Восстановление фактической траектории экономических циклов

Обложка

Полный текст

Аннотация

Работа посвящена разработке метода восстановления значений экономических циклов по оценкам совокупного валового продукта (СВП). Предложенный подход к решению этой задачи базируется на интерпретации цикла в виде случайных колебаний функции доходов с некоторой собственной частотой, именуемых также узкополосным случайным процессом. Используемые при восстановлении траектории цикла операторы (преобразования Фурье, фильтрация и пр.) являются линейными, которым присуще свойство ассоциативности, позволяющее изменять их последовательность. Вследствие чего предложено начинать процедуру восстановления значений колебаний доходов с полосовой фильтрации функции СВП, а затем противодействовать эффекту инерционности оператора, формирующего оценки СВП. Учет особенностей узкополосного случайного процесса позволил создать упрощенную процедуру восстановления траектории цикла. На примере цикла Кузнеца показана ее приемлемость для задач практической эконометрики. Разработанный метод применим в задачах, требующих знания траектории рассматриваемого цикла.

Об авторах

Вячеслав Алексеевич Кармалита

Private consultant

Автор, ответственный за переписку.
Email: karmalita@videotron.ca
Канада,

Список литературы

  1. Павлейно М.А., Ромаданов В.М. (2007). Спектральные преобразования в MATLAB. Учеб-но-методическое пособие. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет. 160 c.
  2. Bolotin V.V. (1984). Random vibrations of elastic systems. Heidelberg: Springer. 468 p.
  3. Brandt S. (2014). Data analysis: Statistical and computational methods for scientists and engi-neers. 4th ed. Cham, Switzerland: Springer. 523 p.
  4. Karmalita V. (2020). Stochastic Dynamics of Economic Cycles. Berlin: De Gruyter. 106 p.
  5. Karmalita V.A. (2022). Predicting the trajectory of economic cycles // Экономика и математи-ческие методы. Т. 58. № 2. С. 140–144.
  6. Korotaev A.V., Tsirel S.V. (2010). Spectral analysis of world GDP dynamics: Kondratieff waves, Kuznets swings, juglar and kitchin cycles. In: Global economic development, and the 2008–2009 economic crisis. Structure and Dynamics, 4 (1), 3–57.
  7. Schlichtharle D. (2011). Digital filters: Basics and design. 2nd ed. Berlin: Springer–Verlag. 527 p.
  8. Cho S. (2018). Fourier transform and its applications using Microsoft EXCEL®. San Rafael: Mor-gan & Claypool. 123 p.
  9. Tikhonov A.N., Arsenin V.Y. (1997). Solution of ill-posed problems. Washington: Winston & Sons. 258 p.

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».