Скачать презентацию
Идет загрузка презентации. Пожалуйста, подождите
Презентация была опубликована 11 лет назад пользователемinecon.org
1 Синхронность динамики интегральных индексов как индикатор поворотных точек экономического цикла Райская Н.Н., Сергиенко Я.В., Френкель А.А. (Институт экономики РАН, г. Москва)
2 Обзор Цель исследования Определение цикла и интегральные индексы Предлагаемый подход Результаты расчета интегральных показателей экономической динамики Определение поворотных точек Прогнозирование динамики экономики Выводы
3 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
4 Объяснение выбора цели Неудача экономистов и правительства своевременно предсказать наступление и глубину кризиса гг. Отсутствие уверенности в устойчивости восстановления мировой и российской экономики Наблюдаемое замедление темпов экономического роста на рубеже гг.
5 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
6 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?»
7 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
8 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
9 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)
10 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
11 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)
12 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
13 Агрегирование данных (1/2) Интегральные индексы как линейная комбинация выбранных показателей: y = w 1 x 1 + w 2 x w j x j w n x n, где y - интегральный индекс, x j – структурные элементы интегрального индекса, w j – веса, с которыми структурные элементы входят в интегральный индекс
14 Агрегирование данных (2/2) Для определения веса каждого показателя был использован подход, основанный на расчете коэффициентов парной корреляции между изменениями показателей во времени: Если r ij – коэффициент парной корреляции между i-м и j-м показателями (i, j = 1, 2,..., n), то веса определяются по следующей формуле: wjwj
15 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
16 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
17 Результаты расчетов Докризисный период гг. - интегральные индексы характеризуются синхронностью Кризисный период 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!
18 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.
19 Оценка результатов Лидирующий индекс Опережение динамики промышленного производства на 1 месяц с r 1 = 0,848 Совпадающий индекс Отсутствие лага с r 0 = 0,768 Запаздывающий индекс Запаздывание на 4 месяца с r -4 = 0,789
20 Оценка расчетов на устойчивость гг.: лидирующий индекс – опережение на 2 месяца; совпадающий индекс – лаг отсутствует; запаздывающий индекс – запаздывание на 4 месяца 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
21 Применение результатов: прогнозирование экономики Ежемесячный краткосрочный прогноз промышленного производства на основе интегральных индексов, начиная с сентября 2010 года
22 Применение результатов: прогнозирование экономики Уравнение регрессии промышленного производства от лидирующего индекса: Y = 112, ,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%
23 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
Еще похожие презентации в нашем архиве:
© 2024 MyShared Inc.
All rights reserved.