Экономический цикл: теория, причины, виды, фазы
Экономический цикл: теория, причины, виды, фазыНасчитывается более 200 концепций происхождения циклических колебаний в экономике. Выделяют инвестиционные, монетаристские, психологические, институциональные теории, теории внешних «эффектов» и др. В трансформационных экономиках на первый план выходят институциональные факторы. Автором изучена динамика более 30 основных макроэкономических показателей национальной экономики за период реформ и сделаны выводы о существенности влияния восьми из них на динамику валового внутреннего продукта (ВВП).В целях прогнозирования циклов трансформационной экономики автором изучены и обобщены экономико-математические методы. Отечественные исследователи используют линейные фильтры, в том числе фильтр Калмана, линейную авторегрессию. Зарубежные экономисты чаще используют модификации модели Бокса-Дженкинса. Признаны и применяются как в России, так и за рубежом ряды Фурье.Выбор той или иной методики прогнозирования зависит от возможностей математических способов спецификации динамики макропоказателей, характера самой этой динамики, возможностей компьютерных программ, разработанных на базе конкретного математического аппарата (например, ППП Ewievs б, ARIMA 6, Demetra, NCSS&PASSnap).Теоретическое обоснование методики прогнозирования ВВП на базе Тгато/ Seats-PDLВыбор математических инструментов спецификации и прогноза макроэкономической динамики, на наш взгляд, должен исходить из следующих посылок:
на динамику ВВП наибольшее влияние в период трансформации экономической системы оказывают факторы институциональной природы, а также факторы, испытывающие влияние интенсивных институциональных преобразований; макродинамика является результирующей от наложения и взаимодействия циклических волн различной амплитуды и периодичности, вызванных влиянием множества факторов; влияние фактора-признака на результирующую макродинамику имеет пролонгированный во времени мультипликативный характер; между изменением фактора и реакцией ВВП существует определенный временной лаг.Исходя из теоретической посылки логично предположить, что сформированные на основе динамики восьми факторов временные ряды носят нестационарный характер. Проверка тестом Дикки-Фуллера (он представляет собой проверку нулевой гипотезы о существовании единичного корня в авторегрессионном процессе) подтвердила наличие нестационарности.Следовательно, временные ряды представляют собой некие экономические процессы, сами зависящие от своих же предыдущих значений (математически такие процессы описываются как авторегрессии). И это, действительно, так. Например, объем инвестиций в основной капитал современного уровня является производной от инвестиций, которые были вложены в смежные отрасли в предыдущие периоды. Отсюда и методика прогнозирования таких процессов должна основываться на оценке точности авторегрессионных процессов.Ранее нами были предприняты попытки оценки эффективности, точности применения ряда методик прогнозирования (методики разложения восьми временных рядов факторных признаков на сингулярные вектора на базе ППП класса Caterrpillar SSA, а затем формирование итоговой динамики в виде полиномиальной множественной авторегрессии типа PDL; методики многофакторной авторегрессии класса ARIMA на базе ПППАШМА б и др.В данной статье приведена оценка практического применения еще одной методики прогнозирования. В процессе ее реализации возникло несколько вариантов:1) поэтапное использование двух методов -скорректированного метода ic/M-l на базе программного продукта Tramo/Seats, а затем -метода авторегрессионного моделирования с распределенным лагом на базе ППП Ewievs 4.1;Несомненным преимуществом комплексного применения программы Tramo/Seats и PDL является возможность обрабатывать временные ряды макропоказателей различной длины. Еще одним важным преимуществом такой методики прогнозирования является возможность улавливать и моделировать изменения макродинамики под действием основных циклообразующих «шоков» и сознательно проводимой государственной экономической политики. Например, с помощью такой методики прогнозирования возможно показать предположительное изменение динамики ВВП под действием изменения инвестиционной динамики.Оба варианта многофакторного прогноза ВВП на базе программы Tramo/Seats и PDL достаточно точно отражают фактические циклические колебания 2007 г. Следует отметить, что прогноз на статистической базе поздних периодов трансформации экономической системы (после 1999 г.) точнее отражает переломные точки циклических колебаний, но имеет более ограниченный период среднесрочного прогнозирования, как правило, в пределах двух-трех лет.Проведенные ранее попытки прогнозирования макроэкономической динамики на основе других экономико-математических методов и соответствующих ППП (Caterpillar SSA, Ewievs б, ARIMA 6) дали разные результаты. Так, отклонение ретропрогноза на основе ППП ARIMA 6 от фактических данных составило 6 %, что превышает аналогичное отклонение прогноза на базе программы Tramo/Seats и PDL в несколько раз. Отклонение прогнозных значений ВВП на базе Caterpillar SSA имеет ярко выраженный эффект превышения фактических данных 2007 г. в среднем на ±18-21 %, что недопустимо для доверительных интервалов.
Рубрики