Estimating the Business Cycle of Ukraine Under the Conditions of Large External Compound Shocks

Abstract

Стандартні методи моделювання ділових циклів типово ґрунтуються на припущені, що шоки в економічній системі є нормально розподіленими. Проте соціальна й політична нестабільність у світі може призвести до потрясіння таких систем зовнішніми шоками, що є набагато більш екстремальними, ніж суто економічні шоки. Це, своєю чергою, може призводити до неточної оцінки циклічної й довгострокової динаміки в рамках застосування цих методів.

У цій статті було проаналізовано здатність так званих фільтрів детрендингу ефективно вилучити циклічний компонент реального ВВП України в умовах зовнішніх компаудних шоків, тобто таких, що містять позаекономічну складову. З огляду на пріоритетність євроінтеграційного напряму політики України, було також розглянуто можливість застосування цих фільтрів для побудови міри синхронізації ділових циклів України та ЄС, що є стійкою до зовнішніх компаудних шоків.

За результатами дослідження було виявлено, що, у порівнянні з моделлю неспостережуваних компонентів, в якій зовнішні компаудні шоки можна врахувати безпосередньо, застосування фільтрів детрендингу — а зокрема посиленої версії фільтра Ходріка-Прескотта, фільтра Крістіано-Фіцджеральда і регресійного фільтра Гамільтона — призводило до, в тій чи іншій мірі, неточних оцінок ділового циклу України.

З іншого боку, в результаті застосування моделі неспостережуваних компонентів було отримано таку оцінку ділового циклу України, що можна було узгодити з висновками описового підходу до аналізу економіки України. Попри це, модель неспостережуваних компонентів має суттєвий недолік, який полягає у тому, що її застосування ґрунтується на великій низці припущень і ad hoc підходу до визначення зовнішніх компаудних шоків. Отже, з точки зору розробки економічної політики, модель неспостережуваних компонентів складно застосовувати систематично. З огляду на це, робиться загальний висновок, що, враховуючи сучасні економічні реалії в України й світі в цілому, набуває актуальності розробка нових підходів до моделювання ділових циклів, які б мали вбудовані механізми для врахування ефектів зовнішніх компаудних шоків.

. Conventional business cycle estimation methods typically rely on the assumption that the shocks to an economy are normally distributed. However, global social and political instability can result in external shocks that are more severe than purely economic shocks, thus hampering the ability of these estimation methods to separate cyclical behavior from long-run dynamics. Since effective economic policy is dependent upon the ability to make accurate forecasts, an understanding of the properties of business cycle estimation methods in the presence of large shocks in the data is of first order importance. Purpose. The purpose of this article was to compare the ability of various business cycle estimation methods — and in particular detrending filters — to account for large external compound shocks (i.e. those containing both economic and noneconomic components) when extracting the cyclical component of the real GDP series of Ukraine. In view of Ukraine’s policy of European integration, a secondary goal was to investigate the performance of various detrending filters in deriving a measure of business cycle co-movement of Ukraine vis-à-vis the EU that is robust to external compound shocks. Results. Using an unobserved components model with external geopolitical shocks as a benchmark, it was found that the application of the boosted Hodrick-Prescott filter, the Christiano-Fitzgerald filter, and the Hamilton regression filter to the real GDP data of Ukraine produced cyclical components that exhibited spurious dynamics, particularly from 2020 and onward. Conclusions. It was shown that no single business cycle estimation method performed the best in application to the real GDP series of Ukraine. While the unobserved components model relied on extensive researcher-specified assumptions and an ad hoc approach to identifying external compound shocks, the use of data filtering resulted in series that did not accurately reflect cyclical and trend dynamics in Ukraine toward the end of the sample. Thus, there is a practical need to develop new business cycle estimation models that would be able to account for the distorting influence of large external compound shocks.