By this author

Synergetic approach to macroeconomic studies

Issue 4 from 13.12.2021

Данная работа подтверждает принципиальную возможность применения принципов синергетики в макроэкономических исследованиях. В ней показано, что наличие в экономических системах типологем всех наук приводит к необходимости обращаться при их изучении также к дисциплинам естественных и технических наук в макроэкономических исследованиях. Игнорирование этого факта тормозит развитие фундаментальных экономических знаний и, как следствие, обусловливает использование метафизических понятий в моделях изучаемых систем. Поскольку отмеченная междисциплинарность свойственна синергетике, то исследована возможность ее применения в макроэкономике. На примере моделирования экономических систем показано, что их сущность (нелинейная пространственно-временная структура) соответствует основным положениям синергетики. Это позволяет использовать ее инструментарий в задачах макроэкономического анализа. На основе синергетического подхода предложена стохастическая модель экономических циклов, объясняющая их феномен и обеспечивающая количественное (параметрическое) описание циклов. Новизна модели, описывающей циклы в виде случайных колебаний, связана с вероятностным описанием инвестиционной функции и восприятием экономической системы как материального объекта с определенными свойствами. Согласно предложенной модели колебания совокупного дохода вызваны как экзогенной (флуктуации инвестиций), так и эндогенной (эластичность экономической системы) причинами. Значения отклонений доходной функции относительно ее долговременного тренда определяются интенсивностью инвестиционных флуктуаций и эффективностью экономической системы. Продолжительность циклов связана с совокупным богатством системы и ее динамическим коэффициентом, характеризующим способность системы не только противостоять колебаниям инвестиций, но и устранять их последствия. Показана возможность практического применения предложенной модели для управления экономическим циклом.

1013 13

Adaptation of stochastic model of economic cycles to empiric data

Issue 1 from 18.03.2022

Исследование посвящено разработке процедуры адаптации стохастической модели экономического цикла к эмпирическим значениям валового продукта. Установление статистической эквивалентности процесса авторегрессии второго порядка АР(2) дискретной выборке из случайных колебаний функции доходов позволило определить аналитическую связь коэффициентов авторегрессионной модели с параметрами экономического цикла. Наличие этой связи сводит процедуру адаптации модели цикла к линейной задаче оценки коэффициентов АР(2)-модели по эмпирическим данным. Установлено существование оптимальной дискретизации функции доходов в виде четырех отсчетов на период цикла, при которой достигается наибольшая точность оценок коэффициентов модели ряда Юла, т.е. обеспечивается получение эффективных оценок параметров цикла. Предложенная процедура адаптации модели цикла учитывает особенности эмпирических данных и позволяет: 1) восстановить функцию доходов из значений валового продукта; 2) выделить данные интересующего цикла; 3) определить временной интервал псевдостационарности модели; 4) оценить ее параметры, соответствующие этому интервалу; 5) проанализировать точность получаемых оценок параметров цикла. Процедура адаптации модели формально (математически) описана  от эмпирических значений валового продукта до оценок параметров цикла и применима для эконометрических задач оценивания параметров систем, описываемых обыкновенными дифференциальными и разностными уравнениями второго порядка.

537 15

Predicting the trajectory of economic cycles

Issue 2 from 18.06.2022

Статья посвящена разработке метода прогноза траектории псевдостационарного фрагмента экономического цикла, представленного дискретными отсчётами случайных колебаний функции доходов. Статистическая эквивалентность последних процессу авторегрессии второго порядка (ряд Юла), обусловила применение модели этого ряда для прогноза траектории цикла. Реализация этой процедуры осуществляется методом статистических испытаний (Монте-Карло) с целью формирования наиболее вероятной траектории цикла. Определены как формальные параметры этих испытаний, так и содержание последующего статистического анализа результатов моделирования. Представленный в работе подход иллюстрируется примером определения момента наступления прогнозируемого пикового значения цикла. Разработанный метод применим в макроэкономических и эконометрических задачах, требующих знания прогнозируемой траектории рассматриваемого цикла.

496 11

Recovering the actual trajectory of economic cycles

No. 2 from 02.07.2023

The paper deals with the development of a method for restoring the trajectory of economic cycles from estimates of the gross domestic product (GDP). The proposed approach to solve this problem is based on the interpretation of cycles in the form of random oscillations of the income with a certain natural frequency, also called a narrowband random process. The operators (Fourier transforms, filtering, etc.) used to recover the cycle trajectory are linear. Their inherent associativity property allows changing the sequence of implementation of the linear operators above. As a result, it is proposed to start the recovery with bandpass filtering of the GDP function, and after that to parry the influence of the inertia property of the GDP estimator. Taking the qualities of a narrowband random process into consideration made it possible to create a simplified procedure to recover the cycle trajectory. In the example of the Kuznets swing, the acceptability of this procedure is demonstrated for the practical econometrics. The developed method is applicable in problems that require knowledge of the trajectory of the considered cycle.

245 12

Управление базовой ставкой с целью противодействия циклическому сокращению доходов

No. 3 from 19.09.2023

This article proposes an approach to formalize the quantitative relationship between increments of the prime rate and income. Such knowledge provides the possibility of income management according certain prefixed goals. Furthermore, this article considers the possibility of parrying the cyclical decline in income via a corresponding reduction of the prime rate. A management strategy based on the established functional relationship between investments and the prime rate is proposed. It is shown that if the long-term investment trend is inversely proportional to the prime rate, then the trajectory of the concerned cycle depends on the square root of the prime rate. Consequently, its change leads to the divergence of investment component values. This fact provides the basis for developing an approach to parry the cycle contraction. The cycle model in the form of random oscillations of an elastic system under the influence of white noise provides a quantitative estimate of the variation in the prime rate, which in turn, yields the required change in the value of income. Since the considered approach is based on the most probable trajectory of the cycle, the resulting expressions will also lead to the most probable estimates. The applicability of the proposed approach to the analysis of the cycle behavior is demonstrated by the example of current deviations in US income.

151 12

Evolutionary nonstationarity of economic cycles

Issue number 1 from 19.09.2025

Статья посвящена исследованию нестационарности экономических циклов, описываемых одномерной моделью, вход которой — «инвестиции», а выход — «доходы». Цикл рассматривается как случайные колебания упругой системы, вызванные внешними (колебания инвестиций) и внутренними (свойства системы) факторами. Такой подход позволил дать количественное описание экономических циклов через параметры упругой системы: собственную частоту и коэффициент затухания. Нестационарность циклов оценивалась по поведению собственных частот во времени. В качестве эмпирических данных был выбран ВВП США за период 1960–2020 гг. Амплитудные спектры циклов вычислялись методом дискретного преобразования Фурье разности между значениями ВВП и его квадратичного тренда, взятых с шагом в один квартал. Результаты спектрального анализа показали одновременное и устойчивое снижение продолжительности трех рассматриваемых циклов, на основании чего был сделан вывод о неэргодичности экономических циклов. Поэтому адаптация модели цикла к эмпирическим данным возможна лишь на временных интервалах, где ее можно считать псевдостационарной.

47 0