Опережающие индикаторы. Методы расчета и компоненты сводных опережающих индексов
Прогнозы экономического развития могут основываться на элементарной экстраполяции, изощренных эконометрических моделях, приемах “технического анализа”, опроса потребителей и предпринимателей, неформализуемых оценках экспертов и аналитиков. Одним из самых распространенных методов предвосхищения будущей экономической динамики является использование системы опережающих индикаторов. Идея, лежащая в основе такого подхода, проста и очевидна: чтобы предсказать, когда наступит переход экономики от подъема к спаду (или, наоборот, от спада к подъему), надо построить “систему раннего обнаружения”.
Иными словами, необходимо подобрать такие показатели, у которых поворотные точки наступают раньше, чем у экономики в целом. Тогда достижение пика или впадины опережающим индикатором (leading indicator) позволило бы говорить о вероятном приближении пика или впадины в макроэкономической динамике. Впервые эта идея была реализована в 1930-е годы в США. С конца 1960-х годов в США осуществляются регулярные ежемесячные публикации соответствующих показателей. В 1980-е годы Статистический департамент ОЭСР приступил к расчету опережающих индикаторов для стран-членов ОЭСР. В 1990-е годы под патронажем ОЭСР были построены опережающие индексы для Турции, Кореи, Польши и Венгрии. В дополнение к общепринятым “официальным” индексам предлагалось несколько “авторских” показателей, отличающихся теми или иными нюансами в методике переработки исходных статистических массивов.
Для России подобные расчеты, по существу, проводились лишь в экспериментальном порядке. Естественной причиной и достаточным основанием для этого служил многолетний спад производства, никак не достигавший своей нижней точки. Он был связан с трансформацией экономической системы, с переходом от плановой экономики к рыночной. Выделять на током фоне какие-либо поворотные точки в динамике экономической конъюнктуры было бы делом искусственным. Тем более что временной промежуток – всего несколько лет, а не десятилетний – был слишком мал для того, чтобы можно было реально "отличить" долговременную тенденцию от циклических и краткосрочных колебаний.
Теперь ситуация изменилась. Трансформация – в главном – завершена, и структурная "ломка" давно не является ведущим фактором экономической динамики. Постсоветский период длится уже почти 10 лет, и долговременные тенденции уже обозначились. Наконец, низшая точка кризиса, очевидно, пройдена, поэтому можно говорить о чередовании спадов и подъемов. Соответственно становятся актуальными следующие (ранее неразрешимые) взаимоувязанные задачи: выявление повышательных и понижательных фаз в экономике пореформенной России; точная датировка поворотных точек экономического цикла; построение системы опережающих показателей; расчет сводного опережающего индекса (некоего среднего взвешенного исходя из исходных рядов) и диффузного опережающего индекса (равного удельному весу рядов с положительной динамикой).
ОСНОВНЫЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ
Выбор концепции цикла. При построении системы опережающих индикаторов на практике используются две различные и не сводимые друг к другу экономические динамики. Одна делает акцепт на направлении движения экономики (вверх-вниз, рост-падение), другая на скорости движения (быстрее-медленнее, ускорение-торможение). Первая соответствует классическому понятию цикла деловой активности, вторая использует понятие циклов роста. В США анализ поворотных точек ведется в терминах роста и падения (по традиции, идущей еще от Великой депрессии). В ОЭСР, напротив, отслеживаются переходы от ускоренного роста к замедленному, и наоборот (считается, что в мире имеет место тенденция к более или менее постоянному экономическому росту, тогда как длительность и глубина классических кризисов – с характерным для них абсолютным спадом – уменьшается).
Для экономики России в ее современном состоянии, конечно, ближе американский опыт времен Великой депрессии (чтобы использовать идеологию, принятую в ОЭСР, пришлось бы явно или неявно постулировать постоянство не роста, а падения российской экономики). Конечно, вопрос о том, когда первоначальное небольшое падение превратилось в обвал или когда экономика "вышла из пике" и началась стагнация, сам по себе достаточно интересен. Но сейчас в России может быть только переход от сокращения к росту (или от роста к падению), а не просто замедление или ускорение спада.
Датировка поворотных точек (выбор эталонного индикатора). Для датировки поворотных точек могут применяться как формальные, так и неформальные методы. Неформальный подход используется в США. При Национальном бюро экономических исследований (НБЭИ) США существует специальный Комитет по датировке экономических циклов, в который входят крупнейшие экономисты. Рецессия определяется Комитетом как "период снижения производства, доходов, занятости и торговли, отмеченный распространением спада на многие сектора экономики". Решения о точной датировке очередного пика или впадины принимаются на заседании Комитета на основе качественного анализа всей имеющейся информации (7). Какого-либо одного показателя, на уровень или динамику которого ориентировался бы Комитет, не существует. В частности, при определении даты начала рецессии Комитет – это подчеркивается особо – не пользуется известным эмпирическим "правилом двух кварталов падения ВВП".
Методика ОЭСР, напротив, основана на идее эталонного индикатора, причем идеальным эталонным индикатором полагается месячный ВВП (считается, что экономический цикл адекватно отражается в динамике этого показателя и никакая дополнительная информация для определения поворотных точек и фаз цикла просто не нужна). Однако, поскольку месячных оценок ВВП не существует, следует подобрать какой-либо иной показатель, динамика которого близка к динамике ВВП. На практике ОЭСР использует в качестве эталонного индикатора индекс промышленного производства. Именно для него определяются пики и впадины, именно по отношению к нему выстраивается вся система опережающих показателей.
Применяемая в ОЭСР процедура датировки поворотных точек носит достаточно формальный характер. Она основана на сопоставлении фактических значений индекса промышленного производства с трендовыми значениями. Та точка, где достигается локальный максимум отношения факт/тренд, считается пиком, точка локального минимума – впадиной.
Для России не годится в чистом виде ни подход НБЭИ США (ибо вряд ли реально создать независимый совет авторитетных экспертов), ни подход Статистического департамента ОЭСР (ибо анализ циклов роста пока не актуален). Разумным выходом представляется "компромисс": принятую в НБЭИ концепцию цикла деловой активности наложить на применяемую в ОЭСР концепцию эталонного индикатора.
В роли эталонного индикатора естественно использовать сезонно сглаженный индекс промышленного производства. Локальные (в сравнении с 6 соседними месяцами в ту и другую сторону) максимумы этого ряда можно считать пиками, локальные минимумы – впадинами (10). Логично также предположить, что пики и впадины должны чередоваться, а промежуток между ними – превышать полгода.
Подбор исходных опережающих индикаторов. Тот или иной показатель может оказаться опережающим, если он:
вызывает изменения общеэкономической динамики через изменение спроса и предложения;
отражает ожидания экономических агентов;
раньше, чем экономика в целом, реагирует на изменения экономической активности;
зарекомендовал себя в качестве такового в других странах.
С практической точки зрения показатели должны удовлетворять следующим очевидным требованиям:
их колебания должны иметь циклический характер (то есть периоды роста должны чередоваться с периодами падения); не должно быть резких и необъяснимых скачков;
ряды должны быть достаточно надежными и сопоставимыми на протяжении всего анализируемого периода;
информация должна оперативно обновляться (то есть ежемесячно и с минимальными задержками по отношению к календарному месяцу).
Для каждого показателя, более или менее удовлетворяющего этим требованиям, необходимо найти поворотные точки и сопоставить их с поворотными точками общеэкономического цикла.
Для характеристики ожиданий или соотношения спроса и предложения можно использовать не только прямые, но и косвенные оценки. Допустим, напрямую соотношение спроса и предложения отражается опросными данными об уровне спроса, о состоянии портфеля заказов и уровне запасов готовой продукции, а косвенно – мировыми ценами на нефть, реальным обменным курсом, индикаторами текущего финансового состояния предприятий и др. Прямые оценки ожиданий включают в себя разного рода опросные данные, а косвенные – фондовый индекс, уровень процентных ставок, число вновь создаваемых компаний и т.д.
Описание компонентов сводного опережающего индекса США (The Conference Board Leading Index)
The composite indexes of leading, coincident, and lagging indicators produced by The Conference Board are summary statistics for the U.S. economy. They are constructed by averaging their individual components in order to smooth out a good part of the volatility of the individual series. Historically, the cyclical turning points in the leading index have occurred before those in aggregate economic activity, cyclical turning points in the coincident index have occurred at about the same time as those in aggregate economic activity, and cyclical turning points in the lagging index generally have occurred after those in aggregate economic activity.
Leading Index Components
BCI-01 Average weekly hours, manufacturing
The average hours worked per week by production workers in manufacturing industries tend to lead the business cycle because employers usually adjust work hours before increasing or decreasing their workforce.
BCI-05 Average weekly initial claims for unemployment insurance
The number of new claims filed for unemployment insurance are typically more sensitive than either total employment or unemployment to overall business conditions, and this series tends to lead the business cycle. It is inverted when included in the leading index; the signs of the month-to-month changes are reversed, because initial claims increase when employment conditions worsen (i.e., layoffs rise and new hirings fall).
BCI-08 Manufacturers' new orders, consumer goods and materials (in 1996 $)
These goods are primarily used by consumers. The inflation-adjusted value of new orders leads actual production because new orders directly affect the level of both unfilled orders and inventories that firms monitor when making production decisions. The Conference Board deflates the current dollar orders data using price indexes constructed from various sources at the industry level and a chain-weighted aggregate price index formula.
BCI-32 Vendor performance, slower deliveries diffusion index
This index measures the relative speed at which industrial companies receive deliveries from their suppliers. Slowdowns in deliveries increase this series and are most-often associated with increases in demand for manufacturing supplies (as opposed to a negative shock to supplies) and, therefore, tend to lead the business cycle. Vendor performance is based on a monthly survey conducted by the National Association of Purchasing Management (NAPM) that asks purchasing managers whether their suppliers' deliveries have been faster, slower, or the same as the previous month. The slower-deliveries diffusion index counts the proportion of respondents reporting slower deliveries, plus one-half of the proportion reporting no change in delivery speed.
BCI-27 Manufacturers' new orders, non-defense capital goods (in 1996 $)
New orders received by manufacturers in non-defense capital goods industries (in inflation-adjusted dollars) are the producers' counterpart to BCI-08.
BCI-29 Building permits, new private housing units
The number of residential building permits issued is an indicator of construction activity, which typically leads most other types of economic production.
BCI-19 Stock prices, 500 common stocks
The Standard & Poor's 500 stock index reflects the price movements of a broad selection of common stocks traded on the New York Stock Exchange. Increases (decreases) of the stock index can reflect both the general sentiments of investors and the movements of interest rates, which is usually another good indicator for future economic activity.
BCI-106 Money supply (in 1996 $)
In inflation-adjusted dollars, this is the M2 version of the money supply. When the money supply does not keep pace with inflation, bank lending may fall in real terms, making it more difficult for the economy to expand. M2 includes currency, demand deposits, other checkable deposits, travelers checks, savings deposits, small denomination time deposits, and balances in money market mutual funds. The inflation adjustment is based on the implicit deflator for personal consumption expenditures.
BCI-129 Interest rate spread, 10-year Treasury bonds less federal funds
The spread or difference between long and short rates is often called the yield curve. This series is constructed using the 10-year Treasury bond rate and the federal funds rate, an overnight interbank borrowing rate. It is felt to be an indicator of the stance of monetary policy and general financial conditions because it rises (falls) when short rates are relatively low (high). When it becomes negative (i.e., short rates are higher than long rates and the yield curve inverts) its record as an indicator of recessions is particularly strong.
BCI-83 Index of consumer expectations
This index reflects changes in consumer attitudes concerning future economic conditions and, therefore, is the only indicator in the leading index that is completely expectations-based. Data are collected in a monthly survey conducted by the University of Michigan's Survey Research Center. Responses to the questions concerning various economic conditions are classified as positive, negative, or unchanged. The expectations series is derived from the responses to three questions relating to: (1) economic prospects for the respondent's family over the next 12 months; (2) the economic prospects for the Nation over the next 12 months; and (3) the economic prospects for the Nation over the next five years.
Мировой опыт показывает, что система, состоящая из нескольких опережающих показателей, обычно рисует достаточно "пеструю" картину. По этой причине целесообразно построение обобщающих индикаторов. Обычно рассчитываются два: сводный опережающий индекс и диффузный опережающий индекс.
Для объединения исходных опережающих индикаторов в один индекс нужно, чтобы ряды, выраженные в разных единицах (миллиардах рублей, процентах, долларах за баррель и т.п.), были приведены к единому масштабу. Для этого мы использовали несколько модифицированную процедуру НБЭИ США. Ее основной смысл заключается в том, чтобы уравнять разницу в масштабах и вариабельности исходных показателей, а также вариабельность сводного опережающего индекса – с вариабельностью индекса промышленного производства.
Диффузный индекс рассчитывается просто. Его значение в тот или иной момент времени равно отношению числа рядов, изменившихся в данном месяце "к лучшему", к общему числу рядов, входящих в "систему раннего обнаружения" (в процентах). Диффузный индекс показывает, насколько рост или падение являются "всеобщими", охватывают ли они "всю экономику".
How to Compute Diffusion Indexes
Diffusion indexes measure the proportion of the components that are rising. The first step in computing the diffusion indexes is to calculate if a component increased, decreased, or had no change. Components that rise more than 0.05 percent are given a value of 1, components that change less than 0.05 percent are given a value of 0.5, and components that fall more than 0.05 percent are given a value of 0. Next, sum the values of the components. Third, divide by the number of components. Finally, multiply by 100. NOTE: For series that are already in percent form, such as BCI-129 - interest rate spread of the U.S. Leading Index, arithmetic differences are used instead of percent changes.
One-month diffusion indexes measure the percent of components rising over a one-month span, i.e., June 1997 to July 1997. Six-month diffusion indexes measure the percent of components rising over a six-month span, i.e., June 1997 to Dec. 1997.
Using data as of October 1998, the following example uses the components of the U.S. leading index to compute a one-month diffusion index.
Date
BCI-1
BCI-5
BCI-8
BCI-32
BCI-27
BCI-29
BCI-19
BCI-106
BCI-129
BCI-83
Index Level
Jun-97
41.9
337.2
150,729
54.9
44,749
1,398
876.29
3,501.3
0.93
98.9
Jul-97
41.9
305.2
151,764
54.8
44,873
1,441
925.29
3,509.0
0.70
102.6
Values for Jul-97
0.5
1
1
0
1
1
1
1
0
1
75
Sum the values to obtain 7.5. Divide by 10 (the number of components), multiply by 100 to get 75
Using this procedure, the following table shows the value for July 1997 to Dec. 1997
Date
BCI-1
BCI-5
BCI-8
BCI-32
BCI-27
BCI-29
BCI-19
BCI-106
BCI-129
BCI-83
Index Level
Jul-97
0.5
1
1
0
1
1
1
1
0
1
75
Aug-97
0.5
0
1
1
1
1
1
1
1
0
75
Sep-97
0.5
1
0
0
1
1
1
1
0
1
65
Oct-97
1
0
0
0
1
1
1
1
0
1
60
Nov-97
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
40
Dec-97
1
1
1
0
0
0
0
1
0
0
40
Six-month Diffusion Index
The six-month diffusion index follows the same steps as the one-month index with the exception that diffusion index levels are centered within the six-month span. Index levels are placed in the fourth month of the span. If we are calculating index levels for the June 1997 to Dec. 1997 span, the diffusion index level would be place in Sept. 1997.
Using this procedure, the following table shows the values for components for the six-month diffusion index from June 1997 to December 1997.
Date
A0M001
A0M005
A0M008
A0M032
A0M027
A0M029
U0M019
A0M106
U0M129
U0M083
Index Level
Jun-97
41.9
337.2
150,729
54.9
44,749
1,398
876.29
3,501.3
0.93
98.9
Jul-97
41.9
305.2
151,764
54.8
44,873
1,441
925.29
3,509.0
0.7
102.6
Aug-97
41.9
326.2
155,386
55.6
45,031
1,445
927.74
3,534.1
0.76
100.3
Sep-97
41.9
310.2
154,784
55.5
46,336
1,475
937.02
3,548.4
0.67
100.7
Oct-97
42.0
311.1
154,233
55.0
47,387
1,502
951.16
3,563.5
0.53
102.8
Nov-97
42.1
318.6
152,877
55.2
55,182
1,475
938.92
3,583.0
0.36
102.3
Dec-97
42.2
313.4
155,490
54.0
44,180
1,467
962.37
3,601.7
0.31
96.1
Values for Sep-97
1
1
1
0
0
1
1
1
0
0
60
Расчет сводного опережающего индекса The Conference Board для экономики США
The procedure for updating the composite indexes has four distinct steps.
In the notation below, the "t" and "t-1" subscripts refer to the current and prior month, respectively, and the "x" and "m" subscripts refer to a particular component of the index
Step 1 - Month-to-month changes are computed for each component.
If the component X is in percent change form or an interest rate, simple arithmetic differences are calculated: xt=Xt-Xt-1. If the component is not in percent change form, a symmetric alternative to the conventional percent change formula is used: xt=200*(Xt-Xt-1)/(Xt+Xt-1). Details on symmetric percent change formula.
An example for Step 1 for BCI series 1 of the U.S. Leading Index.
March
April
Average Weekly Hours, Mfg.
41.8
41.4
Symmetric percent change
-0.96
Step 2 - The month-to-month changes are adjusted using standardization factors that equalize the volatility of each component.
An example for Step 2 for BCI series 1 of the U.S. Leading Index.
March
April
Average Weekly Hours, Mfg.
41.8
41.4
Symmetric percent change
-0.96
Standardized (-0.96*.189)
-0.18
Details on symmetric percent change formula.
Step 3 - The adjusted month-to-month changes are summed across the components to obtain the growth rate for the current month. The growth rates for the leading and lagging indexes are then adjusted each month so that their long-term trends will be equal to that of the coincident index. This is accomplished by adding an adjustment factor to the growth rate of the leading and lagging indexes each month. The trend adjustment factor for the leading index is computed by subtracting its average monthly growth rate (0.230) from the average monthly growth rate of the coincident index (0.216) over the period of 1959 – 2003, making the adjustment factor -0.0139.
An example for Step 3 for the U.S. Leading Index.
Sum of weighted contributions in April = 0.09
Trend adjustment factor = -0.0139
Trend-adjusted growth rate = 0.09 + (-0.0139) = 0.08 (to 2 deci. pl.)
Step 4 - With the previous month's index level, use the trend-adjusted growth rate to compute the updated level of the index.
March’s level = 105.2
Sum of Contributions in April = 0.08
March's level of 105.2 *(200+(0.08))/(200-(0.08)) = April's level of 105.28.
The above formula is consistent with (i.e., inverts) the symmetric percent change formula in Step 1.
All index levels are rounded to one decimal. Thus, March = 105.2, and April = 105.3