Імовірнісний показник циклу прискорення для французької економіки
1 Визначення точних моментів, коли економічні цикли обертаються, є привілейованою інформацією для велосипедиста, відповідального за стеження за короткочасним розвитком економіки. Швидке виявлення або навіть передбачення цих поворотних моментів дозволяє попередити тих, хто приймає рішення, для реалізації відповідної економічної політики. Серед класичних кількісних інструментів, доступних кон'юнктуристу, є багато економетричних методів, метою яких є оцінка темпів зростання економіки. Однак у періоди сильного спаду активності ці кількісні методи часто приводили до діагностичних помилок у сучасній ситуації через їх нездатність вчасно подавати сигнал, що виражає перерву в еволюції циклу.
2 У літературі, що стосується емпіричного моніторингу циклів, існує три типи циклу: діловий цикл (діловий цикл), цикл зростання (цикл зростання або розрив у випуску) та цикл прискорення (цикл прискорення або темпу зростання)., які мають різні характеристики. Простіше кажучи, діловий цикл - це цикл рівня активності, визначений Бернсом та Мітчеллом (1946), його поворотними точками протиставлення періодів негативного зростання (або спадів) періодам позитивного зростання (або експансії). Цикл зростання, або цикл відхилення, - це цикл відхилення від довгострокової тенденції, який останній можна розглядати як тенденцію або потенційний ріст залежно від конкретного випадку. Нарешті, цикл прискорення - це цикл темпу зростання, пік цього циклу являє собою локальний максимум, досягнутий за темпами зростання, і жолоб, що вказує місцевий мінімум цього темпу. Це переломні моменти цього останнього циклу, які ми прагнемо оцінити в цій статті.
3 У цьому документі ми пропонуємо індикатор імовірнісного розвороту для циклу прискорення французької економіки, який використовує дані щомісячного опитування промисловості Банку де Франс як циклічну інформацію. Методологія побудови цього показника базується на моделі зміни режиму, зміни якої регулюються ланцюгом Маркова першого порядку. Ідея полягає в тому, щоб врахувати, що економічні умови розвиваються серед кінцевої кількості режимів, що не спостерігаються, і що ймовірність належності до плану на певну дату залежить лише від плану на попередню дату. За допомогою статистичних критеріїв порівнюються два підходи щодо якісних даних: модель, представлена Грегуаром та Ленглартом (1998) та модель, запропонована Бароном та Бароном (2002).
4 Запропонований нами показник є імовірнісним показником циклу прискорення (IPCA). Цей показник, що має значення від -1 до +1, стосується всієї економічної діяльності. Зосередившись на темпах зростання ВВП, він намагається визначити періоди уповільнення (IPCA +0,5) ВВП. Цикл прискорення визначається у значенні ECRI (Інститут економічного циклу) як послідовність тривалих періодів, зі значною амплітудою, прискорення економіки (позитивна друга похідна ВВП), а потім уповільнення (похідна негативна друга). Коли IPCA такий, що:? 0,5? IPCA? + 0,5, економіка вважається відносно стабільною фазою зростання. Емпірично, зростання ВВП ніколи не буває регулярним, а тривалість належності до цієї фази стабільного зростання дуже коротка: економіка, як правило, перебуває у фазі іноді прискорення, іноді уповільнення, але ніколи не залишається тривалою з нульовою секундою похідної ВВП.
5 Результати, отримані майже в режимі реального часу, показують, що IPCA дає можливість з хорошою точністю і в розумний термін відтворити піки та запади циклу прискорення французької економіки за останні роки. Цей показник забезпечує додаткову якісну інформацію порівняно з традиційними кількісними інструментами для оцінки темпів зростання ВВП, що використовуються економічними аналітиками.
6 Визначення точних моментів, коли економічні цикли обертаються, є привілейованою інформацією для велосипедиста, відповідального за короткостроковий розвиток економіки. Швидке виявлення або навіть передбачення цих поворотних моментів дозволяє попередити громадськість, яка приймає рішення, з метою реалізації економічної, грошово-кредитної та/або бюджетної політики, обмежити вплив уповільнення або спаду, або, навпаки, підтримувати фазу прискорення або розширення. Серед класичних кількісних інструментів, доступних кон'юнктуристу, є багато економетричних методів, метою яких є оцінка темпів зростання економіки. Однак у періоди сильного спаду активності ці кількісні методи часто приводили до діагностичних помилок у сучасній ситуації через їх нездатність подавати сигнал, що виражає перерву в процесі циклу.
Що стосується французької економіки, Грегуар та Ленгларт (1998, 2000) розробили якісну приховану модель ланцюга Маркова, на основі якої вони побудували циклічний показник повороту, який щомісяця оновлюється "Insee" під час публікації щомісячного опитування в промисловості. Згодом цю методологію застосовували для розробки співпадаючих показників активності у Франції (Bahu et alii, 2006, або Bouabdallah and Tselikas, 2007), зоні євро (Baron and Baron, 2002) або США (Bellone et alii, 2005). Подібним чином Coe-Rexecode щомісяця надає вдосконалений показник французького циклу зростання, заснований на підході Neftçi (1982), застосованому до набору змінних, які вважаються випереджаючими цикл (Anas and Ferrara, 2004). Інші установи, такі як ОЕСР або Рада конференції, також пропонують щомісячні циклічні показники для Франції, але які не були розроблені на основі підходу до зміни режиму. Інші роботи проводились над циклами французької економіки, щоб забезпечити хронологію минулих циклів (див., Наприклад, Cotis and Coppel, 2005, Cornec, 2006, або Cristadoro and Veronese, 2006).
12 У цій частині ми представляємо статистичну модель зі змінами режимів Маркова, які ми будемо використовувати для обчислення різних показників. Цей тип моделі базується на загальній ідеї, що різні стани економічної ситуації виникають внаслідок непомітної якісної змінної зі значеннями у множині>, зазначається (S t) t, яка слідує за ланцюжком Маркова першого порядку при режимах K . Цей ланцюжок Маркова визначається наступними ймовірностями переходу для всіх i, j? >: