Анна Пестова (ЦМАКП) Опережающие индикаторов переключений между фазами бизнес-цикла: анализ панельных данных стран Северной Америки, Европы и СНГ Вопрос делового о цикла заблаговременной представляет идентификации большой поворотных практический точек интерес для представителей бизнес-сообщества и для лиц, принимающих решения в области экономической политики. Со времен работы Митчелла и Бёрнса (Mitchell, Burns, 1946), в которой в середине прошлого века был проведен первый серьезный статистический анализ бизнес-циклов, проблема «предсказания будущего» в макроэкономическом анализе является важной исследовательской проблемой в научном и аналитическом пространстве. В имеющейся обширной литературе существует два основных подхода к построению опережающих индикаторов экономической динамики. Они, в первую очередь, различаются по типу выбранной для анализа зависимой переменной: является ли она непрерывной (напрямую отражает макроэкономическую динамику или уровень выпуска) или дискретной (отражает ограниченный набор состояний экономики). Первый подход наряду с предсказанием поворотных точек делового цикла используется также для целей краткосрочного макроэкономического прогнозирования, то есть он позволяет получать как количественные, так и качественные оценки будущего. Этому подходу посвящено наибольшее количество эмпирических исследований. Задача данного исследования состоит в построении инструментального средства (модели), позволяющего предсказать поворотные точки макроэкономической конъюнктуры (вход экономики в рецессию и выход из нее) на основе имеющейся на данный момент времени информации. Поэтому использование опережающих индикаторов с непрерывной зависимой переменной нецелесообразно (избыточно). Построенная модель должна отвечать на вопрос о том, насколько вероятно изменение макроэкономической динамики с положительной на отрицательную и наоборот. Поэтому методология исследования опиралась на построение модели с дискретной зависимой переменной. В существующих эмпирических работах зависимая переменная фазы бизнес-цикла (состояния экономики) является бинарной, отражая в самом простом случае два возможных исхода (рецессия / экспансия). Большая опережающим часть известных индикаторам нам исследований, макроэкономических посвященных кризисов (рецессий) строится на основе данных временных рядов одной или нескольких стран (см., например, Stock, Watson, 1992; Estrella, Mishkin 1998; Moneta, 2005; Kauppi, Saikkonen 2008; Ng, 2012 и др.). В основном это работы, посвященные предсказательной силе наклона кривой доходности государственных облигаций для прогнозирования рецессий в США и других развитых странах. Перекос в сторону моделей на основе данных одной страны, вероятно, связан с наличием длинных однородных рядов (чаще всего анализируется помесячные данные с 1960-х гг.). В целом это обеспечивает до 500-600 точек, что более, чем достаточно для количественного анализа индикаторов поворотных точек бизнес-цикла. Наша цель состоит в построении модели, способной прогнозировать вход и выход из макроэкономического кризиса для России. Принимая во внимание длину сопоставимых временных рядов по России (с конца 1990-х гг.) и наличие на этом промежутке только двух «рыночных» рецессии, мы вынуждены прибегать к межстрановому количественному анализу. В качестве референтных точек для России мы использовали погодовые данные за период 1980-2010 гг. по 30 развитым странам Западной Европы и Северной Америки, а также по странам Восточной Европы и постсоветского пространства. Источниками данных послужили статистические базы International Financial Statistics (IFS), OECD, World Bank, Indstat, UN Comtrade. Совмещая данные по этим странам в единую панель, мы предполагаем, что причины и признаки изменения макроэкономической конъюнктуры у них схожи. Исключением является период трансформационного спада, который испытали страны после отказа от плановой экономики при переходе к рыночным механизмам обеспечения макроэкономического равновесия. Поэтому период отрицательных темпов роста выпуска в этих странах был удален из анализа В рамках решения проблемы «кризисного смещения» (post-crisis bias), на важность которой указывается в литературе, посвященной опережающим индикаторам финансовых кризисов, в данном исследовании были специфицированы и оценены модели бинарного выбора на вход в рецессию и на выход из нее, с исключением из выборки тех периодов, в которые эти события были невозможны1. Результаты анализа показали, что ключевыми факторами – частными опережающими индикаторами входа страны в рецессию в исследуемой выборке являются сводный опережающий индикатор финансового кризиса в методологии ЦМАКП, см. (Солнцев, Мамонов, Пестова, Магомедова, 2011), уверенность компаний, производство электроэнергии, отношение сальдо счета текущих операций к ВВП и опережающий индикатор промышленного производства в США (в методологии OECD). Ключевыми факторами – частными опережающими индикаторами выхода страны из рецессии в исследуемой выборке также являются соотношение кредитов и депозитов, доверие на межбанковском рынке, производство электроэнергии, уверенность компаний. Полученные предварительные результаты свидетельствуют о высокой прогностической силе бинарных моделей переключений между фазами бизнес-цикла: так вход в рецессию был верно предсказан в 76% случаев, при соотношении «шум-сигнал» менее 10%. Предсказание выходов из рецессии Вход в рецессию был невозможен в то время, когда она продолжалась. Невозможно выйти из рецессии, если она не началась. 1 оказалось чуть менее точным: доля верно предсказанных событий «шум-сигнал» - чуть выше 10%. - 72%,