Анализ бизнес циклов в США. Сравнение моделей и определение скорости обнаружения циклов

Эта работа направлена на выявление отдельных фаз делового цикла, сравнение несколько методов, имеющихся в литературе, включая некоторые дополнения к ним. Мы рассматриваем непараметрический метод Пагана и Хардинга и Скрытые Марковские Модели с несколькими различными алгоритмами сглаживания, включая алгоритм Витерби. Четыре совпадающих и ведущих временных ряда используются для тестирования точности этих методов, сравнивая предсказания этих моделей с датировкой циклов Национального Бюро Экономических Исследований (NBER). Модели анализируются не только для временных рядов по отдельности, но и в многомерном случае, где мы используем несколько рядов для датирования циклов. Лучший метод, с точки зрения самой точной синхронизации с датировкой NBER (измеряется с помощью коэффициента конкордации и R^2, используется для прогнозирования и определения рецессии в бизнес-цикле. Используя расширяющееся временное окно, мы получили время, необходимое для обнаружения начала и конца рецессии. Скрытая Марковская Модель (СММ), при использовании временного ряда, полученного методом главных компонент из 4х совпадающих экономических рядов, производит цикл наиболее близкий к бизнес-циклу NBER с уровнем совпадения равным 96.85%. В завершении, используя расширяющееся окно для этой модели, мы смогли обнаружить начало рецессии в три раза быстрее, чем NBER и нашли способ успешно прогнозировать рецессию.