Дисципліни:

Економічні барометри


« Кон'юнктура товарних ринків / Укл.: В.В. Кузяк, Ю.Я. Добуш, 2013

Одним із найважливіших етапів вивчення та дослідження кон'юнктури ринку є прогноз. Своєю метою він має розповсюдження виявлених тенденцій, причинно- наслідкових зв'язків на майбутній період, тобто визначення найімовірніших оцінок стану майбутньої кон'юнктури. Але лише в

ХХ сторіччі, завдяки вченню В. Зомбарта, вперше було вказано об'єкт дослідження і прогнозу, а саме: кон'юнктурний цикл та місце народного господарства в будь-який момент в ньому. Таке виділення об'єкта стало можливим завдяки заміні науки про кризи на кон'юнктурне вчення. Таким чином, об'єкт дослідження змістився з кризи на кон'юнктурний цикл взагалі.

Спочатку кон'юнктурні дослідження зводилися лише до діагностики, оскільки майже всі результати роботи призводили до побудови кривої розвитку в минулому на основі фактичних даних. Також робилися спроби побудувати так званий єдиний показник, що відображав би тенденції, які одночасно характерні для багатьох галузей економіки. Як результат, був розроблений «передвісник» першого економічного барометру - барометр де-Фовілля. Економічний барометр де-Фовілля можна було

використовувати лише для більш чіткого і детального розуміння ситуації, яка склалася в минулому, а не для прямого призначення економічних барометрів у сучасному розумінні - прогнозу майбутніх тенденцій.

Чималий внесок у розвиток статистичного прогнозу внесли Персонс і Юл, які розділили ряд динаміки на 4 складових компонента. Це спонукало англо-американську статистичну школу зробити крок далі: вони уявляли емпіричний ряд у вигляді накладення або суми чотирьох окремих кривих:

1) еволюторної лінії або ж лінії загального розвитку;

2) сезонних коливань;

3) кон'юнктурних коливань;

4) коливань, обумовлених впливом раптових причин - так званих залишкових чи іррегулярних елементів.

Оскільки метою кон'юнктурних досліджень є кон'юнктурні коливання, то решту коливань потрібно усунути із спільної кривої. Криву, яка залишиться, -кон'юнктурну - необхідно дослідити та вивчити закони й закономірності її розвитку.

Індекси сезонності не цілком виключають вплив випадкових і другорядних чинників, тому використовують методи вирівнювання динамічного ряду, зокрема метод ковзкої середньої, аналітичне вирівнювання, гармонійний аналіз або рівняння тренду для того, щоб виявити закономірності сезонності, тенденції сезонної хвилі.

Одним із основоположників гармонійного аналізу є А. Шустер. Він вказує, що основною умовою, яка дає право використовувати гармонійний аналіз є повна незалежність один від одного значень величин, що складають статистичний ряд. У зв'язку з цим, потрібно досить обережно підходити до інтерпретації отриманих результатів, оскільки не завжди є можливість мати справу з незалежними одна від другої величинами.

Після того, як із емпіричного ряду виключено столітню тенденцію, потрібно дослідити наявність циклічності. Гармонійний аналіз базується на теоремі Фур'є, суть якої полягає в тому, що будь-яку періодичну функцію, яку довільно задано в певному інтервалі, можна розкласти на ряд простих гармонійних коливань. Дану функцію можна відобразити тригонометричним рядом, який названо рядом Фур'є.

В основі ряду Фур'є лежить рівняння, яке є формулою простого гармонійного коливання:

Y= AiSin(kt+ei), де

Аі - амплітуда;

еі - фаза простого гармонійного коливання;

Т - період коливання;

к - кількість гармонік.

Після того, як ряд Фур'є розклали на прості гармонійні коливання, ми одержуюємо так званий спектр.

Щоб знайти коефіцієнти цього ряду потрібно знати період коливань Т. Для знаходження Т можна використовувати метод періодограм, сутність якого полягає в тому, що робиться припущення про яку завгодно тривалість періоду для інтервалу часу, що досліджується.

Біляєвський І. К. також пропонує гармоніку Фур'є використовувати при моделюванні повторюваності сезонних хвиль за кілька років. Ця формула має такий вигляд:

де t - номер гармоніки Фур'є;

За, Зк, Ьк - параметри, які визначаються методом найменших квадратів; k- кількість гармонік.

Біляєвський І. К. вважає, що кон'юнктурна статистика має займатися аналізом лише річних (сезонних) циклів. Ним запропонована методика дослідження циклічності ринку:

- необхідно відібрати ті параметри ринку, у яких коливання проявляються якнайсильніше;

- будують їхні ряди динаміки за тривалий період;

- із рядів динаміки вилучають тренд та сезонні коливання;

- ряди, які відображають кон'юнктурні та випадкові коливання, потрібно стандартизувати за допомогою зведення до спільного знаменника;

- використовуючи коефіцієнт кореляції, визначають синхронність і взаємозв'язок показників;

- показники розбивають на однорідні кластерні групи;

- на графік наносять кластерні оцінки, які відображають послідовність зміни основних ринкових процесів, а також рух цих процесів залежно від фази кон'юнктурного циклу.

При вивченні динаміки та прогнозуванні кон'юнктурних процесів прийнято вважати, що значення рівнів часових рядів представлені у вигляді трьох складових: систематичного, тобто тренду, сезонного та випадкового. Іноді ще включають і циклічний компонент, якщо період коливання великий, тобто перевищує рік. Слушно зауважити, що галузі економіки щодня піддаються впливу безлічі чинників, які не носять столітнього, циклічного чи сезонного характеру. Крім того, ці чинники або зовсім не відомі, або уява про них досить туманні. Тому, за обставин, коли випадкові чинники перестають взаємозрівноважуватись, виникає ситуація, за якої вже ці чинники спричиняють більш чи менш відхилення від хвилеподібної кривої, яка утворюється зі столітнього рівня, сезонних хвиль та циклічних коливань.

При виділенні з часового ряду тренду та періодичних компонентів, одержують нерегулярний, тобто випадковий компонент, який формується під впливом непередбачуваної, різкої дії (стихійні лиха, війни, епідемії, кризи), які спричиняють та приводять до значних відхилень від основної тенденції розвитку; та поточні чинники. Вони спричиняють випадкові коливання. Кожен з цих поточних чинників спричиняє незначний вплив, але їх сумарна дія досить значуща.

Одним із засновників в галузі кон'юнктурного прогнозу є Самуель Беннер. Ним було сформульовано правило, суть якого полягає в тому, що «одна крайність неминуче йде за іншою у всіх діях природи, у всіх комерційних справах та у всіх галузях торгівлі та промисловості».

Прогнозом кон'юнктури займався також Роджер В. Бебсон. На відміну від Беннера, який спирається на час (однаковість періоду) чи лише на основі інтенсивності - рівності розмаху відхилень (У. Мітчелль), він намагається обґрунтувати свій підхід на основі комбінації вказаних вище двох принципів. За його методикою необхідно перемножити зазначені елементи. Таким чином, прогноз потрібно складати, опираючись на площу відхилення, яка дорівнює добутку часу на інтенсивність відхилення від еволюторного рівня. Тобто, площі процвітань та депресій мають бути рівні між собою.

Беручи до уваги те, що в результаті змін якогось елемента економіки через певний час можуть відбутися зміни інших її елементів, оскільки існує ланцюговий зв'язок між галузями економіки в цілому. Тому, принцип, на якому базується прогноз Дж. Брукмайра і Гарвардського економічного бюро полягає в існуванні зв'язку та послідовності у русі певної кількості елементів чи кривих. Така закономірність пояснюється тим, що різні галузі економіки характеризуються неодночасними змінами та кон'юнктурними коливаннями. Це породжує ідею знайти такі показники, які б змінювалися раніше інших і могли бути передвісниками майбутньої кон'юнктури.

Як вже зазначалося, вперше такий прогноз розроблено Дж. Брукмайром. Принцип побудови його барометра має таку послідовність дій. По-перше, необхідно окремо взяти три групи показників. У кожному ряді показників є потреба усунути сезонні коливання та лінію росту. По-друге, окремі показники потрібно об'єднати в три групи; для цього необхідні обчислення середньої для кожної групи. По-третє, мають три криві, з яких і складається барометр - крива торгово-промислової кон'юнктури, банківська крива та крива акцій.

Щодо Гарвардського бюро, то воно було створено в 1917 р. при Гарвардському університеті під керівництвом У. М. Персонса та Ч. Буллока. Навколо Гарвардського бюро та інших закладів подібного типу (Економічного бюро федеральної резервної системи США, Національного бюро економічних досліджень, спеціальних закладів при університетах) склалася гарвардська школа, яка займалася вивченням коливань економічної кон'юнктури для її прогнозування, зокрема,

використовуючи методи статистичного та математичного аналізу. Гарвардським економічним бюро було побудовано свій барометр, який названо гарвардським кон'юнктурним барометром. Принцип його побудови подібний з роботою Дж. Брукмайра. Кон'юнктурний барометр гарвардського бюро складається з трьох кривих А, В і С, кожна з яких являє собою середню арифметичну з показників, що її складають. Перед розрахунком середньої величини з емпіричних рядів цих показників для виявлення циклічних коливань виключали еволюторні тенденції та сезонні хвилі.

Крива А характеризувала фондовий ринок, В - товарний ринок, С - ринок грошей. На думку гарвардського бюро, економічний цикл складається з 5 фаз, а тому і криві, з яких складається барометр, одну й ту ж фазу циклу проходять не одночасно.

Таким чином, в основі прогнозу гарвардського бюро лежить властивість кожної кривої йти за рештою кривих, але в певній послідовності та з певним відставанням. Причини такого руху кривих не були досліджені. Закономірності їхнього руху були лише описані та складено прогноз руху цих кривих на певну перспективу без обґрунтування. На жаль, починаючи з 1925 року гарвардський барометр втратив свою відому чутливість.

За таким же принципом був розроблений економічний барометр Англійською економічною школою.

Підсумовуючи вище сказане, слід вказати, що в основі прогнозу покладено обґрунтування функціональної залежності між величиною явища, яке вивчається та величинами інших явищ, за умови, що їхні зміни передують попереднім змінам явища, яке досліджується. Такий функціональний зв'язок є зв'язком лише за формою, бо в його основі покладено кореляційну залежність між змінними. Оскільки мають справу з кореляційним зв'язком, то є змога побудувати рівняння регресії. На основі рівняння регресії за даними значеннями змінної чи змінних, які не належать до емпіричного ряду, можна передбачити значення того чи іншого елементу. На основі цього, деякі статистики коефіцієнт кореляції називають коефіцієнтом передбачення.