ПРАКТИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕНАБЛЮДАЕМЫХ КОМПОНЕНТ В ТРАЕКТОРИИ ВВП: ПОТЕНЦИАЛЬНЫЙ УРОВЕНЬ И КРАТКОСРОЧНЫЕ РАЗРЫВЫ

В статье систематизированы наиболее известные концепции и определения потенциального выпуска и его разрывов согласно исследованиям различных экономических школ, а также рассмотрена типология основных эконометрических методов оценивания потенциального уровня и разрыва выпуска в динамике ВВП. Авторы дают краткую характеристику механизма действия и возможностей использования различных эконометрических методов, позволяющих проводить статистическую декомпозицию динамики валовой добавленной стоимости с разложением на долгосрочный потенциальный уровень и краткосрочные отклонения - от простой статистической фильтрации до сложных динамических стохастических моделей общего равновесия. В частности, описаны свойства одномерных статистических фильтров, в основе которых лежит статистическое оценивание взаимосвязи только в динамике ВВП, в которой вероятностным отбором декомпозируется долгосрочный уровень без учета каких-либо установок экономической теории. Также анализируются достоинства и недостатки многомерных и структурных методов оценивания потенциального уровня и разрыва ВВП, позволяющих учитывать экономические взаимосвязи посредством включения релевантных дополнительных переменных. В их числе особое внимание уделяется многомерному фильтру Ходрика-Прескотта, а также многомерным моделям с ненаблюдаемыми компонентами, структурным векторным авторегрессионным моделям, производственным функциям, стохастическим динамическим моделям общего равновесия. Проведенный анализ методов декомпозиции и посвященных этой проблеме многочисленных исследований позволяет сделать вывод о том, что процесс декомпозиции ряда на долгосрочную и циклическую компоненты не является тривиальной задачей, имеющей однозначное решение. Многие методы чувствительны к входным данным, в том числе к наличию дополнительных параметров в модели, поэтому более сложные с экономической точки зрения алгоритмы могут показывать худшие результаты, чем алгоритмы на базе статистического анализа, не учитывающие экономическую природу исследуемых рядов. Результаты исследования подтвердили предположение о том, что поиск оптимального метода декомпозиции в различных странах возможен только опытным путем в ходе эмпирических исследований.

конъюнктурный мониторинг, бизнес-циклы, потенциальный выпуск, разрыв ВВП, business tendencies monitoring, business cycles, potential output, output gap,

1. Brunner K., Meltzer A.H. Stabilization policies and labor markets // Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy. 1988. Vol. 28. P. 1-8.

2. Romer D. Advanced macroeconomics. The McGraw-Hill Companies, Inc. 1996.

3. Razin A. Aggregate supply and potential output. NBER Working Paper No. 10294. 2004. URL: http://www. nber.org/papers/w10294.pdf.

4. Hauptmeier S., Heipertz M. and Schuknecht L. Expenditure reform in industrialised countries: A case study approach. ECB Working Paper No. 634. 2006.

5. Beveridge S., Nelson Ch.R. A new approach to the decomposition of economic time series into permanent and transitory components with particular attention to measurement of the business cycle // Journal of Monetary Economics. 1981. No. 7. Р. 151-174. URL: http ://www.uh.edu/~cmurray/courses/econ_7395/ Beveridge%20Nelson.pdf.

6. Baxter M., R.G. King. Measuring business cycles: approximate band-pass filters for economic time series // Review of Economic and Statistics. 1999. Vol. 81. No. 4. P. 575-593.

7. Christiano L.J., Fitzgerald T.J. The band pass filter. NBER Working Paper No. 7257. 1999.

8. Hodrick R., Prescott E., Postwar U.S. Business cycles: an empirical investigation // Journal of money, credit and banking. 1997. Vol. 29. No. 1. Р 1-16.

9. Cotis J.P., Elmeskov J., Mourougane A. Estimates of potential output: Benefits and pitfalls from a policy perspective / Reichlin L. (ed.). The Euro area business cycle: stylized facts and measurement issues. London. 2004. P. 35-60.

10. Vetlov I., Hledic T., Jonsson M., Kucsera H., Pisani M. Potential output in DSGE models. ECB Working Paper No. 1351. 2011.

11. Blanchard O.J., Quah D. The dynamic effects of aggregate demand and supply disturbances // The American Economic Review. 1989. Vol. 79. No. 4. Р 655-673. URL: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/1827924.pdf.

12. Nilsson R., Gyomai G. Cycle extraction: a comparison of the PAT method, the Hodrick-Prescott and Christiano-Fitzgerald filters. OECD. 2011. URL: http://www.oecd. org/std/leading-indicators/41520591.pdf.

13. Китрар Л.А., Остапкович Г.В. Особенности и направления использования индикаторного подхода в циклическом мониторинге экономической динамики // Вопросы статистики. 2013. № 8. С. 42-50.

14. 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.

15. Maravall A., del Rho A. Temporal aggregation, systematic sampling, and the Hodrick-Prescott filter // Computational Statistics & Data Analysis. 2007. Vol. 52. No. 2. Р 975-998.

16. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems // Transactions of the ASME -Journal of Basic Engineering. 1960. Vol. 82 (Series D). P 35-45. URL: www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/ pdf/Kalman1960.pdf.

17. Zhang X., Conn L. Estimating the cyclical component from annual time series. ABS Research Paper No. 1352.0.55.085. Australian Bureau of Statistics, Canberra. 2007.

18. Dias M.-H.A., Dias J., Evans Ch.L. Estimation of the cyclical component of economic time series. National Council for Scientific and Technological Development (CNPq), Brazil and Research Department of the Federal Reserve Bank of Chicago, USA. 2004.

19. Chagny O., Döpke J. Measures of the output gap in the Euro-Zone: an empirical assessment of selected methods. Kiel Working Paper No. 1053. 2001.

20. McMorrow K., Roeger W. Potential output: measurement methods, «new» economy influences and scenarios for 2001-2010 - a comparison of the EU15 and the US. European Commission Economic Papers No. 150. 2001.

21. Canova F. Detrending and business cycles facts // Journal of Monetary Economics. 1998. Vol. 41. Iss. 3. Р. 475-512.

22. Kuttner K.N. Estimating potential output as a latent variable // Journal of Business and Economic Statistics. 1994. Vol. 12. Iss. 3. Р. 361-368.

23. Kichian M. Measuring potential output with a state space framework. Bank of Canada Working Paper 99-9. 1999.

24. Rünstler G. The information content of real-time output gap estimates: an application to the Euro area. ECB Working Paper No. 182. 2002.

25. De Brouwer G. Estimating output gaps. Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper 9809. 1998. URL: http://www.rba.gov.au/publications/rdp/1998/9809.html.