Эволюция структуры экономического цикла

В настоящей работе исследованы вопросы, связанные с изучением характера колебаний и моделированием экономического цикла на основе двух подходов: вейвлет-анализа и байесовского подхода к оцениванию параметров векторной авторегрессии. Для вейвлет - анализа были использованы годовые показатели по трем видам данных: индекс Доу-Джонса, ВВП США и числа солнечной активности Вольфа за период с 1900 по 2015 г.г. Частотно-временной анализ на основе вейвлетов выявил устойчивые 16-18 летние периоды колебаний для рядов ВВП и индекса Доу-Джонса, 11-летний цикл для чисел Вольфа. После выполнения кросс-вейвлет преобразования устойчивой когерентности между рядами Доу-Джонса и числами Вольфа не было выявлено. Для моделирования экономических колебаний в данной работе были построены две векторные авторегрессионные модели: Байесовская векторная авторегрессия (BVAR) и Байесовская векторная авторегрессии с Марковскими переключениями (MSBVAR). Для оценивания параметров моделей были взяты временные ряды ВВП США и занятости с 1953 по 2015 г.г. в квартальном разрезе. Оценка параметров модели была произведена на основе априорного независимого нормального обратного распределения Уишарта. Был построен график вероятности нахождения в каждом режиме для модели MSBVAR. Оценка адекватности моделей BVAR и MSBVAR проводилась на основе функций импульсных откликов. На основе минимизации среднеквадратической ошибки прогноза был сделан вывод о наиболее приемлемой модели, и этой моделью в нашем исследовании оказалась BVAR.