WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 18 |

Таким образом, попытка максимизации широты охвата при отсутствии необходимых для этого данных ведет к снижению точности сводного индекса объемов производства за счет неизбежности резкого увеличения доли досчетов, тогда как отказ от построения единого показателя максимальной широты охвата в пользу анализа семейства показателей менее высокого уровня агрегирования означает отход от традиционной техники анализа макроэкономической динамики.

Выбор подхода к анализу динамики производства зависит от решаемой задачи. Показатель ВВП, как и всякий другой экономический индикатор, есть лишь инструмент для решения некоторого класса задач. В условиях российской переходной экономики точность показателя ВВП гораздо ниже, чем в стабильных рыночных экономиках, следовательно класс задач, для решения которых пригоден такой показатель - существенно уже. Поэтому для решения большего числа задач нужно использовать иной инструментарий. Какой

Требования к методу измерения определяются, в числе прочего, целями измерения (задачей исследования) и свойствами объекта измерения. Задачи исследования макроэкономической динамики различаются, в частности, временными масштабами анализа: в каких-то случаях основной интерес представляют сопоставления между максимально удаленными друг от друга периодами (к ним примыкают и задачи международных сопоставлений), в каких-то случаях, напротив, основной интерес представляет анализ краткосрочных тенденций, развивающихся на самых малых временах, в каких-то задачах основной интерес представляют процессы, разворачивающиеся на временах промежуточного масштаба.

Различие анализируемых масштабов времени влияет на требования к методам измерения экономической динамики. Так для того, чтобы иметь возможность принимать в оперативном режиме адекватные управленческие решения на всех уровнях экономики, необходимо решать задачу идентификации текущей экономической ситуации, которая является задачей краткосрочных сопоставлений. Важнейшим требованием для ее решения 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. Временной аспект при решении такой задачи представляется основным, точность же оценок зачастую менее важна, поскольку главное состоит в правильном распознавании типа текущей ситуации (т.е. в ее классификации), в своевременном выявлении поворотных точек. Гораздо важнее бывает понять, имеет место спад или подъем производства в последние месяцы, и значительно менее важны численные оценки темпов этого спада или подъема6).

Другой задачей является анализ долгосрочных изменений, произошедших за весь период российских реформ, например, с целью анализа их итогов или последствий тех или иных стратегических решений. Здесь на первый план выходит достижение максимально возможной точности оценок, оперативность же их получения не столь важна7).

Особая роль задачи краткосрочных сопоставлений состоит в ее большом практическом значении, поскольку качество ее решения может влиять на выработку мер текущей экономической политики и, следовательно, на эффективность функционирования экономики, что особенно актуально в динамичных условиях переходного периода. Это отличает задачу краткосрочных сопоставлений от задачи долгосрочных сопоставлений, имеющей меньшее значение для повседневной практики, но способной в какой-то мере оказывать влияние на экономическую политику в долгосрочном, стратегическом плане.

Таким образом, задачи краткосрочных и долгосрочных сопоставлений предъявляют различные требования к используемым для их решения методам. Для первой существенна сопоставимость результатов на малых временах (в нашем случае - порядка месяца), для чего необходимо проведение календарной и сезонной корректировок и выделение краткосрочных тенденций временных рядов, для второй существенна сопоставимость результатов на временах порядка продолжительности периода реформ, что выводит на первый план проблему достижения приемлемой точности индикаторов в долгосрочном плане, в частности, устранение возможных систематических погрешностей, проблемы же достижения сопоставимости значений в пределах года, для решения которой необходимо проведение упомянутых корректировок, может не возникнуть вовсе, поскольку в таких задачах обычно есть возможность обойтись лишь годовыми оценками. В то же время, для краткосрочных сопоставлений проблема систематических погрешностей, способных за длительное время накапливаться и существенно смещать долгосрочные оценки, теряет свою остроту, поскольку практически не влияет на идентификацию краткосрочных тенденций и их поворотных точек.

Соответственно, при построении инструментария анализа экономической динамики нужно отдавать отчет в том, для решения какого круга задач он должен быть предназначен. И, наоборот, при использовании существующего инструментария (например, экономического индекса) для решения какой-либо задачи необходимо убедиться в его пригодности для этого, поскольку он может лучше подходить, например, для проведения краткосрочных сопоставлений и хуже - для долгосрочных, т.е. использованию существующего инструментария должна предшествовать его аттестация.

Достижение максимальной степени охвата сводного индекса объемов производства, пусть даже и ценой досчетов и косвенных оценок, необходимо для проведения долгосрочных (а также международных) сопоставлений, поскольку именно это позволяет в принципе минимизировать систематические погрешности индекса, что существенно для таких задач. Для проведении же краткосрочных сопоставлений максимизации широты охвата не требуется, поскольку неизбежное использование для этого ненадежных данных и невоспроизводимых субъективных оценок может затруднить идентификацию текущих тенденций.

Подход, основанный на анализе семейства индикаторов, в меньшей степени пригоден для проведения долгосрочных сопоставлений, поскольку он не подразумевает построения единого индикатора, описывающего результат производственной деятельности в масштабе всей экономики, однако такой подход позволяет точнее идентифицировать текущую экономическую ситуацию, поскольку семейство индикаторов с меньшей долей досчетов содержит больше информации, чем сводный индекс объемов.

Разумеется, возможен и синтез подходов, однако для этого, во-первых, досчеты должны удовлетворять определенным требованиям, в частности, обеспечивающим достаточную гладкость досчетной составляющей для того, чтобы она не нарушала краткосрочных тенденций, во-вторых, все равно нельзя ограничиться анализом лишь сводного показателя, необходимо анализировать и семейство показателей менее высокого уровня агрегирования, т.е. смена техники анализа экономической динамики все равно неизбежна.

2.3.3. Идентификация информативных составляющих динамики. Временной ряд экономического показателя обычно рассматривают как совокупность четырех составляющих динамики: трендовой8), календарной, сезонной и нерегулярной. Трендовая составляющая динамики, определяющая тенденцию изменения уровней временного ряда, в задачах анализа текущей экономической ситуации обычно рассматривается как информативная, тогда как календарная, сезонная и нерегулярная составляющие, не являющиеся в таких задачах информативными, накладываясь на трендовую составляющую, лишь затрудняют ее идентификацию.

В основе календарной составляющей динамики лежит разное число рабочих дней в разные месяцы и различия протекания соответствующих процессов в разные дни недели, праздники, предпраздничные дни и т.п. Для устранения календарной составляющей проводят календарную корректировку, простейший вариант которой для интервальных временных рядов состоит в том, что их уровни делят на коэффициенты пересчета, пропорциональные количеству рабочих дней в соответствующем месяце.

Благодаря наличию сезонной составляющей динамики, уровни, соответствующие определенным месяцам, регулярно бывают выше или ниже уровней трендовой составляющей. Многие временные ряды подвержены сезонным колебаниям, размах которых может быть весьма значителен, тогда как у некоторых временных рядов сезонные колебания могут практически отсутствовать. Для устранения сезонных волн проводят сезонную корректировку, что, придавая значениям показателя сопоставимость во временной области в пределах года, повышает на порядок точность идентификации поворотных точек: не проводя сезонной корректировки можно идентифицировать изменения тенденций за время порядка года, тогда как ее проведение позволяет идентифицировать изменения за время порядка месяца.

В основе нерегулярной составляющей динамики лежат вариации, обусловленные ошибками сбора и первичной обработки информации, неритмичностью протекания экономических процессов, простоями, срывами поставок, авариями, учетом части продукции, произведенной в одном месяце, в отчетности другого месяца и прочими подобными факторами, не имеющими прямого отношения к интенсивности анализируемого экономического процесса, а лишь зашумляющими ее. Для удаления нерегулярной составляющей динамики проводят сглаживание временного ряда. Получающийся в результате календарной и сезонной корректировок и сглаживания временной ряд можно рассматривать как трендовую составляющую динамики исходного ряда.

Высокая интенсивность изменений в российской переходной экономике привносит существенную специфику в задачу идентификации информативных составляющих динамики. Во-первых, интенсивность переходного процесса не оставляет возможности при анализе текущей ситуации в экономике ограничиться исследованием данных лишь годовой периодичности, вынуждая использовать месячные данные, как правило зашумленные значительными календарными, сезонными и нерегулярными составляющими. Во-вторых, все составляющие динамики экономических временных рядов в рассматриваемых условиях бывают подвержены значительной эволюции. Для трендовой составляющей это выражается в высоких темпах спада или роста (неестественно больших с точки зрения стабильных экономик), для сезонной составляющей - в интенсивной эволюции как ее амплитуды, так и структуры [9], для нерегулярной составляющей - в непостоянстве масштаба и в наличии выбросов, и даже календарная составляющая может значительно эволюционировать в силу изменения состава праздников и правил переноса праздничных дней, совпадающих с выходными.

Эволюция динамических составляющих сама по себе не является специфичной для российской переходной экономики. Специфику места и времени составляет масштаб такой эволюции, абсолютно нехарактерный для стабильных экономик. С динамическими составляющими временных рядов российских экономических показателей на протяжении лишь нескольких лет переходного периода могут происходить изменения того же масштаба, что и с аналогичными составляющими рядов для стабильных экономик на протяжении многих десятилетий9). Это накладывает существенные ограничения на класс численных методов, пригодных для решения задач разложения временных рядов экономических показателей на составляющие динамики в российских условиях переходного периода: методы должны обладать свойством достаточно быстрой адаптации к происходящим изменениям. В противном случае идентифицированные составляющие могут частично включать в себя и другие, “просочившиеся” в них, что может повлечь получение заведомо неверных содержательных выводов.

Вместе с тем, повышение степени адаптивности используемых методов может приводить к снижению точности идентификации компоненты тренда и конъюнктуры, в особенности вблизи правого края временного ряда, наиболее интересного содержательно. Дело в том, что в случае значительной эволюции составляющих динамики бывает невозможно корректно провести декомпозицию временного ряда на составляющие динамики, т.е. отделить сезонную составляющую от трендовой и нерегулярной. Эффект снижения точности идентификации компоненты тренда и конъюнктуры вблизи правого края временного ряда получил название эффекта “виляния хвостом”. Его причиной является то, что при идентификации тренда (как и других составляющих динамики) во внутренних точках временного ряда можно использовать информацию как в предшествующие, так и в последующие периоды времени, тогда как при идентификации тренда вблизи правого края информация в последующие периоды бывает недоступна, следовательно приходится ограничиваться почти вдвое меньшим объемом информации, что и снижает точность оценок. Результатом необходимости повышения степени адаптивности используемых методов декомпозиции, является то, что идентифицированные компоненты тренда и конъюнктуры временных рядов российских экономических показателей переходного периода “виляют хвостом” значительно сильнее, чем соответствующие компоненты в стабильных экономиках, что значительно затрудняет идентификацию текущих тенденций в российской переходной экономике.

Снижение степени адаптивности метода сезонной корректировки, снижая случайную погрешность, может приводить к росту систематической погрешности сезонно корректированного ряда за счет “просачивания” в него эволюционирующей сезонной волны, а повышение степени адаптивности, напротив, снижая систематическую погрешность, обусловленную “просачиванием”, может приводить к росту случайной погрешности. Поэтому в каждом конкретном случае необходим подбор параметров метода с целью минимизации совокупности систематической и случайной погрешностей.

Таким образом, задача идентификации информативных составляющих динамики в условиях российского переходного периода представляется особо сложной, главным образом, за счет большей сложности решения задачи сезонной корректировки в этих условиях. Это требует использования соответствующих методов и, в частности, может ограничить применимость в рассматриваемых условиях стандартных зарубежных процедур сезонной корректировки, разработанных для более стабильных условий развитых непереходных экономик. Необходимость индивидуальной настройки параметров таких процедур к требованиям конкретной задачи усложняет технику анализа экономической динамики и также может служить источником ошибок. Даже и в случае использования адекватных методов сезонной корректировки достижимая точность идентификации информативных составляющих динамики экономических временных рядов в российской переходной экономике в целом существенно ниже, чем в стабильных экономиках, в силу в целом более интенсивной эволюции составляющих динамики экономических временных рядов.

Рассмотренные выше проблемы измерения динамики производства касаются как достаточно долгосрочных, так, в отличие от измерения динамики цен, и краткосрочных сопоставлений. Представляется, что наибольшее практическое значение имеет невысокая точность выявления краткосрочных тенденций, т.е. плохая идентификация текущей экономической ситуации.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 18 |



© 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.