• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Об опережающих индикаторах

Описание экономических циклов и прогнозирование момента перехода от одной фазы к другой — настоящий «Святой Грааль» экономической науки. За последние десятилетия предложено множество моделей, предназначенных для заблаговременного определения момента наступления кризиса или выхода из него. Свой вариант решения на XI научной конференции ГУ-ВШЭ предложили Наталья Райская, Яков Сергиенко, Александр Френкель

Динамика российской экономики в последний год преподнесла много сюрпризов экономистам. В середине 2008 года казалось, что рост стабилен, как никогда. Однако по итогам IV квартала в России был спад, а ноябрь 2008 года стал одним из самых худших месяцев за всю современную историю.
Ситуация с восстановлением экономики оказалась обратной. Несмотря на то, что в III квартале 2009 г. промышленное производство уже продемонстрировало стабилизацию, а в некоторых секторах и рост, целый ряд ключевых индикаторов продолжали снижаться.
Такая асимметричность в экономической динамике определила задачу настоящего исследования — разработать систему индикаторов для своевременной оценки изменений в динамике экономического роста и основных макроэкономических показателях. Т.е. необходимо подобрать такие показатели, у которых поворотные точки (переход от спада к подъему или наоборот) обнаруживаются раньше, чем в экономике в целом. Такие показатели входят в систему опережающих индикаторов, позволяющих предопределять будущие изменения в экономической динамике.

Теоретические и практические критерии

Предлагаемая нами методика позволяет рассчитывать прогнозные точки развития экономики в зависимости от лидирующих показателей. Другими словами, предсказывать переломы деловой активности, что является важнейшим моментом в идее лидирующих показателей. Методика расчета весов для интегральных индексов построена на основе математико-статистических методов, что делает их более объективными. Так же некоторые преимущества предлагаемой модели заключаются в том, что включаемые в расчет показатели не относятся к разряду региональных, таких как, например, «стоимость жилья в Москве» и др. Предлагаемая методика включает исключительно макроэкономические индикаторы, которые характеризуют развитие экономики в целом.
Анализ и прогнозирование деловых циклов имеет большую историю в экономической теории. Еще в 1946 году Берне и Митчелл отмечали, что «деловые циклы являются типом колебаний, характерным для совокупной экономической деятельности наций, деятельность которых организована вокруг предприятий: цикл состоит из экспансий, затрагивающих примерно в одно и то же время различные виды экономической активности, продолжается затем не менее общими по своему характеру рецессиями, сокращениями и восстановлениями экономической активности, которые сливаются с фазой экспансии следующего цикла; эта последовательность изменений повторяется, но не имеет периодичности; по продолжительности деловые циклы колеблются от свыше одного года до 10 или 12 лет; их нельзя разделить на более короткие циклы со схожими характеристиками...».
Именно это определение до сих используется Национальным бюро экономических исследований в США, которое признается многими в качестве безусловного арбитра в оценке динамики развития крупнейшей в мире экономики.
Проблема лишь в том, как перевести это качественное определение в количественную оценку. За последние десятилетия в экономической теории было предложено множество моделей, направленных на описание делового цикла и оценки точек перехода от одной фазы развития к другой. Часть из этих моделей достаточно проста, другая — чрезвычайно сложна. Сравнительные исследования свидетельствуют, что, как ни странно, одним из наиболее эффективных продолжает оставаться традиционный подход, предложенный еще в самом начале исследований деловых циклов — подход на основе использования интегральных индексов делового цикла.
Желание объединить множественные временные ряды в один интегральный показатель для последующего использования при оценке и прогнозировании динамики циклических изменений вполне объяснимо: деловые циклы разнятся по продолжительности и глубине. Также нестабильным является влияние отдельных факторов. Именно поэтому интегрированные показатели обычно значительно лучше описывают общую экономическую динамику, чем входящие в них отдельные элементы.
Нами сделана попытка сконструировать три интегральных индекса для описания экономической динамики в России:
1. Интегральный лидирующий индекс (динамика индекса предшествует изменениям в экономической активности).
2. Интегральный совпадающий индекс (динамика индекса совпадает с изменениями экономической активности). 
3. Интегральный запаздывающий индекс (изменения индекса отстают от динамики экономической активности).
Интегральные индексы лидирующих, совпадающих и запаздывающих индикаторов являются суммарными показателями для сигнализации об изменениях в направлении экономической активности.

Полученные результаты

Для оценки динамики экономической активности и последующего сравнения с изменениями интегральных индексов использовался так называемый «эталонный» индикатор. В качестве такого был взят индекс промышленного производства. Он максимально близко описывает динамику экономической активности в стране и публикуется ежемесячно, что является значительным преимуществом по сравнению с индексом ВВП, который публикуется ежеквартально. 
В окончательный список вошло 19 индикаторов. При этом семь из них вошли в интегральный лидирующий индекс; пять — в совпадающий и восемь — в запаздывающий.

Интегральные показатели оценки экономической динамики в России: описание составных элементов

Лидирующий индекс
 
Совпадающий индекс
Запаздывающий индекс

Однако насколько тесной является их связь с эталонным показателем экономической активности? Не менее важным вопросом является и величина лагов между соответствующими индексами и эталонным показателем. В частности, на сколько месяцев лидирующий индекс опережает промышленное производство и насколько значима связь этих показателей? Как долго займет восстановление запаздывающего интегрального индекса после того, как промышленное производство начнет расти?
Чтобы получить ответы на эти вопросы, нами был проведен расчет взаимокорреляционных функций месячных темпов роста рассчитанных интегральных индексов и индекса промышленного производства за период с января 1999 г. по июнь 2009 г. (см. методику расчетов в Полном тексте-OPEC.ru) Полученные результаты в полной мере подтвердили корректность полученной структуры интегральных показателей. Были получены прогнозные значения индекса промышленного производства на июль и август 2009 г. – 163,9% и 166,5% соответственно. Ошибка прогноза не превысила 2,9%.
В случае лидирующего интегрального индекса максимальное значение коэффициента взаимной корреляции при запаздывающем влиянии индекса на динамику промышленного производства составляет 2 месяца с r2 = 0,948.
Лаг между изменениями индекса промышленного производства и совпадающего интегрального индекса отсутствует с максимальным коэффициентом взаимной корреляции r0 = 0,954.
Связь промышленного производства и запаздывающего интегрального индекса также значительна. Максимальный коэффициент взаимной корреляции свидетельствует о наличии лага в 8 месяцев при запаздывающем изменении интегрального индекса относительно динамики промышленного производства с r0 = 0,971.
Впрочем, полученные результаты скрывают еще один важный вывод. Он связан с асимметричностью экономической динамики. Существенная разница в лагах опережения (2 месяца) и запаздывания (8 месяцев) соответственно лидирующего и запаздывающего индексов относительно темпов изменения производства отражает особенности структуры российской экономики. Тотальное доминирование в ней сырьевых экспортоориентированных отраслей приводит к особому передаточному механизму делового цикла. Падение и последующее восстановление производства зарождается в сырьевом секторе, который характеризуется минимальной цепочкой создания стоимости и ограниченными возможностями накопления запасов (нефть/газ).
Поскольку сырьевой сектор находится в конце производственной цепочки, то изменение его динамики начинается позже, чем в странах с более сложной структурой (отсюда запаздывание кризиса в России от остального мира).
Оборотной стороной этого процесса становится повышенная инерционность запаздывающих показателей.

Рис.1 Динамика лидирующего индекса
(лаг 2 месяца) январь 1999 г. = 100% 
 
Рис.2 Динамика совпадающего индекса, январь 1999 г. = 100%
 
Рис. 3 Динамика запаздывающего индекса
(лаг 8 месяцев) январь 1999 г. = 100% 

 

Чтобы распространиться на всю экономику, импульс из сырьевых отраслей должен значительно затронуть отрасли с относительно большим уровнем добавленной стоимости, возможностями по формированию запасов готовой продукции и объемом занятости. А это требует времени. В результате, например, уже в условиях спада сырьевых отраслей в конце 2008 года, машиностроительные предприятия продолжали выполнение ранее полученных инвестиционных заказов.

Эта же логика применима и в случае перехода к росту. Для его запуска в сырьевом секторе (а значит и в среднем по промышленности) достаточно положительной динамики внешних и финансовых рынков. Однако для изменения ситуации с инвестициями, вкладами, запасами в торговле и другими элементами запаздывающего интегрального индекса «импульс» роста должен пройти по всей производственной цепочке, что требует существенно большего времени. 

Обнаруженная асимметричность лидирования-запаздывания имеет высокую практическую значимость, в частности, при прогнозировании экономической динамики в нашей стране.

Наталья Райская, Яков Сергиенко, Александр Френкель

Полный текст доклада "Использование интегральных индексов в анализе циклических изменений российской экономики" 

10 апреля, 2010 г.