Индексы промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ

Иллюстрации эффекта "виляния хвостом" приведены на рис. 4.12. На рис. 4.12, а дан простейший пример с использованием искусственно сконструированного временного ряда х, = (-1), который можно рассматривать как совокупность (сумму) двух составляющих динамики - трендовой Т, = 0 и нерегулярной /, = (- ). В данном случае "виляние хвостом" обусловлено лишь краевыми эффектами использованного метода сглаживания. На рис. 4.12,6 приведен менее тривиальный пример, в котором использованы реальные данные - оценки компонент тренда и конъюнктуры индексов промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ. Здесь "виляние хвостом" обусловлено целым рядом причин. Во-первых, краевым эффектом метода сезонной корректировки. Во-вторых, краевым эффектом метода сглаживания, позволяющего отделить компоненту тренда и конъюнктуры от нерегулярной составляющей. В-третьих, исходные данные о производстве отдельных видов промышленной продукции, по которым строится этот индекс, подвержены уточнениям, интенсивность которых затухает по мере удаления от актуального конца. Эти уточнения также вносят свой вклад в эффект "виляния хвостом".  [c.73]


Индексы промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ  [c.115]

Рис. 3.3. Динамика различных вариантов индекса промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ (компоненты тренда и Рис. 3.3. Динамика различных вариантов <a href="/info/70255">индекса промышленного производства</a> Центра <a href="/info/70657">экономической конъюнктуры</a> при Правительстве РФ (компоненты тренда и
Ниже приводится описание метода, позволяющего проводить декомпозицию экономического временного ряда на три составляющих динамики -компоненту тренда и конъюнктуры, сезонную и нерегулярную составляющие. Метод был разработан и реализован автором в начале 1990-х гг. и с тех пор находится в интенсивной эксплуатации. В частности, этот метод более десяти лет используется при построении индексов промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ.  [c.222]

Рис. 6.2. Иллюстрация эффекта Гершенкрона для индексов количеств (компоненты тренда и конъюнктуры индексов промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ, месячные данные) с различными весовыми базами (1 - веса 1994 г., 2 - веса 1995 г., Рис. 6.2. Иллюстрация эффекта Гершенкрона для индексов количеств (компоненты тренда и конъюнктуры <a href="/info/70255">индексов промышленного производства</a> Центра <a href="/info/70657">экономической конъюнктуры</a> при Правительстве РФ, месячные данные) с различными весовыми базами (1 - веса 1994 г., 2 - веса 1995 г.,

В данном разделе рассматривается методика построения системы индексов промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ, которая разработана автором совместно с проф. Э.Ф. Барановым (ЦЭК). Таким образом, обсуждение начинаем с альтернативной (хотя и широко известной) методики построения индексов промышленного производства, в которой реализован подход, отличающийся от того, на котором основана официальная методика Росстата. Это обусловлено следующим. Для того чтобы временной ряд экономического индекса позволял анализировать краткосрочные тенденции, методика его построения должна удовлетворять определенным требованиям. Не всякий временной ряд месячных или квартальных данных пригоден для этого. Поэтому сначала рассмотрим методику, которая, по нашему мнению, позволяет это делать, а затем обсудим официальную методику, обращая внимание на то, для решения каких задач пригодны получаемые с ее помощью временные ряды экономических индексов. Официальная методика, по нашему мнению, обладает рядом особенностей, снижающих ценность получаемых на ее основе временных рядов индексов промышленного производства в помесячном выражении для анализа краткосрочных тенденций. В то же время официальная методика ориентирована на повышение точности проведения долгосрочных сопоставлений.  [c.116]

Таким образом, попытка максимизации широты охвата при отсутствии необходимых для этого данных ведет к снижению точности сводного индекса объемов производства, в частности, за счет неизбежности резкого увеличения доли досчетов, тогда как отказ от построения единого показателя максимальной широты охвата в пользу анализа семейства показателей менее высокого уровня агрегирования означает отход от традиционной техники анализа макроэкономической динамики. По нашему мнению, рассмотренный выше индекс промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ является показателем, позволяющим анализировать краткосрочные тенденции российского экономического роста.  [c.167]


Для построения прогноза были использованы ряды месячных данных базисных индексов промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ (значение января 1993 года принято за сто процентов) за период с октября 1998 года по июль 2004 года на основе моделей класса ARIMA. Прогнозные значения индекса промышленного производства ЦЭК, а также индекса промышленного производства ГКС рассчитываются, кроме того, с использованием результатов  [c.3]

Эффект Гершенкрона проявляется не только для индексов цен, но и для индексов количеств. В качестве примера на рис. 6.2 показаны три варианта временных рядов индексов промышленного производства, рассчитывавшихся в течение ряда лет автором совместно с Центром экономической конъюнктуры при Правительстве РФ [37]. Индексы рассчитаны как прямые и агрегатные с весами, построенными на основе информации о средних ценах за 1994, 1995 и 1999 гг. Видим (рис. 6.2), что индексы с более поздней весовой базой определенно показывают в целом более пессимистическую картину.  [c.118]

Смотреть страницы где упоминается термин Индексы промышленного производства Центра экономической конъюнктуры при Правительстве РФ

: [c.73]    [c.107]    [c.108]    [c.57]