Preview

Вопросы статистики

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Предсказание поворотных точек российского экономического цикла с помощью cводных опережающих индексов

https://doi.org/10.34023/2313-6383-2020-27-4-53-65

Полный текст:

Аннотация

В статье приводится краткий обзор истории построения сводных опережающих индексов (СОИ) для России; дается характеристика важнейших индикаторов, которые на данный момент ежемесячно рассчитываются и публикуются; их можно использовать на практике для мониторинга российской экономики. Анализируются лежащие в их основе методологические подходы, а также их достоинства и недостатки. Акцентируется важность учета такого фактора, как регулярные или нерегулярные уточнения и пересмотры методик расчета СОИ, из-за которых подчас меняется не только текущая, но и «историческая» динамика индексов. Сопоставляются компоненты различных СОИ, выявляются как сходство, так и различия в представлениях о циклической динамике отдельных компонент, доходящие до того, что одни и те же индикаторы в контексте одной методики рассматриваются как опережающие, а в контексте другой как запаздывающие. Определяется набор «ядерных» показателей, входящих в расчет практически всех российских СОИ; указываются также те показатели, которые достаточно широко применяются в других странах, но в России до сих пор по разным причинам не используются.

Особое внимание уделяется проблемам, связанным с датировкой циклических поворотных точек, в частности, проистекающим из разных представлений о самом понятии экономического цикла. Подчеркивается, что датировка, получаемая на основе применения формальных статистических методов, во-первых, в значительной степени определяется чисто техническими (а не содержательными) нюансами, а во-вторых, нередко меняется задним числом при пересмотре исторических временных рядов. На основе анализа мирового опыта указывается, что выходом из этого тупика может быть определение циклических поворотных точек на основе решений специального экспертного совета, в исключительные задачи которого входит датировка циклических пиков и впадин. Описываются методологические подходы, которыми предполагает руководствоваться Комитет по датировке поворотных точек российского экономического цикла (КДПТ), созданный при Ассоциации независимых центров экономического анализа (АНЦЭА).

В заключительной части статьи анализируется способность различных российских СОИ своевременно предупреждать о приближении новой фазы экономического цикла, особенно о надвигающейся рецессии. Показано, что экспертные заключения относительно будущей динамики российской экономики, содержащиеся в ежемесячных пресс-релизах, нередко оказываются более точными, нежели выводы, которые можно получить на основе траектории СОИ с помощью сугубо формальных решающих правил. На этой основе делается вывод о том, что существующие российские СОИ могут быть усовершенствованы, для чего необходимо уточнить и окончательно зафиксировать датировку циклических поворотных точек (пиков и впадин), а также провести дополнительные исследования по идентификации различных экономических и финансовых показателей в качестве опережающих, синхронных или запаздывающих показателей российского экономического цикла.

Об авторе

С. В. Смирнов
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия

Смирнов Сергей Владиславович –  кандидат экономических наук, заместитель директора Института «Центр развития»

109074, г. Москва, Славянская площадь, д. 4/2, офис. 216



Список литературы

1. Davydov A., Popov V., Frenkel A. Index of Business Activity in Russia: Construction and Results. World Eсonomy and International Relations. 1993;(12):29-41. (In Russ.)

2. Popov V., Frenkel A. An Index of Business Activity for the Russian Economy. ECO. 1996;(10):76-89. (In Russ.)

3. Bogdanova A.L. Leading Indicators as an Instrument of Economic Forecasting. Economics of Contemporary Russia. 2018;(2):35-56. (In Russ.)

4. Smirnov S.V. Russian Cyclical Indicators and Their Usefulness in «Real Time»: An Experience of the 2008-2009 Recession. HSE Economic Journal. 2012;16(4):479-513. (In Russ.)

5. Burns A.F., Mitchell W.C. Measuring Business Cycles. NBER; 1946.

6. Smirnov S.V. A System of Leading Indicators for Russia. Voprosy Ekonomiki. 2001;(3):23-42. (In Russ.)

7. Smirnov S.V. A New System of Cyclical Indicators for Russia. In: 28th CIRET Conference, Rome, September 2006. Available from: https://www.ciret.org/media/ciret_papers/rome-2006/28075_smirnov.pdf.

8. Raiskaya N., et al. Indicator of the Economy. Economic Strategies. 2012;(9):2-9. (In Russ.)

9. Pestova A. Predicting Turning Points of the Business Cycle: Do Financial Sector Variables Help? Voprosy Ekonomiki. 2013;(7):63-81. (In Russ.)

10. Lipkind T., Kitrar L., Ostapkovich G. Russian Business Tendency Surveys by HSE and Rosstat. In: Smirnov S.V., Ozyildirim A., Picchetti P. (eds.) Business Cycles in BRICS. Cham: Springer; 2019. P. 235-253.

11. Smirnov S.V., Frenkel A.A., Kondrashov N.V. Indices of Regional Economic Activity. Voprosy Statistiki. 2016;(12):29-38. (In Russ.)

12. Smirnov S.V. Discerning «Turning Points» with Cyclical Indicators: A Few Lessons from «Real Time» Monitoring the 2008-2009 Recession. Working Paper WP2/2011/03. Moscow: NRU Higher School of Economics; 2011.

13. Chaldaeva L.A., Kilyachkov A.A. Unified View on the Nature of Economic Cycles. Finance and Credit. 2012;18(45):2-8. (In Russ.)

14. Smirnov S.V., Kondrashov N.V., Petronevich A.V. Dating Turning Points of the Russian Economic Cycle, 1981-2015. HSE Economic Journal. 2015;19(4):534-553. (In Russ.)

15. McNees S.K. Forecasting Cyclical Turning Points: The Record in the Past Three Recessions. New England Economic Review. 1987;(2):31-40.

16. Diebold F.X., Rudebusch G.D. Have Postwar Economic Fluctuations Been Stabilized? American Economic Review. 1992;82(4):993-1005.

17. Romer C.D. Remeasuring Business Cycles. Journal of Economic History. 1994;54(3):573-609.

18. Berge T.J., Jordа Т. Evaluating the Classification of Economic Activity into Recessions and Expansions. American Economic Journal: Macroeconomics. 2011;3(2): 246-277.

19. Stock J.H., Watson M.W. Estimating Turning Points Using Large Data Sets. Journal of Econometrics. 2014;178:368-381.

20. Picchetti P. Brazilian Business Cycles as Characterized by CODACE. In: Smirnov S.V., Ozyildirim A., Picchetti P. (eds.) Business Cycles in BRICS. Cham: Springer; 2019. P. 333-337.

21. Venter J.C. The SARB’s Composite Business Cycle Indicators. In: Smirnov S.V., Ozyildirim A., Picchetti P. (eds.) Business Cycles in BRICS. Cham: Springer; 2019. P. 427-448.

22. Smirnov S.V. A Survey of Composite Leading Indices for Russia. In: Smirnov S.V., Ozyildirim A., Picchetti P. (eds.) Business Cycles in BRICS. Cham: Springer; 2019. P. 349-363.


Для цитирования:


Смирнов С.В. Предсказание поворотных точек российского экономического цикла с помощью cводных опережающих индексов. Вопросы статистики. 2020;27(4):53-65. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2020-27-4-53-65

For citation:


Smirnov S.V. Predicting Turning Points of the Russian Economic Cycle Using Composite Leading Indicators. Voprosy statistiki. 2020;27(4):53-65. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2020-27-4-53-65

Просмотров: 60


ISSN 2313-6383 (Print)
ISSN 2658-5499 (Online)