введение
Проблемы рынка труда стали вызывать все большую озабоченность у политиков и ученых с начала 1980-х годов.
динамическая асимметрия, безработица-приложения для-МОНТЕВИДЕО УругвайскогоУстойчивый рост безработицы в последние десятилетия в основных развитых странах наряду с отсутствием консенсуса в отношении причин, объясняющих это явление, мотивирует растущую литературу о динамике рынка труда. Более конкретно, проблема асимметрии делового цикла и ее влияния на рынок труда привлекает все большее внимание как теоретически, так и эмпирически.
От институциональных элементов, которые способствуют (препятствуют) ценовым и / или количественным корректировкам на рынке труда, анализа краткосрочных нелинейных отношений на кривой Филлипса, до одномерного моделирования уровня безработицы и его жесткости В международных дискуссиях существует общая обеспокоенность экономическими и социальными последствиями, обусловленными особенностями рынка труда в его изменениях и колебаниях.
Экономические показатели и их связь с рынком труда с тех пор основали множество исследований в попытке определить причины и последствия элементов, которые влияют на корректировку указанного рынка.
В общих чертах, два основных вопроса были подняты.
Во-первых, каковы детерминанты безработицы вокруг среднего значения за длительные периоды; и во-вторых, циклическое поведение рынка труда.
Почему изменения в спросе на рабочую силу приводят к значительным изменениям в сфере занятости, и только небольшие изменения в реальной заработной плате стали фундаментальной проблемой для понимания динамики этого рынка и поднимают основной вопрос, является ли он внутренне функционирующим рынком. в соответствии с невальрасианскими характеристиками, где стоимость рабочей силы испытывает недостаток в гибкости, необходимой, чтобы приспособиться к изменениям в экономических условиях.
С теоретической точки зрения стандартная микроэкономика постулирует, что на совершенно свободном рынке труда заработная плата и занятость корректируются с целью устранения дисбаланса между спросом и предложением. Однако в реальном мире существуют препятствия, которые препятствуют краткосрочной корректировке и отделяют рынок труда от конкурентных допущений.
Критическим моментом, который стал центром академических дебатов и который представляет собой эмпирическое доказательство, которое трудно усвоить традиционными теоретическими концептуализациями, является крайне неупругое циклическое поведение безработицы.
Отмечается, что перед лицом потрясений временного характера уровень безработицы характеризуется высокой жесткостью, которая не позволяет ему быстро скорректироваться после восстановления условий до шока. Это явление, называемое гистерезисомМотивировала глубокую полемику вокруг характера поведения на рынке труда, столкнувшись с двумя взглядами на объяснение среднесрочных и долгосрочных изменений уровня безработицы.
С одной стороны, есть структурный аспект, который связан с гипотезой о естественном уровне безработицы.а с другой - школа упорства, связанная с понятием гистерезиса.
Авторы, присоединяющиеся к первому мнению, утверждают (с макроэкономической точки зрения), что равновесие на рынке труда устанавливается на уровне стабильного уровня безработицы (естественного уровня безработицы), вокруг которого могут возникать циклические колебания., Изменения в реальной экономике или институтах приводят к структурным изменениям на рынке труда (движения в NAIRU), и именно эти изменения должны объяснять восходящее поведение безработицы.
Для последнего постоянство объясняется неконкурентным характером отношений между компаниями и работниками, что означает, что установление заработной платы не всегда осуществляется эффективно.
Посредством микроэкономических основ они подчеркивают невальрасианский характер рынка труда и вводят номинальные жесткости и трения, которые в результате институциональных ограничений склеротизируют рынок и затрудняют адаптацию.
Хотя они не исключают концепцию естественного уровня безработицы, для защитников этого тока баланс вокруг естественного уровня является слабым, и поэтому сама концепция мало полезна. Нынешние изменения в уровне безработицы изменяют поведение переменной таким образом, что переходные шоки имеют постоянные последствия, и именно на это следует обратить внимание.
На этом этапе следует отметить, что существуют теоретические и практические аспекты сохранения безработицы, которые в настоящее время все еще не решены или по которым нет консенсуса.
Эмпирические данные о стабильности безработицы вокруг долгосрочного равновесного значения были поставлены под сомнение, главным образом из-за низкой эмпирической поддержки, которую она оказывает некоторым экономикам (в основном, европейским), в то время как политика гибкой политики применялась в свете диагнозы жесткости постоянного тока не дали ожидаемых результатов.
Бланшар (1997) указал в этой связи: «большая часть теоретической работы по естественному уровню безработицы была отделена от микроэкономических данных, и многие микроэкономические данные, похоже, ищут теоретическую основу для ее интерпретации».
В этом контексте нелинейное или зависящее от состояния модели затем вводится в попытке более адекватно представить эмпирические данные и, таким образом, сблизить преобладающие теоретические подходы путем проверки обеих гипотез: настойчивости и асимметрии.
Нелинейное моделирование
Несмотря на то, что в предыдущих моделях (структурализм и persitencialismo) доминировали парадигмы вокруг предмета, эти модели, как правило, игнорируют важные эффекты, которые присутствуют при регулировании рынка труда. Например, имеется достаточно свидетельств динамической асимметрии безработицы.
То есть, поскольку процесс уничтожения рабочих мест более выражен, чем процесс генерации, шаблон разрушения-создания во время цикла сильно асимметричен.
Такое поведение безработицы, более нестабильное, чем экономический цикл, и асимметричный характер привело к внедрению идеи рынка труда, подверженного нелинейным процессам корректировки, в соответствии с которыми степень инерции или скорость реакции ряда отличается от в соответствии с состоянием экономики.
Линейные модели (обычно используемые при анализе рынка труда), не проводя различия между состояниями или режимами экономики, ассимилируют асимметрию и постоянство как единое явление.
Однако было показано (Hansen 2001), что в линейных сценариях постоянство ряда (ложное постоянство) переоценивается, когда в действительности оно может подвергаться (в соответствии с определенными условиями состояния) асимметрично-стационарному поведению.
Технологические изменения или простые изменения в ожиданиях могут создавать сложные адаптационные механизмы, которые трудно уловить линейным образом, однако их легко представить, если разрешено взаимодействие (переход) между несколькими режимами.
Модели смены режимов в их аспектах: Марков-Переключение (Гамильтон
1989), пороговая авторегрессия -TAR- (Тонг 1990) или плавный переход авторегрессии-STAR- (Грейнджер и Терасвирта 1993) путем явного введения нескольких режимов, позволяющих одновременно фиксировать постоянство и асимметрию как два разных явления.
Именно в этом смысле, при отсутствии консенсуса по вопросу динамики безработицы (поскольку ни один из теоретических подходов не смог дать удовлетворительного ответа на проблему в целом); Нелинейное моделирование, позволяя независимо анализировать наиболее противоречивые элементы обоих течений (постоянство или стабильность), открывает интересный путь для новых выводов о характеристике безработицы и вытекающих из этого последствиях экономической политики.
Если ряд безработных является асимметрично-стационарным (как показывают недавние исследования), то стационарное поведение приближает доказательства к подходу структуралистов (где NAIRU действует как сильный аттрактор уровня безработицы), в то время как асимметричный компонент подтверждает роль объясняется постоянным течением институциональных ограничений как факторов, препятствующих краткосрочной корректировке. Таким образом, в краткосрочной перспективе можно объединить инерцию безработицы из-за жесткости номинальных факторов и долгосрочной глобальной стабильности, определяемой реальными факторами.
Содержание работы
Если мы наблюдаем эволюцию уровня безработицы (ежеквартально) в Монтевидео за последние двадцать пять лет, мы можем ясно видеть оба явления: постоянство и асимметрию.
Во время двух наиболее важных рецессий за последние двадцать лет (в 1982 году и нынешней рецессии, которая начинается в 1999 году), уровень безработицы демонстрировал ускоренный рост в начале обоих кризисов, что в совокупности означало среднеквартальное увеличение порядка 4,5%, что, как аналог, не сопровождалось снижением безработицы такой же величины в конце цикла (при расширении в среднем уровень безработицы снизился до уровня 1,2%).
Эта асимметрия в реакции рынка труда определила, что уровень безработицы пережил последствия кризиса 1982 года, с уровней, близких к 7-8% в 70-х и начале 80-х годов, до уровней 15% в течение лет. 1982-1983. После этого уровень безработицы медленно снижается до достижения значений, близких к 9% в 1994 году. Во время кризиса 1995 года он повышается до 11%, оставаясь стабильным на этом уровне, а затем, после рецессии, начавшейся в 1999 году. достичь исторического максимума 19% в конце 2002 года.
Учитывая социальные и экономические последствия, возникающие в результате воздействия на рынок труда в результате изменений уровня активности и с учетом особенностей уругвайской экономики, и, в частности, уязвимости, возникающей в результате зависимости от крайне нестабильный регион; является то, что адекватная характеристика поведения рынка труда имеет важное значение для определения соответствующей политики, особенно с учетом различных фаз цикла, как указано ранее.
В общих чертах и в контексте противоречия, отмеченного в начале этого раздела, три основных вопроса о динамике безработицы и последствиях политики будут даны путем анализа временных рядов:
Во-первых: действительно ли уровень безработицы я (1), как предполагает постоянный подход? или это следует за установившимся процессом вокруг долгосрочной стабильной стоимости?
Второе: производят ли бизнес-циклы асимметричные эффекты на безработицу, так что нелинейное моделирование ряда предпочтительнее линейной альтернативы?
Третье: различаются ли свойства ряда в цикле, определяя, что меры политики, которые должны применяться в каждый момент, также должны различаться?
Следуя линии исследований, проведенных Хансеном (1997-2001), эта статья исследует нелинейное динамическое поведение уровня безработицы в Монтевидео в рамках нелинейного моделирования «Пороговая авторегрессия» (TAR) в двух режимах. 4
- • е
будучи a> 0 и b> 0, W & t инфляция заработной платы, U t уровень безработицы,
- Падение уровня естественной безработицы на u * au * ´ из-за роста производительности (все остальное остается постоянным).
Гистерезис и постоянный подход
Для персистентного течения наблюдаемый рост безработицы объясняется неконкурентным характером отношений между компаниями и работниками, что подразумевает, что установление заработной платы не осуществляется эффективно.
Посредством микроэкономических основ они подчеркивают невальрасианский характер рынка труда и вводят номинальные жесткости и трения, которые в результате институциональных ограничений склеротизируют рынок и препятствуют краткосрочной корректировке.
Для защитников этого течения баланс вокруг естественной нормы слаб, и поэтому сама концепция имеет мало смысла. Текущие изменения в уровне безработицы изменяют поведение переменной таким образом, что переходные шоки имеют постоянные последствия (гистерезис), и именно на этом следует сосредоточить внимание.
Согласно этому подходу, важность заключается (а не в естественном уровне безработицы) в краткосрочной динамике и, в основном, в жесткости процесса конвергенции. Для этого течения, являющегося равновесием на эфемерном рынке труда, концепция естественного темпа сомнительна.
В этих моделях институциональные ограничения, социальная политика, законодательство, коллективные договоры или союзы налагают жесткие ограничения, которые влияют на заработную плату, количество и качество занятости, склерозируя рынок и предотвращая поглощение предложения рабочей силы перед лицом изменений в экономические условия.
Некоторые теоретические модели, такие как «Эффективная заработная плата», «Контрактные модели» или «Модели поиска», явно вводят трения в номинальную корректировку, пытаясь уловить наблюдаемую инерцию безработицы.
Основные последствия, вытекающие из этих подходов, представлены ниже.
В соответствии с теорией «Эффективная заработная плата» фирма не желает снижать заработную плату, потому что это приводит к снижению производительности. Не имея возможности непосредственно отслеживать трудозатраты, компания может платить более высокую заработную плату, чем те, кто занимается очисткой рынка, чтобы стимулировать больше усилий.
Центральное предположение этих моделей заключается в том, что для фирмы, которая платит более высокую заработную плату, есть как выгода, так и издержки. Есть несколько причин, по которым это могло бы случиться.
По крайней мере четыре перечислены:
- Самое простое: более высокая заработная плата может увеличить потребление пищи работниками, что приведет к улучшению питания и повышению производительности. Это, безусловно, не самая важная причина в развитии экономики. Более высокая заработная плата может увеличить усилия работников в ситуациях, когда фирма не может их точно контролировать. Более высокая заработная плата может сделать скрытые качества работника видимыми для фирмы. Высокая заработная плата повышает лояльность среди работников, вызывая больше усилий. Противоположное произвело бы возмездие между ними, понижая это.
Вывод: в равновесии есть безработица. Рабочие строго предпочитают, чтобы их нанимали с преобладающей заработной платой (выше равновесной) и заставляли себя работать, а не оставаться безработными. Негативного давления нет, поскольку компании знают, что, если они будут нанимать низкооплачиваемых работников, они скорее будут «торчать», чем заставлять себя. Поэтому зарплата не падает, а безработица сохраняется.
С другой стороны, в «моделях контрактов» установлено, что с помощью явного или неявного долгосрочного соглашения фирма не может снизить заработную плату (например, минимальную заработную плату).
Имеют ли работники, являющиеся работниками (инсайдерами), достаточные полномочия для ведения переговоров о хороших условиях труда; тогда у тех, кто не работает (посторонние лица), будут стимулы остаться безработными в ожидании возможности получить доступ к указанным должностям.
В качестве конкретного, более реалистичного примера мы представляем случай небольшого неконкурентного сектора экономики, где работники имеют достаточные полномочия для ведения переговоров о хороших условиях оплаты труда по сравнению с остальными. В этом сценарии работники, впервые выходящие на рынок труда, или те, кто потерял работу в секторах с более высоким доходом, были бы готовы проводить больше времени без работы в поисках работы более высокого качества.
Кроме того, если компания при найме внешних работников обязана выплачивать заработную плату, установленную инсайдерами, и если предполагается, что мобильность отсутствует после принятия контракта (например, из-за правовых ограничений), то когда меняются экономические условия На предприятии работают работники, которые иначе не стали бы. Поэтому дополнительный элемент жесткости вводится для создания новых позиций.
Наконец, на теоретически свободном рынке труда компании равнодушны к потере своих работников, поскольку они могут бесплатно найти идентичных работников, готовых работать за одинаковую зарплату. Точно так же рабочие равнодушны к потере работы.
Однако эти соображения не являются хорошим описанием того, что на самом деле происходит.
Когда рабочие и рабочие места сильно разнородны, рынок труда не похож на вальрасианский. Вместо того, чтобы оказаться на централизованном рынке, где занятость и заработная плата определяются на пересечении кривых спроса и предложения, рабочие и фирмы оказываются на конкретных децентрализованных рынках и начинают дорогостоящий процесс попыток корректировки предпочтения, навыки и потребности. Поскольку этот процесс не является мгновенным, он приводит к некоторому уровню безработицы.
Именно в «поисковых моделях» вводится различие между качествами работников (неоднородность) в зависимости от заработной платы, которую хотят принять безработные (предполагается, что между зарплатой и качеством существует положительная связь: чем выше зарплата, тем выше качество).
Это видение заставляет нас думать о фрагментированном рынке труда, поэтому встреча рабочих и рабочих мест становится сложным процессом поиска, и вакансии могут сосуществовать с безработными, подготовленными для работы.
Эти модели предлагают прямое объяснение безработицы: это продукт процесса поиска, предпринятого работниками и компаниями в сложной и меняющейся экономике. Фирма не принимает предпосылку, что безработный, предлагающий себе более низкую заработную плату, идентичен нынешним работникам фирмы. Таким образом, думать о рынке труда как о едином рынке или о большом количестве взаимосвязанных рынков - значит ошибаться. Каждая работа и каждый работник разные, и информация играет фундаментальную роль.
Во всех этих моделях, и как следствие ограничений или жестокостей, на которые указывает каждая, временные шоки на рынке труда, как правило, сохраняются со временем. Не обращая вспять уровень безработицы в сторону ее равновесного значения и вопреки структурному подходу, где по определению существует равновесное значение, которое «привлекает» текущую безработицу, для вмешательства открывается широкий диапазон.
Такая политика, как создание и распространение технологий, системы обучения, которые сводят к минимуму ухудшение навыков безработных, которые не обновляют свои знания (и, следовательно, страдают от потери человеческого капитала), улучшают рыночную информацию для облегчения процесса «совпадение» между рабочими местами и подготовленными работниками, гибкость затрат на рабочую силу, реформа систем страхования, чтобы избежать возможных последствий долгосрочной безработицы безработных, которые могут приспособить свой уровень жизни к уровням, предусмотренным страховыми или налоговыми реформами; Действуя непосредственно на факторы, которые (в соответствии с этим подходом) склеротизируют рынок труда, они позволяют смягчить последствия негативных потрясений на рынке труда.
Последствия для рынка труда
Наблюдается, что на сокращающихся фазах цикла безработица имеет тенденцию к быстрому росту, в то время как в экспансионистских фазах она медленно снижается.
Если разрушение рабочих мест в рецессивных фазах не компенсируется созданием в фазах расширения, результатом является медленный и сильно асимметричный процесс корректировки. Теоретический аргумент в пользу этого факта заключается в том, что альтернативные издержки отставки ниже в периоды рецессии, чем в расширениях, где все производственные мощности необходимы для производства.
В последние годы были разработаны теории рынка труда, которые подразумевают асимметричную динамику занятости и безработицы; например, поиск моделей с эндогенным уничтожением рабочих мест.
В этом типе модели производительность конкретной работы состоит из двух компонентов: компонента общей производительности и компонента конкретной производительности. Задание уничтожается, если этот последний компонент падает ниже определенного порога.
Основная идея заключается в том, что неблагоприятные шоки для общей производительности экономики влияют на конкретный компонент производительности, повышая пороговое значение разрушения. Как только шок перевернут, занятость восстанавливается медленно. (Писсаридес, 1994)
С точки зрения политики (как фискальной, так и денежно-кредитной) асимметричный ответ по безработице имеет важные последствия.
Если занятость реагирует медленно на этапах экспансии, влияние непредвиденного шока на предложение денег может быть смягчено, поскольку рост цен, который он производит, усваивается агентами посредством установления заработной платы.
Что касается моделирования рынка труда, наличие асимметрии также имеет важные последствия.
Как только идея постоянства ассоциируется в результате нелинейного или зависящего от состояния процесса настройки, появляются ограничения линейных моделей. Не делая четких различий между государствами или режимами, они ассимилируют асимметрию и постоянство как единое явление.
Однако было показано, что некоторые свойства процессов с длинной памятью могут быть результатом пропущенных структурных изменений в линейных процессах или что стационарные нелинейные процессы могут (ошибочно) привести к успешному подгонке линейных моделей с длинной памятью. (Фрэнсис и Дейк. 2001)
Именно в этом смысле, работая с традиционными подходами в одномерных условиях, они склонны переоценивать постоянство ряда, что в принципе является убедительным доказательством против гипотезы гистерезиса. Тем не менее, поведение безработицы не кажется строго стационарным; в принципе наблюдаемая асимметрия может быть объяснительным фактором.
Нелинейное моделирование затем вводится как попытка охватить те особенности поведения рынка труда, которые препятствуют захвату линейных моделей, и, таким образом, избегают принятия крайних положений гистерезиса или стационарности.
Если ряд безработицы асимметрично-стационарный Затем стационарное поведение приближает фактические данные к подходу структуралистов к долгосрочной стабильности уровня безработицы, в то время как асимметричный компонент подтверждает роль, обусловленную постоянным течением институциональных факторов, которые препятствуют краткосрочной корректировке.
Представляя теоретическую основу, которая поддерживает две доминирующие позиции в отношении динамики безработицы и ее влияния на рынок труда, последствия обоих подходов к моделированию с точки зрения временных рядов рассматриваются ниже.
Последствия для одномерного моделирования
С точки зрения временных рядов и в свете вышеизложенных подходов возникает целый ряд вопросов при анализе поведения безработных.
Согласно гипотезе гистерезиса (или персистентного подхода) текущая безработица зависит от ее прошлых значений, и временные потрясения оказывают постоянное влияние на ряд.
Итак, простой способ представить это:
u t = u t-1 + t
где u t - уровень безработицы, u t-1 - его запаздывающее значение и t случайные возмущения.
Согласно этой модели, лучшая проекция переменной на следующий период равна ее текущему значению. Таким образом, постоянное влияние на серию любого временного шока четко установлено. Как только текущий уровень безработицы будет затронут (как положительно, так и отрицательно), он останется на этом уровне.
Напротив, если структуралистская гипотеза принята, текущую безработицу следует понимать как стационарный процесс вокруг ее долгосрочной «естественной» ценности.
Учитывая, что это значение фактически составляет уровень безработицы, который уравновешивает рынок труда, и является результатом реальных основ экономики, невозможно ожидать, что в долгосрочной перспективе оно будет существенно отличаться от него (очевидно, изменения в скорость равновесия).
Таким образом, возможное представление может быть:
u t = u n + t
где и т является безработица, у п НАИРУ и т случайные помехи.
Согласно этому подходу, движения безработицы представляются в виде случайных изменений вокруг естественного уровня. Эти случайные колебания возникают не только в результате циклического воздействия на рынок труда из-за изменений в уровне активности, но также в результате применения политики, которая пытается снизить уровень безработицы вниз. Однако в долгосрочной перспективе, согласно этой точке зрения (и на основе кривой Филлипса), влияние политики на рынок труда будет только номинальным.
Последнее составляет основную аксиому моделей естественных ставок: экономика в долгосрочной перспективе всегда находится на кривой предложения труда, а вся безработица является добровольной.
Статистически, как можно видеть, центральная точка работы по динамической характеристике безработицы вращается вокруг установления порядка интеграции ряда.
Если гипотеза о единичном корне принята, то ее можно интерпретировать как свидетельство в пользу наличия гистерезиса и, следовательно, существует множество механизмов эффективного вмешательства на рынке труда.
Напротив, в случае отклонения данные свидетельствуют в пользу структурного подхода, а политические меры не только будут искажать, но и будут иметь временные последствия, если учесть, что рынок труда самобалансируется вокруг НАИРУ в соответствии с основными принципами. реальная экономика.
Однако одномерное (линейное) моделирование уровня безработицы имеет некоторые ограничения.
Если в соответствии с постоянным подходом безработица может быть адекватно представлена процессом ARIMA, то это предполагает допущение, что дисперсия ряда стремится к бесконечности, и это не представляется реалистичным в случае уровня безработицы, который по определению принимает значения от 0 до 1.
С другой стороны, если уровень безработицы должен быть представлен (в соответствии со структурной школой) процессом ARMA, то возникает проблема отсутствия доказательств в пользу эмпирической поддержки, которую обеспечивает гипотеза NAIRU: кривая Филлипса (обе в ее Классическая версия, как новые модели TV-NAIRU).
III. Асимметрия и нелинейная динамика
Учитывая отсутствие консенсуса в отношении динамической характеристики безработицы, новые направления исследований начали проверяться на основе аспектов, связанных с анализом экономического цикла.
Если предполагается, что переменная x представляет функцию процесса генерирования данных (PGD), состоящую из p lags, независимых и идентично распределенных нововведений (iid) и q lag этих нововведений, так что x может быть представлен как f (x t-1 ____ x t-p); t; t-1 ___ tq), и если дополнительно f (.) Является линейной по всем своим аргументам, то x можно смоделировать как процесс ARMA (p, q).
Если дополнительно предполагается наличие гауссовских ошибок, то x можно переписать как линейную функцию нормально распределенных переменных, поэтому он нормально распределен и его ход по времени совершенно симметричен (предполагается, что x является стационарным и, следовательно, обратимым).
Поэтому, чтобы ряд представлял асимметрию, необходимым условием является то, чтобы f (.) Была нелинейной или чтобы инновации не были гауссовыми.
Говорят, что временные ряды имеют асимметрию типа I, если асимметрия является результатом нелинейной функции, или имеют асимметрию типа II, если она является результатом негауссовых инноваций.
Имеется достаточно доказательств наличия асимметрии I типа в безработице, поскольку из-за асимметричных характеристик процессов адаптации экономики по своей природе стохастические свойства ряда различаются в зависимости от фаз цикла.
Аналогичным образом можно рассмотреть два дополнительных типа асимметрии: поперечный и продольный.
Согласно этим определениям говорят, что ряд имеет поперечную (чистую) асимметрию, если асимметрия возникает в направлении, ортогональном направлению движения ряда. Значения выше среднего менее часты, но выше по абсолютной величине, чем значения ниже среднего (см. Рисунок 2, панель а).
С другой стороны, серия с продольной асимметрией асимметрична в направлении движения серии: быстрые увеличения сопровождаются медленными спадами (см. Рисунок 2, панель b).
Поскольку безработица является антициклической, первый тип асимметрии подразумевает, что рост безработицы выше ее равновесного уровня во время спадов больше, чем падение во время экспансий, в то время как второй тип асимметрии подразумевает, что рост безработицы во время спадов это быстрее, чем падение во время расширений.
Международные данные свидетельствуют о том, что оба типа асимметрии присутствуют в безработице.
Рисунок 2. Диаграммы асимметрии
тт
(а) Поперечная асимметрия (б) Продольная асимметрия
Анализ асимметрии
На рис. 3 (панели a, b и c) показаны квартальные показатели безработицы, занятости и
активность в Монтевидео за период 1978: 01 - 2002: 03, в то время как на панели d показана эволюция тенденции продукта. Заштрихованные области соответствуют фазам сокращения производства, соответствующим периодам 1981: 02– 1984: 03 и 1998: 04–2002: 03.
Первый графический обзор, кажется, подтверждает наличие обеих асимметрий.
Как можно видеть, безработица демонстрирует ускоренный рост во время рецессий (с некоторым отставанием) и смягченное падение во время расширений.
Принимая во внимание совместно упомянутые выше периоды сокращения, уровень безработицы в обоих периодах вырос на квартальном среднем значении 4,5%.
Такое поведение было в основном объяснено снижением спроса на работу (уровень занятости).
Средний уровень занятости во время обоих сокращений уменьшался в среднем на 0,5% ежеквартально, в то время как предложение рабочей силы (уровень активности) не представляло существенных изменений.
С другой стороны, при анализе поведения безработицы в периоды расширения (снова взятые вместе) проверяется диаметрально противоположное поведение. Наблюдается среднеквартальное снижение уровня безработицы на 1,2%, что обусловлено ростом занятости на 0,2% в квартальном исчислении и предложением на 0,1%.
В принципе, данные, по-видимому, подтверждают наличие доминирования занятости над циклической асимметрией безработицы.
Такое поведение может быть в основном объяснено резким сокращением занятости во время сокращений, сопровождаемым медленным восстановлением во время расширений плюс относительно стабильное поведение предложения рабочей силы.
В таблице 1 представлены первые моменты для уровня безработицы и темпа роста безработицы вместе с их соответствующими функциями эмпирической плотности.
Как видно из эффекта коэффициентов эксцесса (наведения) и асимметрии, в обоих случаях гипотеза нормальности отвергается.
В частности, анализ асимметрии является актуальным.
Любая симметричная переменная (как и нормальная) имеет смещение, равное нулю; Значения противоположной величины имеют тенденцию компенсировать на аналогичных частотах. Напротив, переменная с положительным смещением (хвост справа) подразумевает, что экстремальные значения (выше среднего) имеют тенденцию встречаться с периодической частотой, но более чем компенсируют более частые значения противоположного знака.
Если мы наблюдаем смещение распределения уровня безработицы и роста безработицы, соответственно, можно увидеть, что оба имеют положительное смещение.
В частности, для уровня безработицы это означает, что высокие значения выше его среднего значения (предполагается постоянное среднее значение) имеют тенденцию встречаться реже, но с большей величиной, чем значения ниже среднего значения. Именно так была определена концепция поперечной асимметрии.
Аналогично, для роста безработицы спорадические значения ускоренного роста более чем компенсируют высокие частоты умеренного падения, то есть продольную или асимметрию роста.
Тем не менее, коэффициент асимметрии по определению (постоянное среднее) имеет ограничение на чувствительность к экстремальным наблюдениям (выбросам).
Чтобы избежать этого возможного эффекта, был проведен непараметрический критерий симметрии «Трипл» (Randles 1980), который применительно к переменной по уровням позволяет подтвердить наличие поперечной асимметрии, а применительно к первому различию переменной можно проверить асимметрию рост или продольный. Результаты теста представлены в Таблице 2.
В обоих случаях нулевая гипотеза симметрии отвергается.
В одном случае предпочтение отдается поперечной асимметрии, которая подтверждает данные о циклическом смещении безработицы или чрезмерной реакции во время спадов, а в другом - скорости регулирования или продольной асимметрии в пользу ускоренного роста во время спадов. и замедленное замедление во время расширений.
Рисунок 3. Уровень безработицы, уровень занятости, активность и динамика ВВП
(а) (б)
(CD)
Таблица 1. Первые моменты безработицы и изменения безработицы
Плотность ядра (нормальная, h = 0,9625)
6 8 10 12 14 16 18 20
Функция плотности Уровень безработицы Мвд.
Плотность ядра (нормальная, h = 0,2840)
-2 0 2 4
Функция плотности Разница Коэффициент безработицы Мвд.
Таблица 2. Тройной тест симметрии
Фазовый анализ
На фазовых диаграммах рисунка 4 проанализировано поведение основных переменных рынка труда в поисках возможных аттракторов уровня безработицы или точек равновесия и нелинейных динамических закономерностей, связанных с изменениями занятости, за последние 25 лет. уровень активности.
На трех графиках представлены фазовые диаграммы годовых показателей безработицы, занятости и активности в Монтевидео с 1976 по 2002 год.
Анализ фазовых диаграмм позволяет, в принципе, выделить четыре типа информации о поведении переменных.
Во-первых, он предоставляет информацию о наличии петель в данных.
Во-вторых, это позволяет наблюдать наличие точек равновесия как центров притяжения или гравитации на траекториях (эти точки строятся как центры эллипсов на фазовых диаграммах).
В-третьих, величина циклов может быть выведена в соответствии с амплитудой эллипсов вокруг точек притяжения и, наконец, позволяет извлечь информацию о постоянстве или силе точек притяжения через дисциплину цикла до потрясений.
Согласно диаграмме фазы безработицы, соответствующей панели (a), наблюдается, что с 1976 по 1981 год уровень безработицы приблизился к значениям 7-8%. С тех пор из-за последствий кризиса 1982 года начался процесс сильного роста безработицы, который возобновился с 1984 года и завершился стабильным поведением, составляющим около 8-9% в течение первой половины десятилетия. от 90
Начиная с 1995 года, уровень безработицы «вырывается» из точки притяжения и начинается процесс стабилизации (с колебаниями) около среднего значения в 11,5%.
С 1999 года по настоящее время, в контексте нового сокращения экономики, наблюдается новый процесс взрывного роста безработицы, который может завершиться новым уровнем равновесия в зависимости от реальных последствий, созданных в конце кризиса., В соответствии с вышеизложенным, данные, по-видимому, подтверждают, что в период 1976-1994 годов в экономике в качестве равновесия уровень безработицы составлял бы приблизительно 8-9%, а с 1995 года изменение на рынке труда было бы обработано, что повысило бы равновесный уровень безработицы на уровне примерно 11%.
Если спрос и предложение труда анализируются отдельно, можно сделать некоторые выводы, чтобы прояснить это поведение.
При наблюдении за уровнем активности подтверждается, что с середины 70-х годов (со средним показателем 52,8) и примерно до середины 80-х годов происходил процесс непрерывного роста предложения рабочей силы, который останавливается и стабилизируется в течение периода 1987-1994 годов, при этом уровень активности составляет 59,6 от ПЭТ. После этого (1995 год) наблюдается новый рост предложения, который с колебаниями имеет тенденцию стабилизироваться около среднего значения 61,4.
Что касается спроса, то по крайней мере два вывода сделаны.
Во-первых: в период 1976-2002 гг. Произошло бы два изменения уровня равновесной занятости в экономике.
Первое изменение обрабатывается с 1976 года и завершается в первой половине 1980-х годов, когда уровень занятости (с колебаниями) стабилизируется около значения 49,6. Второе изменение в равновесной занятости начинается в 1986-1987 гг. И в принципе заканчивается в 1999 г., когда уровень занятости в среднем достигает 54,3. Остается обработать влияние на уровень занятости, вызванное падением уровня активности с 1999 года.
Второй вывод связан с сильной циклической зависимостью от уровня занятости. Как проверено на фазовой диаграмме, уровень занятости демонстрирует очень чувствительное поведение перед лицом изменений уровня активности, которые четко выражены в величине колебаний и скорости «выхода» точек притяжения во время сокращений. экономики.
Теперь, если мы посмотрим на диаграммы спроса и предложения труда вместе, мы сможем выделить, по крайней мере, две причины, объясняющие циклическое поведение безработицы.
Во-первых, существует сильная (отрицательная) связь между безработицей и уровнем активности.
Однако эти антициклические отношения не являются симметричными, и эта степень асимметрии особенно важна в ситуациях депрессии (например, в 1982 и 1999 годах), когда наблюдаются сильные колебания безработицы. Такое поведение в основном объясняется нестабильностью занятости в условиях изменения уровня активности.
Этот результат позволяет нам думать о дифференцированном поведении безработицы в соответствии с фазой цикла, которая в основном выражается в сравнительно большей величине колебаний безработицы во время спадов, чем в экспансиях.
Во-вторых, изменения равновесного уровня безработицы в экономике связаны не с процессами перераспределения ресурсов в депрессивных ситуациях, а в основном с последствиями постоянных изменений на рынке труда в периоды расширения.
Начиная с 1995 года, изменение уровня привлечения безработицы в основном связано с увеличением предложения рабочей силы, которое не сопровождалось ростом занятости.
Рисунок 4. Фазовые диаграммы: безработица, занятость и активность
Фазовая диаграмма Активность Скорость
50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
TA (t + 1)
Внутривенно Фон в Уругвае
В Уругвае можно найти как минимум три исследования по характеристике безработицы, которые можно легко связать с традиционными подходами.
Первая работа принадлежит С. Родригесу (1998), который в рамках подхода, который мы называем постоянным, и следуя методологии Бокса и Дженкинса, применяет модель ARIMA для квартального уровня безработицы в Монтевидео в период 1984: 01-1996: 04, Основано на применении регулярного единичного корневого теста Дики-Фуллера (1979) и сезонного единичного корневого теста Hylleberg et. к. (1990), находит доказательства в пользу наличия правильного единичного корня и не находит доказательств сезонных единичных корней. Как отмечалось в предыдущих разделах, то, что уровень безработицы равен I (1), предполагает, что он может расти бесконечно, что маловероятно для такой ограниченной переменной, как уровень безработицы.
Следуя тому же подходу, но сняв прежнее ограничение, A. Spremolla (2001) оценивает дробно-интегрированную модель ARIMA для глобального (квартального) уровня безработицы и с разбивкой по полу за период 1968-1997 гг. Найдите доказательства в пользу гипотезы стационарности, но с высокой степенью стойкости (наличие корня близко, но меньше единицы).
Наконец, по линии структурализма, в S. Rodríguez et. к. (2001) гипотеза о единичном корне контрастирует со структурными изменениями в соответствии с методологией Zivot и Andrews (один эндогенный структурный разрыв) и методологией Lumsdaine и Papell (два эндогенных разрывов). Анализ применяется к глобальному (квартальному) уровню безработицы и по полу для Монтевидео за период 1983: 04 - 2001: 02.
Ни для одной из рассмотренных переменных не принимается нулевая гипотеза о единичном корне, а также не обнаруживаются значительные структурные изменения.
V. Эконометрические рамки: модели TAR
В пороговых авторегрессивных моделях «TAR» моделирование временных рядов предлагается в рамках общей нелинейной структуры в соответствии с простыми линейными процессами режима в зависимости от значения, которое переменная состояния принимает относительно порогового параметра.
| y i = φ 1 ´ x i + e i, если q ≤ γ | (один) |
| y i = φ 2 ´ x i + e i, если q> γ | (два) |
где q - переменная отсечки, которая делит режимы (порог), γ - пороговый параметр, а e i - остатки iid.
Хотя их относительно легко оценить, они представляют две статистические трудности.
Первая проблема связана с проверкой нулевой гипотезы линейности по сравнению с альтернативой TAR.
Поскольку пороговый параметр не был определен в нулевой гипотезе, тест не соответствует стандартному распределению.
Вторая трудность связана с выводом в выборке оценки порогового параметра, который, поскольку он не идентифицирован, также не следует стандартному распределению.
Ниже приведены разработки, сделанные Хансеном по оценке и выводу в этом типе модели.
Оценить
Если предполагается, что
x = (1, y t-1, ….. и t-p) ´
x (γ) = (x i ´.I (q ≤ γ), x i ´.I (q> γ)) ´ где I (.) - индикаторная функция в соответствии с условием q, тогда (1) и (2) можно обобщенно переформулировать как
y i = x (γ) ´φ + e i (3)
где φ = (φ 1 ´ φ 2 ´) ´ - вектор 2 (p + 1) коэффициентов авторегрессии.
Интересующие параметры φ и γ.
Поскольку уравнение (3) является нелинейным по параметрам, метод прямой оценки заключается в последовательном MC, зависящем от заданного значения γ.
Если дополнительно предполагается, что ошибки имеют значение N (0, σ 2), то это эквивалентно оценке максимального правдоподобия.
Таким образом, оценка φ равна φ (γ) = -1 с условно оцененными невязками
e i (γ) = y i - x i (γ) ´φ i (γ) и расчетная дисперсия остатков
1 н
σ 2 (γ) = n ∑ 1 и i (γ) 2 (4)
Расчетное значение γ является тем, которое минимизирует уравнение (4)
γ = аргмин σ 2 (γ) (5)
Задача минимизации уравнения (5) решается прямым поиском. Если наблюдается, что дисперсия невязок σ 2 (γ) может принимать столько значений, сколько происходят вариации γ, и эти значения соответствуют σ 2 (q), тогда оценка (5) соответствует минимизации
γ = argmin σ 2 (q), где γ = q (6)
Дополнительная проблема возникает из самой переменной отсечки q. В моделях SETAR (авторегрессивный порог самовозбуждения) переменная q имеет вид q = и t-d, где y - переменная самого процесса авторегрессии. Однако q не обязательно должен принимать эту форму, поскольку можно сказать, скажем, любую переменную z, такую что q = z t-d, поэтому мы отходим от моделей SETAR для простой интеграции моделей TAR.
Теперь проблема заключается в эндогенном определении значения d, то есть отставания переменной отсечки. Задача решается расширением поиска в (6) таким образом, чтобы он был минимизирован
(γ, d) = аргмин σ 2 (q, d) (7)
вывод
AR (p) против TAR (p)
Важный вопрос в этом типе модели возникает из статистической значимости по сравнению с линейной альтернативой AR (р).
То есть, соответствующая нулевая гипотеза H o: φ 1 = φ 2
Обычно стандартная статистика используется для проверки гипотез против серьезной альтернативы
2σ 2 −σ 2 (γ) F (γ) = n σ 2 ( γ )
где σ 2 - оценочная дисперсия ограниченной (линейной) модели, а σ 2 (γ) - дисперсии неограниченной модели (TAR), которая минимизирует (7).
Однако существует проблема, которая приводит к тому, что при нулевой гипотезе линейности пороговый параметр γ не идентифицирован, поэтому асимптотическое распределение F (γ) не является
χ2.
Хансен (1996) демонстрирует, что распределение в выборке статистики F (γ) может быть аппроксимировано следующей процедурой бустрапинга.
Пусть u t *, t = 1…..n случайных точек N (0,1) и φ ограниченной оценки (φ 1 = φ 2) модели (1) - (2) с наблюдаемыми данными. Ряд генерируется и t * = F (φ, u t *)
используя ряд y t *, сначала выполняется регрессия y t * на x t *, и получается оцененная остаточная дисперсия σ * 2 (линейная), а затем y t * на x t * (γ) для получения условной остаточной дисперсии минимум σ * 2 (γ) (согласно процессу поиска).
Рассчитывается
σ * 2 −σ * 2 (γ)
F * (γ) = n σ * 2 ( γ )
Хансен показывает, что F * слабо сходится по вероятности к F, поэтому конструкция усиления F * может быть грубо использована как стандартная F.
Асимптотические p-значения теста состоят из процента F * в образце, которые превышают наблюдаемое F.
Доверительные интервалы для порогового параметра
В этом случае проверяется нулевая гипотеза H o: γ = γ o, где γ o - это пороговое значение, фактически оцененное в модели.
Проверка вероятности применения результатов из
LR (γ) = n 2σ 2 (γ σ) 2− ( γ σ o 2 ) (γ o)
где σ 2 (γ o) - расчетная остаточная дисперсия, которая минимизирует (7), а σ 2 (γ) - расчетная дисперсия в каждом значении γ сетки.
Посредством симуляционных упражнений Хансен находит следующие критические асимптотические значения для статистики LR (γ).
Таблица 3. Асимптотические критические значения и функция плотности для порогового значения
Тогда доверительный интервал для γ o будет
Γ = {γ: LR (γ) ≤ Val. Крит. LR}
Графический метод для нахождения области Γ состоит в том, чтобы построить статистику LR (γ) относительно γ и наблюдать значения γ, которые сокращают критические асимптотические значения LR (γ), как видно на следующем графике.
Однако, как показано на следующем графике, область Γ может быть прерывистой, с которой удобно переопределить доверительную зону как
Γ * =
Важное предположение, которое было сделано до сих пор, заключается в том, что данные являются стационарными. Тем не менее, центральная точка в этом типе модели заключается в различении нестационарности от нелинейности. Поэтому необходимо ввести обработку обоих элементов вместе.
Нестационарные процессы AR (p) против TAR (p)
Согласно гипотезе нестационарности, асимптотическое распределение F (γ) не может быть сведено в таблицу, так как оно не следует распределению, аналогичному распределению, найденному для стационарного случая. Хансен предлагает метод начальной загрузки, аналогичный стационарному случаю, для проверки статистической значимости пороговой переменной.
Соответствующая нулевая гипотеза:
H o: φ = φ 1 = φ 2, где φ i = (ρ i α i) - коэффициенты авторегрессии модели, представленной ниже.
| ∆yt = ρ1yt-1 + α1´∆ * yt-1 + et | q ≤ γ | (8) |
| ∆yt = ρ2yt-1 + α2´∆ * yt-1 + et | q> γ | (9) |
где ∆ * y t-1 = (∆y t-1 …..∆y t-k) ´
Дополнительная проблема, возникающая в случае нестационарных процессов, связана с неидентификацией порядка интегрирования ряда в нулевой гипотезе.
Хансен предлагает провести процедуру бустрапинга, выдвинув в принципе нулевую гипотезу нестационарности ρ 1 = ρ 2 = ρ = 0, а затем повторив процедуру без ограничений на ρ (что эквивалентно выполнению процедуры в предыдущем разделе, где предполагается стационарность).). Значение теста вытекает из более консервативного значения обеих процедур.
Процедура для нестационарного случая следующая:
Первый рассчитан
2σ 2 −σ 2 (γ) F (γ) = n σ 2 ( γ )
где σ 2 - оценочная дисперсия модели с двойным ограничением (φ 1 = φ 2; ρ 1 = ρ 2 = 0), а σ 2 (γ) - модели неограниченной модели (TAR), которая минимизирует (7) путем наложения только ограничения ρ 1 = ρ 2 = 0.
Тогда пусть u t *, t = 1…..n случайных точек N (0,1) и φ ограниченной оценки (φ 1 = φ 2, ρ = 0) модели (8) - (9) с наблюдаемые данные.
Ряд порожден и t * = F (φ, ρ = 0, u t *)
Сначала выполняется регрессия ∆y t * в ∆y t-k * и получается расчетная остаточная дисперсия σ * 2
(линейный), а затем y t * в ∆y t-k * (γ), чтобы получить минимальную условную остаточную дисперсию σ * 2 (γ) (в соответствии с процессом поиска).
Тогда рассчитывается
*Σ * 2 −σ * 2 (γ) n
Наконец, асимптотические p-значения получаются из p val = P (F * (γ)> F (γ))
Модульный корень тест
В моделях TAR представлено несколько интересных вариантов тестирования порядка интеграции серии.
Соответствующая нулевая гипотеза согласно модели (8) - (9):
H o: ρ 1 = ρ 2 = 0
Традиционная альтернатива гипотезе H o:
H 1: ρ 1 <0 и ρ 2 <0
Когда H удовлетворяется или тогда модель (1) - (2) может быть переписана как стационарная модель TAR с первым различием переменной.
Однако наиболее интересный сценарий в этих моделях представлен альтернативой H 2 частичных единичных корней.
Это:
H 2: ρ 1 <0 и ρ 2 = 0 или ρ 1 = 0 и ρ 2 <0
Когда H 2 удовлетворяется, а t ведет себя как интегрированный процесс в одном из режимов и как стационарный процесс в другом.
Если альтернативой H o является ρ 1 ≠ 0 ρ 2 ≠ 0, тогда применяется стандартная статистика Вальда:
R 2T (γ) = t 1 2 (γ) + t 2 2 (γ) (а)
где t 1 и t 2 - значения t-студента для ρ 1 и ρ 2 модели (8) - (9).
Когда альтернативой H o является ρ 1 <0 и ρ 2 <0, статистика (a) переформулируется следующим образом:
R 1T (γ) = t 1 2 (γ).I (ρ 1 <0) + t 2 2 (γ).I (ρ 2 <0) (b)
Таким образом, следуя консервативной альтернативе, которая фокусируется только на оценочных значениях ρ i <0 (если ρ i > 0, то I (.) = 0).
Наконец, в случае частичных единичных корней Хансен рекомендует наблюдать значения t-студента для ρ 1 и ρ 2. Если какое-либо из значений "t" является статистически значимым, его можно принять в качестве доказательства в пользу частичных единичных корней.
Чтобы определить степень значимости, Хансен смоделировал следующие критические значения.
Таблица 4. Критические значения для модульного корневого теста
Наконец, чтобы сделать вывод в образце, бустрапинг применяется снова аналогично предыдущим процедурам.
Еще раз, трудность заключается в неидентификации в нулевой гипотезе единичного корня пороговой переменной.
Соответствующая нулевая гипотеза:
H o: ρ 1 = ρ 2 = 0 против альтернатив H 1 или H 2.
Процедура состоит из: оценки из (8) - (9) R T (γ), затем генерируется ряд и t * = F (φ 1, φ 2, ρ 1 = ρ 2 = 0, u t *), где u t * - случайные точки, и ограниченная статистика R T * (γ) повторно вычисляется при ρ = 0.
Значения p являются результатом процента R T * (γ), который превышает наблюдаемый R T (γ).
ПИЛА. эмпирические результаты
На практике шоки на рынке труда имеют постоянные последствия, такие как временные последствия.
Хотя некоторые циклические колебания имеют временные последствия, изменения некоторых переменных, таких как производительность, обменные курсы, исходные цены, налоги или реальные процентные ставки, часто влияют на них постоянно.
Предполагая несколько режимов в соответствии с изменениями в некоторой постоянной переменной, можно фиксировать долгосрочные эффекты путем изменения режима, в то время как одномерное моделирование в каждом режиме позволяет фиксировать кратковременную динамику и временные эффекты.
В этой работе различные билинейные структуры TAR (p, 2) были применены к квартальному уровню безработицы Монтевидео за период 1978: 01-2002: 03 в соответствии с различными пороговыми переменными.
Шестнадцать моделей были оценены для многоуровневого уровня безработицы, используя различные темпы роста тренда продукта в качестве переменной среза между режимами «f (.)». (см. приложение I)
С периодом задержки в качестве пороговых переменных были определены следующие темпы роста:
a "длинная разница" / f (.) = log (ВВП т-1) - log (ВВП т-м-1) a "короткая разница" / f (.) = log (ВВП т-м) - log (ВВП т-м-1)
В обоих случаях модели оценивались с m от 1 до 4.
Что касается одномерного моделирования в каждой схеме, модели AR (1) - AR (4) с одинаковой авторегрессионной структурой были скорректированы в каждой схеме.
1,1 α 1,1 + α 1,2 и t - 1 + …… + α 1, i и t - i, если f (.) ≤ qy t =
2 α 2,1 + α 2,2 и t - 1 + …… + α 2, i и t - i, если f (.)> Q
Для выбора наилучшей модели критерии AIC и BIC, представленные в таблице 6, были использованы для различных авторегрессионных структур и пороговых переменных, определенных выше.
В таблице 7 представлены вероятности отсутствия отклонения (p-значения) нулевой гипотезы линейности по сравнению с альтернативой нелинейности Порог авторегрессии. Нулевая гипотеза линейности определяется как:
H o: φ = φ 1 = φ 2, где φ i = α i - коэффициенты авторегрессии соответствующей модели.
Как видно, значения, которые минимизируют критерии AIC-BIC, соответствуют наиболее экономным авторегрессионным моделям с переменными отсечками в «большой разнице». В большинстве случаев нулевая гипотеза линейности при 10% также отвергается.
На основании этих результатов было решено выбрать модель TAR (1,2) с длинной разницей f (.) = Log (GDP t-1) - log (GDP t-4) в качестве пороговой переменной.
Для этой конкретной модели нулевая гипотеза линейности при 6% отклоняется.
Результаты оценки для выбранной модели представлены ниже, в то время как на рисунке 5 наблюдения классифицированы в соответствии с оценочными режимами.
Таблица 5. Результаты оценки модели TAR (1,2)
AIC (p 1, p 2) = n 1 log (σ 2 1) + n 2 log (σ 2 2) + 2 (p 1 +1) + 2 (p 2 +1)
BIC (p 1, p 2) = n 1 log (σ 2 1) + n 2 log (σ 2 2) + (p 1 +1) log (n 1) + (p 2 +1) log (n 2)
Рисунок 5. Классификация наблюдений по режиму
Как видно из результатов, модель классифицирует наблюдения в два четко дифференцированных режима. Режим экспансии с темпом роста продукта в тренде (по сравнению с тремя предыдущими кварталами и отставанием от одного периода), растущим более чем на 1,2%, и режимом сжатия, когда происходит обратное.
Принимая во внимание, что во всех моделях перегородки были схожими (предельные значения варьируются от минимума –0,029 до максимума –0,001, считывание падения продукта на 2,9% и 0,1% соответственно), режимы будут определены в общем виде как: первый режим (R1) роста безработицы, который соответствует периодам падения производства, и второй режим (R2) падения безработицы с ростом производства. Этот эффект является результатом использования роста производства в качестве пороговой переменной с учетом антициклического поведения безработицы.
Интересным моментом, который следует из оценки модели, является существенная разница между коэффициентами авторегрессии и константами в обоих режимах.
В то время как в периоды сокращения экономики безработица представляет собой динамическое поведение, в котором преобладает значительная константа с коэффициентом авторегрессии 0,69, в периоды расширения она, похоже, следует за процессом, близким к случайному блужданию без дрейфа (константа не является существенный). Факты, по-видимому, подтверждают четко дифференцированное поведение безработицы в зависимости от состояния экономики.
Эта асимметрия в основном выражается во взрывном росте безработицы во время сокращений (из-за эффекта «шага», вызванного дрейфом), но с тенденцией к замедлению (учитывая коэффициент авторегрессии 0,69), в то время как, в отличие от этапов В условиях расширения безработица, по-видимому, демонстрирует постоянное или медленное снижение, что выражается в коэффициенте автокорреляции, близком к единице (0,92).
Динамика, полученная из оценочной модели, представлена на следующем рисунке, где предполагается, что сокращение экономики между t 0 и t 1.
Рисунок 6. Нелинейная динамика безработицы
Таблица 6. Критерии выбора для моделей AIC и BIC
Таблица 7. Проверка гипотез Ho: линейный
Учитывая значительную разницу, наблюдаемую между коэффициентами авторегрессии одномерных процессов в каждом режиме и, в частности, коэффициентом, близким к единице авторегрессии в периоды расширения, был применен анализ единичного корня для проверки устойчивости модели при глобальный уровень и режим.
Для этого была скорректирована следующая модель:
0.1 α 0,1 + ρ 1 yt - 1 + α 1,1∆ yt - 1 +…. + α 1,4 ∆ yt - 4 + ε t, если f (.) ≤ q
∆ и t =
0.2 α 0,2 + ρ 2 yt - 1 + α 2.1∆ yt - 1 +…. + α 2,4 ∆ yt - 4 + ε t, если f (.)> q
Результаты теста и оценки представлены в таблицах 8 и 9.
В первой части таблицы 8 контраст линейной гипотезы с нелинейной альтернативой снова и снова показан, а в правой части - нулевая гипотеза глобального единичного корня (R1T) и режимов (t1 для периодов роста безработицы). и t2 для периодов падения).
Учитывая, что для выбранной модели пороговая переменная соответствует тому, что мы называем ростом тренда продукта в «длинной разнице», то есть log (GDP t-1) - log (GDP t-m-1), тесты применялись только с использованием эта переменная в качестве порога, а значения m в таблице соответствуют параметру, который определяет длину разницы.
Как можно видеть, за исключением первого случая (когда рост продукта отстает на один период в качестве пороговой переменной), во всех других случаях нулевая гипотеза линейности отвергается в пользу процесса авторегрессионного порога.
Что касается единичного корневого контраста для выбранной модели (с m = 3), предыдущие наблюдения, касающиеся динамики между режимами, эффективно подтверждаются.
В периоды роста безработицы «t1» (или падения выпуска) нулевая гипотеза корня единицы отклоняется в пользу стационарного процесса и, наоборот, в периоды падения безработицы «t2» (или роста выпуска) гипотеза гистерезиса подтверждается.
Для модели в целом (R1T) единичный корень на уровне 10% также отклоняется.
Таблица 8. Глобальный корневой тест и по схеме
Таблица 9. Оценка вспомогательной регрессии TAR
Таблица 10. Совместный критерий равенства коэффициентов ∆y t-i
Однако, как видно из таблиц 9 и 10, невозможно отвергнуть нулевую гипотезу (для вспомогательных динамических коэффициентов) равенства между режимами как по отдельности, так и совместно.
Таким образом, было решено переоценить модель, накладывающую предыдущее ограничение, и снова применить тесты на линейность и единичные корни.
Была скорректирована следующая ограниченная модель TAR:
0.1 α 0,1 + ρ 1 yt - 1 + ε t, если f (.) ≤ q
∆ yt = α 1∆ yt - 1 +. + α 4∆ и t - 4 +
& alpha; 0,2 + ρ 2 и т - 1 + ε т при е> Q (.)
Результаты оценки и испытаний представлены в таблицах 11 и 12.
Как видно из таблиц, хотя производительность модели улучшается, нет существенных изменений в направлении результатов. В частности, значительные улучшения проверены в уровнях значимости выборки тестов единичного корня, которые подтверждают результаты предыдущей модели.
Во всех случаях гипотеза о линейности отвергается, и результаты глобальной стационарности безработицы, стационарности в периоды сокращения экономики и стойкости в периоды роста подтверждаются.
Таблица 11. Оценка регрессии вспомогательной модели ограниченного TAR
Таблица 12. Глобальная единица корневого теста и по схеме
В периоды расширения, когда в полной мере используются возможности экономики, единичный корень отражает постоянные эффекты изменений на рынке труда, которые не связаны с циклическими колебаниями уровня активности.
В частности, в период 1995/99 г., начиная с 9%, уровень безработицы достиг 11% в общем контексте экономического роста.
«Рост безработицы отразился в первую очередь на поведении работников, чьи темпы роста первоначально замедлились, что впоследствии привело к чистой потере рабочих мест. Спад 1995 года, небольшой величины и продолжительности, кажется, не в состоянии объяснить разницу в поведении занятости в 1991/94 и 1996/97 годах, периоды того же накопленного годового темпа роста …… Разбивка деятельности по секторам что, в отличие от предыдущего периода, между 1995 и 1997 годами, рост торговли и персональных и общественных услуг сопровождался небольшим увеличением занятости, в то время как отрасль, динамично развивающаяся в плане продукции, сократила свои рабочие места ». (Bucheli et. Al. 1998)
Как указывалось в начале этого раздела, изменения в таких переменных, как производительность, цены на ресурсы, государственная политика или методы внешнего включения, могут оказывать постоянное воздействие на рынок труда, которое не обязательно связано с экономическим циклом и которое является результатом стратегий перераспределение или оптимизация ресурсов в динамических средах.
Что касается динамики в периоды сокращения, асимметрия безработицы отражается в эффекте «шага» с смягченной тенденцией, которая является результатом, главным образом (как отмечено в фазовом анализе в разделе III) сильной процикличности работа. С точки зрения выбранной модели, это явление выражается примерно в 5 процентных пунктов к 70% от предыдущего уровня безработицы.
Наконец, и с точки зрения политики, необходимость применения дифференцированных мер в зависимости от состояния экономики подтверждается.
Вопреки тому, что можно интуитивно ожидать из-за постоянного воздействия потрясений на рынке труда в периоды расширения, из настоящего анализа необходимо применять политику занятости во времена экономического роста.
Из-за последствий перераспределения ресурсов в периоды бума создаваемая безработица носит долгосрочный или структурный характер, и такие меры, как, например, обучение или совершенствование информации, могли бы решить проблему структурно избыточного предложения рабочей силы.
Напротив, хотя безработица в периоды сокращения демонстрирует поведение в краткосрочной перспективе поэтапного роста, учитывая постоянную динамику безработицы, этот эффект имеет тенденцию постепенно снижаться с течением времени и, следовательно, также влияет на политику.
Последствия изменений уровня активности для уровня безработицы (в частности, в периоды сокращения) преобладают над любым типом контрциклических мер.
VII. Выводы
Согласно результатам настоящего исследования, уровень безработицы можно адекватно смоделировать как стационарный нелинейный процесс.
Влияние положительных и отрицательных шоков на рынок труда является асимметричным. В частности, последствия шоков значительно различаются в зависимости от фазы цикла.
Оказывается, что рецессивные шоки на рынке труда менее устойчивы (динамическая асимметрия), но больше по абсолютной величине (средняя асимметрия), чем экспансионистские шоки.
Позитивные шоки (которые увеличивают безработицу) имеют тенденцию иметь большие величины, чем негативные шоки (которые уменьшают безработицу).
В частности, в периоды экономического роста потрясения по безработице имеют более продолжительный эффект и являются менее значительными, чем потрясения в периоды спада, когда безработица демонстрирует «ступенчатое» поведение роста, но со стационарной тенденцией., Ключевой вывод, который вытекает из настоящего исследования, заключается в том, что, учитывая асимметричное поведение безработицы в результате динамики перехода между фазами спада и роста экономики, скорость возврата к среднему уровню безработицы очень медленная. Однако невозможно отклонить структурную гипотезу о глобальной стабильности безработицы.
Непринятие гипотезы о гистерезисе в линейных одномерных средах является статистическим следствием отсутствия учета асимметричного влияния цикла на уровень безработицы. Этот эффект особенно актуален, если учесть, что 79% наблюдений в этом анализе соответствуют периодам роста, когда, согласно нашим результатам, гипотеза о единичном корне фактически не отвергается.
В этом смысле оказывается, что из-за постоянного воздействия потрясений на рынке труда в периоды расширения необходимо применять активную политику занятости во времена экономического роста, а не в периоды рецессии, когда последствия каких-либо мер только они будут временными.
Библиография
- Альтиссимо, Филиппо; и др. к. «Нелинейная динамика производства и безработицы в США». Исследовательский отдел, Банк Италии. (1999) Амендола, Алессандра. «Моделирование асимметрии в уровне безработицы». Дискуссионный документ 60. Universitá degli Studi di Salerno. (2001) Эшворт, Пол. «Тестирование на асимметрию и нелинейность в британских бизнес-циклах: некоторые одномерные данные о ВВП и компонентах совокупного спроса». Национальный институт экономических и социальных исследований. Лондон. (1999) Барнхарт, Кора; Дуайер, Джеральд. «Нелинейность и деловые циклы». Федеральный резервный банк Атланты. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ. (2000) Бен Салем, Мелика; и др. к. Msgstr "Тесты для спецификации единичного корня против порога с приложением к PPP". Университет Парижа. Франция. (2001) Birchenall, Javier. «Рост и безработица (без рыночных трений)». Чикагский университет. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ.(2002) Бодман, Филипп. «Динамическая асимметрия на австралийском рынке труда». Университет Квинсленда. Австралия. (2002) Брида, Хуан Габриэль. «Двухрежимная модель колебаний инфляции и безработицы». Университет Республики. Уругвай. (2000) Бучели, Мариса. «Изменения в сфере занятости и на рынке труда в 1990-х годах». ECLAC. (1998) Коукли, Джерри; и другие. «Оценка устойчивости и структуралистских теорий безработицы с нелинейной точки зрения». MIT Press. Vol.5. № 3. (2001) Eliasson, Ann. «Является ли краткосрочная кривая Филлипса нелинейной? Эмпирические данные для Австралии, Швеции и США ». Стокгольмская школа экономики. Департамент экономической статистики. (1999) Franses, Philip; Ван Дейк, Дик. «Нелинейные модели временных рядов в эмпирических финансах». Издательство Кембриджского университета. Франс, Филипп; Ван Дейк, Дик."Нелинейная модель с длинной памятью, с применением к безработице в США". Университет Эразма. Роттердам. (2001) Franses, Philip; Клементс, Майкл. «О SETAR нелинейности и прогнозирования». Университет Эразма. Роттердам. (1999) Гомес, Франциско; Усабиага, Карлос. «Оценки NAIRU: общая оценка». Исследования по испанской экономике. Севильский университет. Испания. (1999) Гонсало, Хесус; Волк, Майкл. «Вывод субсэмплинга в пороговых моделях авторегрессии». Департамент статистики и эконометрики, Университет Карлоса III. Мадрид. (2001) Грейнджер, Клайв. «Обзор спецификаций нелинейных временных рядов в экономике». Калифорнийский университет ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ. (1998) Гуатаки, Хуан Карлос. «Оценки естественного уровня безработицы в Колумбии. Обзор". Университет Росарио. Колумбия. (2000) Хансен, Брюс; Канер, Мехмет.«Пороговая авторегрессия с единичным корнем». Эконометрические. Том 69. № 6 (2001) Хансен, Брюс. Расщепление выборки и оценка порога. Эконометрические. Том 68. № 3. (2000) Хансен, Брюс. Тестирование на линейность. Университет Висконсина ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ. (1999) Хансен, Брюс. «Вывод в моделях TAR». MIT Press. Том 2. № 1 (1997) Каранассу, Марика; и др. к. Характеристики динамики безработицы: подход цепной реакции. Документ для обсуждения № 127. Лондонский университет. (2000) Хан, Мохсин; Сенхаджи, Абдельхак. «Пороговые эффекты в отношениях между инфляцией и ростом». Документы персонала МВФ. Том 48. № 1 (2001) Конс, Стефан. «Тестирование на асимметрию в британском, немецком и американском данных по безработице». Боннский университет. Германия. (2001) Мэнкью, Грегори. «Неумолимый и загадочный компромисс между инфляцией и безработицей».Гарвардский университет. Кембридж, США. (2000) Митчелл, Уильям. «Нелинейность политики в отношении безработицы и спроса для Австралии, Японии и США». Центр полной занятости и справедливости. Австралия (2002), Монтгомери, Алан; и др. к. «Нелинейность в моделировании и прогнозировании уровня безработицы в США». Высшая школа бизнеса Чикагского университета. () Поттер, Саймон; Куп, Гэри. «Динамическая асимметрия безработицы в США». Калифорнийский университет ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ. (1998) Родригес, Сильвия; и другие. "Уровень безработицы в Монтевидео: единичный корень или структурные изменения?" Институт Статистики. Университет Республики. Уругвай. (2001) Родригес, Сильвия. «Моделирование и сезонность уровня безработицы в Монтевидео». Документ 16. 13-й. Ежегодная конференция BCU по экономике. (1998) Ромер, Дэвид. «Продвинутая макроэкономика». (Ред. Макгроу-Хилл). Глава.10 Ротман, Филипп. «Остаточный анализ для простых билинейных и пороговых авторегрессионных моделей с помощью теста TR». Департамент экономики. Университет Восточной Каролины. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ. (1999) Ротман, Филипп. «Время необратимого уровня безработицы». Департамент экономики. Университет Восточной Каролины. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ. (1999) Ротман, Филипп; Паркер, Рэндалл. «Текущий прогноз рецессии и уровня безработицы». Департамент экономики. Университет Восточной Каролины. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ. (1998) Шалинг, Эрик. Нелинейная кривая Филлипса и прогнозирование инфляции. Симметричные и асимметричные правила денежно-кредитной политики ». Департамент экономики, Университет Южно-Африканской Республики. (1998) Sensier, Marianne; и др. к. «Деловые циклы и рынок труда. Может ли теория соответствовать фактам? ». Институт экономики. Оксфорд, Англия. (1999) Спремолла, Алессандра.«Упорство в безработице Уругвая». Тетради экономики. Год 38, № 113. (2001) Терасвирта, Тимо; и др. к. «Аспекты моделирования нелинейных временных рядов». Справочник по эконометрике. Том IV. Глава 48 (1994) Tsay, Ruey. «Тестирование и моделирование многомерных пороговых моделей». Школа бизнеса, Университет Чикаго. Ван ден Берг, Джерард и др. к. «Анатомия динамики безработицы». Департамент экономики, Университет Амстердама. (1999) Ван Дейк, Дик; и др. к. Тесты единичного корня и асимметричная настройка. Департамент экономики, Университет Амстердама. (1999) Ван Дейк, Дик; и др. к. «Темпы структурных изменений, циклические шоки и динамика безработицы». Департамент экономики, Университет Амстердама. (1997) Вельдкамп, Лаура; и др. к. «Изучение асимметрии в реальных деловых циклах». Стэндфордский Университет. (2002) Вербрюгге, Рэндал.«Исследование циклических асимметрий». MIT Press. Том 2. № 1 (1997) Видиелла, Антони. «Моделирование краткосрочной процентной ставки с помощью моделей TAR: приложение к испанскому случаю». Кафедра экономической математики,
Финансовый и актуарный университет Барселоны. (2000)
Понятие гистерезиса относится к ситуациям, в которых влияние шока на серию сохраняется даже после исчезновения причин, вызвавших его.
«Естественный уровень безработицы» - NAIRU - (уровень безработицы без ускорения инфляции) определяется как уровень безработицы, соответствующий стабильной инфляции. Смотрите раздел II.
Например. Brida (2000) разрабатывает модель инфляции и безработицы в двух режимах, где нерегулярные (апериодические) колебания определяются - эндогенно - самой динамикой перестройки между государствами.
Поскольку скорость корректировки ожиданий (определяемая параметром «c») в долгосрочной перспективе является мгновенной (c = 1), естественный уровень безработицы (NAIRU) равен «a / b».
Согласно Mankiw (2000), поскольку реальная заработная плата не является антициклической, думать о механизме деньги → цены → зарплата неверно.
Рассуждения должны начинаться с рынка товаров: фирмы увольняются не потому, что стоимость рабочей силы высока, а потому, что они не могут продать то, что производят. Согласно этой точке зрения, цены не способны «очистить» рынок, что, естественно, приводит к размышлениям о некотором типе власти со стороны фирм, которая, по мнению этого автора, действительно является источником ненейтральности денег. В таком случае компромисс между инфляцией и безработицей может быть хорошо понят и является результатом краткосрочной жесткости цен.
Согласно Р. Роджерсону (1997), Фридман одновременно критиковал две парадигмы. Краткосрочный кейнсианский, для того, чтобы не различать постоянные и преходящие эффекты денежно-кредитной политики на уровень безработицы, и классическая долгосрочная модель, для того, чтобы не предполагать никакой безработицы.
Уровень занятости представлен на оси абсцисс как 1-u, где u - уровень безработицы, а u * - уровень естественного равновесия.
Например, разные возрастные группы или разные уровни образования или даже разные регионы могут иметь разные NAIRU.
Так называемый «при прочих равных условиях» создан для того, чтобы выявить последствия долгосрочных структурных изменений для безработицы. Однако, если это увеличение производительности усваивается работниками таким образом, что резервная заработная плата увеличивается, то кривая предложения (w / p) s идет влево, а естественный уровень безработицы остается на прежнем уровне. В любом случае (в рамках структурного подхода) этот эффект усиливает концепцию долгосрочной стабильности уровня безработицы.
Хотя отношения Филлипса работают разумно для Соединенных Штатов, они не соответствуют в достаточной степени европейским эмпирическим данным, где инфляция не ведет себя, как указывает эта взаимосвязь, и именно это отсутствие эмпирической поддержки вокруг кривой Филлипса делает Это породило величайшую полемику.
Например, Гордон (1997) оценивает модель, в которой естественный уровень безработицы может стохастически меняться. Stock et. к. оценить детерминистическую модель, где NAIRU аппроксимируется полиномом. Gordon (1982), Weiner (1993) и Tootell (1994) используют «модели разрыва», позволяющие естественной скорости представлять экзогенные дискретные скачки, оставаясь постоянными между интервалами.
Во всех случаях они находят доказательства в пользу переменной NAIRU для США (уменьшение в 60-х, увеличение в 80-х и снова уменьшение в 90-х).
Со структурной точки зрения подтверждается, что принятие гипотезы гистерезиса эквивалентно принятию того, что уровень безработицы находится в постоянном равновесии вокруг неустойчивого значения.
Для обзора: «Продвинутая макроэкономика». глава 10. Дэвид Ромер. (Ред. Макгроу-Хилл)
Результат аналогичен, если работники развивают специфические для компании навыки.
Фундаментальная характеристика модели такого типа заключается в том, что заработная плата, выплачиваемая двум классам работников, не может устанавливаться независимо; то есть, чем выше зарплата, выплачиваемая нынешним сотрудникам, тем больше они должны выплачиваться
Б. Хансен и М. Канер. "Пороговая авторегрессия с единичным корнем". (2001)
Именно из-за этого «постоянного» эффекта поддерживается применение активной политики против неблагоприятных потрясений на рынке труда.
Без сомнения, эта дискуссия является частью более общей дискуссии, которая начинается с работы Нельсона и Плоссера (1982) о постоянном характере экономических колебаний.
Для ряда, следующего за процессом I (1), дисперсия растет со скоростью tσ 2.
Кризис 1995 года не был принят во внимание, поскольку тенденция продукта не отражает сокращение.
Коэффициент асимметрии определяется как: E.
Для наблюдаемой переменной она оценивается последовательно путем подстановки значений для ее аналогов выборки: (1 / n) ∑ (y t - u´) 3 / σ ´ 3
В анализе асимметрии обработка выбросов является повторяющейся проблемой, поскольку возникает дихотомия «вмешательства» (с возможным уменьшением эффекта, который будет продемонстрирован) по сравнению с поиском «робастности» в результатах.
Рэндал Вербрюгге. « Исследование асимметрии циклической ». (1997) Описание испытания см. В приложении II.
Половина воздействия шока на серию занимает 40 кварталов, чтобы рассеяться. Также отмечается, что уровень безработицы среди женщин выше, чем среди мужчин.
Что касается уровня безработицы среди мужчин, то гипотеза о единичном корне в 5% с двумя структурными нарушениями отвергается. Тем не менее, доказательства не являются убедительными, учитывая, что пустышки не являются значимыми.
Содержание этого раздела основано на работах профессора Б. Хансена:
«Вывод в моделях TAR» (1997), «Разделение выборки и оценка порога» (2000) и «Пороговая авторегрессия с единичным корнем» (2001).
В случае, если условные ошибки являются гетерокедастическими, y t * = u t * необходимо заменить на y t * = e t u t *
Начальные значения могут быть получены из стандартизированного исходного ряда.
Для авторегрессионных пороговых моделей критерии AIC и BIC определяются как:
В конечных выборках единичный корень эквивалентен стационарному процессу с коэффициентом авторегрессии, близким к единице.
Скачать оригинальный файл
