ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ИНФЛЯЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В НОВГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ

Аннотация

В статье предлагается рассмотреть возможность использования вейвлет-анализа в качестве дополнительного инструментария по изучению инфляционных процессов на примере Российской Федерации и Новгородской области. Целями данной работы является популяризация данного метода среди отечественных исследователей и экономистов, а также практическое применение метода для проведения более глубокого анализа инфляционных процессов. Одним из преимуществ использования вейвлет-анализа является отсутствие необходимости проводить преобразование временных рядов к стационарному виду, что снижает риск искажения результатов исследования. В качестве эмпирической базы использовались месячные данные Федеральной службы государственной статистики об индексах потребительских цен по Новгородской области и России в целом. Длина исследуемого ряда составила 330 точек, что позволяет провести качественное исследование. В работе применяется комплекс алгоритмов, включая непрерывное вейвлет-преобразование для оценки значимости инфляционных импульсов, анализ вейвлет-когерентности для оценки согласованности динамики цен в регионе и стране в целом, а также дискретное вейвлет-преобразование с максимальным перекрытием для кратномасштабной декомпозиции индекса потребительских цен на составляющие различной периодичности. С помощью вейвлет-спектров идентифицированы ключевые инфляционные шоки, причем наибольшая длительность воздействия на цены характерна для кризиса 1998 года. Результаты исследования подтверждают высокую сопряженность динамики инфляции в Новгородской области и в целом по России, а также выявляют наибольшую волатильность в сфере услуг и наличие длинных инфляционных циклов. В заключении авторами резюмируются ключевые преимущества вейвлет-анализа, в том числе отмечается возможность наглядной и информативной визуализации результатов обработки данных.[1]

Ключевые слова: вейвлет-анализ, вейвлет-когерентность, временные ряды, динамика цен, дискретное вейвлет-преобразование с максимальным перекрытием, индекс потребительских цен, инфляция, когерентность, непрерывное вейвлет-преобразование

Библиография

• Mandler M., Scharnagl M. Money Growth and Consumer Price Inflation in the Euro Area: a Wavelet Analysis // Discussion Paper Deutsche Bundesbank. 2014. Vol. 33. Pp. 1-37. (На англ.).
• Akkoyun H.Ç., Günay M., Şen-Doğan B. Business Cycle Synchronization of Turkey with Euro Area and the US: What Has Changed After 2001? // Working Papers. 2012. Vol. 15. Pp 1-29. (На англ.).
• Torrence C., Compo G.P. A Practical Guide to Wavelet Analysis // Bulletin of the American Meteorological Society. 1998. Vol. 79(1). Pp. 61-78. (На англ.). DOI:1175/1520-0477(1998)079%3C0061:APGTWA%3E2.0.CO;2
• Torrence C., Webster P.J. Interdecadal Changes in the ENSO–Monsoon System // Journal of Climate. 1999. Vol. 12(8). Pp. 2679-2690. (На англ.). DOI:1175/1520-0442(1999)012<2679:ICITEM>2.0.CO;2
• Macedo A. Signal Analysis and Coherence using the Continuous Wavelet Transform. Ontario: Department of Computer Science and Mathematics Nipissing University North Bay, 2013. 122 p. (На англ.).
• Шелухин О.И., Гармашев А.В. Обнаружение DoS и DDoS-атак методом дискретного вейвлет-анализа // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2011. № С. 44-46
• Шелухин О.И., Филинова А.С. Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения аномалий трафика методами дискретного вейвлет-анализа // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2014. Том 8. № 9. С. 89-97
• Percival B.D., Mofjeld H.O. Analysis of Subtidal Coastal Sea Level Fluctuations Using Wavelets // Journal of the American Statistical Association. Vol. 92(439). Pp.868-880. (На англ.). DOI: 10.1080/01621459.1997.10474042
• Aguiar-Conraria L., Soares M.J. The Continuous Wavelet Transform: A Primer. Publisher: NIPE Working Papers, 2011. 43 p. (На англ.).
• Schleicher С. An Introduction to Wavelets for Economists. Publisher: Bank of Canada Working Paper, 2002. 41 p. (На англ.). DOI: 10.34989/swp-2002-3
• Индексы потребительских цен на товары и услуги (2025). Государственная статистика. URL:https://www.fedstat.ru/indicator/31074 (дата обращения 31.07.2025).
• На выездной коллегии министерства сельского хозяйства Новгородской области подвели итоги работы отрасли в 2024 году и обозначили планы на 2025 год (2025). Министерство сельского хозяйства Новгородской области. URL:https://mincx.novreg.ru/medianews/news/80857 (дата обращения 31.07.2025).
• Старичков М.А. Использование вейвлетов для анализа динамики инфляционных процессов // Деньги и кредит. 2025. Том 84. № 1. С. 105-128.
• Lubik T.A., Matthes C., Verona F. Assessing U.S. Aggregate Fluctuations across Time and Frequencies. Publisher: Federal Reserve Bank of Richmond Working Paper, 2019. 45 p. (На англ.).
• Ariño M.A. Time Series Forecasts Via Wavelets: An Application to Car Sales in the Spanish Market. Publisher: Universidad de Navarra, 1995. 20 p. (На англ.).
• Goffe W.L. Wavelets in Macroeconomics: An Introduction // Computational Techniques for Econometrics and Economic Analysis. 1994. Pp. 137-149. (На англ.). DOI: 10.1007/978-94-015-8472-5_8
• Cotter J., Dowd K. U.S. Core Inflation: A Wavelet Analysis. Publisher: Social Science Research Network. 2006. 49 p. (На англ.). DOI: 10.2139/ssrn.993936

Информация об авторах

Михаил Александрович Старичков – канд. экон. наук, управляющий Отделением по Новгородской области Северо-         Западного главного управления Центрального банка Российской Федерации, Великий Новгород, Россия. E-mail: mike157z@mail.ru. SPIN РИНЦ 7037-0732. ORCID 0009-0008-5165-8888

Евгений Алексеевич Долгих – начальник экономического отдела Отделения по Новгородской области Северо-Западного главного управления Центрального банка Российской Федерации, Великий Новгород, Россия. E-mail: dolgikhea@live.com. SPIN РИНЦ 5267-8466. ORCID 0009-0003-4607-6553

Алексей Михайлович Старичков – студент, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Санкт-Петербург, Россия. E-mail: moopin51@mail.ru. ORCID 0009-0001-0118-8039. 

Для цитирования: Старичков М.А., Долгих Е.А., Старичков А.М. Вейвлет-анализ динамики инфляционных процессов в Новгородской области // BENEFICIUM. 2025. № 4(57). С. 139-150. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2025.4(57).139-150