«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Опережающие индикаторы производственной динамики в условиях длинных волн экономического развития

Купить электронную версию статьи

Получена: 06.11.2019

Получена в доработанном виде: 21.11.2019

Одобрена: 08.12.2019

Доступна онлайн: 13.12.2019

Рубрика: Экономическая безопасность

Коды JEL: C43, E30, E37

Страницы: 2302–2316

https://doi.org/10.24891/ni.15.12.2302

Журнал «Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
т. 15, вып. 12, декабрь 2019

PDF  PDF-версия статьи

Богданова А.Л. научный сотрудник, Центральный экономико-математический институт РАН, Москва, Российская Федерация 
annabogd@gmail.com

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 9832-1373

Предмет. Статья посвящена исследованию опережающих индикаторов изменения экономической динамики.
Цели. Оценка возможности повышения точности прогнозов за счет учета при использовании опережающих индикаторов особенностей отдельных периодов экономического развития.
Методология. В исследовании использованы аналитический и статистический подходы, сравнительный анализ. Использована методология анализа циклических индикаторов Conference Board.
Результаты. Надежность прогнозирования динамики ВВП оказалась относительно выше работоспособности опережающих индикаторов динамики промышленного производства. Показано, что работоспособность этих индикаторов отличается по фазам длинной волны. На отдельных фазах число ложных сигналов значительно ниже, например в период 1981–1985 гг. (фаза агрессии длинной волны). Это можно объяснить спецификой данной фазы, в которой процесс модернизации зрелых отраслей на основе технологий новой длинной волны носит достаточно предсказуемый характер. Анализ способности опережающих индикаторов предсказывать отраслевую динамику подтвердил закономерности, выявленные на макроуровне: в фазе агрессии прогнозные возможности являются наиболее высокими. Больше всего ошибок прогнозов наблюдается в фазе зрелости – как на отраслевом, так и на макроуровне.
Область применения. Прогнозирование экономической динамики на макро- и мезоуровнях.
Выводы. Хотя опережающие индикаторы экономической динамики могут давать ложные сигналы, частота таких сигналов зависит от фазы длинной волны. Такая зависимость наблюдается при анализе динамики как ВВП, так и отдельных отраслей.

Ключевые слова: кризис, экономическая безопасность, опережающие индикаторы, длинные волны

Список литературы:

  1. Loungani P., Trehan B. Predicting When the Economy will Turn. FRBSF Economic Letter, 2002, March 15, pp. 1–3. URL: Link
  2. Levanon G., Manini J.-C., Ozyildirim A. et al. Using a Leading Credit Index to Predict Turning Points in the U.S. Business Cycle. The Conference Board Economics Program Working Paper, 2011. no. 11-05. URL: Link
  3. Ng E.C.Y. Forecasting US Recessions with Various Risk Factors and Dynamic Probit Models. Journal of Macroeconomics, 2012, vol. 34, iss. 1, pp. 112—125. URL: Link
  4. Смирнов С.В. Система опережающих индикаторов для России // Вопросы экономики. 2001. № 3. С. 23–42.
  5. Смирнов С.В. Экономический рост и экономические кризисы в России: конец 1920-х гг. – 2014 г. // Вопросы экономики. 2015. № 5. С. 28–47. URL: Link
  6. Stock J.H., Watson M.W. Understanding Changes in International Business Cycle Dynamics. National Bureau of Economic Research, NBER Working Paper, 2003, no. 9859. URL: Link
  7. Estrella A., Mishkin F. Predicting U.S. Recessions: Financial Variables as Leading Indicators. Review of Economics and Statistics, 1998, vol. 80, no. 1, pp. 45–61.
  8. Богданова А.Л. Опережающие показатели – инструмент экономического прогнозирования // Экономическая наука современной России. 2018. № 2. С. 35–56.
  9. Перес К. Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и периодов процветания. М.: Дело, 2011. 231 c.
  10. Гришин В.И., Устюжанина Е.В., Комарова И.П. ВВП как показатель социально-экономического развития: проблемы измерения и использования // Российский экономический журнал. 2018. № 4. C. 34–48. URL: Link
  11. Blomberg S.B., Harris E.S. The Commodity-Consumer Price Connection: Fact or Fable? Economic Policy Review, 1995, vol. 1, no. 3, pp. 21–38.
  12. Steindel C., Cecchetti S.G., Chu R. The Unreliability of Inflation Indicators. Current Issues in Economics and Finance, 2000, vol. 6, no. 4, pp. 1–6. URL: Link
  13. Banerjee A., Marcellino M. Are There Any Reliable Leading Indicators for US Inflation and GDP Growth? International Journal of Forecasting, 2006, vol. 22, iss. 1, pp. 137–151. URL: Link
  14. Hirooka M. Innovation Dynamism and Economic Growth. A Nonlinear Perspective. Cheltenham (UK), Northampton (MA, Edward Elgar, 2006, 448 p.
  15. Дементьев В.Е. Длинные волны в экономике: инвестиционный аспект / Препринт # WP/2012/297. М.: Изд-во ЦЭМИ РАН, 2012. 59 c.
  16. Меньшиков С.М., Клименко Л.А. Длинные волны в экономике: когда общество меняет кожу. М.: ЛЕНАНД, 2014. 288 с.
  17. Дементьев В.Е. Структура корпоративной системы и длинные волны в экономике. М.: Изд-во ЦЭМИ РАН, 2011. 11 с.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-875X (Online)
ISSN 2073-2872 (Print)

Свежий номер журнала

т. 16, вып. 1, январь 2020

Другие номера журнала