сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Анализ деловой неопределенности с помощью LC-кривых
https://doi.org/10.32609/0042-8736-2025-11-143-157
Аннотация
Метод LC-кривых — новый подход к анализу временных рядов — применен к композитному индексу деловой неопределенности, построенному на основе результатов регулярных бизнес-опросов Росстата. Это позволило проанализировать траектории неопределенности по укрупненным отраслям и подотраслям промышленности России с использованием ex ante (прогнозной) и ex post (фактической) спецификаций индекса. Результаты эмпирического анализа за период 2020—2024 гг. показали высокую чувствительность LC-кривых к шокам деловой среды и их релевантность для оценки стадий деловой активности в различных отраслях. Так, оба кризисных периода, входящих во временной интервал исследования, были успешно идентифицированы в динамике построенных кривых, а пандемия оказала более серьезное негативное воздействие. При этом, согласно их прогнозной динамике, в 2025 г. промышленность войдет в фазу замедления роста. Особое внимание уделено анализу высокотехнологичных производств, среди которых выделены отрасли, наиболее устойчивые и потенциально имеющие ключевую роль в структурной трансформации экономики.
При поддержке: Статья подготовлена в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ
Об авторах
Ф. Т. Алескеров
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Алескеров Фуад Тагиевич - д. т. н., проф., руководитель департамента математики факультета экономических наук НИУ ВШЭ.
Москва
И. С. Лола
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Лола Инна Сергеевна - к. э. н., директор Центра конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ.
Москва
Д. Г. Асосков
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Асосков Дмитрий Геннадьевич аналитик Центра конъюнктурных исследований ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.
Москва
Д. А. Забелина
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Забелина Дарья Александровна магистрант НИУ ВШЭ.
Москва
Р. Д. Назарова
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Назарова Рита Дмитриевна бакалавр НИУ ВШЭ.
Москва
Список литературы
1. Алескеров Ф. Т., Голубенко М. А. (2003). Об оценке симметричности политических взглядов и поляризованности общества. (Препринт № WP7/2003/04). М.: НИУ ВШЭ.
2. Алескеров Ф. Т., Вольский В. И., Якуба В. И. (2009). Применение индексов симметричности и поляризованности для анализа динамики потребления // Труды Четвертой международной конференции по проблемам управления. М.: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. С. 1029—1035.
3. Лола И. С. (2023). Методика построения отраслевых индикаторов деловой неопределенности. М.: НИУ ВШЭ.
4. Лола И. С., Бакеев М. Б., Мануков А. Б. (2024). Новые измерители неопределенности деловой среды в российской экономике // Вопросы статистики. Т. 31, № 1. С. 5—21. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2024-31-1-5-21
5. Aleskerov F., Seregin M., Tkachev D. (2023). The network analysis of oil trade under deep uncertainty. Procedia Computer Science, Vol. 221, No. 2, pp. 1021—1028. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.083
6. Bachmann R., Carstensen K., Lautenbacher S., Schneider M. (2021). Uncertainty and сhange: Survey evidence of firms’ subjective beliefs. NBER Working Paper, No. 29430. https://doi.org/10.3386/w29430
7. Bachmann R., Elstner S., Sims E. R. (2013). Uncertainty and economic activity: Evidence from business survey data. American Economic Journal: Macroeconomics, Vol. 5, No. 2, pp. 217—249. https://doi.org/10.1257/mac.5.2.217
8. Bloom N. (2014). Fluctuations in uncertainty. Journal of Economic Perspectives, Vol. 28, No. 2, pp. 153—176. https://doi.org/10.1257/jep.28.2.153
9. Claveria O. (2019). Forecasting the unemployment rate using the degree of agreement in consumer unemployment expectations. Journal for Labour Market Research, Vol. 53, No. 3, pp. 1—10. https://doi.org/10.1186/s12651-019-0253-4
10. Claveria O. (2021a). On the aggregation of survey-based economic uncertainty indicators between different agents and across variables. Journal of Business Cycle Research, Vol. 17, No. 1, pp. 1—26. https://doi.org/10.1007/s41549-020-00050-2
11. Claveria O. (2021b). Uncertainty indicators based on expectations of business and consumer surveys. Empirica, Vol. 48, No. 2, pp. 483—505. https://doi.org/10.1007/s10663-020-09479-1
12. Claveria O., Sorić P. (2023). Labour market uncertainty after the irruption of COVID-19. Empirical Economics, Vol. 64, No. 2, pp. 1897—1945. https://doi.org/10.1007/s00181-022-02304-7
13. European Commission (2024). The joint harmonised EU programme of business and consumer surveys: User guide (updated January 2024). Brussels: European Commission Directorate-General for Economic and Financial Affairs.
14. Girardi A., Reuter A. (2017). New uncertainty measures for the euro area using survey data. Oxford Economic Papers, Vol. 69, No. 1, pp. 278—300. https://doi.org/10.1093/oep/gpw058
15. Jurado K., Ludvigson S. C., Ng S. (2015). Measuring uncertainty. American Economic Review, Vol. 105, No. 3, pp. 1177—1216. https://doi.org/10.1257/aer.20131193
16. Lola I. S., Asoskov D. G. (2024). Potential of business uncertainty indicators in forecasting economic activity: The case of Russia. Russian Journal of Economics, Vol. 10, No. 4, рр. 351—364. https://doi.org/10.32609/j.ruje.10.113578
17. Morikawa M. (2019). Uncertainty over production forecasts: An empirical analysis using monthly quantitative survey data. Journal of Macroeconomics, Vol. 60, pp. 163—179. https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2019.01.007
18. UNIDO (2022). International Yearbook of Industrial Statistics 2022. United Nations Industrial Development Organization.
Дополнительные файлы
Рецензия
Для цитирования:
Алескеров Ф.Т., Лола И.С., Асосков Д.Г., Забелина Д.А., Назарова Р.Д. Анализ деловой неопределенности с помощью LC-кривых. Вопросы экономики. 2025;(11):143-157. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2025-11-143-157
For citation:
Aleskerov F.T., Lola I.S., Asoskov D.G., Zabelina D.A., Nazarova R.D. Business uncertainty analysis using LC-curves. Voprosy Ekonomiki. 2025;(11):143-157. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2025-11-143-157
Просмотров:
29
Послать статью по эл. почте 
