-циклов.Рисунок 10 – Подходы к построению опережающихиндикаторов бизнес-цикловОпережающиеиндикаторыНепрерывная зависимаяпеременнаяДискретная зависимаяпеременная(отражает динамику выпуска)(отражает состояние экономики)МодельныйподходStock, Watson (1989)Forni et al.
(2001)Демидов (2008)Стырин, Потапова(2009)СуществующиеНемодельныйподходOECD (2008)Смирнов (2001)Smirnov (2006)эмпирическиеМодельныйподходНемодельныйподходEstrella, Mishkin (1998)Kauppi, Saikkonen (2008)Пестова (2013)Не применялся дляанализа бизнесцикловработысдискретнойзависимойпеременной нацелены в основном на заблаговременное предсказаниемакроэкономических кризисов (рецессий).
В этих работах переменнаясостояния экономики (фазы бизнес-цикла) отражает два возможных исхода:рецессия или экспансия. Большая часть существующих исследованийстроится на основе данных временных рядов одной или нескольких стран(см., например, Stock, Watson, 1992; Estrella, Mishkin, 1998; Moneta, 2005;Kauppi, Saikkonen, 2008; Ng, 2012 и др.). В основном это работы,посвященные анализу предсказательной силы наклона кривой доходностигосударственных облигаций для прогнозирования рецессий в США и другихразвитых странах. Перекос в сторону моделей на основе данных однойстраны, вероятно, связан с наличием длинных сопоставимых рядов (чащевсего анализируется помесячные данные с 1960-х гг.), а также сосложностями в обеспечении единообразия методологий датировок бизнесциклов по различным странам.
Анализ длинных временных рядов по той или52иной развитой стране обеспечивает вплоть до 500-600 помесячныхнаблюдений, что достаточно для количественного анализа индикаторовповоротных точек бизнес-цикла.Проблемапредсказанияповоротныхточекипрогнозированиямакроэкономической динамики российской экономики затрагивается внескольких работах. Так, Смирнов (2001) строит помесячный опережающийиндикатор индекса промышленного производства России на основенемодельного подхода с непрерывной зависимой переменной (зарубежныйаналог – OECD, 2008). В двух недавних работах (Демидов, 2008; Стырин,Потапова, 2009) анализируемым показателем является поквартальнаядинамика ВВП.
В первом случае – на основе динамических, во втором – наоснове статических факторных моделей в рамках подхода с непрерывнойзависимой переменной строится прогноз динамики ВВП на один кварталвперед. Недостатком этих работ в контексте нашей задачи является то, чтоони нацелены на прогнозирование динамики исследуемого временного ряда(промышленного производства или ВВП), что может негативно сказаться накачествепредсказанияегоповоротныхточек.Работпораннейидентификации точек смены режимов бизнес-цикла (с дискретной зависимойпеременной) по российским данным не было обнаружено.2.3. Обзор факторов макроэкономических кризисов и выходов изних на основе теоретического анализаПостроениеколичественныхмоделейопережающихиндикаторовпереключения между фазами бизнес-цикла, представленное в работе, неставит целью выявить глубинные причины наступления коррекции или ееокончания (в каждом конкретном кризисном эпизоде набор факторовуникален).
Скорее данное исследование делает попытку выявить общие дляисследуемого набора стран последовательности развития событий переднаступлением «переломных точек» (отвечает на вопрос «как скоро53произойдет коррекция?» а не на вопрос «почему она произойдет?») 17 .Однако,длятого,чтобыправильнодиагностироватьзаболевание(приближение рецессии), необходимо знать, на какие индикаторы обращатьвнимание. Важно, чтобы эти индикаторы были связаны с результирующейпеременной содержательной причинно-следственной связью (иначе врачрискует поставить диагноз по некорректным признакам).В имеющихся эмпирических работах авторы, как правило, необосновывают, почему они используют тот или иной показатель в качествепредикторов смены фаз бизнес-цикла. В работе Marcellino (2006) авторприводит шесть критериев выбора «хороших» опережающих индикаторов.Один из критериев – «экономическая значимость, то есть обоснованность сточки зрения экономической теории как возможная причина бизнес-циклалибо, что еще более важно, быстрое реагирование на положительные илиотрицательные шоки».
То есть, связь между индикатором и фазой цикламожет быть выявлена либо в рамках одной из теорий бизнес-цикла, либоможет быть подтверждена многолетними эмпирическими наблюдениями(основываться на наборе стилизованных фактов о бизнес-циклах). В даннойглаве используется этот подход: выбор индикаторов обосновывается припомощи этих двух подходов (теоретического – в данном разделе иэмпирического – в следующем).В теоретической литературе по проблемам бизнес-цикла нет единойкомплексной теории, объясняющей все причины макроэкономическихколебаний и механизмы их распространения.
На протяжении всей историиэкономическойконкурирующихмыслитеорийшлопараллельноебизнес-цикла.развитиеТекущеймножестваобщепринятойвсовременной экономической мысли теорией, завернутой в модельнуюоболочку, является новокейнсианский взгляд на макроэкономические17По аналогии с диагностированием простуды у больного. Если врач наблюдает упациента прогрессирующие кашель и насморк, он с высокой вероятностью можетпредсказать повышение температуры к вечеру и диагностировать ОРВИ. В этом смыслеврачу не так важно, что стало причиной простуды: переохлаждение, контакт с больнымиили др.
– сколько выявить ее признаки и начать своевременное лечение.54колебания («новый неоклассический синтез» или DSGE модели – Woodford,2009). Данная концепция включает в себя более ранние RBC модели с ихакцентом на реальные шоки как факторы колебаний деловой активности(технологические, фискальные и др.). При этом новокейнсианские моделивключают также номинальные жесткости, что позволяется учитыватьвлияние монетарных шоков на реальные показатели. ОбщепринятоймодификациейDSGEмоделейвнастоящеевремяявляетсяучетнесовершенств финансовых рынков – см.
обзор в работе Brunnermeier,Eisenbach, Sannikov (2012).Ограничением «чисто модельного» подходасовременной макроэкономики является тот факт, что перечисленные вышетеории в качестве причины колебаний рассматривают экзогенные поотношению к системе шоки. На наш взгляд, данный подход являетсянеполным,поскольку,ряднеблагоприятныхявленийвэкономикенакапливается внутри системы в рамках повышательной фазы цикла, чтовпоследствии ведет к достижению верхней точки цикла (невозможностиэкономики дальше расширяться) и рецессии. Поэтому для объясненияэндогенныхфакторовмакроэкономическихкризисовиспользуютсяаргументы ранних теорий бизнес-цикла. При этом при рассмотренииэкзогенных шоков акцент делается на современные теории.В рамках теоретического анализа была сделана попытка выявитьосновные факторы макроэкономических кризисов, рассмотрев несколькокритериев их классификации – см.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
