WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 21 |

а) индекс физического объема инвестиций в основной капитал (месячные данные) б) то же после проведения календарной и сезонной корректировок Помимо этого, с начала 2002 г. индекс физического объема инвестиций в основной капитал рассчитывается по несколько измененной методике, что, по всей видимости, внесло значительный вклад в резкое снижение уровней сезонно скорректированного временного ряда инвестиций в начале 2002 г. (рис. 2.13,б).

2.3.3. Доминирование регулярных составляющих динамики Макроэкономические временные ряды зачастую имеют доминирующую компоненту тренда и конъюнктуры в случае годовых данных (рис. 2.11,а) или доминирующую регулярную составляющую динамики (включающую компоненту тренда и конъюнктуры, сезонную и календарную составляющие) в случае месячных, квартальных и других данных с шагом по времени меньше года (рис. 2.11,б, рис. 2.12).

Такое доминирование регулярных составляющих динамики (т. е. весьма специфические соотношения между составляющими динамики) связано с тем, что макроэкономические временные ряды в отличие от временных рядов во многих других приложениях представляют собой ряды средних, т. е. ряды признаков больших совокупностей. Следствием осреднения является сравнительно слабая колеблемость (волатильность) многих макроэкономических временных рядов. Этим же можно объяснить и упоминавшуюся выше тенденцию к увеличению относительной колеблемости рядов динамики при уменьшении шага по времени.

www.iet.ru 2.3.4. Малая длина и краевые эффекты Макроэкономические временные ряды обычно характеризуются малой длиной, типичным является проведение расчетов с рядами, содержащими несколько десятков членов.

В значительной мере это обусловлено организацией деятельности национальных статистических служб. Макроэкономические показатели строятся, как правило, в месячном, квартальном и годовом выражениях. За отдельными исключениями (к числу которых относятся, например, временные ряды обменных курсов валют и других показателей финансовых рынков), макроэкономические показатели рассчитываются с шагом по времени не меньше месяца. Это обусловлено, в частности, технологическими соображениями, поскольку регистрация, сбор и первичная обработка данных требуют некоторого времени и значительных ресурсов. При этом методики построения одних и тех же показателей в месячном, квартальном и годовом выражениях зачастую несколько различаются. Как правило, чем выше частота временного ряда показателя, тем на меньший объем исходных данных он опирается (скажем, при построении показателей в годовом выражении часто бывает доступен больший объем более качественной исходной информации, чем при построении показателей в месячном выражении). Вместе с тем показатели более высокой частоты строятся и публикуются более оперативно и позволяют анализировать более краткосрочные тенденции, чем показатели меньшей частоты. Поэтому имеются основания строить и использовать показатели разной частоты. Годовые данные, как правило, наиболее точны, но не содержат информации о краткосрочных тенденциях, а соответствующие им временные ряды содержат наименьшее количество членов. Месячные данные зачастую менее точны, зато содержат информацию о краткосрочных тенденциях, соответствующие временные ряды имеют существенно большее количество членов, однако уровни таких рядов, как правило, несопоставимы между собой в силу наличия календарной и сезонной составляющих и большего масштаба нерегулярной составляющей. Удаление неинформативных составляющих динамики приводит к уменьшению числа степеней свободы, особенно заметному при использовании адаптивных методов, настраивающихся на эволюцию составляющих динамики.

Проблема малой длины макроэкономических временных рядов особенно актуальна для российской переходной экономики. Отчасти это связано с тем, что переходный процесс сопровождался распадом союзного государства, вызвавшим утрату преемственности данных. Другая причина состоит в том, что плановая и рыночная экономики предъявляют разные требования к статистической информации и отличаются возможностями ее сбора.

40 www.iet.ru Это влечет необходимость перестройки системы показателей и методик их построения, что зачастую приводит к утрате преемственности экономических временных рядов.

Обычно методы обработки экономических временных рядов (скажем, методы декомпозиции рядов на составляющие динамики) позволяют получить гораздо лучшие результаты для внутренних членов временных рядов, достаточно удаленных от краев, тогда как по мере приближения к краям временного ряда качество результата существенно ухудшается (например, снижается точность идентификации составляющих динамики). Это позволяет говорить о краевых эффектах методов обработки экономических временных рядов, локализованных в некоторой окрестности краев ряда. Поэтому интерпретация результатов расчетов в области краевых эффектов требует особой осторожности.

При обработке длинных временных рядов лишь небольшая часть их членов попадает в области краевых эффектов, поэтому аберрации методов, возникающие на краях временных рядов, не играют особой роли. При работе с короткими рядами ситуация существенно изменяется. Все члены короткого временного ряда можно рассматривать как близкие к его краям, что резко повышает важность адекватной обработки данных вблизи краев.

Это предъявляет дополнительные требования к алгоритмам они должны быть работоспособными вблизи краев временных рядов. Как правило, особый содержательный интерес представляют тенденции актуального конца (actual end) исследуемого временного ряда, т. е. выраженные членами ряда, непосредственно примыкающими к его правому краю, что усугубляет эту проблему.

2.3.5. Особенности Компоненты тренда и конъюнктуры и другие составляющие динамики могут демонстрировать резкие скачки, изломы и другие особенности, являющиеся отражением крупных изменений в экономике (война, катастрофа, реформа). Такие особенности представляют собой проявления крайней степени несопоставимости данных.

Достаточно типичным является отсутствие данных для некоторых периодов (примеры неполных рядов динамики приведены на рис. 2.1,г, 2.2,г), а также наличие выбросов, обусловленных неординарными ситуациями или ошибками (рис. 2.10). Используемые методы должны позволять адекватно обрабатывать подобные ситуации.

www.iet.ru Таким образом, макроэкономические временные ряды являются весьма специфичными объектами обработки. Изложение, приводимое ниже, посвящено таким рядам, которые, как правило, имеют шаг по времени, равный месяцу, кварталу или году. В первую очередь будем рассматривать временные ряды помесячной динамики, поскольку высокие частоты несут основную часть информации.

Использование макроэкономических временных рядов с шагом больше года (скажем, пятилетним) не слишком актуально в силу малой длины таких рядов и малого объема содержащейся в них информации.

Использование экономических временных рядов с шагом существенно меньшим месяца выходит за рамки нашего рассмотрения, поскольку такие ряды обладают иной спецификой, отличной от рассмотренной выше. К числу таких рядов относятся, в частности, временные ряды финансовых показателей высокой частоты (котировки ценных бумаг, курсы валют и т. п.). Методы анализа таких данных хорошо разработаны, им посвящена обширная литература (см., например, [21 24]).

42 www.iet.ru 3. Задачи анализа экономической динамики Выше, обсуждая различные возможности декомпозиции одного и того же экономического временного ряда на составляющие динамики, мы отмечали влияние решаемых задач на способы декомпозиции. Это влияние отражает общий принцип, согласно которому адекватный инструментарий определяется, в числе прочего, решаемой задачей и свойствами объекта исследования. В данном разделе обсудим задачи анализа экономической динамики и требования, предъявляемые ими к инструментарию и технике исследования.

3.1. Задачи ретроспективного анализа и прогнозирования Среди задач анализа экономической динамики можно выделить задачи ретроспективного анализа и прогнозирования. Задача ретроспективного анализа состоит в том, чтобы понять, как экономические процессы развивались в прошлом, тогда как задача прогнозирования состоит в оценке их возможного развития в будущем. Задачи обоих типов имеют отношение к принятию управленческих решений на всех уровнях экономики.

Часто основное внимание уделяют задачам прогнозирования. Ниже мы, напротив, основное внимание уделим задачам ретроспективного анализа, поскольку понимание истории развития процесса, его закономерностей, необходимо и для построения прогнозов, хотя бы потому, что прогнозирование в той или иной мере связано с экстраполяцией в будущее сложившихся тенденций, для чего последние должны быть корректно идентифицированы. Также для получения прогнозов необходимо использовать модели, хотя бы самые примитивные, для построения которых требуется привлечение информации о свойствах объекта исследования. Источником такой информации служат соответствующие временные ряды. В любом случае решению задачи прогнозирования должен предшествовать ретроспективный анализ.

www.iet.ru 3.2. Временные масштабы анализа Поскольку задачи ретроспективного анализа экономической динамики состоят в проведении межвременных (intertemporal) сопоставлений, то они различаются, в первую очередь, характерными интервалами времени, на которых проводятся сопоставления, т. е. временными масштабами анализа.

В каких-то случаях основной интерес представляет анализ краткосрочных тенденций, развивающихся на самых малых интервалах времени, для которых имеется информация. В каких-то случаях, напротив, основной интерес представляют сопоставления между максимально удаленными друг от друга периодами. Наконец, в каких-то задачах наибольший интерес представляют процессы, разворачивающиеся на интервалах времени промежуточного масштаба. Различие временных масштабов анализа влияет на требования к методам анализа экономической динамики.

Временной масштаб анализа является элементом постановки задачи исследования и, как и постановка задачи, определяется субъективно. Если временной масштаб анализа не задан, то задача может быть некорректной.

Например, вопрос о том, какие в настоящее время имеют место тенденции в российской экономике (скажем, подъем или спад), некорректен, поскольку в нем не конкретизирован масштаб времени, определяющий тенденции, о которых идет речь. Так, если этот вопрос задается в конце 2002 г., то на интервалах времени порядка 100 лет имеет место рост, на интервалах порядка 30 лет небольшой рост или стабилизация, порядка 10 лет спад, порядка 3 лет рост, порядка 1 года небольшой рост, порядка 3 месяцев спад, порядка 1 месяца спад. В данном случае отсутствие указания временного масштаба анализа делает вопрос совершенно некорректным.

В каких-то случаях масштаб времени, на котором проводится анализ, задается в задаче неявно. По нашему мнению, чтобы избежать некорректных сопоставлений, лучше определять его явным образом. Проиллюстрируем некорректность сопоставлений на следующем бытовом примере: хороший школьник мечтает стать академиком, хороший студент профессором, а хороший аспирант кандидатом наук. Есть ли здесь противоречие, ведь хорошие аспиранты выходят, как правило, из хороших школьников Откуда тогда берутся академики Весь вопрос в горизонте планирования, т. е. в подразумеваемом масштабе времени. Во всех трех утверждениях неявно задаваемый масштаб времени разный (все меньше и меньше), что отражает конкретизацию планов по мере их успешного осуществления.

Аналогичные ситуации возникают и при анализе тенденций в экономике одновременно на разных интервалах времени могут наблюдаться разные 44 www.iet.ru тенденции. Если этого не учитывать, то можно получить некорректные выводы. Таким образом, при проведении ретроспективного анализа необходимо задавать масштаб времени.

3.3. Анализ краткосрочных тенденций Для того чтобы принимать в оперативном режиме адекватные управленческие решения, необходимо идентифицировать текущую экономическую ситуацию, т. е. анализировать краткосрочные тенденции вблизи актуального конца временных рядов. Важнейшим требованием в этом случае является оперативность: чем быстрее удается надежно идентифицировать произошедшую смену тенденции (например, от подъема производства к его спаду), тем лучше, поскольку это позволяет реагировать на происходящее с наименьшими задержками. В противном случае управление будет строиться на основе устаревшей информации и не всегда будет адекватно текущей ситуации.

При решении задачи идентификации текущей экономической ситуации главное правильно распознать тип ситуации, т. е. ее классифицировать.

Очень важно бывает понять, имеет ли место, например, спад или подъем производства в последние месяцы, ускорение или замедление темпов инфляции и т. п., тогда как численные оценки темпов этого спада или подъема для принятия решений значительно менее важны. В данном примере под типом ситуации могут пониматься подъем, спад, ускорение или замедление подъема или спада. Интервалы времени, соответствующие разным типам ситуаций, разделяются поворотными точками (turning points). Важность адекватной идентификации типа ситуации обусловливает важность корректной и своевременной идентификации поворотных точек. Таким образом, при решении задачи идентификации текущей экономической ситуации временной аспект представляется основным, точность же оценок темпов изменения показателей зачастую менее важна.

В качестве примера важности адекватной и своевременной идентификации именно типа текущей экономической ситуации укажем на то, что надежность текущих квартальных оценок ВВП США в [25] оценивается исходя из того, насколько надежно они показывают: направление текущей тенденции производства (подъем или спад); ускоряется ли она или замедляется; существенность отличий текущих тенденций от долгосрочных; поворотные точки экономических циклов. Заметим, что все перечисленные соображения подразумевают высокую точность идентификации поворотных точек, а точность оценок темпов важна лишь постольку, поскольку она www.iet.ru позволяет обеспечить необходимую точность идентификации поворотных точек.

Идентификация текущей экономической ситуации требует работы в области актуального конца экономического временного ряда (или совокупности рядов), т. е. в той области, где краевые эффекты обработки проявляются наиболее сильно. Это предъявляет вполне определенное требование к методам обработки краевые эффекты должны быть минимизированы, а область их проявления локализована. Другими словами, если в какой-то области вблизи актуального конца не удается избавиться от существенных для содержательной интерпретации краевых эффектов, то размер этой области должен быть оценен.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 21 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.