ISSN 2587-7666 (Online)
Поиск
/
ВТЭ

Вопросы теоретической экономики

Институт экономики Российской академии наук

От теории к экономической политикеНаучная статья

ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ ТРЕЙСЕРА БИЗНЕС-ЦИКЛОВ НА ПРИМЕРЕ ОБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ

APPROACHES TO BUILDING A BUSINESS CYCLE TRACER BASED ON THE EXAMPLE OF THE RUSSIAN MANUFACTURING INDUSTRY

Страницы: 73-85
УДК: 338.12.017
JEL: E32, C22, C81

Авторы

Щербаков Василий Сергеевич

к.э.н.

ORCID: 0000

shcherbakovvs@mail.ru

  • руководитель экономического отдела, Банк России (Омск)
  • доцент, Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского (Омск)

Гартвич Роман Евгеньевич

ORCID: 0000

gartvich.roma@mail.ru

  • аспирант, Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского (Омск)
  • ведущий экономист, Банк России (Омск)
Получена: 12.01.2024
Принята в печать: 08.02.2024

Аннотация

Важность изучения бизнес-циклов обуславливается масштабом их влияния на экономику и общество, это, в свою очередь, приводит к необходимости разработки методов противодействия их негативному влиянию. Учитывая сложность темы, существования множества теорий и дискуссии в этой области, возникает потребность в наличии простого инструмента, позволяющего представить информацию о деловых циклах в интуитивно понятной форме для широкой аудитории. Таким инструментом является трейсер бизнес-цикла. Данная статья посвящена проверке возможности использования трёх подходов для его построения: первый (трендовый) основывается на определении фазы делового цикла, исходя из того, находится ли цикл выше или ниже долгосрочного тренда, и увеличивается ли он или уменьшается; второй (приростной) - находятся ли темпы прироста выше нуля, а также растут они или снижаются по сравнению с соседним временным интервалом; третий (факт-ожидания) - находятся ли оценки текущей ситуации и ожидания выше или ниже нуля (тренда, многолетнего среднего и т.д.). В работе использовались данные о динамике выпуска, объёме будущих заказов и результаты опросов обрабатывающей промышленности. В статье показано, что лучше всего себя проявляет первый подход, позволяющий чётко определять фазы и поворотные точки бизнес-цикла. Второй подход, хотя и позволяет выделять фазы делового цикла, имеет некоторые недостатки: возле пограничных значений часто могут возникать случаи скачков из одного квадранта в другой и обратно, что затрудняет анализ. Третий подход оказался неприемлемым для построения трейсера, поскольку не позволяет в полной мере выделить все фазы делового цикла, а также может иметь несоответствующую общей логике бизнес-циклов динамику. В статье продемонстрирована высокая взаимосвязь циклов обрабатывающей промышленности и индикатора бизнес-климата Банка России (данные конъюнктурных опросов предприятий), указывающего на изменение динамики делового цикла с опережением статистики на 1-3 месяца, в зависимости от подхода. Это с учётом более быстрой публикации результатов опросов, чем данных статистики, позволяет использовать его в качестве опережающего индикатора.

Ключевые слова

бизнес-циклытрейсер бизнес-цикловкраткосрочные колебанияопросы предприятийопережающие индикаторыиндикатор бизнес-климатаобрабатывающая промышленность

Литература

  1. Банк России (2022). Мониторинг нефинансовых предприятий: методология Банка России [Bank of Russia (2022). Monitoring of non-financial enterprises: methodology of the Bank of Russia]. https://www.cbr.ru/Content/Document/File/130872/mm_br.pdf (дата обращения 10.10.2023).
  2. Банк России (2023). Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2024 г. и период 2025 и 2026 гг. [Bank of Russia (2023). The main directions of the unified state monetary policy for 2024 and the period 2025 and 2026.]. https://cbr.ru/about_br/publ/ondkp/on_2024_2026/(дата обращения: 05.11.2023).
  3. Грачёв Г.А. (2014). Выделение и оценка параметров деловых циклов российской экономики [Grachev G.A. (2014). Selection and estimation of parameters of business cycles of Russian economy] // Terra Economicus. №2. С. 12-21.
  4. Доманина А.О. (2015). Деловые циклы и их основные характеристики [Domanina A.O. (2015). Business cycles and their main characteristics] // Вестник Института экономики Российской академии наук. №3. С. 183-192.
  5. ИЭН ВШЭ - Индекс экономического настроения (2023) / Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики. [Economic Sentiment Index (2023) / National Research University Higher School of Economics]. https://www.hse.ru/monitoring/buscl/bl5?ysclid=lpkz2xs9yp509237883 (дата обращения: 10.10.2023).
  6. Китрар Л.А., Липкинд Т.М. (2020). Анализ взаимосвязи индикатора экономических настроений и роста ВВП [Kitrar L.A., Lipkind T.M. (2020). Analysis of the relationship between the Economic Sentiment Indicator and GDP growth] // Экономическая политика. №15 (6). С. 8-41.
  7. Китрар Л.А., Липкинд Т.М., Остапкович Г.В. (2018). Новый Индекс делового климата в обрабатывающей промышленности России [KitrarL.A., Lipkind T.M, Ostapkovich G.V. (2018). A new Business Climate Index in the Russian manufacturing] // Вопросы статистики. Т. 25. № 8. С. 15-24.
  8. Макаревич А., Малюгин В. (2018). Сравнительный анализ фильтров Ходрика - Прескотта и Хамильтона при оценивании поворотных точек бизнес-цикла белорусской экономики [Makarevich A., Malugin V. (2018). A comparative analysis of the Hodrick - Prescott and Hamilton Filters for business cycle turning points estimation for the Belarusian economy] // Банкауск весшк (Банковский вестник). № 8/661. С. 49-56.
  9. Малюгин В., Крук Д., Милевский П. (2019). Индекс экономических настроений белорусской экономики: методические, модельные и программные средства [Malugin V., Kruk D., Milevsky P. (2019). The Economic Sentiment Index of the Belarusian economy: methodical, modeling and software tools] // Исследования банка № 16. 31 с. / Национальный банк Республики Беларусь.
  10. Покидченко М.Г. (2017). Существует ли экономический цикл? [Pokidchenko M.G. (2017). Is there an economic cycle?] // Вопросы теоретической экономики. №1. С. 66-73.
  11. Ребело С. (2010). Модели реальных деловых циклов: прошлое, настоящее и будущее [Rebelo S. (2010). Real Business Cycle Models: Past, Present, and Future] // Вопросы экономики. № 10. С. 56-67.
  12. Тупчиенко В.А., Кривцова М.К. (2014). Ключевые теории экономического цикла [Tupchienko V.A., Krivtsova M.K. (2014). Key theories of the economic cycle] // Финансовая аналитика: проблемы и решения. №3. С. 2-12.
  13. Abberger K. (2006). Another Look at the Ifo Business Cycle Clock // Journal of Business Cycle Measurement and Analysis. OECD Publishing, Centre for International Research on Economic Tendency Surveys. Vol. 2005(3). Pp. 431-443.
  14. Abberger K., Nierhaus W. (2011). Ifo Geschaftsklima, Produktion und Ertragslage in der gewerblichen Wirtschaft // Ifo Schnelldienst, ifo Institute - Leibniz Institute for Economic Research at the University of Munich. Vol. 64(03). Pp. 21-24 (на немецком яз.).
  15. Abberger K., Nierhaus W. (2008). How to Define a Recession? // CESifo Forum. No. 9. Pp. 74-76.
  16. Colombo J., Cortes R., Cruz F., Paese L. (2018). Building State-Level Business Cycle Tracer Tools: Evidence from a Large Emerging Economy // International Journal of Economics and Finance. DOI: 10.5539/ijef.v10n5p14.
  17. Gayer С. (2007). Report: The Economic Climate Tracer. A tool to visualise the cyclical stance of the economy using survey data // European Commission, Directorate General for Economic and Financial Affairs. Economic_Climate_Tracer.doc (europa.eu) (access date: 10.10.2023).
  18. Gyomai G., Guidetti E. (2008). OECD system of composite leading indicators // Organisation for Economic Co-Operation and Development (OECD). URL: https://pdf4pro.com/view/oecd-system-of-composite-leading-indicators-560fd1.html (access date: 10.10.2023).
  19. Korotayev A.V., Tsirel S.V. (2010). A Spectral Analysis of World GDP Dynamics: Kondratieff Waves, Kuznets Swings, Juglar and Kitchin Cycles in Global Economic Development, and the 2008-2009 Economic Crisis // Structure and Dynamics. Vol. 4 No. 1. DOI: 10.5070/SD941003306.
  20. Lehmann R. (2022). The Forecasting Power of the ifo Business Survey // Journal of Business Cycle Research. Vol. 19. Pp. 1-52. DOI: 10.1007/s41549-022-00079-5.
  21. Ruth F., Schouten B., Wekker R. (2005). The Statistics Netherlands' Business Cycle Tracer. Methodological aspects, concept, cycle computation and indicator selection Methodological aspects, concept, cycle computation and indicator selection (cbs.nl) (access date: 10.10.2023).
  22. Wekker R. (2017). A Business Cycle Tracer for Small and Medium Sized Enterprises // The United Nations Economic Commission for Europe (UNECE). https://unece.org/fileadmin/DAM/stats/documents/ece/ces/ge.42/2017/Seminar/UN_conference_paper_BCT_Dutch_SME.pdf (access date: 10.10.2023).
  23. Wohlrabe K., Wollmershauser T. (2021). Two New Analysis Tools for the ifo Business Survey: The New ifo Business Cycle Clock and the ifo Heatmap // Ifo Schnelldienst, ifo Institute - Leibniz Institute for Economic Research at the University of Munich. Vol. 74. No. 03. Pp. 51-55.
  24. Schnelldienst, ifo Institute - Leibniz Institute for Economic Research at the University of Munich. Vol. 74. No. 03. Pp. 51-55

© Щербаков Василий Сергеевич, Гартвич Роман Евгеньевич, 2024

© ФГБУН Институт экономики Российской академии наук «Вопросы теоретической экономики», 2024

Для цитирования

Щербаков Василий Сергеевич, Гартвич Роман Евгеньевич. ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ ТРЕЙСЕРА БИЗНЕС-ЦИКЛОВ НА ПРИМЕРЕ ОБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ // Вопросы теоретической экономики. 2024. № 2 (23). С. 73-85. DOI: 10.52342/2587-7666VTE_2024_2_73_85.