Acta Univ. Agric. Silvic. Mendelianae Brun. 2009, 57(3), 123-132 | DOI: 10.11118/actaun200957030123

ALTERNATIVNÍ PŘÍSTUP K IDENTIFIKACI BODŮ ZLOMŮ RŮSTOVÉHO POJETÍ HOSPODÁŘSKÉHO CYKLU ČR

Jitka Poměnková
Ústav financí, Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, Zemědělská l, 613 00 Brno, Česká republika

Předkládaný příspěvek se zabývá identifikací růstového pojetí hospodářského cyklu HDP v České republice, tedy identifikací bodů zlomů, v období 1997/1-2008/1 a to pomocí neparametrické statistické metody a zjištěné výsledky porovnává s ekonomickým přístupem dle Canovy (1999).
Zvoleným typem odhadu je konvoluční typ Gasser-Müllerova odhadu z důvodu možnosti odhadování i derivací trendu vývoje. Pro potřeby růstového pojetí hospodářského cyklu je nejprve provedeno detrendování pomocí Gasser-Müllerova odhadu a získaná rezidua (cyklická komponenta), považovaná za růstový typ cyklu, jsou dále analyzována. Nejprve je odhadnut trend vývoje růstového pojetí cyklu, který je následován expertním odhadem potenciálních bodů zvratů (dna a vrcholy). Poté je proveden odhad první derivace trendu vývoje a jsou stanoveny potenciální extrémy, tedy dna a vrcholy. Následně je odhadnuta druhá derivace trendu vývoje a analyzováno, zda potenciální extrémy jsou maxima (vrcholy) nebo minima (dna). cyklu ČR.
Zjištěné výsledky jsou v závěru porovnány s ekonomickým způsobem detekce bodů zlomů, jak jej definoval Canova (1998) a je připojeno srovnání obou postupů.
Z provedené analýzy pomocí neparametrického odhadu růstového cyklu a v komparaci s určením bodů zlomů dle Canovy bylo zjištěno, že v případě obou použitých metod byly detekovány stejné momenty pro dna a vrcholy. Z tohoto hlediska lze obě metody považovat za srovnatelné. Výhodou pravidle dle Canovy je jednoduchost při aplikaci, nevýhodou malá schopnost eliminace chyb v datovém souboru a horší použitelnost v případě velkých datových souborů. Oproti tomu statistická metoda je technicky složitější, ale vhodnější pro větší datové soubory. Rovněž v případě detrendování vstupních hodnot s cílem získání hodnot pro analýzu růstového pojetí, který je mimo jiné nutný i v případě aplikace pravidel dle Canovy jako vstupní krok k datování růstového pojetí cyklu, je tato metoda méně náchylná na předpoklady aplikace detrendovací metody.

hospodářský cyklus, Gasser-Müllerův odhad, dno, vrchol

Turning points identification of growth business cycle in the Czech republic - an alternative approach

The purpose of the paper is to identify GDP growth cycle of the Czech Republic by means of turning points identification using alternative statistical method - non-parametric kernel estimate. Special type of estimate, convolution Gasser-Müller one, is used. An advantage of this approach is possibility to estimate derivations of unknown function, which is suitable especially in the case of turning points searching.
For identification of growth business cycle type results of nonparametric estimate of regression function is used. Obtained residuals, growth component, are considered as growth cycle type and are analogically identified. On the basis of nonparametric estimates of growth component derivations (1st and 2nd) turning points (trough and peak) are identified. At the end, comparison of nonparametric statistical approach with economic turning points identification approach, Canova type, is done.

Keywords: business cycle, Gasser-Müller estimate, trough, peak
Grants and funding:

Předkládaný příspěvek vznikl za podpory výzkumného záměru "Česká ekonomika v procesech integrace a globalizace a vývoj agrárního sektoru a sektoru služeb v nových podmínkách evropského integrovaného trhu".

Received: November 7, 2008; Published: October 14, 2014  Show citation

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Poměnková, J. (2009). Turning points identification of growth business cycle in the Czech republic - an alternative approach. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 57(3), 123-132. doi: 10.11118/actaun200957030123
Share...
Download citation
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Open full article

    References

    1. ARTIS, M. J., MARCELLINO, M. G., PROIETTI, T., 2004: Dating the Euro Area Business Cycle: A Methodological Contribution with an Application to the Euro Area, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 66, pp. 537-565. DOI: 10.1111/j.1468-0084.2004.00092.x Go to original source...
    2. BRY, G., BOSCHAN, C., 1971: Cyclical Analysis of Time Series: Selected Procedures and Computer Programs, New York, NBER.
    3. BONENKAMP, J., JACOBS, J., KUPER, G. H., 2001: Measuring Business Cycles in the Netherlands, 1815-1913: A comparison of Business Cycle Dating Methods. SOM Research Report, No. 01C25, Systems, Organisation and Management, Groningen. University of Groningen [online]. Dostupné na Internetu: http://www.ub.rug.nl/eldoc/som/c/01C25
    4. BURNS, A. F., MITCHELL, W. C., 1946: Measuring Business Cycles: Vol. 2 of Studies in Business Cycles. New York: NBER, dostupné na http://www.nber.org/books/burn46-1
    5. CANOVA, F., 1999: Does Detrending Matter for the Determination of the Reference Cycle nad Selection of Turniny Points?, The Economic Journal, Vol. 109, No. 452, pp. 126-150. DOI: 10.1111/1468-0297.00395 Go to original source...
    6. CANOVA, F., 1998: Detrending and business cycles fact, Journal of Monetary Economics, Vol. 41., pp. 475-512 DOI: 10.1016/S0304-3932(98)00006-3 Go to original source...
    7. CZESANÝ, S., 2006: Hospodářský cyklus - teorie, monitorování, analýza, prognóza. Linde Praha, Praha, 199 s., ISBN 80-7201-576-1
    8. DORNBUSCH, R., FISCHER, S., 1994: Makroekonomie. Šesté vydání, Praha SNP a Nadace Economics, Praha, 1994, pp. 602, ISBN 80-04-25 556-6
    9. GASSER, T. L., MŰLLER, H. G. a MAMMITZSCH, V., 1985: Kernels for Nonparametrics curve estimation. J. Roy. Statist. Soc. B47, pp. 238-251. Go to original source...
    10. GASSER, T. L., MŰLLER, H. G., 1991: Optimizing Kernel Methods: A Unifying Variational Principle. International Statistical Review, 59, No., pp. 373-388. Zbl 0749.62024 Go to original source...
    11. HÄRDLE, W., 1990: Applied nonparametric regression. Cambridge University Press, Cambridge, 1990 Go to original source...
    12. HALL, P., WEHRZLY, R. E., 1991: A Geometrical Method for Removing Edge Effects from Kernel-Type Nonparametric Regression Estimators. Journal of the American Statistical Association, Volume 86, Issue 415, pp. 665-672. DOI: 10.1080/01621459.1991.10475092 Go to original source...
    13. HARDING, D., PAGAN, A., 2006: Measurement of Business Cycles, The University of Melbourne, Research paper number 966, 12 pp., ISSN 0819-2642
    14. HARDING, D., PAGAN, A., 2002: Dissecting the Cycle: A Methodological Investigation. Journal of Monetary Economics, 49 (2): pp. 365-381. Go to original source...
    15. HOROVÁ, I., 2002: Optimization problems Connected with Kernel estimates, Signal processing, Communications and Computer Science. By World Scientific and Engineering Socitey Press, pp. 339-334.
    16. KADEŘÁBKOVÁ, A., 2003: Základy makroekonomické analýzy. Linde, Praha, 176 s., ISBN 80-86131-36-X
    17. LUCAS, R. E., 1977: Understanding Business Cycles. In: BRUNNER, K., MELTZER, A. H. (eds.): Stabilisation Domestic and International Economy. Carnegie - Rochester Coference Series on Public Policy, Vol. 5, pp. 7-29. Go to original source...
    18. POMĚNKOVÁ, J., 2007: Confidence interval for the Gasser-Muller estimator. Journal od Applied Mathematics, Statistics and Informatics. Vol. 3., No. 1., pp. 103-119, Trnava, Slovak Republic, ISSN 1336-9180
    19. POMĚNKOVÁ, J., 2005: Některé aspekty vyhlazování regresní funkce, PhD-thesis, Ostrava.
    20. ROZMAHEL, P., 2006: Metodologické aspekty posuzování připravenosti kandidátských zemí pro vstup do eurozóny z pohledu teorie optimálních měnových oblastí, Disertační práce, Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, Brno.

    This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY NC ND 4.0), which permits non-comercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original publication is properly cited. No use, distribution or reproduction is permitted which does not comply with these terms.


    Return to the content