voprstatВопросы статистикиVoprosy Statistiki2313-63832658-5499The Federal State Budgetary Institution "Scientific Research Institute for Socio-Economic Statistics of the Federal State Statistics Service" (Statistics Research Institute of Rosstat)10.34023/2313-6383-2021-28-2-24-41voprstat-1269Research ArticleВОПРОСЫ МЕТОДОЛОГИИISSUES OF METHODOLOGYРазвитие композитных индикаторов циклического реагирования в конъюнктурных обследованияхDevelopment of Composite Indicators of Cyclical Response in Business Surveyshttps://orcid.org/0000-0002-6383-9562КитрарЛ. А.KitrarL. A.

Китрар Людмила Анатольевна – канд. экон. наук, заместитель  директора, Центр конъюнктурных исследований Института  статистических исследований и экономики знаний

101000, г. Москва, Славянская пл., д. 4, стр. 2

Liudmila A. Kitrar – Cand. Sci. (Econ.), Deputy Director, Centre for  Business Tendency Studies, Institute for Statistical Studies and  Economics of Knowledge

4, Slavyanskaya Sq., Bld. 2, Moscow, 101000

lkitrar@hse.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2632-9026ЛипкиндТ. М.LipkindT. M.

Липкинд Тамара Михайловна – ведущий эксперт, Центр  конъюнктурных исследований Института статистических  исследований и экономики знаний

101000, г. Москва, Славянская пл., д. 4, стр. 2

Tamara M. Lipkind – Leading Expert, Centre for Business Tendency  Studies, Institute for Statistical Studies and Economics of Knowledge

4, Slavyanskaya Sq., Bld. 2, Moscow, 101000

tlipkind@hse.ruНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»РоссияNational Research University Higher School of Economics (HSE University)Russian Federation2021030520212822441Copyright © Китрар Л.А., Липкинд Т.М., 20212021Китрар Л.А., Липкинд Т.М.Kitrar L.A., Lipkind T.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1269

В статье предложен новый набор композитных индикаторов – предикторов в конъюнктурных обследованиях, которые позволяют выявлять ранние информационные сигналы циклического характера в экономическом поведении хозяйствующих субъектов.Основным критерием эффективности индикаторов служит их чувствительность к циклическому паттерну и смене режимов в динамике статистических референтов. При этом такое свойство, как статистически значимое опережение временных рядов или технического выпуска и публикации данных, позволяет объединить их в группу индикаторов раннего предупреждения.Индекс деловой активности (ИДА) в базовых отраслях экономики России – это композитный индикатор, впервые рассчитанный авторами на основе результатов регулярных (ежемесячных и ежеквартальных) обследований Росстата деловой активности организаций за период 1998–2020 гг. с широкомасштабным охватом единиц выборочного наблюдения. В 2020 г. количество респондентов обследований составило в среднем около 20 тыс. организаций всех категорий численности. Индекс отражает «общий» профиль краткосрочных колебаний ключевых параметров экономической конъюнктуры. Первичную информацию для объединения в ИДА составляют «балансы мнений» респондентов в отношении вопросов, унифицированных для всех секторальных обследований Росстата, а также взаимосвязанных с референтной количественной статистикой с коэффициентами кросс-корреляции, статистически значимо отличных от нуля при опережении не менее чем на один квартал. В этом заключается основное отличие нового композитного индикатора обследований от известных индексов экономических настроений и предпринимательской уверенности. Основными компонентами ИДА являются композитные индексы реального спроса, фактического выпуска, реальной занятости, совокупной прибыли и общей экономической ситуации. Они агрегируют соответствующую «порядковую» статистику по базовым видам экономической деятельности страны, включающим промышленное производство, розничную торговлю, строительство и услуги.В статье приводятся методологическое обоснование и расширенная процедура идентификации компонент ИДА, сформирован их состав для всей совокупности ретроспективных результатов конъюнктурного наблюдения в стране. В качестве основного ограничителя деловой активности вводится новый индекс экономической уязвимости (ИЭУ) с контрнаправленным профилем и различной степенью симметричности его динамики относительно краткосрочного движения ИДА. Превентивный мониторинг формирующихся уязвимостей в деловой среде необходим для предупреждения их масштабных накоплений, предотвращения рисков экономических спадов и обеспечения максимально возможной макроэкономической стабильности. Такой комплексный подход определяет новизну предложенных авторами измерений краткосрочных колебаний циклического характера в экономическом развитии.

The article proposes a new set of composite indicators-predictors in business tendency surveys, which allow identifying early information signals of a cyclical nature in the economic behavior of business agents. The main criterion for the efficiency of such indicators is their sensitivity to a cyclical pattern and changes in the dynamics of statistical referents. Property such as a statistically significant lead in time series or earlier publication allows them to be combined into indicators of early response. The composite Business Activity Indicator (BAI) in the basic sectors of the Russian economy is calculated by the authors for the first time based on the results of regular (monthly and quarterly) business surveys of Rosstat for 1998–2020 with a large-scale coverage of sampling units. In 2020, the number of survey respondents averaged about 20,000 organizations of all sizes. The index reflects the «common» profile in the dynamics of short-term fluctuations of the key parameters of the economic environment, which consists of the «balances of opinions» of respondents to the questions unified for all sectoral surveys and connected with the reference quantitative statistics with cross-correlation coefficients that are statistically significantly different from zero, with a lead at least one quarter. This is its main difference from the well-known indices of economic sentiment and entrepreneurial confidence. The main components of the BAI are the new composite indices of real demand, current output, real employment, total profits and economic situation. They aggregate the relevant «order» statistics for the basic sectors of the national economy, including the main kinds of industrial activities, retail trade, construction, and services.The article provides a methodological substantiation and an extended procedure for identifying the BAI components; their composition is formed for the entire set of retrospective results of business tendency monitoring in Russia. A new Aggregate Economic Vulnerability Indicator with a counterdirectional profile and varying degrees of symmetry of its dynamics relative to the short-term movement of the BAI is being introduced as the main limitation of business activity. Proactive monitoring of emerging vulnerabilities in the business environment is necessary to warn their large-scale accumulation, prevent the risks of economic downturns and ensure the highest possible macroeconomic stability. This integrated approach makes it possible to determine the novelty of the proposed measurements of short-term cyclical fluctuations in economic development.

бизнес-циклыконъюнктурные обследованияиндекс деловой активностикомпозитные индикаторы циклического реагированияиндекс экономической уязвимостииндекс реального спросаиндекс фактического выпускаиндекс реальной занятостиbusiness cyclesbusiness surveysbusiness activity indicatorcomposite indicators of cyclical responseeconomic vulnerability indexreal demand indicatorcurrent output indicatorreal employment indicatorСтатья подготовлена в ходе проведения исследования в рамках Программы фундаментальных исследований Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ).The article was prepared as a part of the Basic Research Program of the National Research University Higher School of Economics.ReferencesCesaroni T. The Cyclical Behavior of the Italian Business Survey Data // Empirical Economics. 2011. Vol. 41. Iss. 3. P. 747-768. doi: https://doi.org/10.1007/s00181-010-0390-7.Cesaroni T. The Cyclical Behavior of the Italian Business Survey Data. Empirical Economic. 2011;41(3):747–768. Available from: https://doi.org/10.1007/s00181-010-0390-7.Mourougane A., Roma M. Can Confidence Indicators Be Useful to Predict Short Term Real GDP Growth? // Applied Economics Letters. 2003. Vol. 10. Iss. 8. P. 519–522. doi: https://doi.org/10.1080/1350485032000100305.Mourougane A., Roma M. Can Confidence Indicators Be Useful to Predict Short Term Real GDP Growth? Applied Economics Letters. 2003;10(8):519–522. Available from: https://doi.org/10.1080/1350485032000100305.Taylor K., McNabb R. Business Cycle and the Role of Confidence: Evidence for Europe // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2007. Vol. 69. Iss. 2. P. 185–208. doi: https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2007.00472.x.Taylor K., McNabb R. Business Cycle and the Role of Confidence: Evidence for Europe. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2007;69(2):185–208. Available from: https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2007.00472.x.De Bondt G.J., Schiaffi S. Confidence Matters for Current Economic Growth: Empirical Evidence for the Euro Area and the United States // Social Science Quarterly. 2015. Vol. 96. Iss. 4. P. 1027–1040. doi: https://doi.org/10.1111/ssqu.12181.De Bondt G.J., Schiaffi S. Confidence Matters for Current Economic Growth: Empirical Evidence for the Euro Area and the United States. Social Science Quarterly. 2015;96(4):1027–1040. Available from: https://doi.org/10.1111/ssqu.12181.Christiansen C., Eriksen J.N., Moller S.V. Forecasting US Recessions: The Role of Sentiment // Journal of Banking and Finance. 2014. Vol. 49. P. 459–468. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2014.06.017.Christiansen C., Eriksen J., Moller S. Forecasting US Contractions: The Role of Sentiment. Journal of Banking and Finance. 2014;49(C):459–468. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2014.06.017.Claveria O., Pons E., Ramos R. Business and Consumer Expectations and Macroeconomic Forecasts // International Journal of Forecasting. 2007. Vol. 23. Iss. 1. P. 47–69. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2006.04.004.Claveria O., Pons E., Ramos R. Business and Consumer Expectations and Macroeconomic Forecasts. International Journal of Forecasting. 2007;23(1):47–69. Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2006.04.004.Angeletos G.-M., Lian Ch. Confidence and the Propagation of Demand Shocks // NBER Working Paper No. 27702. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2020. doi: https://doi.org/10.3386/w27702.Angeletos G.-M., Lian Ch. Confidence and the Propagation of Demand Shocks. NBER Working Paper No. 27702. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research; 2020. Available from: https://doi.org/10.3386/w27702.Farboodi M., Kondor P. Rational Sentiments and Economic Cycles // NBER Working Paper No. 27472. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2020. doi: https://doi.org/10.3386/w27472.Farboodi M., Kondor P. Rational Sentiments and Economic Cycles. NBER Working Paper No. 27472. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research; 2020. Available from: https://doi.org/10.3386/w27472.Benhabib J., Spiegel M.M. Sentiments and Economic Activity: Evidence from U.S. States // NBER Working Paper No. 23899. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2017. doi: https://doi.org/10.3386/w23899.Benhabib J., Spiegel M.M. Sentiments and Economic Activity: Evidence from U.S. States. NBER Working Paper No. 23899. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research; 2017. Available from: https://doi.org/10.3386/w23899.Acharya S., Benhabib J., Huo Zh. The Anatomy of Sentiment-Driven Fluctuations // NBER Working Paper No. 23136. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2017. doi: https://doi.org/10.3386/w23136.Acharya S., Benhabib J., Huo Zh. The Anatomy of Sentiment-Driven Fluctuations. NBER Working Paper No. 23136. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2017. Available from: https://doi.org/10.3386/w23136.Китрар Л., Липкинд Т. Анализ взаимосвязи индикатора экономических настроений и роста ВВП // Экономическая политика. 2020. T. 15. № 6. С. 8–41. doi: https://doi.org/10.18288/1994-5124-2020-6-8-41.Kitrar L., Lipkind T. Analysis of the Relationship Between the Economic Sentiment Indicator and GDP Growth. Ekonomicheskaya Politika. 2020;15(6):8–41. (In Russ.) Available from: https://doi.org/10.18288/1994-5124-2020-6-8-41.Китрар Л.А., Остапкович Г.В. Интегрированный подход к построению композитных индикаторов со встроенным алгоритмом оценки цикличности в динамике результатов конъюнктурного мониторинга // Вопросы статистики. 2013. № 12. С. 23–34.Kitrar L., Ostapkovich G. Integrated Approach to Construction of Composite Indicators with Built-In Algorithm for Cycle Evaluation in Time Series of the Business Tendencies Monitoring Results. Voprosy Statistiki. 2013;(12):23–34. (In Russ.)Lipkind T., Kitrar L., Ostapkovich G. Russian Business Tendency Surveys by HSE and Rosstat // Business Cycles in BRICS / еd. by S. Smirnov, A. Ozyildirim, P. Picchetti. Springer International Publ., 2019. Ch. 13. P. 233–251. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-90017-9.Lipkind T., Kitrar L., Ostapkovich G. Russian Business Tendency Surveys by HSE and Rosstat. In: Smirnov S., Ozyildirim A., Picchetti P. (eds) Business Cycles in BRICS. Springer International Publ., 2019. Ch. 13. P. 233–251. Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-90017-9.International Monetary Fund. World Economic Outlook Update. January 2021. URL: https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/WEO/2021/Update/January/English/text.ashx.International Monetary Fund. World Economic Outlook Update. January 2021. Available from: https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/WEO/2021/Update/January/English/text.ashx.The World Bank. Russia: Recession and Growth Under the Shadow of a Pandemic. Special Focus: Education. Russia Economic Report, No. 43, July 2020. Washington, DC: World Bank, 2020. URL: http://hdl.handle.net/10986/34219.The World Bank. Russia: Recession and Growth Under the Shadow of a Pandemic. Special Focus: Education. Russia Economic Report, No. 43, July 2020. Washington, DC: World Bank; 2020. Available from: http://hdl.handle.net/10986/34219.The World Bank. Russia's Economy Loses Momentum Amidst COVID-19 Resurgence; Awaits Relief from Vaccine. Russia Economic Report, No. 44, December 2020. Washington, DC: World Bank, 2020. URL: http://hdl.handle.net/10986/34950.The World Bank. Russia’s Economy Loses Momentum Amidst COVID-19 Resurgence; Awaits Relief from Vaccine. Russia Economic Report, No. 44, December 2020. Washington, DC: World Bank; 2020. Available from: http://hdl.handle.net/10986/34950.Китрар Л.А., Липкинд Т.М., Остапкович Г.В. Квантификация качественных признаков в конъюнктурных обследованиях // Вопросы статистики. 2018. Т. 25. № 4. С. 49–63.Kitrar L.A., Lipkind T.M., Ostapkovich G.V. Quantification of Qualitative Variables in Business Surveys. Voprosy Statistiki. 2018;25(4):49–63. (In Russ.)European Commission. The Joint Harmonised EU Programme of Business and Consumer Surveys. User Guide (Updated February 2020). URL: https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/bcs_user_guide_2020_02_en.pdf.European Commission. The Joint Harmonised EU Programme of Business and Consumer Surveys. User Guide (Updated February 2020). Available from: https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/bcs_user_guide_2020_02_en.pdf.United Nations Economic Commission for Europe. Guidelines on Producing Leading, Composite and Sentiment Indicators. Geneva: UN, 2019. URL: https://www.unece.org/fileadmin/DAM/stats/publications/2019/ECECESSTAT20192.pdf.United Nations Economic Commission for Europe. Guidelines on Producing Leading, Composite and Sentiment Indicators. Geneva: UN; 2019. Available from: https://www.unece.org/fileadmin/DAM/stats/publications/2019/ECECESSTAT20192.pdf.Китрар Л.А., Липкинд Т.М., Остапкович Г.В. Новый Индекс делового климата в обрабатывающей промышленности России // Вопросы статистики. 2018. Т. 25. № 8. С. 15–24.Kitrar L.A., Lipkind T.M., Ostapkovich G.V. New Business Climate Index in the Russian Manufacturing. Voprosy Statistiki. 2018;25(8):15–24. (In Russ.)Malgarini M. Industrial Production and Confidence after the Crisis: What’s Going on? // Munich Personal RePEc Archive Paper No. 53813. 2012. URL: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/53813/.Malgarini M. Industrial Production and Confidence after the Crisis: What’s Going on? Munich Personal RePEc Archive Paper No. 53813. 2012. Available from: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/53813/.European Commission. European Business Cycle Indicators – 2nd Quarter 2017. ESI and other BCS indicators vs PMI – Properties and Empirical Performance. Technical Papers 17. Luxembourg: Publication Office of the European Union, 2017. doi: https://doi.org/10.2765/283995.European Commission. European Business Cycle Indicators – 2nd Quarter 2017. ESI and other BCS indicators vs PMI – Properties and Empirical Performance. Technical Papers 17. Luxembourg: Publication Office of the European Union; 2017. Available from: https://doi.org/10.2765/283995.OECD. OECD System of Composite Leading Indicators. April 2012. URL: http://www.oecd.org/std/leading-indicators/41629509.pdf.OECD. OECD System of Composite Leading Indicators. April 2012. Available from: http://www.oecd.org/std/leading-indicators/41629509.pdf.Hodrick R.J., Prescott E.C. Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation // Journal of Money Credit and Banking. 1997. Vol. 29. No. 1. P. 1–16.Hodrick R.J., Prescott E.C. Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation. Journal of Money Credit and Banking. 1997;29(1):1–16.Nilsson R., Gyomai G. Cycle Extraction. A Comparison of the PAT Method, the Hodrick-Prescott and Christiano-Fitzgerald Filters. OECD Statistics Directorate Working Paper No. 39. 2011. URL: https://ec.europa.eu/economy_finance/db_indicators/surveys/documents/workshops/2008/ec_meeting/nilsson_gyomai_oecd.pdf.Nilsson R., Gyomai G. Cycle Extraction. A Comparison of the PAT Method, the Hodrick-Prescott and Christiano-Fitzgerald Filters. OECD Statistics Directorate Working Paper No. 39. 2011. Available from: https://ec.europa.eu/economy_finance/db_indicators/surveys/documents/workshops/2008/ec_meeting/nilsson_gyomai_oecd.pdf.European Commission. European Business Cycle Indicators – 4th Quarter 2019. A New Employment Index for the Euro Area Based on Sectoral Employment Expectations. Technical Papers 37. Luxembourg: Publication Office of the European Union, 2019. doi: https://doi.org/10.2765/548029.European Commission. European Business Cycle Indicators – 4th Quarter 2019. A New Employment Index for the Euro Area Based on Sectoral Employment Expectations. Technical Papers 37. Luxembourg: Publication Office of the European Union; 2019. Available from: https://doi.org/10.2765/548029.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.