http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2022-2-229-242
ПРИМЕНЕНИЕ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ЦИКЛИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ
Дубовик Майя Валериановна – доктор экономических наук, профессор, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, г. Москва, Россия.
Дмитриев Сергей Геннадьевич – кандидат экономических наук, научный сотрудник Брянского филиала РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Брянск, Россия.
Россия, 117997, г. Москва, пер. Стремянный, 36
e-mail: mvdubovik@gmail.com
e-mail: sergey.g.dmitrieff@gmail.com
Целью настоящей работы является применение средств спектрального анализа для диагностики циклической динамики валового внутреннего продукта России, а также валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации. По мнению авторов, для более эффективного управления экономическим ростом экономики России, а также изучения особенностей регионального экономического развития необходимо определить возможности использования спектрального анализа, использование которого в российской экономической науке является достаточно редким. Спектральный анализ можно представить, как проблему множественной регрессии, где зависимая переменная, наблюдаемая в динамических рядах, - валовой региональный продукт, а независимые переменные – функция косинуса с дискретной частотой. Значения косинуса и синуса отражают уровень, с которым соответствующие функции коррелируют с данными динамических рядов, в нашем случае, валового регионального продукта. Полученные авторами результаты спектрального анализа не дают однозначного ответа о существовании устойчивых циклов в региональном развитии; тем не менее, они (результаты) могут послужить основой как для дальнейшего углубленного изучения объекта исследования, так и для совершенствования предложенной модели спектрального анализа валового регионального продукта. Авторами предпринята попытка предварительного спектрального анализа динамики валового регионального продукта на основе статистических данных Федеральной службы статистики, относящихся к изучаемым регионам и выявлены ограничения, присущие применению спектрального анализа вследствие недостаточности доступных данных для исследования.
валовой региональный продукт, спектральный анализ, циклическая динамика
[
- Angeletos, G.-M., Iovino, L., and J. La'O. (2020). Learning over the business cycle: Policy implications, Journal of Economic Theory, Volume 190: 105115, ISSN 0022-0531, https://doi.org/10.1016/j.jet.2020.105115.
- Almeida, A., Galiano, A., Golpe, A.A. et al. (2020). Regional unemployment and cyclical sensitivity in Spain. Lett Spat Resour Sci 13: 187-199. https://doi.org/10.1007/s12076-020-00252-3.
- Arčabić, V., and T. Škrinjarić. (2021). Sharing is caring: Spillovers and synchronization of business cycles in the European Union, Economic Modelling, Volume 96: 25-39, ISSN 0264-9993, https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.12.023.
- Atesoglu, H.S. and Vilasuso, J.R. (1999). A Band Spectral Analysis of Exports and Economic Growth in the United States. Review of International Economics 7 (1): 140-152.
- Batorova, I. (2012). Spectral Techniques for Economic Time Series. Unpublish Dissertation Thesis. Comenius University, Bratislava. 9.1.9 Applied Mathematics.
- Belke A., Domnick C., Gros D. (2017). Business cycle desynchronisation. VOX, CEPR Policy Portal. Available at: https://voxeu.org/article/business-cycle-desynchronisation (Accessed: 13 October 2021).
- Blinova, T.V., Rusanovskii, V.A. & Markov, V.A. (2021). Estimating the Impact of Economic Fluctuations on Unemployment in Russian Regions Based on the Okun Model. Stud. Russ. Econ. Dev. 32: 103-110. https://doi.org/10.1134/S1075700721010032.
- Burakov, N.A., Bukhvald, E.M., Kolchugina, A.V., Rubinstein, A.Ya., Slavinskaya, O.A., Slutskin, L.N. (2019). Regional Index of Economic Development and Ranking of the Subjects of the Russian Federation / Ed. E.M. Bukhvald and A.Ya. Rubinstein (Preprint). - M., Institute of Economics, RAS, 2019.
- Campos, N.F., Fidrmuc, J., and I. Korhonen. (2019). Business cycle synchronisation and currency unions: A review of the econometric evidence using meta-analysis. International Review of Financial Analysis, Volume 61: 274-283, ISSN 1057-5219, https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.11.012.
- Croux, Ch., Forni, M. and Reichlin, L. (1999). A Measure of Comovement for Economic Variables: Theory and Empirics. CEPR Discussion paper No. 2339.
- Croux, Ch., Dekimpe, M.G. and Lemmens, A. (2005). The European Consumer: United in Diversity? ERIM Report Series Reference No. ERS-2005-022-MKT.
- Croux, Ch., Dekimpe, M.G. and Lemmens, A. (2008). Measuring and Testing Granger Causality over the Spectrum: An Application to European Production Expectation Surveys. International Journal of Forecasting 24 (3): 414-431.
- Economists still lack a proper understanding of business cycles (2018). Available at: https://www.economist.com/finance-and-economics/2018/04/19/economists-still-lack-a-proper-understanding-of-business-cycles (Accessed: 13 October 2021).
- Federal State Statistics Service (FSSS) of Russian Federation. National Accounts. Gross Regional Product. https://eng.rosstat.gov.ru/folder/13913.
- Gao, Y., and G. Gong. (2020). Stabilizing and destabilizing mechanisms: A new perspective to understand business cycles, Economic Modelling, Volume 93: 51-68, ISSN 0264-9993, https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.07.002.
- Granger, C.W.J. and Hatanaka, M. (1964). Spectral Analysis of Economic Time Series. Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
- Granger, C.W.J. (1966). The Typical Spectral Shape of an Economic Variable. Econometrica 34 (1): 150-161.
- Granger, C.W.J. (1969). Investigating Casual Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica 37 (3): 424-438.
- Hang, Y., and W. Xue. (2020). The asymmetric effects of monetary policy on the business cycle: Evidence from the panel smoothed quantile regression model, Economics Letters, Volume 195: 109450, ISSN 0165-1765, https://doi.org/10.1016/j.econlet.2020.109450.
- Harvey, A.C. and Jaeger, A. (1993). Detrending, Stylized Facts and the Business Cycle. Journal of Applied Econometrics 8: 231-247.
- Hughes-Hallett, A.J. and Richter, Ch. (2004). A Time-Frequency Analysis of the Coherences of the US Business Cycle and the European Business Cycle. Center for Economic Policy Research Discussion Paper No. 4751.
- Hughes-Hallett, A.J. and Richter, Ch. (2007). Are the New Member States Converging on the Eurozone? A Business Cycle Analysis for Economies in Transition. Paper prepared for the INFER Conference, 28th – 29th June 2007, Coimbra.
- Hutter, C. (2021). Cyclicality of labour market search: a new big data approach. J Labour Market Res 55, 1. https://doi.org/10.1186/s12651-020-00283-9.
- Iyetomi, H., Aoyama, H., Fujiwara, Y. et al. (2020). Relationship between Macroeconomic Indicators and Economic Cycles in U.S. Sci Rep 10, 8420. https://doi.org/10.1038/s41598-020-65002-3.
- Jawadi, F., Ameur, H.B., Bigou, S. et al. (2021). Does the Real Business Cycle Help Forecast the Financial Cycle? Comput Econ. https://doi.org/10.1007/s10614-021-10193-8.
- Kapounek, S. and Pomenkova, J. (2010). Business Cycle Development in Czech and Slovak Economies. Bulletin of the Transilvania University of Brasov, Volume 3 (52) - 2010, Series V: Economic Sciences.
- Kim, D. (2021). Economies of scale and international business cycles, Journal of International Economics, Volume 131: 103459, ISSN 0022-1996, https://doi.org/10.1016/ j.jinteco.2021.103459.
- Korotaev, A.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 [Text] / A.V. Korotaev, S.V. Tsirel // Structure and Dynamics. – 2010. – Vol. 4, No. 1: 3-32.
- Mao Takongmo, C., Lebihan, L. (2021). Government Spending, GDP and Exchange Rate in Zero Lower Bound: Measuring Causality at Multiple Horizons. J. Quant. Econ. 19: 139-160. https://doi.org/10.1007/s40953-020-00213-z.
- Marsalek, R. and Pomenkova, J. (2010a). Spectral Analysis of the Cyclical Behaving of the Czech Republic Industrial Production. Forum Statisticum Slovacum 2/2010: 123-128.
- Marsalek, R. and Pomenkova, J. (2010b). Industrial Production Periodicity Testing using R.A. Fisher Test. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendeleianae Brunensis, LVIII, No. 3: 189-196.
- Marsalek, R. and Pomenkova, J. (2011). Time and Frequency Domain in the Business Cycle Structure. MENDELU Working Papers in Business and Economics 7/2011.
- Monakhov, G.O., Chechurin, L.S. (2012). Spectralnyi analis rosta mirovogo valovogo vnutrennego product i patentnoy activnosti (The Spectral Analysis of the World Gross Domestic Product’s Growth and the Patent Activity. In Russian). Nauchno-technicheskie vedomosti SPbGPU, 2012, No. 3: 176-179.
- Nerlove, M. (1964). Spectral Analysis of Seasonal Adjustment Procedures. Econometrica 32 (3): 241-286.
- Sturn, S., and G. Epstein. (2021). How much should we trust five-year averaging to purge business cycle effects? A reassessment of the finance-growth and capital accumulation-unemployment nexus. Economic Modelling, Volume 96: 242-256, ISSN 0264-9993, https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.12.028.
- Wearing, H.J. (2010). Spectral analysis in R. Math.mcmaster.ca. Available at: https://math.mcmaster.ca/~bolker/eeid/2010/Ecology/Spectral.pdf (Accessed: 17 February 2022).