Эволюционная нестационарность экономических циклов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья посвящена исследованию нестационарности экономических циклов, описываемых одномерной моделью, вход которой — «инвестиции», а выход — «доходы». Цикл рассматривается как случайные колебания упругой системы, вызванные внешними (колебания инвестиций) и внутренними (свойства системы) факторами. Такой подход позволил дать количественное описание экономических циклов через параметры упругой системы: собственную частоту и коэффициент затухания. Нестационарность циклов оценивалась по поведению собственных частот во времени. В качестве эмпирических данных был выбран ВВП США за период 1960–2020 гг. Амплитудные спектры циклов вычислялись методом дискретного преобразования Фурье разности между значениями ВВП и его квадратичного тренда, взятых с шагом в один квартал. Результаты спектрального анализа показали одновременное и устойчивое снижение продолжительности трех рассматриваемых циклов, на основании чего был сделан вывод о неэргодичности экономических циклов. Поэтому адаптация модели цикла к эмпирическим данным возможна лишь на временных интервалах, где ее можно считать псевдостационарной.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. А. Кармалита

Частный консультант

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

Г. С. Ханян С. Ханян

ЦИАМ им. П. И. Баранова

Email: khanian@mail.ru

Старший научный сотрудник

Россия, Москва

Список литературы

  1. Bolotin V. V. (1984). Random vibrations of elastic systems. Heidelberg: Springer. 468 p.
  2. Brandt S. (2014). Data analysis: Statistical and computational methods for scientists and engineers. 4th ed. Cham (Switzerland): Springer. 523 p.
  3. Cho S. (2018). Fourier transform and its applications using Microsoft EXCEL®. San Rafael (CA): Morgan & Claypool. 123 p.
  4. Cooley T. F., Prescott E. C. (1995). Economic growth and business cycles. In: Frontiers of business cycle research. T. F. Cooley (ed.). Princeton: Princeton University Press, 1–38.
  5. Karmalita V. (2020). Stochastic dynamics of economic cycles. Berlin: De Gruyter. 106 p.
  6. Karmalita V. A. (2023). Managing the prime rate to counter the cyclic income contraction. Economics and Mathematical Methods, 59 (3), 69–76. [Кармалита В. А. (2023). Managing the prime rate to counter the cyclic income contraction // Экономика и математические методы. Т. 59. № 3. С. 69–76.]
  7. Pain H. J. (2005). The physics of vibrations and waves. 6th ed. Chichester: John Wiley & Sons. 576 p.
  8. Pavleino M. A., Romadanov V. M. (2007). Spectral transforms in MATLAB®. St.-Petersburg: SPb SU. 160 p. (in Russian). [Павлейно М. А., Ромаданов В. М. (2007). Спектральные преобразования в MATLAB. Учебно-методическое пособие. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет. 160 c.]
  9. Yamaguchi R., Islam M., Managi S. (2019). Inclusive wealth in the twenty-first century: A summary and further discussions of Inclusive Wealth Report 2018. Letters in Spatial and Resource Sciences, 12 (2), 101–111.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Зависимость Kσ от h

3. Рис. 2. Эволюционный рост WI (на душу населения)

4. Рис. 3. Амплитудно-частотные характеристики линейной упругой системы

Скачать (10KB)
5. Рис. 4. Амплитудный спектр белого шума

6. Рис. 5. Частотная характеристика оценщика

7. Рис. 6. Схема оценки ВВП

8. Рис. 7. Реальные оценки ВВП экономики США

9. Рис. 8. Отклонения оценок ВВП

10. Рис. 9. Спектр отклонений ВВП

11. Рис. 10. Тенденции собственных частот экономических циклов

Скачать (16KB)

© Российская академия наук, 2025