Как уже было отмечено, значения агрегированных показателей опреде-

ляются, в том числе, и методиками их построения. Методики же построе-

ния многих макроэкономических показателей не остаются неизменными,

время от времени они уточняются или даже пересматриваются, т. е. они

могут быть подвержены эволюции. В результате разные участки макроэко-

номических временных рядов могут быть построены по различающимся

методикам. Это бывает особенно заметно у длинных рядов, охватывающих

многие десятилетия. Динамичные условия переходного периода значитель-

но усугубляют эту проблему.

Эволюция методик построения макроэкономических показателей при-

водит к тому, что особенности динамики показателей, которые трактуются

содержательно, могут быть обусловлены лишь изменениями методов изме-

рения и не в полной мере соответствовать динамике анализируемых пара-

метров системы.

Так, считалось, что в период между мировыми войнами экономики раз-

витых стран Запада были в большей мере подвержены влиянию циклов

экономической активности, чем после Второй мировой войны. Сейчас этот

тезис подвергается сомнению на основе сопоставления методик измерения

[20]. Дело, в частности, в том, что до Второй мировой войны в составе вы-

пуска в большей мере учитывалось производство продукции, более под-

верженной цикличности, тогда как после войны возросла доля учитывае-

мых услуг и продукции, менее подверженных влиянию цикличности.

Эволюция методики может быть обусловлена и территориальной несо-

поставимостью данных. Пример такой несопоставимости дает рис. 2.1,г, на

котором показана динамика индекса валовой промышленной продукции

СССР. Хотя все данные относятся к одному и тому же государству, но его

границы на рассматриваемом интервале времени претерпели изменения за

счет включения ряда территорий. Переходный период также изобилует

примерами территориальной несопоставимости.

В качестве еще одного примера эволюции методик приведем смену

принципов измерения урожайности зерновых, произошедшую в России в

XX в. В XIX в. в России, как мы уже отмечали, измеряли показатель уро-

жай/сам, под которым понималось отношение собранного урожая к коли-

честву использованного семенного материала. Скажем, если получали

втрое большее количество зерна по сравнению с посеянным, то говорили

об урожае сам/три (см. рис. 2.9). Такая система не была лишена смысла, так

как урожай/сам можно рассматривать как частный показатель эффективно-

сти, поскольку он рассчитывается как отношение результата к одному из

видов затрат. В XX в. стали измерять урожайность в центнерах с гектара,

количество посеянных семян при этом перестало приниматься во внима-

ние. Соответственно возникла проблема сопоставимости старых данных с

новыми, которая в первом приближении может быть решена путем "сшив-

ки" данных двух типов с использованием определенных преобразований

данных. Однако различия, обусловленные разными принципами измерения

урожайности, останутся и полученный таким образом временной ряд не

может считаться полностью сопоставимым.

Еще одна иллюстрация влияния методики на динамику макроэкономи-

ческого временного ряда приведена на рис. 2.13. На рис. 2.13,а показана

динамика официального российского индекса физического объема инве-

стиций в основной капитал. Такая динамика является вполне типичной для

интервального временного ряда помесячного показателя с сильно выра-

женной сезонной волной. Однако тот же ряд после удаления календарной и

сезонной составляющих демонстрирует скачки уровней на границах кален-

дарных лет (рис. 2.13,б), т. е. не вполне типичную динамику. Особенно за-

метны такие скачки в начале 1996, 1997, 1998, 1999 и 2002 гг. "Ступеньки"

на границах календарных лет обусловлены, по всей видимости, досчетами

уровней этого временного ряда с тем, чтобы изменения показателя за год,

рассчитанные по данным в помесячном выражении, совпадали с измене-

ниями соответствующего показателя в годовом выражении. Процедура

приведения данных более высокой частоты в соответствие данным менее

высокой частоты называется бенчмаркингом (benchmarking). В случае ис-

пользования неадекватного алгоритма бенчмаркинга могут возникать ис-

кажения краткосрочных тенденций временного ряда, подвергаемого этой

процедуре. Так, примитивный алгоритм бенчмаркинга состоит в домноже-

нии всех уровней временного ряда в помесячном выражении в пределах

календарного года на одну и ту же константу. В этом случае на границах

календарных лет могут возникать "ступеньки", подобные показанным на

рис. 2.13,б, т. е. может возникать проблема скачка (step problem). В резуль-

тате происходит искажение краткосрочных тенденций, следствием чего

может быть получение неверных содержательных выводов. Поэтому важно

использовать лишь такие процедуры бенчмаркинга, которые не искажают

краткосрочных тенденций (подробнее см. [6]).

январь 1995 г. скорректированного

ряда = 100

а

январь 1995 г. = 100

б

Рис. 2.13. Иллюстрация влияния методики на динамику макроэкономиче-

ского временного ряда:

а) индекс физического объема инвестиций в основной капитал

(месячные данные)

б) то же после проведения календарной и сезонной корректировок

Помимо этого, с начала 2002 г. индекс физического объема инвестиций

в основной капитал рассчитывается по несколько измененной методике,

что, по всей видимости, внесло значительный вклад в резкое снижение

уровней сезонно скорректированного временного ряда инвестиций в начале

2002 г. (рис. 2.13,б).