<<
>>

Фрактальный анализ как инструмент выявления неустойчивостей в динамике экономических показателей

Рассмотренные в главе 1 литературные данные указывают на то, что формирование предкризисных состояний в экономических системах должно быть сопряжено с устойчивым отклонением фрактальной размерности временных рядов рыночных показателей от значения 1.5, отвечающее критериям ТЭР и одновременно соответствующее условиям самоорганизованной критичности.

Эти нарушения могут отражать изменения режима кооперативных взаимодействий внутри рассматриваемой системы, приводящие к неустойчивостям 2-типа по классификации п. 1.3. При этом в качестве ведущей причины кризиса выступают процессы внутри самой

< системы, а не внешние факторы. Неблагоприятные внешние условия могут

спровоцировать кризис, однако его определяющим внутренним механизмом является выход системы из состояния СК. Конкретные признаки и количественные характеристики нарушений фрактальной структуры временных рядов, исследованные далее в главе 2, зависят от суб- или суперкритического вариантов предкризисной динамики.

При анализе данных нами учитывалось, что СК, как механизм эффективной рыночной динамики, обладает свойством пограничной устойчивости [123]. Это подразумевает, что даже в отсутствии угрозы кризиса флуктуации экономических показателей характеризуются переменной структурой, параметры которой подвержены изменениям во времени в характерных для нормы границах, которые могут быть определены

* экспериментально. Систематический выход фрактальных параметров за

границы нормы должен сигнализировать о снижении устойчивости системы и возникновении риска кризиса, глубина которого связана с

продолжительностью и амплитудой этих нарушений. Описанная динамика требует применения нестационарных методов оценки показателей флуктуаций и детально рассмотрена в п.2.5.

При возникновении субкритического режима взаимодействие между частями системы значительно ослаблено, что проявляется в локальном характере взаимодействий и снижении степенных индексов rt и г в распределениях СК-лавин по длительности и размеру.

Учитывая связь этих индексов с показателем /7 спектра мощности усредненных характеристик систем, следует ожидать, что фрактальная размерность в этом состоянии достоверно превышает уровень 1.5, в то время как индекс Пенга, используемый далее как основная экспериментальная характеристика фрактальной динамики, снижается. При суперкритическом режиме в поведении экономической системы возникают противоположные процессы, приводящие к усилению взаимодействий и снижению фрактальной размерности временных рядов (увеличению индекса Пенга).

Помимо изменений в структуре флуктуаций, могут также изменяться характеристики их интенсивности. Наиболее опасный сценарий предкризисного поведения состоит в сужении диапазона флуктуаций, что должно указывать на блокирование лавин, обеспечивающих стационарную динамику СК, и формирование условий для крупномасштабной неустойчивости в системе. Количественные признаки такого поведения рассмотрены в 3-й главе.

В качестве анализируемых данных в работе использованы временные ряды плавающих обменных курсов валют. В настоящее время система плавающих валютных курсов принята большинством государств мира [54]. Определение курсов валют производится на рынке Forex (Foreign Exchange), состоящем из широко разветвленной сети международных банков, оснащенных современными средствами связи. Благодаря высокой частоте и большим объемам транзакций валютный рынок является ликвидным и

эффективным [107], что обеспечивает быструю и адекватную подстройку обменных курсов к изменениям мировой и национальной экономики.

' С системной точки зрения плавающий обменный курс является одним

из интегральных показателей состояния экономической системы, характеризующий ее устойчивость во взаимодействии с другими системами и внутренними процессами. В отличие биржевых индексов, этот параметр менее подвержен влиянию спекулятивных тенденций, психологических факторов и политической конъюнктуры. В то же время, плавающие курсы чувствительны к развитию неустойчивых ситуаций на фондовых биржах и экономической нестабильности [34,35,81].

Таким образом, временные ряды валютных курсов представляют собой удобный материал для исследования возможности прогнозирования функциональной неустойчивости в сложных динамических системах по изменениям фрактальных показателей временного ряда.

Источником данных послужили электронные архивы корпорации О AND А (США), одного из ведущих участников валютных торгов в системе Forex. После предварительного анализа динамики временных рядов 162 международных денежных единиц нами были отобраны 30 валют (табл. 2), поведение которых удовлетворяет критериям плавающего курса и не обнаруживает прямой зависимости от обменных курсов других стран [62]. Большинство валют государств — участников единой европейской валютной зоны [7,12,23] было представлено временными рядами экю (XEU) и евро (EUR). Европейские валюты, не привязанные к курсу экю до введения евро, были рассмотрены независимо. За базовую валюту был принят американский доллар, что соответствует сложившейся практике финансовых исследований [54]. Временной ряд доллара США был рассмотрен по отношению к немецкой марке. Исследуемые временные ряды представляют собой

Л среднесуточные значения стоимость 1 доллара в единицах рассматриваемой

валюты. Использование среднесуточных данных связано с необходимостью устранения систематических погрешностей, связанных с особенностями

Таблица 2. Анализируемые валютные временные ряды.

Страна Код

валюты

Длина

ряда

Начало

кризиса

Масштаб

кризиса*

%

1 Австралия AUD 1993 - 2002
2 Болгария BGL 1995-1998 Январь 1997 1346
3 Бразилия BRL 1995-2002 Январь 1999 181
4 Великобритания GBP 1990-2002
5 Греция GRD 1990-2001
6 Европейский союз EUR 1998-2002 — ■
7 ЕЭС XEU 1990-2002
8 Израиль ILS 1993-2002
9 Индия INR 1993-2002 Сентябрь 1995 Ноябрь 1997 123

119

10 Индонезия IDR 1993-2002 Декабрь 1997 676
11 Казахстан KZT 1995-2002 Апрель 1999 161
12 Канада CAD 1990-2002
13 Колумбия COP 1995-2002 Сентябрь 1998 118
14 Малайзия MYR 1990-2002 Июль 1997 187
15 Мексика MXP 1990-2002 Декабрь 1994 239
16 Новая Зеландия NZD 1990-2002 — ■ — -
17 Норвегия NOK 1990-2002
18 Россия RUR 1995-2002 Август 1998 440
19 Румыния ROL 1995-2002 Январь 1997 Март 1999 272

176

20 Сингапур SGD 1990-2002 Июль 1997 128
21 США USD 1973-2002
22 Таиланд THB 1993 - 2002 Июнь 1997 233
23 Тайвань TWD 1993-2002 Июль 1997 125
24 Турция TRL 1993-2002 Февраль 2001 247
25 Филиппины PHP 1993 - 2002 Июль 1997 177
26 Чили CLP 1993-2002
27 Швеция SEK 1990-2002
28 Эквадор ECS 1993 - 2002 Февраль 1999 350
29 ЮАР ZAR 1990-2002
30 Южная Корея KRW 1993-2002 Ноябрь 1997 219
31 Япония JPY 1990-2002

* при расчете использовалось отношение между максимальным и минимальным значениями курса в активной фазе кризиса.

проведения валютных торгов на коротких масштабах времени [103].

Рассмотренный период анализа охватывает череду различных по сценарию и масштабам финансовых кризисов 1990-х годов: в странах Юго- Восточной Азии, в Южной Америке, периоды обвальной инфляции и крахов в странах Восточной Европы, в том числе в России.

Исследуемый временной диапазон включает также периоды обратимой неустойчивости курсов ряда экономически развитых стран, не приводящие к развитию крупномасштабных кризисов, но представляющие собой неустойчивый аспект их динамики.

2.2.

<< | >>
Источник: УРИЦКАЯ ОЛЬГА ЮРЬЕВНА. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ КРИЗИСОВ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ВАЛЮТНЫХ КУРСОВ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. САНКТ-ПЕТЕРБУРГ - 2004. 2004

Еще по теме Фрактальный анализ как инструмент выявления неустойчивостей в динамике экономических показателей:

  1. УРИЦКАЯ ОЛЬГА ЮРЬЕВНА. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ КРИЗИСОВ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ВАЛЮТНЫХ КУРСОВ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. САНКТ-ПЕТЕРБУРГ - 2004, 2004
  2. Глава 2. Фрактальный анализ структуры экономических временных рядов
  3. Экспериментальные исследования фрактальной динамики рынков и модели финансовых кризисов
  4. ГЛАВА I. СВОБОДНЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЗОНЫ КАК ОДИН ИЗ ИНСТРУМЕНТОВ СТРУКТУРНОЙ ПЕРЕСТРОЙКИ ЭКОНОМИКИ
  5. ГЛАВА I. СВОБОДНЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЗОНЫ КАК ОДИН ИЗ ИНСТРУМЕНТОВ СТРУКТУРНОЙ ПЕРЕСТРОЙКИ ЭКОНОМИКИ
  6. Фрактальные характеристики экономического временного ряда и методы их определения
  7. Левицкий К. В.. Свободные экономические зоны и инструмент стимулирования экономической активности (на примере Калининградской области) / Диссертация, 2005
  8. 4.2. Подсчет интегрального показателя как элемента факторного анализа.
  9. Динамика показателей СМАД
  10. 2.2. Оценка экономического состояния предприятия с использованием взаимосвязей показателей финансово-экономической устойчивости,платежеспособности и риска
  11. Этап седьмой. Анализ выявленных конкурентных преимуществ.