Частка різних груп країн у світовому товарному експорті
у 1900-1980 рр., %
| Країна, група країн | 1900р. | 1913р. | 1929р. | 1938р. | 1950р. | 1960р. | 1970р. | 1980р. |
| Розвинуті країни світу у тому числі | 72,9 | 73,1 | 73,3 | 70,7 | 79,4 | 75,0 | 73,6 | 67,3 |
| США | 13,1 | 12,4 | 13,1 | 11,1 | 42,4 | 30,5 | 22,6 | 14,7 |
| Японія | 1,7 | 3,0 | 4,5 | 5,9 | 1,4 | 2,8 | 4,9 | 5,1 |
| Західна Європа у тому числі | 53,9 | 53,6 | 51,4 | 50,0 | 31,6 | 37,9 | 41,6 | 42,8 |
| Німеччина | 8,4 | 12,9 | 10,8 | 11,3 | 4,7 | 6,8 | 7,9 | 9,8 |
| Франція | 8,6 | 6,8 | 7,6 | 7,0 | 4,1 | 4,9 | 6,0 | 6,0 |
| Великобританія | 15,1 | 13,0 | 13,6 | 13,3 | 8,5 | 8,2 | 6,8 | 6,0 |
| Країни, що розвиваються у тому числі | 15,3 | 14,6 | 16,0 | 18,0 | 16,8 | 19,2 | 20,2 | 26,4 |
| Латинська Америка у тому числі | 3,3 | 4,2 | 5,0 | 5,5 | 6,5 | 6,6 | 6,2 | 7,5 |
| Бразилія | 0,6 | 0,7 | 0,9 | 1,0 | 1,3 | 1,4 | 1,3 | 1,8 |
| Мексика | 0,9 | 0,9 | 0,7 | 0,9 | 1,2 | 1,3 | 1,1 | 1,7 |
| Азія у тому числі | 11,2 | 9,4 | 9,8 | 10,6 | 7,7 | 8,6 | 9,0 | 12,7 |
| Китай | 3,1 | 2,5 | 2,6 | 2,5 | 1,8 | 2,5 | 2,0 | 2,2 |
| Індія | 3,7 | 3,0 | 3,0 | 3,4 | 2,0 | 1,8 | 1,4 | 1,4 |
| Республіка Корея | 0,6 | 0,5 | 0,6 | 0,6 | 0,5 | 0,6 | 0,9 | 1,4 |
| Північна Африка, Близький і Середній Схід | 0,4 | 0,6 | 0,7 | 1,1 | 1,5 | 3,0 | 4,3 | 5,6 |
| Східна Європа | 5,7 | 4,8 | 4,0 | 3,3 | 2,1 | 2,8 | 2,6 | 2,2 |
Джерело: побудовано автором за: Мировая экономика: глобальные тенденции за 100 лет / Под ред. И.С.Королева. – М.: Экономистъ, 2003. – С. 600-601.
Протягом другої половини ХХ ст. найбільш активно в міжнародні торговельні відносини включились азійські країни насамперед Китай, Індія, нові індустріальні країни даного регіону, держави Латинської Америки, а також Північної Африки, Близького і Середнього Сходу, що є віддзеркаленням розширення експортоорієнтованих секторів їхніх національних економік та динамічного залучення цих держав до транснаціональних виробничих мереж.
Ще одним виміром нерівномірності світогосподарського розвитку, яка з усією очевидністю окреслилася в повоєнний період, є диспропорційний розвиток окремих регіонів світу. Так, друга половина ХХ ст. ознаменувалась істотним посиленням позицій у світовій економіці регіональних інтеграційних блоків, таких як ЄЕС, АТЕС, МЕРКОСУР, АСЕАН та ін. Їх репрезентували потужні коаліції країн, котрі реалізовували свої національні економічні інтереси через забезпечення насамперед найсприятливіших умов для реалізації міжнародного співробітництва в регіональному масштабі. Так, вже на початку 1960-х років близько 40% сукупного обсягу торгівлі країн-членів ЄЕС припадала на партнерів по інтеграційному блоку.
Оперативність та ефективність діагностування економічних циклів визначають можливість вчасного реагування на дію факторів, які зумовлюють коливання ринкової кон’юнктури. З огляду на це методологічні засади оцінювання циклічності в економіці країн є основою для розробки ефективної антициклічної політики. Особливе значення при цьому відіграє математично-статистичний інструментарій кон’юнктурних досліджень, адже сучасні трансформаційні та інтеграційні процеси в глобальному середовищі під впливом радикальних інноваційних зрушень і технологічних нововведень значною мірою впливають на циклічну економічну динаміку. Тож необхідним є адекватне врахування цих чинників з метою ефективного прогнозування ділової активності та побудови достовірних макроекономічних моделей.
Як показує досвід антициклічного регулювання у високорозвинених державах світу, методологія визначення та оцінки економічних циклів базується на використанні емпіричних моделей циклічності, зокрема: класичних бізнес-циклів – ділова активність оцінюється відносно статичної бази порівняння (досліджується динаміка базисних темпів зростання основних макроекономічних індикаторів за місяць, квартал, рік); циклів темпів зростання – ділова активність оцінюється відносно попереднього рівня (обчислюються ланцюгові темпи зростання основних макроекономічних індикаторів, часто – лише ВВП); циклів зростання – ділова активність оцінюється відносно динамічної бази порівняння – економічного тренду, яким, зазвичай, є загальна тенденція зростання ВВП.
Вважаємо за доцільне, в першу чергу, розглянути загальну методологію визначення та оцінки економічних циклів, після цього виділити спільні та відмінні характеристики окремих емпіричних моделей циклічності і показати їх взаємозв’язок. Так, якщо виходити із класичних бізнес-циклів, циклів темпів зростання та циклів зростання, ідентифікація економічних циклів полягає у фіксації кластерів поворотних точок (turning points) ринкової кон’юнктури, оцінюванні динаміки основних макроекономічних індикаторів та виділенні довгострокового тренду зростання економіки країн.
Аналіз існуючих методик оцінювання економічних циклів показав, що для фіксації кластерів поворотних точок ринкової кон’юнктури найбільш часто застосовують показники валового внутрішнього (національного) продукту. Саме динаміка ВВП у реальному вираженні може свідчити про перебіг економічних циклів. Відомі американські дослідники ділових циклів Дж. Сток та М.Уотсон у своїй праці «Бізнес-цикли у часових рядах макроекономічних даних США» кваліфікували даний макроекономічний індикатор як «ядро» економічного циклу[13]. У сучасних дослідженнях щомісячні та щоквартальні показники валового внутрішнього продукту у реальному (порівнянному) вимірі не лише сигналізують про стан поточної кон’юнктури ринку, а й також є основою для економічного прогнозування[14].
Однак, на практиці рівень та динаміка ВВП не є єдиним індикатором ділової активності у країнах (хоча одним із визначальних). Як показує досвід ідентифікації економічних циклів, який накопичений у високорозвинених державах світу, аналізу підлягає система показників, які тією чи іншою мірою свідчать про зміни макроекономічної кон’юнктури. Так, для датування (dating) класичних бізнес-циклів у США Національне бюро економічних досліджень (НБЕД) керується вибіркою таких макроекономічних індикаторів (за місяць): реальний особистий дохід за мінусом трансфертних виплат, зайнятість, промислове виробництво, оптова та роздрібна торгівля, реальний ВВП[15]. Критерієм відбору індикаторів при цьому є їх тісна крос-кореляція з економічними циклами та відсутність взаємних лагових ефектів у динаміці (випередження, відставання). Саме тому, як показують дослідження інших американських вчених, зокрема В.Зарновіца та А.Озілдіріма, спільна динаміка співпадаючих індикаторів (comovements) та її постійність (persistence) є «ключовими характеристиками економічних циклів»[16].
Виділяючи динамічні характеристики економічних циклів, фахівці НБЕД макроекономічні індикатори диференціюють на проциклічні, ациклічні та антициклічні. Проциклічні індикатори мають тенденцію до зростання в період економічного піднесення і до зменшення протягом економічного спаду, тому вони є базовими критеріями ідентифікації економічних циклів. Антициклічним змінним властиве зростання в період економічного спаду і скорочення у фазі економічного піднесення, що визначає можливість розробки на їх основі інструментарію діагностики ринкової кон’юнктури. Динаміка ациклічних змінних не пов’язана безпосередньо із циклами ділової активності.
Інші міжнародні та дослідницькі організації, зокрема Організація економічного співробітництва та розвитку (ОЕСР), Інститут досліджень економічних циклів (США), Швейцарський інститут досліджень бізнес-циклів, Центр досліджень циклів зростання та бізнес-циклів (Великобританія), динаміку макроекономічних індикаторів аналізують у комплексному вигляді. Мається на увазі, що відповідні індикатори за посередництвом спеціальних індексних методів зводяться до інтегральних показників (індексів кон’юнктури). Такими є індекси відставання (lagging), співпадання (coincident) та випередження (leading). Єдиних критеріїв визначення індексів кон’юнктури не існує, що обумовлено різними динамічними характеристиками макроекономічних показників, відмінними умовами перебігу ділової активності у різних країнах та регіонах світу.
У свою чергу Е.Прескот дослідив, що склад основних проциклічних макроекономічних індикаторів є сталим: до них слід відносити, як вважає вчений, сукупні обсяги споживання та інвестицій[17]. Іншим підходом до аналізу про-, а- та антициклічних властивостей показників є статистичний метод оцінювання кореляційного зв’язку. Так, англійські вчені, фахівці Центру досліджень зростання та бізнес-циклів (Великобританія) Е.Андреоу, Д.Озборн та М.Сенсіер у праці «Порівняння статистичних властивостей фінансових змінних протягом економічних циклів у США, Великобританії та Німеччині» стверджують, що макроекономічний індикатор може бути віднесений до проциклічного, якщо коефіцієнт кореляції цього показника відносно промислового виробництва є позитивним, до антициклічного – негативним, ациклічного – нульовим[18]. Безперечно, такий підхід заслуговує на увагу, однак, на нашу думку, у зв’язку з можливими під час оцінювання статистичними похибками цей метод має бути допоміжним інструментарієм дослідження динаміки макроекономічних індикаторів. У цьому випадку поєднання методів графічного та кореляційного аналізу здатні підвищити достовірність виявлення ефектів відставання, співпадання та випередження в економічній динаміці країн.
На практиці з метою отримання репрезентативної вибірки даних для ідентифікації економічних циклів вихідні макроекономічні показники трансформують до порівнянного вигляду, оцінюючи місячний, квартальний, піврічний або річний їх рівні по відношенню до базового періоду. А саме дані, які представлені у вартісному вираженні, шляхом дисконтування на відповідні індекси-дефлятори коригують на фактор інфляції. Важливим завданням у процесі визначення економічних циклів є також врахування сезонних коливань ділової активності. Не зважаючи на значну кількість наукових досліджень сезонних циклів, в економічній літературі відсутнє чітке їх визначення. У більшості випадків дослідники застосовують емпіричний метод аналізу сезонності, використовуючи її як допоміжний інструмент, а не самодостатню категорію. Саме тому динаміка основних макроекономічних індикаторів в процесі ідентифікації економічних циклів коригується на фактор сезонності. При цьому під сезонністю науковці розуміють систематично повторювані макроекономічні коливання, обумовлені особливостями умов перебігу ділової активності у відповідні проміжки часу протягом року. Сезонні флуктуації, незважаючи на те, що час їх прояву і характер з року в рік можуть дещо змінюватись, мають достатньо регулярний характер і така регулярність дозволяє забезпечити можливість сезонного коригування (структурування) часових рядів даних.
Існує багато методик оцінювання сезонної циклічності. Основні їх відмінності зводяться до того, в якій послідовності здійснювати виділення складових елементів часового ряду і яким математичним інструментарієм при цьому користуватись. Загалом, оцінка сезонних циклів може здійснюватися такими способами: за допомогою тригонометричних функцій з використанням методів гармонійного (спектрального) аналізу; за допомогою параметричних методів із застосуванням експертних оцінок; методами статистичного згладжування часових рядів даних. Як відомо, гармонійний аналіз – комплексний метод, метою якого є моделювання сезонних коливань у вигляді математичного ряду періодичних функцій. Однак, застосування методів цього аналізу на практиці пов’язане зі складними математичними розрахунками і для виділення сезонних циклів є необхідним формулювання додаткових гіпотез, що стосуються динаміки часового ряду за межами досліджуваного часового інтервалу. Параметричні методи потребують параметрів оцінювання, які визначаються суб’єктивно і попереднього згладжування часового ряду з використанням експертних оцінок.
Найбільшого поширення у практиці сезонного коригування динамічних рядів даних набули методи статистичного згладжування. Суть такого підходу полягає у спеціальній математичній обробці показників, що базується на використанні середніх величин. Методика дозволяє виявити загальну тенденцію (тренд) у розвитку соціально-економічного процесу за допомогою елімінування нерегулярної (випадкової) складової часового ряду і, таким чином, структурувати його на окремі компоненти. У цьому контексті на особливу увагу заслуговують методи сезонного структурування Census I і Census II, які були розроблені американськими вченими Ю.Шискіним, А.Янгом та Дж. Масгрейвом. Згідно із цим підходом, часовий ряд ( 
) представлений як сума чотирьох різних компонент: сезонної компоненти ( 
, де t означає момент часу); тренду ( 
); циклічної компоненти ( 
); випадкової нерегулярної компоненти (статистичний шум) ( 
). Відмінність між циклічною та сезонною компонентами полягає у тому, що остання має регулярну (сезонну) періодичність, тоді як циклічні коливання тривають більший проміжок часу. У методі Census I трендову і циклічну складові об’єднують в одну тренд-циклічну компоненту ( 
).
Конкретні функціональні взаємозв’язки між ними також можуть мати різний вигляд – адитивний та мультиплікативний, відмінність між якими буде проявлятись так: у випадку адитивного зв’язку статистичний ряд буде мати постійні сезонні коливання, величина яких не залежатиме від загального рівня значень ряду; у випадку мультиплікативної моделі зв’язку величина сезонних коливань буде змінюватись залежно від загального рівня значень варіаційного ряду. Перевагою такого методу є відносно простий алгоритм виділення не лише сезонної циклічності, а й тренду у динаміці макроекономічних індикаторів.
А.Бернс та У.Мітчелл у своїх працях «Бізнес-цикли: проблема та її постановка» та «Вимірювання бізнес-циклів» вперше систематизували емпіричний алгоритм поглибленого аналізу економічних циклів, а розроблена ними емпірична модель циклічності кваліфікується як «класичний бізнес-цикл». Вчені детально дослідили економічні цикли у США в період із середини XIX до середини XX ст. Кожен виділений ними бізнес-цикл починається із найнижчої точки ділової активності, або дна (низини, нижньої поворотної точки), після якої йде період економічного піднесення, що складається із пожвавлення та експансії. Поступово економіка досягає найвищої точки активності (вершини, піку, верхньої поворотної точки), за якою настає період спаду (рецесія та скорочення). На практиці часто оперують лише двома фазами – експансія (період часу від низини до вершини) та рецесія (період часу від вершини до низини).
Критерії ідентифікації економічних циклів згідно із емпіричною моделлю класичних бізнес-циклів, які були розроблені та обґрунтовані у наукових працях А.Бернса та У.Мітчелла, набули великого застосування у практиці датування циклів Національного бюро економічних досліджень. Саме ця організація зайняла лідируючі позиції у США в галузі дослідження та ідентифікації економічних циклів, їй делеговані офіційні повноваження щодо визначення календарних дат (датування) класичних бізнес-циклів. Так, згідно із методикою НБЕД, базовим періодом реєстрації економічних циклів є один календарний місяць. З середини XIX ст. цією організацією було зафіксовано близько 30-ти економічних циклів у США.
При цьому методика дослідження циклічності передбачає розгляд такої інформації про кожен цикл: місяць та рік досягнення найнижчої та найвищої точок, тривалість у місяцях фаз піднесення та спаду, відомості про взаємозв’язок кожного нового циклу з попереднім. Цикли датуються відповідно до напрямку зміни ділової активності. Піком економічного циклу вважається останній календарний місяць, після якого слідує спад основних проциклічних макроекономічних індикаторів. Дном циклу є останній календарний місяць, після якого ті самі індикатори починають зростати. Тривалістю повного економічного циклу є інтервал між двома його послідовними найнижчими або найвищими точками (поворотними точками). Фазу, яка розміщується між найвищою та найнижчою точками циклу, називають рецесією. У випадку, якщо скорочення є надзвичайно глибоким (подібне до спаду 1929-1933 рр.), його називають депресією.
Науковці часто керуються правилом, що економіка перебуває у стані рецесії, якщо реальний спад ВВП спостерігається послідовно протягом двох кварталів. Однак, аналітики НБЕД уникають подібного правила і роблять остаточний висновок щодо перебування економіки у фазі рецесії, виходячи з широкого набору макроекономічних індикаторів. Так, згідно зі термінологією НБЕД, рецесія – це суттєве відхилення ділової активності в економіці в цілому, що триває більше п’яти календарних місяців, і проявляється у зниженні реальних показників ВВП, особистих доходів населення, зайнятості, промислового виробництва та продаж[19].
Принципово інший підхід до ідентифікації економічних рецесій класичних бізнес-циклів пропонує К.Ромер. Дослідник у своїй праці «Зміни у бізнес-циклах: досвід та пояснення» стверджує, що за методикою НБЕД, яка базується на фіксації часових характеристик економічної динаміки, не враховуються проміжні обсяги скорочення виробництва. Такої ж точки зору дотримуються інші американські економісти, такі як Д.Хардинг, А.Паган, Х.Кролзінг, Дж. Торо. Виходячи з цього, К.Ромер пропонує ідентифікувати економічні рецесії на основі динаміки промислового виробництва. А саме, коли його сумарний кумулятивний спад (сума рівнів промислового виробництва за кожен місяць спаду по відношенню до верхньої поворотної точки) від вершини до низини складає 40%[20]. Як наслідок, класифікація класичних бізнес-циклів у США, яка розроблена К.Ромер, дещо відрізняється від такої, яку пропонують фахівці НБЕД. З метою більш точної фіксації поворотних точок бізнес-циклів на сьогодні розроблено і використовуються спеціальні алгоритми датування і статистичні оцінювальні тести, зокрема алгоритм Брай-Бошан, тести Аделмана, Пагана[21].
Пришвидшення економічного зростання з першої половини XX ст., викликане радикальними інноваційними зрушеннями, підвищенням продуктивності праці, нарощенням економічного потенціалу високорозвинених держав світу, з часом потребували оновлення концептуальних положень циклічності. Адже на перший план висувалися проблеми не забезпечення короткострокової стабільності макроекономічної кон’юнктури, а підтримання стійкого довгострокового висхідного тренду зростання. Спрощеним підходом до розв’язання цього завдання стала розроблена науковцями, такими як М.Фрідман, А.Шварц, І.Мінц, Г.Брай, Ш.Бошан, концепція циклічності у темпах економічного зростання[22], згідно із якою циклічні спади темпів зростання в економіці країн становлять собою «чітко виражені, всеохоплюючі та періодичні зниження темпів економічного зростання»[23]. Такий підхід можна вважати альтернативним варіантом концепції класичних бізнес-циклів, оскільки об’єктом аналізу у цьому випадку є не кластери поворотних точок у динаміці макроекономічних індикаторів, а кластери у динаміці темпів їх зміни.
Більш обґрунтованим і формалізованим підходом до проблеми економічного зростання та його нерівномірності є концепція циклів зростання. Вихідними положеннями у процесі емпіричного моделювання економічних циклів зростання вважають гіпотезу, розроблену представниками «Континентальної традиції» (теорії кон’юнктури), яка полягає у тому, що економічній системі властиве рівноважне положення (Л.Вальрас, А.Маршал, К.Віксель, В.Парето), або загальна тенденція у зміні (тренд), періодичні або квазіперіодичні відхилення від якої визначають циклічні коливання (М.Кондратьєв). М.Кондратьєв дослідив, що динаміка часового ряду, яка характеризує зміну того чи іншого економічного явища чи процесу, містить такі складові компоненти: загальна тенденція у зміні (тренд), безпосередньо економічний цикл, випадкові коливання або «білий шум».
Фактично існують, за теорією М.Кондратьєва, лише малі цикли кон’юнктури, тому їх необхідно згладжувати, щоб виявити довгострокові економічні коливання (великі цикли). З аналітичної точки зору, завдання полягало в тому, щоб на основі певної статистичної сукупності показників виявити загальну тенденцію у зміні, відхилення від якої визначатимуть економічний цикл. Методологія М.Кондратьєва була успішно використана С.Кузнецем у його науковій праці «Секулярні коливання у виробництві та цінах» для дослідження так званих «циклів Кузнеця». У дослідженнях зарубіжних вчених такий підхід був розвинутий у цілісну концепцію циклів зростання (growth cycles) або циклів відхилень (deviation cycles). У наукових працях окремих дослідників, таких як А.Сінг та Е.Амадео, ці коливання називаються також «зростанням на основі активно-пасивних циклів» («stop-go cycles of growth»)[24].
У контексті циклічності економічного зростання країн американські вчені В.Зарновіц та А.Озілдірім у дослідженні «Декомпозиція часових рядів даних та вимірювання бізнес-циклів, трендів і циклів зростання» так характеризують цикли зростання: «Цикли зростання можуть бути визначені як коливання у відхиленнях основних макроекономічних індикаторів відносно їх зростаючих трендів»[25]. Уточнення цього визначення знаходимо у роботі А.Банерджі, фахівця Інституту досліджень економічних циклів (США), який стверджує: «Фактично періоди зростання в економіці нижче трендових показників можна розуміти як рецесії зростання»[26]. Загалом, у концепції циклів зростання можна чітко простежити теоретичний та аналітичний підходи. Історично першим є теоретичний, розроблений представниками неокейнсіанської економічної теорії (Дж.Хікс, Дж.Дьюзенбері, Л.Пасінетті) і реалізований у формі теоретичних моделей циклів зростання[27]. Аналітичний підхід бере початок із хронологічних досліджень І.Мінца, які наведені у праці «Датування американських циклів зростання». Вчений уперше за допомогою методів виділення тренду (детрендингу) дослідив циклічність економічного зростання у США[28]. В подібній інтерпретації економічні цикли були обґрунтовані аналітично з позицій рівноважних теорій циклічності представниками нової класичної економічної теорії, зокрема такими вченими, як Р.Лукас, Р.Ходрік, Е.Прескот, Ф.Кідленд, Дж. Мур, В.Зарновіц[29]
З метою розрахунку лінії «вікової тенденції» М.Кондратьєв свого часу застосував метод найменших квадратів, а для виділення тренду – згладжування статистичних рядів даних за допомогою відповідних математичних функцій. Суть методу полягає в тому, що на основі статистичної вибірки даних будується лінія, сума верхніх відхилень від якої співпадає з сумою нижніх, а сума квадратів відхилень залишається достатньо малою. Певні труднощі під час застосування методу найменших квадратів проявляються у процесі вибору типу теоретичної кривої, яка характеризувала би вікову тенденцію економічних змін і адекватним чином описувала циклічне зростання. Ця проблема не вирішена і донині, що доводить існування великої кількості сучасних методик виділення тренду та підбору відповідних апроксимуючих функцій. Серед них слід відмітити найбільш поширені та використовувані у дослідженнях циклів зростання, зокрема згладжувальні фільтри Калмана, Ходріка-Прескота, Ротемберга, Бенд-Пас фільтр, метод середньофазового тренду[30].
Концепція циклів економічного зростання по відношенню до класичних бізнес-циклів має як свої переваги, так і недоліки. Так, цикли зростання більшою мірою придатні для аналізу економічних циклів у таких країнах, які мають високі трендові показники зростання ВВП, а різкі коливання відбуваються лише у динаміці темпів його зміни. Крім того, залежність статистичної оцінки циклів зростання від обраного методу детрендингу (виділення тренду) може ускладнити ідентифікацію циклічності. Загалом, слід зазначити, що визначення та оцінку економічних циклів за посередництвом макроекономічних індикаторів доцільно розглядати як в статиці, так і динаміці, використовуючи в тому чи іншому випадку відповідні емпіричні моделі. Вибір конкретної з них залежить від об’єктивних тенденцій економічного розвитку та динаміки ділової активності у країнах. Зокрема, коли існує необхідність дослідити зміни у часі ділової активності, то слід використовувати емпіричну модель класичних бізнес-циклів, а якщо швидкість цієї зміни – моделі циклів зростання і темпів зростання.
Враховуючи, що визначення та оцінка циклів зростання є статистично коректними лише у ситуації, коли чітко простежується довгостроковий, з позитивним нахилом, тренд зростання ВВП, в Україні, на нашу думку, застосування такої емпіричної моделі циклічності для ідентифікації економічних циклів є недоцільним. Це можна пояснити тим, що в національній економіці розрахунок такого довгострокового тренду економічного зростання у розрізі місяців або кварталів є надзвичайно складним завданням. Адже для цього відсутні як статистичні дані про динаміку основних макроекономічних індикаторів в країні за тривалий період часу, так і методика формування репрезентативної вибірки даних (у зв’язку зі зміною в Україні системи національних рахунків, введення в обіг національної грошової одиниці гривні тощо). Виходячи з цього, неможливо з достатнім рівнем надійності визначити довгостроковий тренд у зміні ВВП України (та інших макроекономічних індикаторів), а отже – ідентифікувати економічні цикли зростання. З огляду на це, вважаємо за доцільне класифікувати поворотні точки циклів ділової активності в Україні, беручи за основу модель класичних бізнес-циклів (за стандартами Національного бюро економічних досліджень США).
Крім того, варто користуватися критерієм, що поєднує у собі так зване «правило шести місяців» (економічний спад класифікується як рецесія у випадку абсолютного скорочення основних макроекономічних індикаторів протягом шести календарних місяців, за методикою Національного бюро економічних досліджень США) і критерій К.Ромер (ознака економічної рецесії – 40% кумулятивного спаду реальних обсягів промислового виробництва у розрізі місяців). Такий підхід дозволить більш глибоко діагностувати циклічні коливання ділової активності в національній економіці.