Autor: Michał Antoszewski

Ekonomista związany z Instytutem Studiów Ekonomiczno – Społecznych.

więcej publikacji autora Michał Antoszewski

Zegar koniunktury wskazuje dalszą poprawę sytuacji gospodarczej

Polska gospodarka od dwóch kwartałów znajduje się w fazie ekspansji. Wskaźnik oparty na danych miesięcznych sugeruje bliskość górnego punktu zwrotnego cyklu, ale poszczególne składowe zegara wydają się wskazywać różne tendencje.
Zegar koniunktury wskazuje dalszą poprawę sytuacji gospodarczej

(infografika Dariusz Gąszczyk/ CC by Fabio Marini)

Przedstawiamy kolejną aktualizację zegara koniunktury, który może być użyteczny jako forma śledzenia bieżącego stanu gospodarki. Z jego szczegółową metodologią można zapoznać się we wcześniejszej publikacji. Cykl koniunkturalny składa się z czterech następujących kolejno faz: ożywienia, ekspansji, spowolnienia, depresji. Szczyt cyklu stanowi przejście z ekspansji do spowolnienia, natomiast dno to przejście z depresji do ożywienia. Cztery fazy cyklu znajdują odzwierciedlenie w kolejnych ćwiartkach układu współrzędnych:

– I ćwiartka (prawa górna) – wskaźnik powyżej długookresowego trendu, rosnące odchylenie (ekspansja);

– II ćwiartka (lewa górna) – wskaźnik powyżej długookresowego trendu, malejące odchylenie (spowolnienie);

– III ćwiartka (lewa dolna) – wskaźnik poniżej długookresowego trendu, rosnące odchylenie (depresja);

– IV ćwiartka (prawa dolna) – wskaźnik poniżej długookresowego trendu, malejące odchylenie (ożywienie).

Wraz ze zmianami faz cyklu koniunkturalnego, wskaźnik porusza się po układzie współrzędnych w kierunku przeciwnym do ruchu wskazówek zegara.

Do konstrukcji zegara wykorzystano następujący zestaw miesięcznych wskaźników makroekonomicznych (źródłem danych są bazy Eurostat oraz GUS, uzupełnione obliczeniami własnymi):

– liczba zarejestrowanych bezrobotnych (U),

– bieżący wskaźnik ufności konsumenckiej (BWUK),

– mieszkania oddane do użytku (Mieszkania),

– nowe zamówienia w przemyśle – ceny stałe (Zamówienia),

– produkcja budowlano-montażowa – ceny stałe (PBM),

produkcja sprzedana przemysłu – ceny stałe (Prod. przem.),

– przeciętne wynagrodzenie brutto w sektorze przedsiębiorstw – ceny bieżące (w),

– przeciętne zatrudnienie w sektorze przedsiębiorstw (L),

– sprzedaż detaliczna towarów – ceny stałe (Sprzedaż),

– wskaźnik ogólnego klimatu koniunktury (WOK – średnia arytmetyczna wskaźników WOK w kategoriach:  budownictwo, działalność finansowa i ubezpieczeniowa, handel, naprawa pojazdów samochodowych, przetwórstwo przemysłowe, transport i gospodarka magazynowa, zakwaterowanie i gastronomia; obsługa rynku nieruchomości),

dochody budżetu państwa – ceny stałe (Dochody).

Dobór zmiennych jest niezwykle ważnym etapem analizy – nadreprezentacja zbliżonych metodologicznie i tematycznie wskaźników może skutkować zafałszowaniem obrazu aktualnego stanu koniunktury. Z tego też względu siedem wskaźników ogólnego klimatu koniunktury zostało zagregowanych do jednego syntetycznego wskaźnika.

Dalsza analiza pozwoliła na zidentyfikowanie trzech czynników (F1, F2, F3) wyjaśniających odpowiednio 30, 29 i 21 proc. współzmienności komponentów cyklicznych w rozpatrywanym zbiorze zmiennych makroekonomicznych. Co ważne, czynniki odznaczają się znaczącym stopniem desynchronizacji – na bazie tabeli korelacji można powiązać je z poszczególnymi zmiennymi wykorzystanymi w analizie.

(infografika Dariusz Gąszczyk)

(infografika Dariusz Gąszczyk)

Znamiennym jest fakt, że część agregatów makroekonomicznych odznacza się zbliżonym stopniem korelacji z więcej niż jednym czynnikiem. W tym kontekście należy wymienić zatrudnienie, produkcję przemysłową, sprzedaż detaliczną oraz dochody budżetu państwa. W tabeli kolorem czerwonym oznaczono najsilniejszą korelację dla danej zmiennej makroekonomicznej.

(infografika DG)

(infografika DG)

Przyjmując kryterium maksymalnej korelacji, czynnik F1 można powiązać z produkcją przemysłową, bieżącym wskaźnikiem ufności konsumenckiej, zamówieniami w przemyśle oraz wskaźnikiem ogólnego klimatu koniunktury. Czynnik F2 jest powiązany z wynagrodzeniami, liczbą bezrobotnych, mieszkaniami oddanymi do użytku oraz dochodami budżetu państwa. Czynnik F3 powiązany jest natomiast z kolei z liczą zatrudnionych, produkcją budowlano-montażową oraz sprzedażą detaliczną.

3 Przebieg-czynnika-F1-i-skorelowanych-z-nim-zmiennych

(infografika DG)

4 Przebieg-czynnika-F2-i-skorelowanych-z-nim-zmiennych

(infografika DG)

 

 

(infografika DG)

(infografika DG)

Dowodem desynchronizacji i niejednorodności cyklu koniunkturalnego w poszczególnych gałęziach gospodarki jest tabela. Wynika z niej, że poszczególne zmienne znajdują się we wszystkich czterech ćwiartkach układu współrzędnych, co odpowiada wszystkim możliwym fazom cyklu koniunkturalnego. Co więcej, dana zmienna makroekonomiczna może być skorelowana najsilniej z czynnikiem (F1, F2, F3), który znajduje się w zupełnie innej fazie cyklu koniunkturalnego.

(infografika DG)

(infografika DG)

Syntetyczny miesięczny wskaźnik koniunktury jest średnią ważoną trzech wyróżnionych uprzednio czynników, z wagami równymi odsetkom wyjaśnianej przez nie współzmienności zbioru komponentów cyklicznych. Jego punkty zwrotne to czerwiec 2006 (dno), marzec 2008 (szczyt), styczeń 2010 (dno), październik 2011 (szczyt) oraz kwiecień 2013 (dno). W chwili obecnej (czerwiec 2014) wskaźnik znajduje się powyżej długookresowego trendu, nieznacznie zwiększając od niego odległość – odpowiada to granicy faz ekspansji i spowolnienia. Mogłoby to sugerować osiągnięcie okolic górnego punktu zwrotnego (czyli szczytu cyklu) – tym bardziej, że w maju zegar znalazł już się chwilowo w fazie spowolnienia. Nie należy jednak przesądzać takiego rozwoju sytuacji. Po pierwsze dlatego, że zegar nie jest narzędziem prognostycznym. Po drugie: zastosowany filtr (Hodricka-Prescotta) jest dość wrażliwy na skrajne obserwacje, których wartości mogą ulec rewizji wraz z pojawieniem się nowych danych. Po trzecie: dane miesięczne charakteryzuje dość duża zmienność i nieprzewidywalność, co w pewnym stopniu czyni takimi również miesięczne odczyty zegara.

(infografika DG)

(infografika DG)

 

(infografika DG)

(infografika DG)

 

Z tego względu bardziej „odpornych” wniosków dostarcza agregacja wyników do częstotliwości kwartalnej (poprzez uśrednienie danych miesięcznych). Proces ten prowadzi do „wygładzenia” jednorazowych zaburzeń występujących w danych miesięcznych. Okazuje się, że w Q2 2014 „wskazówki” zegara wciąż znajdowały się w I ćwiartce układu współrzędnych, co oznacza kontynuację fazy ekspansji zapoczątkowanej w Q1 2014. Nastąpiło jednak pewna „zadyszka” w ekspansji –  odchylenie wskaźnika w górę od długookresowego trendu zwiększa coraz wolniej (w układzie współrzędnych – pomimo zwiększenia się odchylenia w górę od osi Y, odchylenie w górę od osi X uległo zmniejszeniu).

(infografika DG)

(infografika DG)

10 Zegar-koniunktury-dla-polskiej-gospodarki-

(infografika DG)

Czy otrzymane wyniki nakazują sądzić, że obecnie znajdujemy się w okolicy górnego punktu zwrotnego cyklu? Niekoniecznie. Należy jeszcze raz podkreślić, że zegar nie ma zdolności prognostycznych, a same dane miesięczne odznaczają się dużą zmiennością, co mogło spowodować chwilowe wpadnięcie miesięcznego zegara w fazę spowolnienia. Niemniej warto na bieżąco monitorować stan koniunktury gospodarczej.

 

(infografika Dariusz Gąszczyk/ CC by Fabio Marini)
(infografika Dariusz Gąszczyk)
(infografika DG)
3 Przebieg-czynnika-F1-i-skorelowanych-z-nim-zmiennych
4 Przebieg-czynnika-F2-i-skorelowanych-z-nim-zmiennych
(infografika DG)
(infografika DG)
(infografika DG)
(infografika DG)
(infografika DG)
10 Zegar-koniunktury-dla-polskiej-gospodarki-

Otwarta licencja


Tagi


Artykuły powiązane

Svensson o przeszacowaniu cen nieruchomości mieszkaniowych

Kategoria: Instytucje finansowe
Przedstawiane przez organy nadzoru makroostrożnościowego twierdzenia o przeszacowaniu cen nieruchomości – na przykład w Szwecji – oparte na współczynniku cen nieruchomości do dochodów są często przesadzone. W niniejszym artykule dowodzimy, że dla określenia czynników fundamentalnych kształtujących ceny nieruchomości mieszkaniowych konieczne jest uwzględnienie zrównoważonego poziomu stóp procentowych, lecz żadna konkretna miara przeszacowania lub niedoszacowania nie jest zadowalająca. Do miar tych należy współczynnik kosztów użytkowania do dochodów. Zamiast nich dla potrzeb przeprowadzenia oceny opartej na dowodach wymagane są strukturalne modele empiryczne rynku mieszkaniowego i rynku kredytowego.
Svensson o przeszacowaniu cen nieruchomości mieszkaniowych

Makroekonomiczne skutki boomów mieszkaniowych

Kategoria: Sektor niefinansowy
Wahania cen obserwowane na rynkach mieszkaniowych od czasu pandemii COVID-19 ponownie ożywiły zainteresowanie kwestią, czy możemy odróżnić „dobre” wzrosty na rynku mieszkaniowym – te, które nie stanowią zagrożenia dla stabilności makrofinansowej – od „złych", które wyrządzają trwałe szkody realnej gospodarce.
Makroekonomiczne skutki boomów mieszkaniowych

Wybory i dewaluacja

Kategoria: Instytucje finansowe
W 2024 r. do urn wyborczych na całym świecie pójdzie bezprecedensowa liczba wyborców. Już dawno zauważono, że w okresie poprzedzającym wybory sprawujący władzę politycy mają tendencję do angażowania się w ekspansywną politykę fiskalną (i tam, gdzie to możliwe, monetarną) aby pobudzić gospodarkę, a tym samym zwiększyć swoje szanse wyborcze. W niniejszym artykule idziemy nieco dalej i koncentrujemy się na kursach walutowych. Stwierdzamy, że waluty często tracą na wartości po wyborach, ponieważ wysiłki rządzących z okresu przedwyborczego zmierzające do zawyżenia wartości waluty są w późniejszym okresie niwelowane, a nowy rząd musi borykać się z wyczerpanymi rezerwami i deficytem na rachunku obrotów bieżących.
Wybory i dewaluacja

OSZAR »