Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Методика оценки параметров экономического цикла и формирования опережающих индикаторов в пищевой промышленности России

Отраслевая экономика | (23) УЭкС, 3/2010 Прочитано: 20802 раз
(0 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Губертов Е.А., Соломахин А.Н.
  • Дата публикации:
    13.08.10
  • № гос.рег.статьи:
    0421000034/0049

Методика оценки параметров экономического цикла и формирования опережающих индикаторов в пищевой промышленности России

Аннотация: В статье рассматривается содержание методики ­­оценки параметров экономического цикла и формирования опережающих индикаторов в пищевой промышленности, которая позволяет прогнозировать изменение экономической конъюнктуры в этой отрасли.  В основу методики положены методы и способы обработки временных рядов предлагаемые для анализа общего экономического цикла Организацией экономического сотрудничества и развития  EC.

Abstract: In article the maintenance of a technique of an estimation of parameters of a business cycle and formation of leading indicators in the food-processing industry which allows to predict change of an economic conjuncture in this branch is considered. Methods and ways of processing of time numbers are put in a technique basis offered for the analysis of the general business cycle the Organization of Economic Co-operation and Development EC.

Ключевые слова: предприятие, опережающие индикаторы, прогнозирование, экономическая конъюнктура, экономический цикл.

Keywords: The enterprise, advancing indicators, forecasting, economic conjuncture, business cycle.

 

Губертов Е.А.
Соломахин А.Н.



Известно, что изменению таких параметров макроэкономического цикла как фаза, амплитуда и длительность предшествует изменение ряда конъюнктурных показателей. Отдельные группы экономических субъектов начинают изменять свое поведение, тем самым влияя на всеобщее изменение экономической конъюнктуры.

Постепенно, с течением времени изменения экономической конъюнктуры нарастают и мультиплицируются, что и приводит к переходу экономики страны в новую фазу экономического цикла. Если выделить те показатели, которые реагируют на изменение общей экономической конъюнктуры раньше всего, а также те показатели, которые сами способствуют изменениям конъюнктуры, то можно получать сигналы о грядущих изменениях в экономической динамике еще до того, как эти изменения произойдут в реальности. На теоретическом уровне возможно выделение различных обстоятельств того, каким образом и почему динамика отдельных показателей предшествует динамике всей экономической системы [1-3].

 

Имея теоретическое обоснование опережающего воздействия некоторых групп экономических показателей, можно на практике посредством различных методов отобрать такие показатели для экономики конкретной страны и/или группы стран. Такие показатели стали классифицировать как опережающие показатели, а агрегированные индексы таких показателей – как сводные или композитные опережающие индексы (Composite Leading Indicators). Пример использования такого индикатора на основе индекса промышленного производства приведён на рис. 1.

11_image002

Рисунок 1 – График отражающий изменение экономического цикла в России с 1998 по 2010 годы (график построен автором статьи на базе показателя рассчитанного Организацией экономического сотрудничества и развития ЕС)

Отдельные опережающие показатели и их сводные опережающие индексы стали активно использоваться в развитых странах для прогнозирования краткосрочной экономической динамики. В основе построения подобных индексов могут лежать различные теоретические концепции относительно экономического цикла. Кроме того, показатели, используемые в качестве опережающих индикаторов, могут иметь различный базис и экономический смысл: например, это могут быть статистические данные, а могут быть результаты опросов. Поэтому и интерпретации прогнозов, полученных на базе соответствующих переменных и сводных индексов, могут существенно разниться. Однако все типы опережающих показателей и сводных индексов могут быть объединены целью и задачами, для достижения и выполнения которых они строятся – прогнозирование экономической динамики и возможность принятия экономических решений в режиме реального времени.

 

Данная задача актуальна для всех групп экономических субъектов, поскольку в противном случае они могут принимать решения либо на базе собственной интуиции относительно текущей и будущей экономической динамики, либо постфактум использовать статистические данные, которые свидетельствуют о недавнем прошлом, но не предоставляют информации о ближайшем будущем. Особенно активно подобного рода показатели используются для принятия решений относительно мер экономической политики [3,7].

 

Важность применения опережающих показателей и их сводных опережающих индикаторов существенно возрастает в период экономического кризиса. В этих условиях несоответствие мер экономической политики реальной ситуации может существенно увеличить глубину циклического спада и «задержать» выход экономики из кризиса. Как показывает практика, в ходе текущего глобального кризиса сводные опережающие индикаторы оказались чрезвычайно эффективным инструментом для прогнозирования фаз экономического цикла [3,6,7].

 

Наличие достоверной информации о будущих параметрах экономического цикла даёт возможность выстраивать свою деятельность на сбалансированной основе и на уровне предприятия. Вместе с тем, в настоящее время для предприятий не существует каких либо рекомендаций для реализации своей экономической деятельности исходя из параметров экономического цикла.

 

В первую очередь это связано трудностями при выделении различных фаз и поворотных точек экономического цикла, поскольку существующая методология определения параметров экономического цикла основана на анализе опережающих индикаторов отражающих общее изменение макроэкономической конъюнктуры [3].

 

Разработка системы опережающих индикаторов для предприятий также  связана с определением базового индикатора и системы опережающих индикаторов, на основе которых могут быть выделены сводный опережающий индикатор и диффузный опережающий индикатор. Однако существующие методы и способы построения опережающих индикаторов не дают возможности для их использования в управлении предприятием. Данное положение обусловлено тем, что существующая методология предполагает оценку будущих изменений бизнес цикла предприятия с точки зрения макроэкономических показателей (ВПП, индекс промышленного производства и пр.), тогда как отраслевые показатели производственной деятельности зачастую не отражают общих макроэкономических тенденций.

 

Так, например, изменение некоторых показателей в пищевой промышленности, в частности объёмы производства основных групп продовольствия (рис. 2), не следуют логике циклических изменений некоторого макроэкономического показателя, такого например, как индекс промышленного производства (рис. 3).

Snag001

Рисунок 2 – Индексы производства пищевых продуктов, включая напитки, и табака

Если сравнивать данные приведённые рис. 2 и рис. 3, то коэффициент корреляции (0,38) полученный в результате анализа данных за 2008 - 2010 г.г. не даёт оснований утверждать, что тенденции в изменении индекса промышленного производства и индекса производства основных групп продовольственных товаров в пищевой промышленности совпадают. Данное обстоятельство требует формирования базового индикатора не с точки зрения оценки параметров и показателей общего экономического цикла, а исходя из цикличности в изменении некоторого базового индикатора определенного вида экономической деятельности.
Snag002

 

Рисунок 3 – Индексы промышленного производства в России

Задача выбора такого индикатора является нетривиальной как с точки зрения существующих методов и способов выбора базового индикатора обеспечивающего выделение параметров и показателей экономического цикла, так и с точки зрения существующей методологии обеспечивающей прогнозирование развития различных процессов связанных с накоплением основного капитала на микроэкономическом уровне [3,4].

 

Таким образом, несмотря на существенные трансформации в экономике, индикаторы в пищевой промышленности не всегда следуют за тенденциями связанными с изменением конъюнктуры общего экономического цикла. В этой связи, решение о начале или окончании реализации некоторого вида деятельности на предприятии (например, решение о начале или прекращении реконструкции производственных мощностей), принятое на основании данных макроэкономических опережающих индикаторов, может оказаться ошибочным.
Исходя из этого, возникает необходимость методики формирования сводного опережающего индикатора для заданного вида производственной деятельности связанного с производством конкретных товарных групп. Вместе с тем, выбор базового индикатора, как правило, должен основываться на доступности и периодичности соответствующих статистических данных, причём эта периодичность должна отражать ежемесячные номинальные значения индикатора [3].

 

Учитывая этот факт, а также то, что параметры (доступность, периодичность и пр.) динамики производства пищевых продуктов идентичны параметрам индекса промышленного производства, при формировании базового цикла можно взять за основу индекс отражающий динамику производства пищевых продуктов (IIF), месячные значения которого приведены на сайте Росстата начиная с 2004 года [5].

 

Для формирования базового цикла можно использовать формальный метод, который основан на выделении эталонного индикатора [4,6]. С учётом требований этого метода, на базе IIF рассчитывается базовый (ведущий) индикатор, в основу расчёта которого заложена процедура сопоставления сглаженных месячных значений рядов данных индекса промышленного производства и его трендовых значений. Та точка, где достигается локальный максимум отношения факт/тренд, считается пиком, точка локального минимума – впадиной (рис. 1).

 

При формировании базового цикла других показателей системы опережающих индикаторов можно воспользоваться свободно распространяемой программой Demetra 2.1, которое рекомендуется для этих целей ОЭСР ЕС и Евростатом [6].

 

Основной интерфейс программы приведён на рис. 4.

 

Demetra это инструмент для статистического анализа в макроэкономической среды, использующий признанные в европейском сообществе методы анализа связанные с оценкой временных рядов на фоне сезонных изменений экономической конъюнктуры. Программа главным образом использует статистические алгоритмы и модели, включенные в методы SA X-12-ARIMA и TRAMO/SEATS. Эти алгоритмы устраняют сезонность больших временных рядов статистических моделей, проверяют качество результатов, обеспечивают корректное отражение параметров экономического цикла, улучшают сопоставимость данных, а также повышают стабильность моделей и помогают во всей обработке временных рядов.

Рисунок 4 – Обработка временных рядов и оценка их статистических моделей в программе Demetra 2.1

С учётом требований к обработке временных рядов и алгоритмов программы, при статистической обработке данных базового временного ряда и его опережающих показателей можно использовать следующую методику:

  1. Сезонная корректировка временных рядов.
  2. Линеаризация или определение выбросов и их коррекция во временных рядах, скорректированных на сезонность.
  3. Выделение во временных радах долгосрочного тренда и циклических компонент с помощью двойного использования фильтра Ходрика-Прескотта (Hodrick-Prescott filter). В данном случае предлагается решение двух противоречащих друг другу оптимизационных задач:

- минимизировать сумму отклонений между трендом и оригинальным рядом;
- минимизировать изгиб тренда.
Степень компромисса между этими двумя задачами задаётся параметром ?, который отвечает за допустимый изгиб тренда, и который можно интерпретировать как задаваемую продолжительность экономического цикла (частота фильтра или количество периодов, за которые выделяется тренд). Так, например, при использовании фильтра Ходрика-Прескотта с частотой 60 месяцев (5 лет), а для сглаживания цикла – с частотой 12 месяцев, соответствующие значения параметра ?, которые используются для выделения цикла и сглаживания, будут равны 8330.66 и 13.93.

  1. Определение поворотных точек анализируемых рядов – важно для дальнейшего анализа пригодности использования соответствующего ряда в качестве опережающего индикатора. Определение поворотных точек происходит посредством применения алгоритма Брай-Бошана.
  2. Последним этапом в статистической обработке данных является их нормализация. Из цикла, полученного в результате использования фильтра Ходрика-Прескотта, вычитается среднее значение ряда, эта разность делится на среднее абсолютное отклонение и к этому значению прибавляется 100. В результате, мы получаем безразмерные и сопоставимые друг с другом циклы рассматриваемых переменных. Уровень в 100 единиц соответствует уровню долгосрочного тренда – долгосрочному равновесному уровню. Превышение уровня в 100 единиц свидетельствует о положительном отклонении от долгосрочного тренда, а значение ниже 100 свидетельствует об отрицательном отклонении от долгосрочного равновесного уровня.
  3. Формирование графиков базового индикатора (BI) и композитного опережающего индекса. Композитный индекс формируется на основе индикаторов имеющих опережающие свойства по отношению к базовому индексу.

Приведённая выше методика, начиная с 1 по 4 пункты, реализуется с помощью программы Demetra 2.1, а последние два пункта (5-й и 6-й) выполняется с помощью электронной таблицы Excel. При этом формирование композитного опережающего индикатора (CLI) и графиков, отражающих динамику базового показателя IFF и CLI, также выполняется с помощью электронной таблицы.

С учётом требований приведённой выше методики проведена предварительная оценка и анализ показателей приведенных в таблице 1 по критериям:

  • длинна временного лага должна быть не менее 6 лет (исходя из значений базового индикатора IIF);
  • данные должны отражать ежемесячные изменения показателя;
  • точность и надёжность данных должна удовлетворять алгоритмам обработки данных программы Demetra.

В результате предварительного анализа и оценки временных рядов возможных опережающих показателей, в соответствии методологией принятой в ОЭСР ЕС, были сформированы индикаторы для дальнейшего анализа на наличие у них опережающих свойств, перечень этих индикаторов приведён в табл. 1.

Таблица 1 – Результаты тестирования индикаторов на наличие у них опережающего воздействия


№ п.п.

Обозначение индикатора

Коэффициент корреляции *

Опережающий период, месяцы**

1

ZRPR

- 0,92788

6

2

CBG

0,8662763

4

3

CNG

0,409215

От 4 до 24 (без постоянного приращения)

4

ICPPT

-0,63696

От 0 до 12 (без постоянного приращения)

5

ICPSP

-0,118425

0

6

MFP

-0,13263

0

7

IVTUBV

0,6024287

От 0 до 18 (без постоянного приращения)

8

ICAK

-0,5281743

От 6 до 24 (без постоянного приращения)

9

IFOOPT

0,2054796

0

10

IFOOOP

0,20982334

0

11

TZORT

-0,63028

От 0 до 8 (без постоянного приращения)

12

OOT

-0,29021

0

13

ICPT

-0,66172

8

14

SCMP

-0,88049

0

15

ICPOZ

0,246759

0

16

FRAOP

0,157966

0

17

FRAOU

-0,34187

От 2 до 18 (без постоянного приращения)

18

PКZO

0,316233

От 0 до 8 (без постоянного приращения)

19

BCO

-0,078109

0

20

М0

-0,38003

0

21

М2

-0,3291

0

22

PKIKO

-0,41635

От 0 до 12 (без постоянного приращения)

23

CIA

-0,33456

0

24

NVBS

-0,348439

0

25

DN

0,134653

0

26

BBRus

-0,695668

4

27

MPS

-0,48959

1

28

SA

0,3842320

1

29

MMVB

0,492356

0

30

RTS

0,231008

0

31

SKNO

-0,51167

2

32

SKKK

-0,18288

0

* если коэффициент корреляции указан со знаком минус, то предполагаются что индикатор показывает опережающие свойства ряда в противофазе.

** указывается длина периода, при котором достигается максимальный коэффициент корреляции, для индикаторов, у которых отсутствуют опережающие характеристики (одновременность, запаздывание относительно базового цикла), указывается нулевое значение.

Тестирование включает в себя выявление опережающих характеристик индикаторов посредством кросскорреляционной функции (анализируется корреляции различных временных рядов индикаторов с циклической составляющей IIF).

 

Индикаторы, которые не имеют опережающего воздействия, отбрасываются и не участвуют в процедуре формирования композитного индикатора, некоторые индикаторы отбрасываются вследствие низкой корреляции с базовым рядом, что заведомо свидетельствует о несовпадении поворотных точек базового цикла и поворотных точек временного ряда индикатора.

 

Окончательный выбор делается по следующим критериям [45,92]: успешность в предсказании пиков и падений цикла базового ряда, отсутствие ложных сигналов о пиках и падениях,  количество периодов опережающего воздействия, величина коэффициента корреляции.

 

Исходя из определённых критериев для формирования сводного индекса опережающих показателей или композитного опережающего индекса (CLI) отобраны четыре индикатора: ZRPR, CBG, ICPT, BBRus (рис. 5).

Snag007


Рисунок 5 – Нормализованные графики базового индикатора (IIF_nor) и индикаторов (ZRPR, CBG, ICPT, BBRus) отобранных для агрегирования

Агрегирование композитного индикатора на основе отобранных индикаторов выполняется путём вычисления среднего значения нормализованных временных рядов, результаты агрегирования приведены на рис. 6.

Snag006
Рисунок 6 – Графики базового и композитного индикаторов

Приведённый выше композитный опережающий индекс (CLI), состоящий из 4 индикаторов, демонстрирует удовлетворительные характеристики, предъявляемые к подобным индексам. Он обладает опережающим воздействием в среднем на 5 месяцев, и его коэффициент корреляции при таком опережающем периоде с циклом IFF составляет 0,85. Композитный индекс предоставляет сигналы обо всех поворотных точках в ретроспективе и не дает не одного ложного сигнала.

 

Полученный индекс можно рассматривать как эффективный и своего рода уникальный инструмент для анализа будущей экономической динамики в пищевой промышленности в режиме реального времени.

 

Так, например, приведённые на рис. 6 графики показывают, что начиная с августа 2010 года, следует ожидать снижения уровня производства в пищевой промышленности вплоть января 2011 года, однако, начиная с января 2011 года, уровень производства будет расти. В дальнейшем, в краткосрочной перспективе, можно ожидать относительно небольших колебаний конъюнктуры, которые в целом не будут отражать ни роста, ни снижения конъюнктуры в пищевой промышленности.
Таким образом, можно считать, что предлагаемая методика формирования  опережающих индикаторов позволяет разработать композитный опережающей индикатор (CLI), динамика изменения которого отражает динамику изменения экономического цикла в пищевой промышленности с опережением по отношению к базовому индикатору в 4-6 месяцев (рис. 6). Данное обстоятельство означает, что предлагаемая методика может быть применима при принятии управляющего решения по проведению мероприятий по обновлению основного капитала предприятия с учётом возможного изменения экономической конъюнктуры в будущем.

 

Вместе с тем необходимо учитывать, что исследуемый промежуток времени не включает в себя периоды, связанные с неблагоприятными природными и климатическими условиями, приводящими к снижению уровня сырьевых запасов и росту цен на сырьё, следовательно, оценить их воздействие на полученную систему индикаторов пока не представляется возможным.

 

Список литературы

 
  1. Антипина В.И. и др. Экономическая теория: учебник / В.И. Антипина, И.Э. Белоусова, Р.В. Бубликова [и др.], под ред. И.П. Николаевой. 2 – е. изд., перераб. и доп. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2007. – 576 с.
  2. Куликов Л.М. Основы экономической теории: учеб. пособие / Л.М. Куликов – М.: Финансы и статистика, 2001. – 400 с.
  3. Смирнов С.В. Система опережающих показателей для России / С.В. Смирнов – М.: Вопросы экономики. 2001. №3. С. 23-42.
  4. Титов В.И. Экономика предприятия: учебник / В.И. Титов – М.: Эскмо, 2008. – 412 с.
  5. Информационный сайт Федеральной службы государственной статистики. Социально-экономическое положение России, обрабатывающие производства  [электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/, дата обращения 30.06.2010.
  6. Demetra Manuals and FAQ. [электронный ресурс]. URL:   http://circa.europa.eu/ Public/irc/dsis/eurosam/library?l=/software/demetra_software&vm=detailed&sb=Title
  7. Крук Д., Коршун А. Экономический цикл и опережающие индикаторы: методические подходы и возможности использования в Беларуси [электронный ресурс]. URL: http://www.research.by/pdf/wp2010r05.pdf, дата обращения 11.06.2010.



Примечание: № гос. рег. статьи 0421000034/0049

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017
(106) УЭкС, 12/2017
(107) УЭкС, 1/2018
(108) УЭкС, 2/2018
(109) УЭкС, 3/2018
(110) УЭкС, 4/2018
(111) УЭкС, 5/2018
(112) УЭкС, 6/2018
(113) УЭкС, 7/2018
(114) УЭкС, 8/2018
(115) УЭкС, 9/2018
(116) УЭкС, 10/2018
(117) УЭкС, 11/2018
(118) УЭкС, 12/2018
(119) УЭкС, 1/2019
(120) УЭкС, 2/2019
(03) УЭкС, 3/2019
(04) УЭкС, 4/2019
(05) УЭкС, 5/2019
(06) УЭкС, 6/2019
(07) УЭкС, 7/2019
(08) УЭкС, 8/2019
(09) УЭкС, 9/2019
(10) УЭкС, 10/2019
(11) УЭкС, 11/2019
(12) УЭкС, 12/2019

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516