Cyclical dynamics of industrial production and employment: A markov chain approach

Abstract

İş devirlerinin ve büyüme çevrimlerinin dinamiklerini çözümlemek, litaratürde oldukça yer almış ve ilgi toplamıştır. Biz bu çalışmada, kapasite üretim oranları, üretim endeksindeki ve istihdamdaki büyüme gibi ekonomik zaman serilerinin Markov zincirleri halinde incelenmesine ve bu serilerin zamansal bağlılık ve zamansal türdeşlik özelliklerinin test edilmesine dayanan bir metodoloji önermekteyiz. Böylece, ilk geçiş zamanı analizini kullanarak bu ekonomik verilerin her birinin izlediği trendin altındaki büyümelerden, trendin üzerindeki büyümelere; ayrıca trendin üzerindeki büyümelerden, trendin altındaki büyümelere geçiş zamanlarını değerlendirmekteyiz. Belirlenen bu geçiş zamanları, ekonomik durgunlukların ve gelişmelerin sürelerinin tahmin edilmesinde kullanılabileceği gibi, aynı zamanda bir büyüme çevriminde görülebilecek maksimum büyümenin gözlemlendiği bir dönemden, maksimum daralmanın yaşandığı diğer bir döneme geçiş süresi ve maksimum daralmanın gözlemlendiği bir dönemden maksimum büyümenin gözlemlendiği bir sonraki döneme geçiş süresinin de analiz edilmesinde kullanılabilmektedir. Bu yöntemden, farklı 24 ülkenin büyüme çevrimlerinin analizinde faydalanıyoruz, böylece bu ülkelerin döngüsel dinamiklerini karşılaştırabilme ve ülkeler arasında görünen farklılıkları ortaya çıkarılan ekonomik ve politik değişimlerle ilişkilendirebilmekteyiz. Sonuç olarak Markov zincir testlerini, ekonomik zaman serilerinin döngüsel dinamiklerinin incelenmesinde kolayca uygulanabilen ve parametre kullanımına ihtiyaç duyulmayan etkin bir metodoloji olarak sunmaktayız.

Understanding the dynamics of business and growth cycles received considerable attention in the literature. In this study, we provide a methodology based on representing economic time series such as industrial production index growth, employment growth and capacity utilization rates as Markov chains and testing these series for time-dependence and homogeneity. Then we use a first passage time analysis to evaluate the expected passage times between below the trend and above the trend states of these Markov process. These times can be used to analyze the recession and recovery durations as well as the times from a trough to a peak and from a peak to a trough of growth cycles. We use this analysis to study the growth cycles of 24 countries which thus allows us to compare cyclical dynamics of these countries and relate the differences to institutional changes that were put in place. As a result, we present Markov chain-based tests as an easy-to-implement nonparametric methodology to study cyclical dynamics of economic time series.