Неоднозначность и неполнота информации при прогнозировании рецессий (пример США)

Simple item page
dc.contributor.authorБандура, Александр
dc.date.accessioned2020-09-28T22:06:54Z
dc.date.available2020-09-28T22:06:54Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractРассмотрены основные факторы, обусловливающие неоднозначность и неполноту информации при идентификации текущего состояния экономики и прогнозировании рецессий. На примере эволюции прогнозов со стороны МВФ, Всемирного банка и ФРС США за период с января до октября 2008 года показано, как эти факторы влияли на принятие решений регуляторами США и на ежеквартальную коррекцию прогнозов этими институтами. Эмпирически оценена эффективность прогнозирования рецессий в США по некоторым моделям и методам, используемым на практике ФРС (модель композитного индекса лидирующих индикаторов; пробит-модели; модель Стока-Ватсона и Индекса национальной активности от Федерального резервного банка Чикаго; модель инверсии спреда кривых доходностей по коротко- и долгосрочным долговым обязательствами правительства). Обобщены общие недостатки, присущие этим моделям, которые не позволили уменьшить неоднозначность на неполноту информации при идентификации текущего состояния экономики США, даже когда рецессия 2007-09 годов уже началась. Эмпирически продемонстрированы конкурентные преимущества авторской СМИ-модели для рассмотренных традиционных моделей. Показано, как эти преимущества при применении СМИ-модели позволяют устранить обобщённые недостатки традиционных моделей и заметно уменьшить неполноту и неоднозначность информации при идентификации текущего состояния экономики и надёжно прогнозировать рецессии при любых рыночных условиях, что, в частности, позволяет повысить эффективность регуляторной антикризисной политики. Это особенно было бы полезно для Украины, где эффективность применения традиционных методов является объективно ограниченной их локальностью и отсутствием достаточного количества длительных и непрерывных рядов статистических данных. Без таких данных в рамках рассмотренных традиционных моделей трудно отобрать репрезентативный набор индикаторов, которые бы адекватно описывали национальную экономику.ru_RU
dc.description.abstractThis 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 accu- rately 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.en_US
dc.identifier.citationБандура А. Неоднозначность и неполнота информации при прогнозировании рецессий (пример США) / Александр Бандура // Экономическая теория. - 2019. - № 1. - С. 87-112.ru_RU
dc.identifier.issn1811-3133
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18003
dc.language.isoruuk_UA
dc.relation.sourceЭкономическая теория.ru_RU
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectрецессияru_RU
dc.subjectфинансовый кризисru_RU
dc.subjectэффективность прогнозированияru_RU
dc.subjectэкономическая информацияru_RU
dc.subjectмодели прогнозированияru_RU
dc.subjectлидирующие индикаторыru_RU
dc.subjectстатьяru_RU
dc.subjectrecessionen_US
dc.subjectfinancial crisisen_US
dc.subjectforecasting efficiencyen_US
dc.subjecteconomic informationen_US
dc.subjectforecasting modelen_US
dc.subjectleading indicatorsen_US
dc.titleНеоднозначность и неполнота информации при прогнозировании рецессий (пример США)ru_RU
dc.title.alternativeInformation Ambiguity And Incompleteness In Forecasting The Recession (The US Economy Case)en_US
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Bandura_Neodnoznachnost_i_nepolnota_informacii_pri_prognozirovanii_recessij.pdf
Size:
946.88 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
7.54 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Кафедра економічної теорії