Економічні науки/ 2. Математичні методи в економіці

Аспірант Серветник Н.О.

Київський національний університет ім.Тараса Шевченка, Україна

КІЛЬКІСНИЙ ВИМІР ПЕРСИСТЕНТНОСТІ

Трансформаційні процеси, які властиві країнам, що здійснюють перехід до ринкової економіки, з незвичною гостротою висвітлили складність і багатоаспектність економічного розвитку, суттєві розбіжності його перебігу від країн, в яких ринкова економіка формувалася еволюційним шляхом. Трансформаційна економіка на відміну від стабільної економічної системи являється нестійкою і характеризується різною за інтенсивністю динамікою розвитку.

Актуальність даного дослідження полягає в тому, що проблема економічних флуктуацій – багатократної зміни значення величини макроекономічних показників – набуває особливого теоретичного та практичного значення. Макроекономічні коливання характеризуються таким властивостями як персистентність, волатильність, інертність, значення яких важливо досліджувати при аналізі циклічної поведінки макроекономічних показників. Відновлення порушеної рівноваги процесу виробництва вимагає всебічного врахування впливу факторів циклічності економічного розвитку, формування стратегії стійкого зростання національного господарства.

Типове обмеження простих тестів на наявність перманентної складової полягає в тому, що ці тести не можуть нічого сказати про її величину. Розглянемо один зі способів виміру персистентності, запропонований Кемпбелом та Менк’ю, а саме випадок авторегресії третього порядку (або AR-3) для квартальних даних по валовому внутрішньому продукту за період з 1-го кварталу 2010 року по 2-й квартал 2012 року:

. (1)

Спочатку оцінюємо рівняння (1), потім розраховуємо динаміку , викликану одиничним шоком _. Якщо шок відбувається в одному єдиному періоді, то зміниться на одиницю в цьому періоді, потім на , після чого на і т.д. Відповідно, в періоді шоку змінюється на 1, в наступний період на , потім на і т.д. Оцінкою персистентності являється значення, до якого прямує прогноз зміни логарифма випуску в довгостроковому періоді. Цей показник відповідає на наступне питання: якщо випуск сьогодні виявився на 1% вище очікуваного, то на яку величину потрібно змінити прогноз випуску у віддаленому майбутньому? У випадку тренд-стаціонарності, ми отримаємо 0%. Якщо випуск наслідує випадкове блукання (тобто дорівнює ), то ми отримаємо 1% [1, с.15]. Отримані результати:

Зміна наведена у таблиці:

Період	Зміна
1	1
2	0,573
3	-0,08167

Оцінка міри персистентності склала 1,49. Дане значення перевищує 1, тобто, якщо відбувається відхилення випуску від довгострокової тенденції, то варто очікувати подальшого відхилення в тому ж напрямку.

Кемпбелл та Менк’ю використовували залежність між приростом випуску поточному періоді та приростом випуску в трьох попередніх періодах, щоб зробити висновки про довгострокові характеристики. Але цей метод виявився ризиковим. Якщо припустити, наприклад, що насправді приріст випуску відповідає процесу AR-20, а не AR-3, і коефіцієнти перед додатковими 17 попередніми значеннями в реальності являються малими, однак всі вони від’ємні. У вибірці більшого розміру буде складно відрізнити цей процес від AR-3. Однак довгостроковий ефект шоку випуску в останньому випадку може виявитися менш значимим [2, с.327].

Ця складність виникає внаслідок занадто короткої довжини вибірки, а не через специфіку використаної процедури. Головна проблема полягає в тому, що у вибірці реалістичної довжини існує дуже мало незалежних між собою довгих вибірок. Тому ніяка процедура не може дати остаточну відповідь на питання про довгострокові наслідки шоків. Для вивчення персистентності було вже запропоновано багато підходів. Точкові оцінки, як правило, говорять про значну персистентність. Однак при горизонті більше п’яти років оцінки стають менш точними. Тому дані узгоджуються і з тієї точкою зору, що ефекти шоків випуску поступово зникають. [2, с.331]

Теоретична складність полягає тому, що навіть якби ми могли точно виміряти персистентність коливань випуску, це не дало б нам достатньо інформації про рушійні сили економічних коливань. В силу того, що зміни технологій можуть включати в себе компоненту, яка повертається до тренду, і оскільки моделі реальних ділових циклів допускають в якості джерела коливань не тільки технологічні шоки, ці моделі узгоджуються як з низькою, так і з високою персистентністю.

Література:

1. Campbell J.Y., N. Gregory Mankiw N.G. Are Output Fluctuations Transitory?// NBER Working Papers #1916, National Bureau of Economic Research, Inc., 1988.

2. Romer D. Advanced Macroeconomics// University of California, Berkeley

3. Грін, В.Г. Економетричний аналіз [Текст] / А.Олійник, Р.Ткачук, Наук.ред.пер. О.Комашко; К.:Основи, 2005 – 1197с.

4. Офіційний сайт Національного Банку України: [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http:// www.bank.gov.ua