Прогнозирование бизнес-циклов в промышленности

Тремасов, Кирил Викторович

Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Прогнозирование бизнес-циклов в промышленности тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Тремасов, Кирил Викторович
Место защиты	Ярославль
Год	2003
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование бизнес-циклов в промышленности"

На правах рукописи

Тремасов Кирил Викторович

Прогнозирование бизнес-циклов в промышленности

Специальность 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами промышленности; региональная экономика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

Ярославль Ч 2003

Диссертация выпонена в Ярославском государственном университете им. П.Г.Демидова

Научный руководитель: доктор экономических наук,

профессор

Завьялов Фёдор Николаевич.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

Брагина Зинаида Васильевна,

кандидат экономических наук Гусев Николай Юрьевич.

Ведущая организация: Институт

макроэкономического прогнозирования при Министерстве экономического развития и торговли РФ.

Защита состоится 19 сентября 2003 г. в 11.00 на заседании диссертационного совета Д 212.062.05 при Ивановском государственном университете по адресу: 153002, г. Иваново, пер. Посадский, д. 8, ауд. 322.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ивановского государственного университета.

Автореферат разослан 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

"^-^"^ТНиколаева Е.Е.

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Переход российской экономики от административно-плановых принципов управления к рыночным сопровождася изменением самой сути государственного регулирования и планирования. На смену директивному планированию, ставившему перед каждым субъектом экономики жёсткий план, обязательный к испонению, пришло индикативное планирование, носящее, скорее, рекомендательный характер, задающее основные параметры социально-экономического развития и вырабатывающее меры, необходимые для достижения этих целей. Соответственно изменилась и сущность экономического прогноза, как на макроуровне, так и на микроуровне. Многие функции экономического прогноза, решавшиеся административно-плановой экономикой на уровне государства, перешли к частному сектору. В условиях административно-планового хозяйства, когда каждому предприятию был задан чёткий план, прогнозирование на микроуровне практически не требовалось. В современной же экономике разработка экономических прогнозов каждым конкретным предприятием стала необходимым условием планирования его деятельности и успешного функционирования. Значимость экономического прогноза для предприятий, объектами которого выступают спрос, производство, объём продаж, потребность в ресурсах, цены, доходы, прибыль и многие другие факторы, возросла многократно.

Не смотря на то, что государство передало решение многих экономико-прогностических задач на микроуровень, его потребность в социально-экономических прогнозах осталась высокой. Разработка и реализация бюджетно-фискальной и кредитно-денежной политик, направленных на достижение основной цели - повышения жизненного уровня населения страны, невозможны без понимания законов эволюции экономики и прогнозирования траектории её развития. Таким образом, актуальность темы исследования обуславливается как потребностями макроуровня, так и микроуровня, на каждом из которых необходимо чёткое видение завтрашних перспектив, от которого и зависит принятие сегодняшь -управленческих решений.

Н)С НАЦИОНАЛЬНАЯ

библиотека

Степень научной разработанности темы. Исследования циклических колебаний экономики начались с изучения природы экономических кризисов, которые с редкой для социально-экономической системы регулярностью (7-11 лет) следовали один за другим на протяжении XIX века. На это явление натокнулись уже первые экономисты классической школы, в частности, С.Сисмонди. Первые чёткие положения о природе экономических кризисов (1. они периодичны; 2. они органически присущи капиталистической системе) сформулированы в 1850/60-х гг. в работах К.Маркса, К.Жюгляра. Дальнейшие исследования были продожены такими авторами, как М.И.Туган-Барановский, А.Шпитгоф, Г.Кассель, Д.Робертсон, Ж.Лескюр, А.Афталион, У.Митчел. Важным этапом в изучении темы стали работы У.Зомбарта, который пришёл к выводу, что кризис Ч это лишь одна фаза экономического цикла, который слагается из трёх основных фаз: подъём Ч кризис Ч депрессия. Зомбарт в начале XX века сформулировал утверждение, что исследование кризисов дожно вылиться в создание теории экономической конъюнктуры, и дальнейшее развитие пошло именно в этом направлении.

Циклы 7-11 лет исследованы в набольшей степени, и их можно назвать классическими. Их причины большинство исследователей связывали с колебаниями инвестиционной активности (М.И.Туган-Барановский, А.Шпитгоф, Г.Кассель, Д.Робертсон).

Серьёзный вклад в разработку теории экономических циклов в 1920-х гг. внёс наш соотечественник Н.Д.Кондратьев, доказавший наличие в экономике длинных циклов (около 50 лет), получивших впоследствии название Кондратьевских циклов. Впрочем, ещё до Кондратьева гипотезу о существовании длинных вон высказывали ван Гельдерн, С. де Вольф, Ж.Лескюр, А.Афталион, А.Шпитгоф, Г.Лейтон и др. Идеи Н.Д.Кондратьева получили развитие в работах Й.Шумпетера, а позднее были подхвачены Г.Меншем. Проблемам исследования экономического цикла посвящены многие работы Ф.Хайека. Из современных авторов, внесших заметный вклад в исследование длинных циклов Кондратьева, стоит отметить Ю.В.Яков-ца, Н.А.Макашеву, А.И.Субетто и др.

Исследования коротких циклов (2-4 года) встречаются в начале XX века в работах Китчина, который связывал их существование с движением запасов, а также с изменениями в банковском клиринге и оптовых ценах. Среди теорий XX века для объяснения коротких циклов можно отметить: 1) классический подход, предполагающий жё-

сткость цен в краткосрочном периоде, что обуславливает колебания экономической конъюнктуры после первоначального точка (гипотеза о том, что циклы могут порождаться случайными факторами, была впервые высказана в 20-х гг. прошлого века Е.Е.Слуцким и Р.Фришем); 2) монетарная теория (М.Фридмен), исследовавшая влияние денежных факторов на процессы в реальном секторе экономики; 3) теория реального экономического цикла (Р.Лукас, Т.Саржент), отвергающая тезис о жёсткости цен в краткосрочном периоде и видящая основную причину циклов в технологических сдвигах, бюджетно-налоговых изменениях и т.п.

Вопросами прогнозирования краткосрочной экономической конъюнктуры в начале XX века активно занимались экономисты Гарвардского бюро под руководством профессора У.Персонса, создавшие ряд оригинальных методик прогнозирования бизнес-циклов. Среди исследований в данном направлении стоит отметить работы И.Брукмайера, Р.Бэбсона, А.Беннера, Г.Мура, Эд. Лакомба и др. На сегодняшний день подобные исследования проводят такие международные исследовательские институты как Организация экономического сотрудничества и развития (OECD), научно-исследовательская группа The Conference Board (США), Американский институт управления поставками (ISM), Институт экономических исследований IFO (Германия) и др.

В современной России вопросами кратко- и среднесрочного прогнозирования занимается самый широкий круг экономико-исследовательских центров и институтов, среди которых стоит отметить Центр Развития (С.Смирнов, А.Клепач, Д.Ибрагимова и др.), Лабораторию конъюнктурных опросов Института Экономики Переходного Периода (С.Цухло), Центр по изучению переходной экономики Института Мировой Экономики и Международных Отношений (С.Аук-ционек, А.Батяева и др.), создавших собственные методики и инструменты экономического прогнозирования.

Цели и задачи исследования. Целью исследования является разработка регионального сводного индекса экономической конъюнктуры промышленного сектора, который: 1. позволяет оперативно отслеживать краткосрочные изменение конъюнктуры в промышленном секторе отдельного региона; 2. обладает прогнозными свойствами в отношении промышленного бизнес-цикла в регионе; 3. позволяет отчасти экстраполировать полученные результаты на российскую промышленность в целом.

В соответствии с поставленной целью в исследовании были решены следующие задачи:

1. обобщение теории экономических циклов;

2. выявление характерных особенностей динамики коротких и средних экономических колебаний в зависимости от нахождения в той или иной фазе длинной (Кондратьевской) воны;

3. разработка схемы (общего подхода) к прогнозированию коротких бизнес-циклов;

4. обобщение, классификация и анализ существующих методик прогнозирования средне- и краткосрочных бизнес-циклов в экономике в целом и в промышленности в частности;

5. адаптация существующих методик для прогнозирования промышленного бизнес-цикла на уровне региона;

6. анализ роли и места ярославской промышленности в промышленном секторе России;

7. отраслевой анализ российской промышленности; выявление отраслей, определяющих динамику промышленного сектора; формулирование требований к региону, динамику промышленности которого можно экстраполировать на промышленный сектор страны в целом;

8. разработка методических требований к формированию выборки исследуемых предприятий при проведению конъюнктурных опросов;

9. разработка методических требований к составлению анкеты опроса промышленных предприятий;

10. разработка методических требований для построения сводного индекса промышленной конъюнктуры.

Предметом исследования является методика формирования сводного индекса экономической конъюнктуры промышленного сектора отдельно взятого региона. В качестве объекта исследования взята промышленность ярославской области.

Методологическая основа исследования состоит из двух частей Ч это методика анализа экономических циклов и методика прогнозирования. При исследовании бизнес-циклов мы руководствуемся эмпирическим методом познания Ч анализ конкретных бизнес-циклов (на примерах различных стран) предшествует у нас теоретическим обобщениям. Разработка собственного индикатора также базируется на изучении мирового опыта, хотя в этой части исследования мы активно используем и теоретические построения. Разработка методик средне- и краткосрочного прогнозирования бизнес-циклов проводится в рамках исторического и системно-структурного подходов к прогнозированию, при этом используется весьма широ-

кий набор методов прогнозирования, таких как статистический, метод аналогий, метод опережающих индикаторов, различные эвристические методы (на основании опроса экономических субъектов) и ДР.

Информационно-эмпирическую базу исследования составляют данные Госкомстата, Ярославского областного комитета по статистике, а также данные национальных органов статистики различных стран, взятые из информационной базы агентства REUTERS.

Научная новизна исследования состоит в адаптации методик, применяемых для анализа и прогнозирования коротких бизнес-циклов на макроуровне, к мезоуровню. В исследовании также показана возможность прогнозирования промышленных бизнес-циклов макроуровня на основании анализа отраслевых тенденций отдельного региона, причём, выявлено, что структура промышленности такого региона не обязательно дожна совпадать со структурой отрасли в целом; достаточно, чтобы регион обладал развитым (многоотраслевым) промышленным сектором, значительная часть которого ориентирована на внутренний потребительский и инвестиционный спрос. В работе предложена авторская схема (подход) прогнозирования бизнес-циклов в экономике, в которой основная роль отведена инструментам выявления и анализа бизнес-цикла (прогнозные индикаторы общеэкономической конъюнктуры и конъюнктуры промышленного сектора). В диссертации приведен достаточно полный обзор таких индикаторов, которые подвергнуты критическому анализу на предмет наличия у них прогнозных качеств.

Практическая значимость исследования заключается в создании регионального индекса конъюнктуры промышленного сектора (на примере Ярославской области), что является первым подобным опытом в России. При этом были теоретически обоснованы и практически подтверждены основные методические требования для построения подобных индикаторов. Данный опыт, на наш взгляд, может быть применён для разработки аналогичных индексов в других регионах и отраслях народного хозяйства.

Апробация работы. Исследование ярославской промышленности (построение регионального индекса промышленной конъюнктуры на основании опроса промышленных предприятий) проводилось на протяжении полутора лет (с июня 2001 г. по декабрь 2002 г. включительно), при этом результаты исследования ежемесячно публиковались в свободном доступе на сайте МДМ-Банка (www.mdmbank.ru) и

рассылались в различные СМИ. За потора года исследования данный индекс зарекомендовал себя как впоне адекватный инструмент оперативного анализа краткосрочной экономической конъюнктуры в промышленном секторе страны. В частности, на результаты нашего исследования ссылались такие авторитетные периодические издания, как газеты Ведомости, Финансовая Россия, журналы Русский предприниматель и др\ Различные аспекты методологии прогнозирования экономической конъюнктуры с применением прогнозных индикаторов, исследуемых в данной работе, рассматривались автором в ряде публикаций в журналах Вестник НАУФОР, Валютный спекулянт, Русский предприниматель и др. Всего по теме данной работы автором представлено 8 публикаций и одна монография общим объёмом 8 п.л. Некоторые положения работы вошли в лекцию Структура российской экономики, прочитанную студентам Высшей Школы Экономики (г. Москва).

Структура работы. Диссертация изложена на 199 страницах машинописного текста, состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованной литературы и одного приложения. В тексте диссертации содержится 26 таблиц и 47 рисунков. Список литературы содержит 132 источника. Приложение включает полный список предприятий ярославской области, охваченных исследованием, и анкету опроса.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы, выявлена степень её изученности, определены цели и задачи исследования, его предмет, объект, методы, сформулированы позиции новизны, выносимые на защиту, и практическая значимость результатов исследования.

Глава 1. Теория бизнес-циклов и методология прогнозирования

В первой главе предпринята попытка обобщения теории экономических циклов и рассмотрены методологические вопросы прогнозирования.

'Федорин В. Бизнес настроен оптимистично. // Ведомости. Ч 2001. - 2 октября. Тремасов К.В. Эмоции взяли верх над разумом. // Русский предприниматель. Ч 2001. - №0. Ч С. 55-56.

Суть прогноза представлена, как промежуточное звено между знанием и принятием управленческих решений. Под знанием понимаются законы существования и эволюции того объекта, прогнозированием которого мы занимаемся (в нашем случае, бизнес-цикл в экономике и более узко Ч в промышленности). Процесс прогнозирования рассматривается не только как переход от знания к прогнозу, но и непосредственно как получение самих знаний.

Рис. 1. Прогноз как промежуточное звено между знанием и принятием управленческих решений.

Такое понимание процесса прогнозирования предопределяет разделение исследования на две основные части: 1) исследование закономерностей бизнес-циклов и 2) построение прогноза бизнес-цикла на основании выявленных закономерностей. Исследование этих закономерностей начинается с введения понятий бизнес-цикла и экономической конъюнктуры. Под бизнес-циклом понимается повторяющийся процесс подъём-спад, каждую фазу которого можно разделить на следующие стадии: начало роста/спада, ускорение, замедление, остановка. Совокупное изменение

различных экономических параметров характеризует собой экономическую конъюнктуру каждого конкретного момента, при этом кривая экономической конъюнктуры, по сути, является графическим описанием бизнес-циклов в экономике.

В мировой экономике выделяются длинные циклы (циклы Кондратьева), продожительностью около 50 лет, средние циклы (классические), продожительностью 7-11 лет, и короткие циклы (24 года). Длинные циклы были выявлены нашим соотечественником Н.Д.Кондратьевым в 20-х гг. прошлого века, им же была предложена примерная хронология этих циклов (см. табл. 1).

Таблица 1.

Хронология больших циклов Кондратьева (по Н.Д.Кондратьеву)

Начало Окончание

1-я повышательная вона 1785 Ч 1790 1810- 1817

1-я понижательная вона 1810 Ч 1817 1844 - 1851

2-я повышательная вона 1844 - 1855 1870 - 1875

2-я понижательная вона 1870 - 1975 1890 Ч 1896

3-я повышательная вона 1891 - 1896 1914 - 1920

3-я понижательная вона 1914Ч1920 ...

Наличие длинных вон в мировой экономике наблюдалось и на протяжении XX века (см. табл. 2).

Таблица 2.

Хронология больших циклов Кондратьева (продожение)

Начало Окончание

3-я понижательная вона 1914- 1920 1929 - 1933

4-я повышательная вона 1929 - 1933 1949 - 1956

4-я понижательная вона 1949 - 1956 1974 - 1981

5-я повышательная вона 1974 - 1981 2000(?) Ч прогноз

5-я понижательная вона 2000 (?)-прогноз 2014/15(?) - прогноз

Причины больших циклов связаны с механизмом накопления, аккумулирования и рассеяния капитала, достаточного для создания новых производительных сил2. Н.Д.Кондратьев особо подчёркивал, что существование длинных циклов носит неслучайный характер, а характерные особенности восходящих фаз таких циклов (технологические открытия и вовлечение новых рынков в орбиту мирового хозяйства) являются не причиной возникновения длинных циклов, а следствием отмеченного выше механизма накопления, аккумулирования и рассеяния капитала. На наш взгляд, хорошей илюстрацией этого тезиса Н.Д.Кондратьева, который мы поностью разделяем, является объяснение существования длинных вон в экономике с альтернативных (не экономических) позиций, в частности, на основании теории этногенеза Л.Н. Гумилёва, которое приводится в первой главе.

Основные причины средних циклов мы видим в механизме освоения технологических инноваций и вовлечении новых рынков в орбиту мировой экономики Ч именно эти неслучайные в рамках длинных циклов процессы являются причиной вонообразной динамики восходящей и нисходящей фазы Кондратьевского цикла. В свою очередь причины коротких циклов стоит искать, по-видимому, в денежных шоках, которые в условиях жёсткости цен краткосрочного периода порождают колебания экономической конъюнктуры.

Для выяснения взаимосвязи длинных, средних и коротких бизнес-циклов мы рассмотрели динамику ВВП стран с различными типами экономических систем (развитые, развивающиеся) на протяжении последних 20-30 лет (восходящая фаза пятой Кондратьевской воны). На основании этого анализа мы получили подтверждение многих отмеченных Н.Д.Кондратьевым особенностей бизнес-циклов, а также сформулировали ряд не встречавшихся в работах Н.Д.Кондратьева положений. В частности отмечено, что:

1) Мировому хозяйству присущи длинные циклы колебаний экономической конъюнктуры (порядка 40-50 лет), средние циклы (в среднем, 10 лет), короткие циклы (в среднем, 2-4 года).

2) Существует тенденция к сокращению периода длинного цикла, который за последние два с половиной столетия уменьшися с 65 до 40 лет.

!Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Ч М.: Экономика, 2002. Ч С. 400.

3) Восходящая фаза длинного цикла, как правило, более продожительная, чем нисходящая фаза.

4) Восходящая фаза длинного цикла состоит обычно из 2-3 средних вон, в то время как нисходящая фаза Ч из 1-2 средних вон.

5) Любая средняя вона состоит из 2-4 коротких вон.

6) Средний цикл в большинстве случаев полный, т.е. состоит из подъёма, ускорения, замедления, спада. Короткий цикл в большинстве случае неполный, т.е. состоит только из фазы ускорения/замедления; переход из области роста в область падения или наоборот в рамках такого цикла не наблюдается.

7) Характер средних и коротких циклов в значительной степени определяется тем, в какой фазе длинного цикла находится экономика: в восходящей фазе периоды подъёма продожительны и интенсивны, в то время как периоды спада краткосрочны и слабы; в нисходящей фазе Ч наоборот.

8) В мировой экономике существует, по-видимому, два длинных цикла Ч евро-американский (о нём говорил Кондратьев, и он сохранися до сегодняшних дней) и азиатский (не исследовася Кондратьевым); последний смещён относительно евро-американского приблизительно на 10 лет влево (евро-американский двигается за азиатским с отставанием в 10 лет).

9) Развивающиеся страны занимают, скорее, промежуточное положение между двумя типами циклов, не демонстрируя чёткой корреляции ни с тем, ни с другим. Россия пытается вписаться, скорее, в евро-американский цикл.

10) Восходящая фаза длинного цикла завершается, как правило, наиболее длительным и интенсивным периодом процветания; для пика цикла характерны внешние потрясения (в т.ч. кризисы развивающихся рынков), а также инвестиционный бум, завершающийся масштабным фондовым кризисом или кризисом на рынке недвижимости (весьма часто они следуют друг за другом: сначала акции, потом Ч недвижимость).

11) Нисходящая фаза длинного цикла завершается, как правило, крайне тяжёлым экономическим кризисом (классический пример Ч Великая депрессия в 1929/33 гг. в США); дну длинного цикла предшествуют потрясения на фондовом рынке.

Эти особенности циклических процессов в экономике Ч то, что в схеме прогнозирования (рис. 1) называется знаниями, т.е. те закономерности, которые являются базовыми при построении прогно-

за бизнес-цикла. Переход от знаний к прогнозу бизнес-цикла, на наш взгляд, целесообразно осуществлять по следующей схеме:

a. определение типа бизнес-цикла

b. выявление текущей фазы бизнес-цикла

c. определение параметров бизнес-цикла

с), анализ устойчивости параметров бизнес-цикла

е. прогнозирование траектории бизнес-цикла

Последний пункт предполагает отчасти творческий подход, так как ряд предшествующих ему процедур трудно формализовать (в частности, наибольшие проблемы при анализе бизнес-циклов вызывает выявление устойчивости их параметров, что в значительной степени зависит от внешних факторов, таких, как, к примеру, изменение налогового законодательства, изменение процентных ставок Цент-робанками и т.д.). Первые же процедуры представленной схемы (определение типа и параметров бизнес-цикла) формализуется с большей лёгкостью. И здесь основную роль играют инструменты выявления и анализа бизнес-цикла. Современным экономистам известен широкий круг таких инструментов, которые условно можно назвать индикаторами экономической конъюнктуры. Классификации этих индикаторов, анализу их прогнозных свойств и выявлению присущих им недостатков посвящена вторая часть диссертации.

Схема прогнозирования бизнес-цикла с использованием индикаторов экономической конъюнктуры представлена ниже (рис. 2).

Рис. 2. Прогнозирование бизнес-циклов.

Глава 2. Основы построения индикаторов экономической конъюнктуры

В главе 2 рассмотрен мировой и отечественный опыт создания и применения обобщённых индикаторов экономической конъюнктуры. Наиболее широким показателем конъюнктуры является динамика индекса ВВП, включающего в себя конечную стоимость всех товаров и услуг, произведённых в экономике. Однако сложная методика и длительный период расчёта затрудняют использование этого индикатора для оперативного анализа ситуации в экономике. В этих целях применяются обобщённые индикаторы конъюнктуры, получаемые путём сведения различных макроэкономических параметров в единый индекс. Ряд таких индикаторов обладают прогнозными свойствами, т.е. указывают на наиболее вероятную динамику бизнес-цикла в будущем. Эти индикаторы условно можно разделить на три группы, в зависимости от того, что является объектом их анализа:

Ч общеэкономическая конъюнктура

Ч конъюнктура отдельных отраслей

Ч конъюнктура потребительского спроса.

Мы подробно рассматриваем методики построения этих индексов, отмечая, что для анализа и прогнозирования конъюнктуры в промышленном секторе наиболее часто используется индекс деловой активности PMI, строящийся на основании опроса хозяйствующих субъектов экономики. Эти индексы являются одними из самых старых инструментов макроэкономического прогнозирования Ч в США они ведут историю с 1931 г., но в Европе они начали рассчитываться относительно недавно Ч с января 1992 г. в Великобритании, с апреля 1996 г. Ч в Германии, с июня 1997 г. Ч в Италии, с апреля 1998 г. Ч во Франции. Совокупный индекс для стран зоны евро ведёт свою историю с июня 1997 г. Аналогичный индекс для России рассчитывается исследовательской группой NTC Research с сентября 1997 г. по заказу Московского народного банка и известен как Moscow Narodny PMI. В мировой практике индексы PMI рассчитываются как для отрасли в целом, так и для отдельного региона (в частности, Chicago PMI). Зачастую тенденции развитого в промышленном отношении региона экстраполируются на отрасль в целом, причём, как показывает американский опыт, значительной адаптации

Таблица 3.

Сводные индикаторы экономической конъюнктуры

Обобщенные индикаторы коннъюнктуры Метод построения Объект анализа и прогноза

Индексы прогнозных индикаторов (Leading economic index) Композиция прочих индикаторов Бизнес-цикл в промышленности Прогноз точек разворота

Индексы деловой активности PMI Опросы предприятий 1) бизнес-цикл в промышленности; 2) бизнес-цикл в сфере услуг. Прогноз различных фаз короткого и среднего бизнес-циклов; прогноз точек разворота.

Индексы делового климата Опросы предприятий Общеэкономическая конъюнктура. Прогноз различных фаз бизнес-цикла; точек разворота.

Индексы доверия потребителей Опросы потребителей Потребительская конъюнктура. Изменение внутреннего спроса.

Индексы доверия производителей Опросы предприятий Конъюнктура промышленного сектора и сферы услуг. Прогноз различных фаз бизнес-цикла, точек разворота.

Различные конньюнюурные опросы Опросы субъектов бизнеса Широкий анализ различных параметров экономической конъюнктуры. Прогноз различных фаз бизнес-цикла; точек разворота.

применяемых на макроуровне методик к региональному уровню не требуется. В российской практике нам не встречались региональные индексы PMI, и попыткой закрыть это белое пятно является предложенный нами в третьей главе региональный индекс деловой активности для промышленного сектора Ярославской области.

При построении индексов PMI для промышленности опрос предприятий проводится по следующим позициям: выпуск, новые заказы, накопленные заказы, экспортные заказы, сроки осуществления по-

ставок, запасы готовой продукции, запасы сырья и материалов, численность персонала, цены на готовую продукцию, цены на сырьё и материалы. Вопрос формулируется в отношении ожидаемого изменения показателей, при этом предполагается, что тенденции, доминирующие в начале месяца (анкеты, как правило, запоняются до 15 числа, а обобщённые результаты официально публикуются 1 числа месяца, следующего за отчётным), позволяют с высокой точностью оценить итоги месяца. На основании запоненных анкет рассчитываются так называемые диффузные индексы Ч процентная разница между теми, кто ответил на данный вопрос положительно, и теми, кто дал отрицательный ответ. С целью нормирования диффузного индекса в диапазон от нуля до 100, формула слегка видоизменяется:

ДИ = N(+) +1/2 N (0), где

ДИ Ч диффузный индекс

N(+) - количество респондентов, давших положительный ответ

N(0) Ч количество респондентов, заявивших о неизменности соответствующего показателя.

Далее каждый индекс подвергается стандартной процедуре сезонной корректировки. Следующим этапом является построение композитного индекса PMI, который призван обобщить данные и охарактеризовать ситуацию в промышленности в целом Ч именно этот индекс и является сводным индикатором конъюнктуры. Например, американский индекс PMI строится как композиция пяти отдельных компонент с различными весами: новые заказы, производство, запасы входящей продукции, запасы готовой продукции, занятость.

Исходя из методики расчёта диффузных индексов, значение PMI ниже 50 трактуется как сигнал о спаде в промышленности; значение PMI выше 50 Ч сигнал о росте, значение индекса на уровне 50 соответствует нулевым темпам роста. Помимо этого постулируются следующие утверждения:

Ч рост индекса в области от 50% до 100% Ч ускорение темпов промышленного роста

Ч снижение индекса в области от 50% до 100% Ч замедление темпов промышленного роста

Ч снижение индекса в области от 0% до 50% Ч ускорение темпов сокращения производства

Ч рост индекса в области от 0% до 50% Ч замедление темпов сокращения производства.

Фазы бизнес-циклов и разворотные точки представлены на рис. 3.

Анализ бизнес-циклов по индексу PMI

Рис 3. Фазы коротких бизнес-циклов на примере индекса деловой активности PMI для промышленности США.

Индексы PMI позволяют оперативно отслеживать изменение конъюнктуры в промышленном секторе Ч они публикуются в первый день месяца, следующего за отчётным, т.е. на 2-3 недели раньше официальной статистики по промышленности. Помимо этого они обладают прогнозными свойствами. Индекс PMI достигает своих локальных вершин, характеризующих пик короткого цикла, примерно на З-б месяцев раньше, чем произойдёт разворот в промышленности. Как правило, судить о смене краткосрочной тенденции позволяет движение индекса PMI три месяца подряд в одном и том же направлении. Средний диапазон колебаний индекса PMI Ч 40-60, поэтому достижение верхней границы этого диапазона можно рассматривать как предвестник скорого замедления и последующего спада в промышленности, а достижение нижней границы Ч сигнал грядущего окончания спада и начала восстановления. Индекс PMI позволяет чётко диагностировать с каким типом цикла (короткого или среднего) мы имеем дело Ч спад в рамках короткого цикла менее глубок. К примеру, падение американского индекса PMI в 2000 г. до рекордно-низких уровней (см. рис. 4 на стр. 16), позволил предположить окончание среднего цикла, начавшегося в 1991 г. Это предположение поностью подтвердилось во второй половине 2001 г.

Рис 4, Индекс деловой активности и динамика промышленного производства в США.

Анализ российского индекса PMI (см. рис. 5) позволяет предположить, что средний цикл, начавшийся в промышленности РФ осенью 1998 г., пока ещё находится в восходящей фазе, а спады, зафиксированные на рубеже 2001, 2002 и 2003 гг. были связаны с краткосрочными колебаниями экономической конъюнктуры.

Moskow Narodny PMI

Рис. 5. Индекс деловой активности PMI в России.

Глава 3. Разработка регионального индикатора промышленной конъюнктуры

Рассмотренные ранее методики построения индексов деловой активности PMI применены в главе 3 для разработки регионального сводного индекса экономической конъюнктуры промышленного сектора. В качестве региона мы взяли Ярославскую область, которая отличается широким представительством различных отраслей промышленности, ориентированных в основном на внутренний инвестиционный спрос Ч доля потребительских товаров в объёме промышленного производства региона составляет лишь четверть от общего выпуска. Подобная ориентация промышленного сектора предопределяет его высокую чувствительность к малейшим изменениям конъюнктуры Ч при оживлении экономической жизни и активизации инвестиций ярославская промышленность демонстрирует более высокие темпы роста в сравнении с отраслью в целом, а в периоды слабой конъюнктуры испытает большее замедление/падение. Таким образом, бизнес-циклы в промышленности Ярославской области дожны в целом совпадать с бизнес-циклами российской промышленности, но при этом носить более выраженный характер, что подтверждает сопоставление динамики общероссийского и ярославского ИПП (см. рис. 6).

Рис. 6. Динамики промышленного производства Ярославской области и в целом по России.

Можно предположить, что динамика индикатора промышленной конъюнктуры для ярославского региона может экстраполироваться и на отрасль в целом. Этот предположение подтверждается качественным анализом модели роста российской промышленности, приведённым в параграфе 3.6. Ключевой отраслью российской промышленности (более 23% в общем объёме выручки) является топливная отрасль. Однако определяет ли она динамику промышленного производства? На рис. 7 представлены индексы производства в различных отраслях российской промышленности, сезонно и календар-но сглаженные (источник данных Ч Госкомстат; сезонное и календарное сглаживание Ч собственные расчёты). Как мы видим, на протяжении последних лет топливная отрасль демонстрирует совершенно устойчивую динамику, характеризующуюся постепенным ускорением: 2000 г. - 4.9%, 2001 г. - 6.1%, 2002 г. Ч 7.0%, 1 кв. 2003 г. Ч 11.0%. На протяжении 2000/03 гг. в топливной отрасли не отмечено сколь-либо заметных периодов остановки роста производства или его спада. И это несмотря на то, что цены на нефть вели себя в этот период очень неустойчиво, колеблясь в диапазоне от 15 доларов за баррель (4-й квартал 2001 г.) до 32 доларов за баррель (1-й квартал 2003 г.). Таким образом, динамика добычи нефтяных компаний в краткосрочном периоде не зависит от уровня нефтяных цен. Это объясняется тем фактом, что уровень рентабельности большинства российских нефтяных компаний находится выше 15 доларов за баррель, а при определённых условиях опускается и до 10-12 доларов за баррель3.

Ограничителем роста для российских НК являются не цены на нефть (для того, чтобы вызвать кризис в отрасли, они дожны упасть, как в 1998 г. до $9-10 за баррель), а экспортная инфраструктура страны. Российская топливная отрасль растёт устойчивыми темпами, и в ближайшие годы, по-видимому, этот рост сохранится.

'Объективно говоря, модель российской экономики устроена таким образом, что обеспечивает положительную рентабельность экспорта нефти практически при любых ценах на нефть. Достигается это за счёт таких механихмов, как плавающие экспортные пошлины и плавающий валютный курс Ч при низких ценах на нефть происходит снижение пошлин и падение курса рубля, что ведет к уменьшению издережек нефтяных компаний. Более поддробно смю Тремасов К.В. Экономика без политики. // Русский предприниматель Ч 2002 - №2, с. 66-68, с. 70-72.

ОТРАСЛЕВЫЕ ИНДЕКСЫ ПРОИЗВОДСТВА

125 120 115 110 105 100 95

2000 2001 2002 2003

ЧПРОМ-ТЪ ЧМАШИНОСТРОЕНИЕ ЧТОПЛИВНАЯ ОТРАСЛЬ

1'' ПИЩЕВАЯ ОТРАСЛЬ ЧНЕФТЕХИМИЯ

Рис. 7. Индексы производства в различных отраслях российской промышленности.

В то же время индекс промышленного производства в целом подвержен колебаниям. Так за последние годы наблюдалась остановка промышленного роста в 4-м квартале 2001 г. (рост возобновися лишь в феврале-марте 2002 г.) и остановка/спад производства в конце 2002 г., сменившаяся резким ускорением темпов роста в начале 2003 г. Очевидно, что эти колебания никак не связаны с динамикой производства в топливной отрасли, а зависят от колебания объёмов производства в других отраслях. Рис. 7 чётко показывает, какие же отрасли определяют краткосрочные изменения конъюнктуры в промышленности в целом. Это отрасли №2 и №3 российской промышленности Ч машиностроение и пищевая отрасль, и в меньшей степени Ч химическая и нефтехимическая промышленность. Если в топливной отрасли генератором роста выступает внешний спрос, индикатором которого служат цены на сырьё, для пищевой промышленности ключевым фактором роста является внутренний потребительский спрос, а для машиностроения и нефтехимии Ч внутренний инвестиционный спрос. Эти взаимосвязи наглядно демонстрирует табл. 4. Эта таблица чётко показывает, что динамика

машиностроения и нефтехимической отрасли на протяжении последних лет определяется динамикой инвестиций, в то время как динамика пищевой промышленности в большей степени коррелирует с динамикой реальных располагаемых доходов населения. Эта взаимосвязь не является единственно определяющей, так как крайне существенным фактором для отрасли является динамика реального курса рубля; стремительный процесс укрепления национальной валюты может привести к тому, что в отрасли начнётся стагнация на фоне растущих доходов и увеличивающегося импорта. По-видимому, именно резко ускорившийся в 2003 г. процесс укрепления реального курса рубля привёл к тому, что в пищевой отрасли в 1-м квартале продожилось замедление, не смотря на увеличившиеся темпы роста реальных доходов населения.

Таблица 4.

Темпы роста в отраслях промышленности, инвестиции и реальные располагаемые доходы населения, в % к предыдущему году

2000 2001 2002 1 кв. 2003

Машиностроение 20,0 7,2 2,0 3,9

Химия и нефтехимия 13,1 6,5 1,6 4,9

Пищевая промышленность 14,4 8,4 6,5 3,7

Инвестиции 17,4 8,7 2,6 10,2

Реальные располагаемые

доходы населения 9,3 5,9 8,8 16,0

Проведённый анализ позволяет утверждать, что динамику индекса промышленного производства России определяют такие отрасли, как машиностроение, химия и нефтехимия, пищевая промышленность, ориентированные на внутренний инвестиционный и потребительский спрос, в то время как крупнейшая отрасль Ч топливная промышленность Ч ориентированная на внешний спрос растёт наи- г

более устойчиво и не подвержена коротким циклическим колебаниям. Безусловно, общее благосостояние российской экономики и ситуация в промышленности в целом определяется положением дел в топливной отрасли, так как именно она предъявляет инвестиционный спрос на продукцию отечественных машиностроителей и нефтехи-

миков, и зарабатываемая ею прибыль, определяет рост реальных располагаемых доходов населения. Поэтому, если в догосрочном плане ситуация в нефтяной промышленности ухудшится, то прочие отрасли вряд ли смогут самостоятельно двигаться вверх (для того, чтобы отрасли, ориентированные на внутренний рынок, стали локомотивами роста, необходима структурная перестройка всей промышленности, что вряд ли возможно без серьёзных потрясений, иными словами, кризиса).

Российские нефтяные компании активизируют инвестиции в период благоприятной ситуации на мировом рынке нефти и, напротив, сокращают инвестиционную деятельность в периоды, когда рынок слаб, либо на рынке царит неопределённость (как это было в 2002 г., когда мировая нефтяная отрасль жила ожиданиями войны в Ираке, сулившей, как казалось в то время, большие неприятности российским нефтяным компаниям). Сокращение инвестиций со стороны нефтяников не сказывается в силу специфики отрасли мгновенным образом на объёмах добычи нефти, но моментально приводит к провалу в отраслях, ориентированных на инвестиционный спрос. Именно в силу этих особенностей, динамика производства в отраслях экспортёрах не может служить определяющим фактором общепромышленной конъюнктуры в краткосрочном плане (в догосрочном, безусловно, да). Поэтому, если мы ставим задачу прогнозирования краткосрочных промышленных циклов, то для нас более показательными будут машиностроение, химия и нефтехимия, пищевая отрасль. Именно эти три отрасли являются доминирующими в ярославской промышленности (на них приходится почти что три четверти всего промышленного производства в области), что позволяет ожидать совпадающей динамики в индексах промышленного производства ярославской области и России.

Таким образом, если мы хотим спрогнозировать динамику краткосрочных колебаний российской промышленности, опираясь на динамику промышленного производства в том или ином регионе, нам вовсе не нужно стремиться найти такую область, где бы структура промышленного сектора поностью совпадала с общероссийской. Пример Ярославской области показывает, что наиболее чувствительными к изменениям общеэкономической конъюнктуры являются регионы с преобладающими отраслями внутренней, но не внешней ориентации. Таким образом, главными требованиями, которым дожен удовлетворять регион, претендующий называться прогнозным

по отношению к динамике российской промышленности, являются:

1. высокий уровень развития промышленности в регионе (основная отрасль региональной экономики)

2. широкое представительство отраслей (большинство отраслей промышленности дожны быть представлены в регионе)

3. преобладание отраслей, ориентированных на внутренний рынок, но не на внешний (экспортный) спрос.

Всем этим требованиям удовлетворяет ярославская промышленность, что и позволяет рассматривать индекс МДМ-Банк PMI не только в качестве индикатора промышленных тенденций в регионе, но и, в определённой степени, индикатор общероссийской промышленной конъюнктуры.

Как отмечено на примере США, методики построения индекса PMI, применяемые для анализа макроуровня, не требуют значительной адаптации к мезоуровню. Тем не менее, мы провели анализ возможных индикаторов промышленного сектора на предмет их представительства в сводном индексе промышленной конъюнктуры, выяснив при этом следующие особенности:

1) наиболее значимые показатели конъюнктуры в промышленном секторе: выпуск, спрос (заказы), занятость, запасы. Все остальные индикаторы демонстрируют высокую степень корреляции с этими показателями, а потому избыточны для сводного конъюнктурного индекса.

2) все эти факторы подвержены цикличности, при этом их циклы в целом совпадают; в противофазе двигаются выпуск и запасы (высокий уровень запасов предвестник остановки роста и наоборот).

3) объём выпуска практически не коррелирует с ожиданиями, но сильно зависит от текущего спроса; от ожиданий в наибольшей степени зависят показатели занятости.

Предложенный нами региональный индикатор промышленной конъюнктуры в целом удовлетворительно описывает динамику бизнес-циклов в промышленности региона (см. рис. 8), хотя относительно короткая история (потора года) не позволяет сделать однозначных выводов.

Рис. 8. Региональный индекс PMI и темпы роста ярославской промышленности.

Сопоставление с общероссийскими данными (см. рис. 9 на стр. 24) показывает, что с определёнными ограничениями (поправка на волатильность) тенденции региональной промышленности можно экстраполировать на российскую промышленность в целом. Прогнозные свойства индекса требуют уточнения, так как полуторагодо-вая история коротка для однозначных выводов. Тем не менее, на основании полученных данных, мы можем выдвинуть гипотезу об опережающем (по отношению к промышленности региона и страны) характере данного индикатора, при этом лаг опережения оценивается приблизительно в 1-3 месяца.

Важным выводом, на наш взгляд, является утверждение, что при проведении конъюнктурных опросов промышленных предприятий не имеет смысла стремиться к охвату как можно большего круга респондентов; достаточно ограничиться лишь наиболее крупными и значимыми компаниями, в первую очередь теми, от которых тянутся технологические цепочки в другие отрасли. В этом случае, опережающие свойства индикатора конъюнктуры дожны быть более явными.

Рис. 9. Региональный индекс PMI и темпы роста российской промышленности.

Предложенный нами индекс стал одним из первых опытов разработки регионального индекса промышленной конъюнктуры в России (по крайней мере, нам не известны аналогичные примеры). На наш взгляд, это успешный опыт, так как, во-первых, он подтвердил адекватность используемой методики для анализа промышленной конъюнктуры региона; во-вторых, позволил внести некоторые уточнения и допонения в данную методику; в-третьих, позволил сделать вывод о возможности экстраполировать региональные тенденции на общероссийские. Последний вывод ценен с практической точки зрения, так как региональный индикатор конъюнктуры в сравнении с общероссийским обладает двумя важными качествами Ч он более оперативен и дешёв. Мы надеемся, что данные методики получат распространение в России, и станут полезным инструментом экономического анализа для широкого круга теоретиков и практиков.

В заключении диссертации изложены итоги проведённого исследования, сформулированы теоретические выводы и практические предложения.

На правах рукописи

Тремасов Кирил Викторович Прогнозирование бизнес-циклов в промышленности

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

Издательский дом Граница. Издательская лицензия ИД №05397 от 16.07.01. Москва, Хорошевское шоссе, 38. Тел.: 941-26-66, 941-36-46.

Сдано в набор 17.07.03. Подписано в печать 21.07.03. Объем 1,5 усл.-изд. л. Печать офсетная. Бумага офсетная. Формат 60x84/16. Зак.№87. Тираж 100 экз.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Тремасов, Кирил Викторович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Теория бизнес-циклов и методология прогнозирования.

1.1 Сущность прогнозирования.

1.2 Экономические циклы.

1.3 Циклы Кондратьева (длинные циклы).

1.4 Средние и короткие бизнес-циклы.

1.5 Методологическое вопросы прогнозирования.

1.6 Прогнозирование бизнес-циклов.

1.7 Выводы из главы 1.

ГЛАВА 2. Основы построения индикаторов экономической конъюнктуры.

2.1 Индикаторы экономической конъюнктуры.

2.2 История построения обобщённых индикаторов экономической конъюнктуры.

2.3 Индикаторы экономической конъюнктуры - современный мировой опыт

2.3,1 - индексы прогнозных индикаторов.

2.3.2 - индексы деловой активности (PMI).

2.3.3 - индексы доверия.

2.3.4 - прочие конъюнктурные опросы.

2.4 Индикаторы экономической конъюнктуры - российский опыт.

2.4.1 - сводный опережающий индекс.

2.4.2 - индекс деловой активности (PMI).

2.4.3 - индекс потребительских настроений.

2.4.4 - прочие конъюнктурные опросы.

2.5 Выводы из главы 2.

ГЛАВА 3. Разработка регионального индикатора промышленной конъюнктуры.

3.1 Ярославская область - один из наиболее промышленно-развитых и инвестиционно-привлекательных регионов России.

3.2 Структура промышленности Ярославской области в сравнении с общероссийской.

3.3 Формирование выборки и проведение конъюнктурного опроса.

3.4 Составление анкеты для проведения опроса.

3.5 Анализ результатов и расчёт обобщённого индикатора промышленной конъюнктуры.

3.6 Экстраполяция региональных данных на промышленность страны в целом.

3.7 Оптимальный объём выборки 177 * 3.8 Выводы из главы 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Прогнозирование бизнес-циклов в промышленности"

Актуальность темы исследования. Переход российской экономики от административно-плановых принципов управления к рыночным сопровождася изменением самой сути государственного регулирования и планирования. На смену директивному планированию, ставившему перед каждым субъектом экономики жёсткий план, обязательный к испонению, пришло индикативное планирование, носящее, скорее, рекомендательный характер, задающее основные параметры социально-экономического развития и вырабатывающее меры, необходимые для достижения этих целей. Соответственно изменилась и сущность экономического прогноза, как на макроуровне, так и на микроуровне. Многие функции экономического прогноза, решавшиеся административно-плановой экономикой на уровне государства, перешли к частному сектору. В условиях административно-планового хозяйства, когда каждому предприятию был задан чёткий план, прогнозирование на микроуровне практически не требовалось. В современной же экономике разработка экономических прогнозов каждым конкретным предприятием стала необходимым условием планирования его деятельности и успешного функционирования. Значимость экономического прогноза для предприятий, объектами которого выступают спрос, производство, объём продаж, потребность в ресурсах, цены, доходы, прибыль и многие другие факторы, возросла многократно.

Не смотря на то, что государство передало решение многих экономико-прогностических задач на микроуровень, его потребность в социально-экономических прогнозах осталась высокой. Разработка и реализация бюджетно-фискальной и кредитно-денежной политик, направленных на достижение основной цели - повышения жизненного уровня населения страны, невозможны без понимания законов эволюции экономики и прогнозирования траектории её развития. Таким образом, актуальность темы исследования обуславливается как потребностями макроуровня, так и микроуровня, на каждом из которых необходимо чёткое видение завтрашних перспектив, от которого и зависит принятие сегодняшних управленческих решений.

Степень научной разработанности темы. Исследования циклических колебаний экономики начались с изучения природы экономических кризисов, которые с редкой для социально-экономической системы регулярностью (7-11 лет) следовали один за другим на протяжении 19-ого века. На это явление натокнулись уже первые экономисты классической школы, в частности, С. Сисмонди. Первые чёткие положения о природе экономических кризисов (1. они периодичны; 2. они органически присущи капиталистической системе) сформулированы в 1850/60-ых гг. в работах К. Маркса, К. Жюгляра. Дальнейшие исследования были продожены такими авторами, как М.И. Туган-Барановский, А. Шпитгоф, Г. Кассель, Д. Робертсон, Ж. Лескюр, А. Афталион, У. Митчел. Важным этапом в изучении темы стали работы У. Зомбарта, который пришёл к выводу, что кризис - это лишь одна фаза экономического цикла, который слагается из трёх основных фаз - подъём - кризис - депрессия. Зомбарт в начале 20-ого века сформулировал утверждение, что исследование кризисов дожно вылиться в создание теории экономической конъюнктуры, и дальнейшее развитие пошло именно в этом направлении.

Циклы 7-11 лет исследованы в набольшей степени, и их можно назвать классическими. Их причины большинство исследователей связывали с колебаниями инвестиционной активности (М.И. Туган-Барановский, А. Шпитгоф, Г. Кассель, Д. Робертсон).

Серьёзный вклад в разработку теории экономических циклов в 1920-ых гг. внёс наш соотечественник Н.Д. Кондратьев, доказавший наличие в экономике длинных циклов (около 50 лет), получивших впоследствии название Кондратьевских циклов. Впрочем, ещё до Кондратьева гипотезу о существовании длинных вон высказывали ван Гельдерн, С. де Вольф, Ж. Лескюр, А. Афталион, А. Шпитгоф, Г. Лейтон и др. Идеи Н.Д. Кондратьева получили развитие в работах Й. Шумпетера, а позднее были подхвачены Г. Меншем. Проблемам исследования экономического цикла посвящены многие работы Ф.

Хайека. Из современных авторов, внесших заметный вклад в исследование длинных циклов Кондратьева, стоит отметить Ю.В. Яковца, Н.А. Макашеву, А.И. Субетто и др.

Исследования коротких циклов (2-4 года) встречаются в начале 20-ого века в работах Китчина, который связывал их существование с движением запасов, а также с изменениями в банковском клиринге и оптовых ценах. Среди теорий 20-ого века для объяснения коротких циклов можно отметить: 1) классический подход, предполагающий жёсткость цен в краткосрочном периоде, что обуславливает колебания экономической конъюнктуры после первоначального точка (гипотеза о том, что циклы могут порождаться случайными факторами, была впервые высказана в 20-ых гг. прошлого века Е.Е. Слуцким и Р. Фришем); 2) монетарная теория (М. Фридмен), исследовавшая влияние денежных факторов на процессы в реальном секторе экономики; 3) теория реального экономического цикла (Р. Лукас, Т. Саржент), отвергающая тезис о жёсткости цен в краткосрочном периоде и видящая основную причину циклов в технологических сдвигах, бюджетно-налоговых изменениях и т.п.

Вопросами прогнозирования краткосрочной экономической конъюнктуры в начале 20-ого века активно занимались экономисты Гарвардского бюро под руководством профессора У. Персонса, создавшие ряд оригинальных методик прогнозирования бизнес-циклов. Среди исследований в данном направлении стоит отметить работы И. Брукмайера, Р. Бэбсона, А. Беннера, Г. Мура, Эд. Лакомба и др. На сегодняшний день подобные исследования проводят такие международные исследовательские институты как Организация экономического сотрудничества и развития (OECD), научно-исследовательская группа The Conference Board (США), Американский институт управления поставками (ISM), Институт экономических исследований IFO (Германия) и др.

В современной России вопросами кратко- и среднесрочного прогнозирования занимается самый широкий круг экономико-исследовательских центров и институтов, среди которых стоит отметить Центр Развития (С. Смирнов, А. Кпепач, Д. Ибрагимова и др.), Лабораторию конъюнктурных опросов Института Экономики Переходного Периода (С. Цухло), Центр по изучению переходной экономики Института Мировой Экономики и Международных Отношений (С. Аукционек, А. Батяева и др.), создавших собственные методики и инструменты экономического прогнозирования.

Цели и задачи исследования. Целью исследования является разработка регионального сводного индекса экономической конъюнктуры промышленного сектора, который: 1. позволяет оперативно отслеживать краткосрочные изменение конъюнктуры в промышленном секторе отдельного региона; 2. обладает прогнозными свойствами в отношении промышленного бизнес-цикла в регионе; 3. позволяет отчасти экстраполировать полученные результаты на российскую промышленность в целом. В соответствии с поставленной целью в исследовании были решены следующие задачи: