Розглянуто основні чинники, що зумовлюють неоднозначність та неповноту інформації при ідентифікації поточного стану економіки та прогнозуванні рецесій. На прикладі еволюції прогнозів з боку МВФ, Світового банку та ФРС США за період з січня до жовтня 2008 року показано, як ці чинники впливали на прийняття рішень регуляторами США
та на щоквартальну корекцію прогнозів цими інституціями. Емпірично
оцінена ефективність прогнозування рецесій в США за деякими моделями та методами, що використовуються на практиці ФРС (модель
композитного індексу лідируючих індикаторів; пробіт-моделі; модель
Стока-Ватсона та Індексу національної активності від Федерального
резервного банку Чикаго; модель інверсії спреду кривих доходностей
за коротко- та довгостроковими борговими зобов’язаннями уряду).
Узагальнено спільні недоліки, які притаманні цим моделям, що не дозволили зменшити неоднозначність на неповноту інформації при ідентифікації поточного стану економіки США, навіть коли рецесія 2007-
2009 років вже почалася. Емпірично продемонстровано конкурентні
переваги авторської СМІ-моделі щодо розглянутих традиційних моделей. Показано, як ці переваги при застосуванні СМІ-моделі дозволяють усунути узагальнені недоліки традиційних моделей та помітно
зменшити неповноту і неоднозначність інформації при ідентифікації
поточного стану економіки та надійно прогнозувати рецесії за будь-яких ринкових умов, що, зокрема, дозволяє підвищити ефективність
регуляторної антикризової політики. Це особливо було б корисно для
України, де ефективність застосування традиційних методів є об’єктивно
обмеженою їхньою локальністю та відсутністю достатньої кількості тривалих і безперервних рядів статистичних даних. Без таких даних у рамках розглянутих традиційних моделей важко відібрати репрезентативний
набір індикаторів, які б адекватно описували національну економіку.
This paper considers main factors that provide ambiguity and incompleteness of information when identifying current economic conditions and recession forecasting. Author
demonstrates how these information properties influenced the US regulator’s decision
making and the quarterly correction of the US economy forecasts made by IMF, World
Bank and the US Federal Reserve (Fed) from January to October 2008. Efficiency of
some typical models (CLI-index model; Probit-model; Stock-Watson model and Chicago
Fed’s National Activity Index (CFNAI-MA3); Yield Curve Inversion model) used by Fed
was empirically tested in the course of the forecasting of the US recession. Common
drawbacks inherent for these models are summarized. Monitoring of the above mentioned institutions forecasts show, how these drawbacks prevented the regulators from
reducing the ambiguity and incompleteness of information when identifying current
economic conditions, even when the recession of 2007-09 had already started.
Competitive advantages of author’s CMI-model as compared to typical models noted
above are empirically demonstrated. Author demonstrates empirically how CMI-model
usage allows us to decrease the information ambiguity and incompleteness when identifying current economic conditions. Besides, it allows us to forecast any recession accurately and timely under all economic conditions and in doing so to increase the efficiency of any cyclical regulation policy. It would be especially useful for Ukrainian economy,
where the efficiency of typical models is limited objectively. It is caused by the local (not
general) character of these models and by the absence of continuous time series of
statistical data, which are necessary to select representative composition of economic
indicators that would be able to describe national economy.
