Особенности ARDL-моделирования в социологическом анализе временных рядов (на примере экономических новостей в динамике ИПН в 2010–2017 гг.)

doi:10.19181/4m.2021.53.2

DOI: https://doi.org/10.19181/4m.2021.53.2
EDN: FDNONO

Станислав Георгиевич Пашков Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия spashkov@hse.ru ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-7832-7503
Elibrary Author_id 826141
ResearchID L-6326-2015

Аннотация

Индекс потребительских настроений (ИПН) отражает взгляд населения на экономическую и финансовую политику страны, способствует пониманию рецессивных изменений в экономике. Существующие методологические подходы выделяют инфляцию, курс валюты, безработицу, интенсивность освещения экономических событий в массмедиа в качестве примеров того, на что ориентируются в своих оценках потребители, когда возникают «рациональные» сигналы. В статье уделяется внимание особенностям использования ARDL-подхода в социологических исследованиях на примере оценки влияния неэкономических факторов на ИПН в 2010–2017 гг. с включением «социально значимых» факторов, таких как массмедиа. В авторегрессионных моделях с распределенным лагом (ARDL) допускается использование «неэкономических» индикаторов, которые трудно включить в классические векторные авторегрессионные модели (VAR). Показано, что ARDL-моделирование способствует улучшению интерпретации моделей при наличии смешанных рядов, а двухмесячный лаг интенсивности новостей может демонстрировать снижение потребительских настроений. Это позволило выделить эпизоды рассинхронизации динамики макроиндикаторов с 2010-х гг., что, с одной стороны, говорит о фактических изменениях соответствующих показателей, а с другой – вносит больше определенности в понимание людьми текущей ситуации в экономике и возможностей для совершения крупных покупок. Дополнительно в статье рассматриваются методический и аналитический потенциалы Индекса, специфика включения различных «социологических» параметров и индикаторов в анализ.

Ключевые слова:

интенсивность, экономические новости, инфляция, ИПН, ARDL, dLagM, временные ряды, язык R

Биография автора

Станислав Георгиевич Пашков, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия

Аспирант, преподаватель кафедры экономической социологии факультета социальных наук

Литература

Kitrar L., Lipkind T. The relationship of economic sentiment and GDP growth in Russia in light of the COVID-19 crisis // Entrepreneurial Business and Economics Review. 2021. Vol. 9, No. 1. P. 7–29. DOI: 10.15678/EBER.2021.090101

Полбин А.В., Синельников-Мурылев С.Г., Трунин П.В. Экономический кризис 2020 г.: причины и меры по его преодолению и дальнейшему развитию России // Вопросы экономики. 2020. № 6. С. 5–21. DOI: 10.32609/0042-8736-2020-6-5-21.

Van Hal G. The true cost of the economic crisis on psychological well-being: a review // Psychology research and behavior management. 2015. Vol. 8. P. 17–25. DOI: 10.2147/PRBM.S44732

Curtin R.T. Indicators of consumer behavior: The University of Michigan surveys of consumers // Public Opinion Quarterly. 1982. Vol. 46, No. 3. P. 340–352. DOI: 10.1086/268731

Ибрагимова Д.Х., Николаенко С.А. Индекс потребительских настроений / Независимый институт социальной политики. М.: Поматур, 2005. 263 с.

Claveria O., Pons E., Ramos R. Business and consumer expectations and macroeconomic forecasts // International Journal of Forecasting. 2007. Vol. 23, No. 1. P. 47–69. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2006.04.004

Carroll C.D., Fuhrer J.C., Wilcox D.W. Does consumer sentiment forecast household spending? If so, why? // The American Economic Review. 1994. Vol. 84, No. 5. P. 1397–1408.

Alsalman Z. Does the source of oil supply shock matter in explaining the behavior of US consumer spending and sentiment? // Empirical Economics. 2021. Vol. 61, No. 3. P. 1491–1518. DOI: 10.1007/s00181-020-01900-9

Nguyen V.H., Claus E. Good news, bad news, consumer sentiment and consumption behavior // Journal of Economic Psychology. 2013. Vol. 39. P. 426–438. DOI: 10.1016/j.joep.2013.10.001

Wärneryd K.E. The psychological underpinnings of economics: Economic psychology according to Gabriel Tarde // The Journal of Socio-Economics. 2008. Vol. 37, No. 5. P. 1685–1702. DOI: 10.1016/j.socec.2007.10.001

Загребина А.В. Публика как социальная общность: пионерские исследования Г. Тарда // Социологические исследования. 2010. № 3. P. 139–145.

Van Raaij W.F. Economic psychology // Journal of Economic psychology. 1981. Vol. 1, № 1. P. 1–24. DOI: 10.1016/0167-4870(81)90002-7

Красильникова М.Д. Как российское население переживает очередной экономический кризис // Мир России. Социология. Этнология. 2010. Т. 19, № 4. С. 162–181.

Katona G. Contribution of psychological data to economic analysis // Journal of the American Statistical Association. 1947. Vol. 42, № 239. P. 449–459. DOI: 10.1080/01621459.1947.10501939

Palley T.I. The relative permanent income theory of consumption: a synthetic Keynes–Duesenberry–Friedman model // Review of Political Economy. 2010. Vol. 22, No. 1. P. 41–56. DOI: 10.2139/ssrn.1295588

Katona G., Likert R. Relationship between consumer expenditures and savings: The contribution of survey research // The Review of Economics and Statistics. 1946. Vol. 28, No. 4. P. 197–199. DOI: 10.2307/1925415

Altheide D.L. Identity and the Definition of the Situation in a Mass‐Mediated Context // Symbolic interaction. 2000. Vol. 23, No. 1. P. 1–27. DOI: 10.1525/si.2000.23.1

Lindenberg S., Frey B.S. Alternatives, frames, and relative prices: A broader view of rational choice theory // Acta sociologica. 1993. Vol. 36, No. 3. P. 191–205. DOI: 10.1177/000169939303600304

Kühberger A. The influence of framing on risky decisions: A meta-analysis // Organizational behavior and human decision processes. 1998. Vol. 75, No. 1. P. 23–55. DOI: 10.1006/obhd.1998.2781

Mueller E. The impact of unemployment on consumer confidence // Public Opinion Quarterly. 1966. Vol. 30, No. 1. P.19–32. DOI: 10.1086/267379

Kłopocka A. M. Does consumer confidence forecast household saving and borrowing behavior? Evidence for Poland // Social Indicators Research. 2017. Vol. 133, No. 2. P. 693–717. DOI: 10.1007/s11205-016-1376-4

Shapiro H.T., Angevine G.E. Consumer attitudes, buying intentions and expenditures: An analysis of the Canadian Data // The Canadian Journal of Economics. 1969. Vol. 2, No. 2. P. 230–249. DOI: 10.2307/133636

Fan C.S., Wong P. Does consumer sentiment forecast household spending?: The Hong Kong case // Economics letters. 1998. Vol. 58, No. 1. P. 77–84. DOI: 10.1016/S0165-1765(97)00247-4

Fisher L.A., Huh H. On the econometric modelling of consumer sentiment shocks in SVARs // Empirical Economics. 2016. Vol. 51, No. 3. P. 1033–1051. DOI: 10.1007/s00181-015-1038-4

Ибрагимова Д.Х. Когортный анализ потребительских ожиданий населения России (1996−2010): теоретико-методологические основы исследования // Экономическая социология. 2014. Т. 15, № 2. C. 99–118. DOI: 10.17323/1726-3247-2014-2-99-118

Brown J. et al. Board socio-cognitive decision-making and task performance under heightened expectations of accountability / J. Brown, A. Buchholtz, M. Butts, A. Ward // Business & Society. 2019. Vol. 58, No. 3. P. 574–611. DOI: 10.1177/0007650316675597

Medovikov I. When does the stock market listen to economic news? New evidence from copulas and news wires // Journal of Banking & Finance. 2016. Vol. 65. P. 27–40. DOI: 10.2139/ssrn.2578355

Grunberg E. “Complexity” and “open systems” in economic discourse // Journal of Economic Issues. 1978. Vol. 12, No. 3. P. 541–560. DOI: 10.1080/00213624.1978.11503553

Hester J.B., Gibson R. The economy and second-level agenda setting: A time-series analysis of economic news and public opinion about the economy // Journalism & Mass Communication Quarterly. 2003. Vol. 80, No. 1. P. 73–90. DOI: 10.1177/107769900308000106

Starr M.A. Consumption, sentiment, and economic news // Economic Inquiry. 2012. Vol. 50, No. 4. P. 1097–1111. DOI: 10.1111/j.1465-7295.2010.00346.x

Fogarty B.J. Determining economic news coverage // International Journal of Public Opinion Research. 2005. Vol. 17, No. 2. P. 149–172. DOI: 10.1093/ijpor/edh051

Hollanders D., Vliegenthart R. The influence of negative newspaper coverage on consumer confidence: The Dutch case // Journal of Economic Psychology. 2011. Vol. 32, No. 3. P. 367–373. DOI: 10.1016/j.joep.2011.01.003

Информационная база данных повторяющихся исследований «Курьер» // ЕАЭСД [сайт]. 2020. URL: http://sophist.hse.ru/db/oprosy.shtml?ts=32&en=0 (дата обращения: 20.11.2021).

Bell V. Performative knowledge // Theory, Culture & Society. 2006. Vol. 23, № 2–3. P. 214–217. DOI: 10.1177/026327640602300245

De Boef S., Kellstedt P.M. The political (and economic) origins of consumer confidence // American Journal of Political Science. 2004. Vol. 48, № 4. P. 633–649. DOI: 10.2307/1519924

Alsem K.J. et al. The impact of newspapers on consumer confidence: does spin bias exist? / K.J. Alsem, S. Brakman, L. Hoogduin, G. Kuper // Applied Economics. 2008. Vol. 40, № 5. P. 531–539. DOI: 10.1080/00036840600707100

Lin Z., Brannigan A. Advances in the analysis of non-stationary time series: An illustration of cointegration and error correction methods in research on crime and immigration // Quality and Quantity. 2003. Vol. 37, № 2. P. 151–168. DOI: 10.1023/A:1023367205756

Bertsche D., Braun R. Identification of structural vector autoregressions by stochastic volatility // Journal of Business & Economic Statistics. 2020. Vol. 40, No. 1. P. 328–341. DOI: 10.1080/07350015.2020.1813588

Hyndman R.J., Khandakar Y. Automatic time series forecasting: the forecast package for R // Journal of statistical software. 2008. Vol. 27, No. 1. P. 1–22. DOI: 10.18637/jss.v027.i03

Pesaran M.H., Shin Y., Smith R.J. Bounds testing approaches to the analysis of level relationships // Journal of applied econometrics. 2001. Vol. 16, No. 3. P. 289–326. DOI: 10.1002/jae.616

Дементьева И.Н., Шаклеина М.В. Применение индексного метода в исследованиях потребительских настроений населения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2019. Т. 12, № 1. С. 153–173.

Семенов А.В. Неровный темп: динамика готовности к экономическим протестам в России (1996–2019) // Экономическая социология. 2020. Т. 21, № 4. C. 107–124.

Natsiopoulos K., Tzeremes N. ARDL: ARDL, ECM and Bounds-Test for Cointegration. R package version 0.2.0 // CRAN. 29.06.2022. URL: https://CRAN.R-project.org/package=ARDL (date of access: 02.12.2021).

Demirhan H. dLagM: An R package for distributed lag models and ARDL bounds testing // PLOS One. 2020. Vol. 15, No. 2. DOI: 10.1371/journal.pone.0228812

Основные макроэкономические индикаторы (цена на нефть, курс рубля) // Investing.com [сайт]. 2021. URL: https://ru.investing.com/markets (дата обращения: 20.11.2021).

Динамика индекса потребительских цен // Росстат [сайт]. 2021. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/57982 (дата обращения: 20.11.2021).

Электронный архив и база данных СМИ для развития бизнеса // Public.ru: Медиапоиск и анализ [сайт]. 2022. URL: https://www.public.ru (дата обращения: 06.02.2022).

Федорова Е.А., Мусиенко С.О., Афанасьев Д.О. Влияние российского фондового рынка на экономический рост // Финансы: теория и практика. 2020. Т. 24, № 3. С. 161–173. DOI: 10.26794/2587-5671-2020-24-3-161-173

Афанасьев Д.О., Федорова Е.А., Рогов О.Ю. О влиянии тональности новостей в международных СМИ на рыночный курс российского рубля: текстовый анализ // Экономический журнал ВШЭ. 2019. Т. 23, № 2. С. 264–289. DOI: 10.17323/1813-8691-2019-23-2-264-289

Особенности ARDL-моделирования в социологическом анализе временных рядов (на примере экономических новостей в динамике ИПН в 2010–2017 гг.)

Научная статья

Аннотация

Биография автора

Литература