?
Leading Indicators of the Business Cycle: Dynamic Logit Models for OECD Countries and Russia
NRU Higher School of Economics
,
2015.
No. WP BRP 94/EC/2015.
Пестова А. А.
В этой статье разрабатываются опережающие индикаторы поворотных точек бизнес-цикла на основе поквартальных панельных данных, включающих страны ОЭСР и Россию за период 1980-2013 гг. В отличие от предыдущих исследований, я объединяю данные по странам ОЭСР и России в единый набор данных и разрабатываю универсальные модели, подходящие для всей выборки с качеством объяснения, сравнимым с аналогами моделей по одной стране. На основе принятой в литературе динамической модели с дискретной зависимой переменной я оцениваю опережающие индикаторы поворотных точек бизнес-цикла на разных горизонтах прогнозирования (от одного до четырех кварталов). Результаты показывают, что существует компромисс между точностью прогнозирования и заблаговременностью сигнала. Лучшие прогнозы достигаются для модели с опережением в один квартал (приблизительно 94% наблюдений были правильно классифицированы при отношении шум-сигнал около 7%). Тем не менее, даже модель с опережением в четыре квартала правильно предсказывает более 80% рецессий с отношением шума к сигналу 25%, что может быть полезным для разработки мер контрциклической политики. Проведенный анализ также выявил значительный выигрыш от учета переменных кредитного рынка при прогнозировании рецессий на длинных горизонтах (опережение в четыре квартала), их использование приводит к существенному снижению отношения шум-сигнал модели. Предлагается использовать "оптимальный" порог бинарных моделей, основанный на минимизации функции потерь регулятора, возникающих вследствие различных типов неправильной классификации. Показывается, что этот оптимальный порог улучшает прогнозы моделей по сравнению с другими экзогенными порогами.