Изучение динамики явлений

Концентрация производства, усложнение экономических связей в XX в. поставили перед зарубежной статистикой задачу выработ­ки методологии анализа динамики и прогнозирования. В самом начале века английский статистик Р. Гукер выполнил методами корреляционного анализа ряд социально-экономических исследо­ваний: зависимость брачности от внешней торговли (1901), урожая пшеницы от погоды (1907) и др. Им были обозначены специфиче­ские проблемы применения корреляции к рядам динамики и осо­бенности математико-статистического изучения динамики в целому которые возникают прежде всего по той причине, что уровни динамического ряда, включающего тенденцию — взаимозависимые величины, и потому к ним не применим корреляционный метод в его традиционном виде. Чтобы устранить это обстоятельство, Гукер предложил коррелировать не сами уровни, а их последовательные разности (d_x = X_i—X_i-1 и d_y=y_i—y_i-1). Он указал на яв­ление лага, т. е. опережение или запаздывание динамики одного показателя по сравнению с другим. Гукер показал, что наиболее точно корреляционная связь между рядами динамики может выя­виться не между одновременными значениями переменных, а тогда, когда коррелируются запаздывающие значения одной переменной по сравнению с другой. Им также была установлена специфика обработки стационарных и нестационарных рядов динамики.

Впоследствии эти идеи получили углубленное развитие. И. Фи­шер (1925) выдвинул теорию распределенных лагов, применяемую, если какая-нибудь причина оказывает свое влияние на динамику результата через некоторый временной лаг, причем эффект влия­ния по является разовым, а распределяется по периоду во времени. Необходимо найти наилучшее распределение лага, обеспечи­вающее максимальный эффект.

Статистический анализ динамики вошел в эконометрию. Были разработаны теория эконометрических моделей, описывающих взаимосвязи между рядами динамики, теория авторегрессионных функций, спектральный анализ (метод периодограмм).

Во всех этих методах так или иначе присутствует идея цикличности развития, вызванная объективно существующими циклам» развития капиталистической экономики.

Англо-американские статистики предложили разлагать конк­ретный динамический ряд на четыре компоненты: эволюторную тенденцию, внутригодичные, или сезонные колебания, собственно конъюнктурные колебания, остаточные колебания, вызванные слу­чайными причинами. Третья и четвертая компоненты составляют предмет исследования конъюнктурной статистики — исследуются их характер и длительность, на их основе устанавливаются взаи­мосвязи между двумя и более рядами (У. Персоне).

После первой мировой войны развернулись работы по прогнозу динамики отдельных экономических показателей и построению экономического барометра, основанного на том, что и динамике различных сторон экономики существуют такие показатели, которые в своих изменениях опережают другие с определенным лагой, а потому могут служить предвестниками их изменений. При этом не исследовалась политэкономическая сущность закономерностей, а изучалась лишь связь и последовательность динамики несколь­ких показателей.

Первый конъюнктурный барометр построили в начале XX в.. американские статистики — Комитет экономических исследований при Гарвардском университете под руководством У. М. Персопса и У. К. Митчелла. Гарвардский барометр пользовался большим доверием — он основывался на наблюдениях динамики многочисленных показателей, которые рассматривались как индикаторы конъюнктуры. Из них было выбрано 20 показателей, имеющих наиболее правильные цикличные колебания. В каждом из динамических рядов были исключены «вековые тенденции» (эволюторные компоненты) и сезонные колебания. Остаточные компо­ненты были проанализированы с точки зрения установления син­хронности изменений и взаимосвязи и на этой основе были разби­ты на три группы, из которых первая А относилась к фондовому рынку (основной показатель в этой группе — индекс фондов), вто­рая В — к товарному рынку (основные показатели —использова­ние банковского кредита и индекс товарных цен), третья С-£ к денежному рынку (основной показатель — учетный процент). Кривые динамики основных показателей обнаружили определенную последовательность изменений: сначала изменялась кривая А, затем те же фазы проходила кривая В, затем —кривая С. Эта последовательность была выявлена чисто эмпирически, но вместе с тем она соответствовала теоретическим предпосылкам. Изменение средних биржевых курсов и показателей фондового рынка А означает изменение спроса на товары, что влечет за собой изменения индекса оптовых иен, объема производства и товарооборота В; изменение объема производства вызывает изменение на денежном рынке, изменение учетной ставки и курса ценных бумаг _с фиксированным доходом С.

Сначала Гарвардский барометр давал хорошие предсказания, хотя довольно скоро обнаружилось, что лаги, за которыми сле­довали изменения кривых оказались непостоянны и колебалисьв широких пределах. Однако уже в середине 1925 г. правильность в следовании изменений показателей друг за другом нарушилась: показатель торгово-промышленной деятельности был сравнительно высок, а товарные цены падали. Это изменение получило оправ­дание экономистов в виде количественной теории денег. Но баро­метр не смог предсказать экономический кризис 1929 г. и прекра­тил свое существование. Тем не менее подобные конъюнктурные статистические исследования широко ведутся за рубежом. Конъ­юнктурной статистикой заняты правительственные органы, кото­рые публикуют официальные материалы, Последователи Персонса и Митчелла продолжают основываться на чистом эмпиризме, по­лагая, что только индукция без обобщений, без теорий — залог объективного изучения экономических процессов.

Учеником Митчелла и приверженцем эмпирико-статистического подхода является Милтон Фридмен (р. 1912)—глава моне­тарного направления в современной западной экономике, лауреат Нобелевской премии. Монетарная теория основана на идее дости­жения равенства между массой наличных денег, скоростью их обращения, суммой банковских депозитов и скоростью их движе­ния, с одной стороны, и товарной массой, с другой.

Персоне отрицал стохастическую трактовку статистических измерений при анализе динамики (например, он скептически отно­сился к определению вероятностной ошибки коэффициента корреляции между рядами динамики). Большое внимание анализу ди­намики уделял О. Н. Андерсон — он предложил разностный способ корреляции временных рядов, при котором коррелируются не только первые, но и вторые, третьи и т. д. разности. Этот метод может быть применен не только к самим уровням, но и к их отклонениям от тренда, на его основе можно установить характер

тренда.

Другое направление исследований динамики — изучение зако­номерностей периодических колебаний на основе методов гармо­нического анализа и периодограмм—методов, перенесенных в эко­номику из океанологии, метеорологии, климатологии (Г. Мур в США, Бэвэридж в Великобритании, Энстрем в Швеции). При этом и эволюторная тенденция рассматривается как периодическая Функция с очень большим периодом. Однако эти методы не всегда точно отделяют случайные изменения от неслучайных и могут привести к ошибкам в прогнозе. Если циклы колебаний фиксиро­ваны, можно предсказать развитие на длительный период, если Циклы частично неопределенны, предсказание возможно только на ограниченный период, если цикличности нет, — ряды не пред­сказуемы.

В изучении динамики зарубежная статистика стремится к выявлению и измерению устойчивых компонент — тренда, периодиче­ских колебаний, выделенных случайных компонент, полагая, что все они независимы друг от друга.

Более точное отражение в модели особенностей реальной дина­мики достигнуто Л. Вальдом (1936). Метод А. Вальда предпола­гает, что компоненты динамического ряда находятся в зависимос­ти друг от друга; этот метод включает и расчет доверительных интервалов не только для тренда, но и для сезонной и случайной компонентой прибавляют минимальные необлагаемые доходы и начисле­ния предприятий;

Флакс —по данным переписи или текущим статистическим данным определяется стоимость готовых изделий, из которой вы­читается амортизация и прибавляется стоимость услуг;

К и нг — складываются доходы всех лиц, работающих в каж­дой отрасли народного хозяйства, и таким образом определяется величина «чистой продукции»