Синхронность динамики интегральных индексов как индикатор поворотных точек экономического цикла

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 2008-2009 гг. • Отсутствие уверенности в устойчивости восстановления мировой и российской экономики • Наблюдаемое замедление темпов экономического роста на рубеже 2012-2013 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. Критерии выбора и оценки данных (2/2) • 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)

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 = w1x1+ w2x2+ ... + wjxj + ... + wnxn, • где y - интегральный индекс, • xj – структурные элементы интегрального индекса, • wj – 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 rij – коэффициент парной корреляции между i-м и j-м показателями (i, j = 1, 2, ..., n), то веса определяются по следующей формуле: wj

15. Определение поворотных точекдля 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 • 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!

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 r1 = 0,848 • Совпадающий индекс • Отсутствие лага с r0 = 0,768 • Запаздывающий индекс • Запаздывание на 4 месяца с r-4 = 0,789

20. 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

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 = 112,605 + 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%

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