Recovering the actual trajectory of economic cycles

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.

Keywords

экономический цикл, случайные колебания, траектория цикла, преобразования Фурье, амплитудная и фазовая частотные характеристики

Received

15.03.2023

Publication date

30.06.2023

Number of characters

13096

Cite

GOST	Karmalita V. Recovering the actual trajectory of economic cycles // Ekonomika i matematicheskie metody – 2023. – V. 59. – No. 2 C. 19-25 [Electronic resource]. URL: https://emm.jes.su/S042473880024867-2-1 (circulation date: 07.10.2024). DOI: 10.31857/S042473880024867-2
MLA	Karmalita, Viacheslav A "Recovering the actual trajectory of economic cycles." Ekonomika i matematicheskie metody 59.2 (2023):19-25. DOI: 10.31857/S042473880024867-2
APA	Karmalita V. (2023). Recovering the actual trajectory of economic cycles. Ekonomika i matematicheskie metody 59(2), pp.19-25 DOI: 10.31857/S042473880024867-2

100 rub.

When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.

Number of purchasers: 2, views: 214

Readers community rating: votes 0

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 engi-neers. 4th ed. Cham, Switzerland: Springer. 523 p.

3. Karmalita V. (2020). Stochastic Dynamics of Economic Cycles. Berlin: De Gruyter. 106 p.

4. Karmalita V.A. (2022). Predicting the trajectory of economic cycles. Economics and Mathematical Methods, 58(2), 140–144.

5. 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.

6. Pavleino M.A., Romadanov V.M. (2007). Spectral transforms in MATLAB®. St.-Petersburg: SPbSU. 160 p. (in Russian).

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.