Для начала обратимся к мировому кризису 2008-2009-2010 гг. и точности авторских прогнозов 2006-2007гг. При этом рассматривать будем только видимые/очевидные процессы — финансовых пирамид, произошедшие на трех основных рынках (ипотечном, фондовом, энергетическом/нефтяном), без учета скрытых/латентных процессов. Данный анализ/прогноз трех основных рынков авторами неоднократно был описан (2007-2010гг) в различных книгах, монографиях, докладах, выступлениях, видео-лекциях, а также в кратком алгоритме прогнозирования мировых финансовых/экономических кризисов.
На данном этапе более интересны результаты мирового кризиса 2008-2009-2010 гг., или точнее - какие трансформации финансовых пирамид, произошли на трех основных рынках (ипотечном, фондовом, энергетическом/нефтяном)?
Практически необходимо исследовать и ответить на вопрос, какие позитивные/негативные изменения произошли на трех основных рынках (ипотечном, фондовом, энергетическом/нефтяном). Кроме этого оценить подтвердились, ли наши прогнозы от 2008г. на 2010г. о начале спекулятивных афер на мировом продовольственном рынке, а также на каких рынках еще происходят позитивные/негативные изменения.
Безусловный интерес представляет наш прогноз 2006-2008гг по максимальной солнечной активности на 2013-2014гг., и как следствие, рост возможных социальных конфликтов в мире, в том числе, цветных революций.
Напомним, что авторы являются продолжателями традиций трех фундаментальных направлений, разработанных русскими/советскими школами мирового уровня, более известные на западе, как русский космизм, русский циклизм и русская трудовая экономическая школа. Поэтому авторы в основу алгоритма прогноза любых мировых финансово/экономических кризисов используют трех-этапный алгоритм верхнего уровня:
Солнечные циклы и ноосферная экономика. Открытое письмо РАН и NASA
Прогноз солнечной активности до 2070 г.
Как видно из представленных ссылок наши прогнозы 2006-2008гг по минимальной солнечной активности на 2008-2010гг., по максимальной солнечной активности на 2013-2014гг., и как следствие, рост возможных социальных конфликтов в мире, в том числе, цветных революций полностью подтвердились.
За последние 60 лет было запущено/пропущено 18 мировых кризисов :), а за 100 лет — почти 30 кризисов. А причины либеральным "экономистам" ну никак не понятны - все о своем: "кризис перепроизводства" & "очищающий кризис". Как видно из представленных ссылок наши прогнозы полностью подтвердились.
Перейдем к рассмотрению следующей проблемы - какие позитивные/негативные изменения произошли на трех основных рынках (ипотечном, фондовом, энергетическом/нефтяном). Кроме этого оценим - подтвердились, ли наши прогнозы от 2008г. на 2010г. о начале спекулятивных афер на мировом продовольственном рынке, а также определим на каких мировых рынках еще происходят позитивные/негативные изменения.
Ранее в своих предыдущих исследованиях авторы определили, почему из всех фондовых индексов выбран индекс S&P-500. Момент создания индекса – это 1970 г. В это время США уже активно в повседневной экономической практике использовали российскую, советскую методику МОБ. В МОБ США описывалось около 500 отраслей в рамках стандарта SIC. Поэтому это единственный индекс, в котором отражается вся структура отраслей экономики США и соответственно он более корректно, чем другие фондовые индексы отражает динамику ВВП.
Как видно из графика (рис.1) предыдущих исследований авторов, в период 1970-1986 г.г., динамика индекса и ВВП были сопоставимы с учетом поправочных коэффициентов авторов.
Рис. 1. Финансовая пирамида на фондовом рынке США
В период 1986-1994 г.г. финансовыми спекулянтами отрабатывалась технология, которую авторы называют "Буратино на мировом финансовом поле чудес".
С 1994 г. по 2007 г. эта спекулятивная технология пирамид и афер действует весьма эффективно, ввергая все страны в регулярные финансовые кризисы. Все рейтинговые, аналитические, аудиторские компании мирового уровня этот рынок почему-то называют инвестиционным. Авторы уверены, что они забыли или не знали историю создания этого индекса, сущность МОБ, объективные законы экономики. Поэтому авторы единственные заранее рассчитали уровень падения индекса, что наглядно видно на рис. 1.
Фондовый рынок мира давно превратился (с 1986 г.) из инвестиционного рынка в казино, где необходимые для экономики средства идут на возведение, поддержание пирамид, финансовых пузырей и афер.
Авторы до 2008 г. писали: "Поражают финансовые "аналитики" СМИ, которые с "умным" видом, с надутыми щеками "вещают" с телевизионных экранов об очередной глупости фондовых рынков и "ускоренном развитии" мировой экономики и/или развитых стран. Следует признать, что построена мировая информационная пирамида, которая использует финансовых "аналитиков" СМИ как бездумный инструмент по разогреву рынка.
Далее в своей монографии 2010 г. авторы моделировали два состояния:
Модель "Стабильного развития экономики США" (см. рис.10), когда цены на фондовом рынке индекса S&P-500(темп роста — 2,9% в год) не опережают динамику экономики США (средний темп роста экономики — 2,9% в год).
Рис. 2. Модель "Стабильного развития экономики США", когда цены на фондовом рынке индекса S&P-500(темп роста — 2,9% в год) не опережают динамику экономики США (средний темп роста экономики — 2,9% в год)
Модель "Кризисного развития экономики США" (см. рис.11), когда цены на фондовом рынке индекса S&P-500 (темп роста — 5% в год) опережают динамику экономики США (средний темп роста экономики — 2,9% в год) в 1.72 раза.
Рис. 3. Модель "Кризисное состояние мировой экономики", когда цены на фондовом рынке индекса S&P-500 (темп роста —5% в год) в 1,72 раза опережают динамику мировой экономики (темп роста мировой экономики – 2,9% в год)
Далее в своей монографии 2010 г. авторы писали "Обратите внимание, даже для этих двух моделей фондовый рынок (индекс S&P-500) активно зашкаливает, начиная с 1984-1986 г.г.
Кризис еще не закончился, а уже готовится новая волна кризиса. Спекулянты вошли во вкус, а, учитывая, что правительства развитых стран и их аналитики также не знакомы с объективными законами экономики и не способны эти аферы остановить, то следует признать, что сегодняшней мировой экономикой, и экономикой развитых стран 25 последних лет (1985-2010 г.г.) управляют финансовые аферисты, а не Правительства, Минфины и Центробанки. Последние давно превратились в "Буратино" на мировом информационно-финансовом поле чудес."
Рассмотрим состояние фондового рынка на примере индекса S&P-500 в динамике к настоящему времени (см. рис. 4):
Рис. 4. Модель "Стабильного развития экономики США", модель "Кризисное состояние мировой экономики" за период 1970-2012 гг.
Как видно из рис. 4. модель "Стабильного развития экономики США" и модель "Кризисное состояние мировой экономики" за период 1970-2012 гг. показывает устойчивые негативные тенденции. Исходя из модели Кризиса S$P-500 можно утверждать следующее, что на основе закона Дорошко-Самарина можно ожидать следующий сценарий:
Чтобы не загромождать настоящую работу цитированием наших предыдущих прогнозов по мировому нефтяному рынку, отошлем читателя к прочтению наших предыдущих работ. Единственно, что отметим, что все наши прогнозы 2006-2009 гг. по мировому нефтяному рынку так же подтвердились.
Рассмотрим состояние мирового нефтяного рынка в динамике к настоящему времени (см. рис. 5):
Рис. 5. Динамическая модель нормального/кризисного развития мирового нефтяного рынка за период 1987-2012 гг.
Как видно из рис. 5. динамическая модель нормального/кризисного развития мирового нефтяного рынка за период 1987-2012 гг. показывает устойчивые негативные тенденции. Исходя из динамическая модель нормального/кризисного развития мирового нефтяного рынка можно утверждать следующее, что на основе закона Дорошко-Самарина можно ожидать следующий сценарий:
Чтобы не загромождать настоящую работу цитированием наших предыдущих прогнозов по ипотечному рынку, на примере США, отошлем читателя к прочтению наших предыдущих работ. Единственно, что отметим, что все наши прогнозы 2006-2009 гг. по ипотечному рынку так же подтвердились.
Рассмотрим состояние ипотечного рынка в динамике за 1991-2008 гг (см. рис. 6):
Рис. 6. Финансовый пузырь, пирамида на строительном/ипотечном рынке США и стоимость основных фондов в США, млрд.долл.США за 1991-2008 гг
Как видно из рис. 6. динамическая модель ипотечного рынка за период 1991-2008 гг показывает в 2007-2008 гг позитивные тенденции. Тем не менее, начиная с 2010 г начали преобладать негативные тенденции по росту цен, началу спекулятивных игр на ипотечном рынке. В настоящее время к 2012 г. уровень цен пока не достиг уровня 2007 г. В тоже время необходимо учесть, что за период 2008-2012 гг темп роста оплаты труда замедлился. Если учесть интегральный показатель разницы уровня цен и динамики оплаты труда, то разрыв цен и оплаты труда в рамках закона Дорошко-Самарина за период 2008-2012 гг превзошел уровень 2007г. Исходя из динамической модели кризисного развития ипотечного рынка можно утверждать следующее, что на основе закона Дорошко-Самарина можно ожидать следующий сценарий:
В 2008 г.г. - авторами дан прогноз начала активных спекулятивных игр в 2010 г. на мировом продовольственном рынке. Результат спекулятивных игр на продовольственном рынке легко прогнозируем в рамках закона Дорошко-Самарина.
В 2008 г.г. - авторами дан прогноз начала активных спекулятивных игр в 2010 г. на мировом продовольственном рынке, кроме этого авторами был дан прогноз на рост цен мирового фармрынка. Один из экзогенных факторов естественно вытекает из авторского прогноза 2006-2008гг по максимальной солнечной активности на 2013-2014гг., и как следствие, рост возможных социальных конфликтов в мире, в том числе, цветных "революций".
Рис. 7. Эффективный Геополитический Алгоритм действий по управлению мировой экономикой.
Как известно любые конфликты, цветные "революции" неизбежно приводят к росту заболеваний, напряженной эпидемиологической обстановки и т.д. - это в свою очередь неизбежно вызывает рост спроса на фармпрепараты, лекарства, а за этим неизбежно начинается рост спекулятивных игр на столь привлекательном мировом фармрынке. Воистину мудр русский народ - "Кому война, а кому мать родна".
На основании ранее проведенного анализа/моделирования была сформирована вектор-матричная модель - таблица, описывающая три сценария развития кризиса 2013-2014 гг. (минимальное, максимальное, среднее) по каждому из отраслей/рынков товаров и услуг.Определено состояние рынка "Нормальное/Перегрев", дана качественная оценка рынка "Рост/Падение", а также указано в каких отраслях, каких рынках будут проходить изменения. В колонках (Min, Max, MX) даны оценки в абсолютных изменениях в процентах. В дальнейшем для расчета изменения вектора спроса необходимо из 100% вычитать эти абсолютные отклонения по каждому сценарию (Min, Max, MX)
Рынок |
Состояние |
Изменение |
Отрасли |
Min |
Max |
MX |
---|---|---|---|---|---|---|
Фондовый рынок |
Перегрев |
Падение |
Везде |
0,6% |
0,8% |
0,7% |
Строительство |
Перегрев |
Падение |
Construction |
5,0% |
9,0% |
7,0% |
Энергетика |
Перегрев |
Падение |
Везде |
0,5% |
1,1% |
0,8% |
Горно/Нефте Добыча |
Перегрев |
Падение |
Mining |
8,0% |
20,0% |
14,0% |
Лекарства/Фармизделия (Pharmaceutical) |
Перегрев |
Падение |
Manufacturing |
20,0% |
30,0% |
25,0% |
Сельское хозяйство |
Перегрев |
Падение |
Agriculture |
9,0% |
16,0% |
12,5% |
Продовольствие |
Перегрев |
Падение |
Manufacturing |
15,0% |
30,0% |
22,5% |
Оптовая торговля |
Перегрев |
Падение |
Wholesale trade |
0,4% |
0,8% |
0,6% |
Розничная торговля |
Перегрев |
Падение |
Retail trade |
0,5% |
1,0% |
0,8% |
Рассмотрим как авторами формировались показатель "Вес рынка". Исходные данные были получены из Table 2.4.5. Personal Consumption Expenditures by Type of Product. В данной таблице даны данные персонального потребления за период 1969-2011 гг. Для оценки показателя "Вес рынка" каждый из 110 показателей были статистически оценены за период 2001-2011 гг. с учетом трех групп: "Товары длительного пользования" (Durable goods), "Товары кратковременного пользования" (Nondurable goods) и группы "Услуги" (Services). Веса каждого из 110 показателей были уточнены с учетом статистического распределения трех интегральных групп.
На следующем этапе каждый из определенных рынков, которые по определению авторов будут подвержены изменению были откорректированы, в частности:
Рынок |
Состояние |
Изменение |
Отрасли |
Min |
Max |
MX |
Вес рынка |
---|---|---|---|---|---|---|---|
На всех рынках |
Перегрев |
Падение |
Везде |
1,1% |
1,9% |
1,5% |
|
Сельское хозяйство |
Перегрев |
Падение |
Agriculture |
9,0% |
16,0% |
12,5% |
|
Горно/Нефте Добыча |
Перегрев |
Падение |
Mining |
8,0% |
20,0% |
14,0% |
|
Коммунальные услуги |
Перегрев |
Падение |
Utilities |
0,2% |
0,4% |
0,3% |
1,89% |
Строительство |
Перегрев |
Падение |
Construction |
5,0% |
9,0% |
7,0% |
|
1.Затраты на жилье |
Перегрев |
Падение |
Manufacturing |
0,5% |
0,9% |
0,7% |
10,0% |
2.Лекарства/Фармизделия |
Перегрев |
Падение |
Manufacturing |
0,1% |
0,2% |
0,2% |
0,66% |
3.Продукты питания |
Перегрев |
Падение |
Manufacturing |
0,2% |
0,4% |
0,3% |
1,44% |
4.Общественное питание |
Перегрев |
Падение |
Manufacturing |
0,5% |
1,0% |
0,8% |
3,45% |
5.Бензин и другие энергозатраты |
Перегрев |
Падение |
Manufacturing |
0,1% |
0,2% |
0,2% |
0,73% |
Итого промышленность (1-5) |
Перегрев |
Падение |
Manufacturing |
1,5% |
2,8% |
2,1% |
|
Оптовая торговля |
Перегрев |
Падение |
Wholesale trade |
0,4% |
0,8% |
0,6% |
|
Розничная торговля |
Перегрев |
Падение |
Retail trade |
0,5% |
1,0% |
0,8% |
|
Educational services, health care, and social assistance |
Перегрев |
Падение |
Educational services, health care, and social assistance |
0,20% |
0,30% |
0,25% |
1,00% |
В колонках (Min, Max, MX) даны оценки в абсолютных изменениях в процентах. Как отмечалось ранее для расчета изменения вектора спроса необходимо из 100% вычитать эти абсолютные отклонения по каждому сценарию (Min, Max, MX).
Оценим прогнозируемое падение совокупного спроса (ВВП) в период кризиса 2013-2014 гг по основным отраслям по трем сценарным вариантам. Отметим базовый год прогноза — 2011 г. (см. табл. 3)
Name |
Min |
Max |
MX |
---|---|---|---|
Agriculture, forestry, fishing, and hunting |
89,9% |
82,1% |
86,0% |
Mining |
90,9% |
78,1% |
84,5% |
Utilities |
98,7% |
97,7% |
98,2% |
Construction |
93,9% |
89,1% |
91,5% |
Manufacturing |
97,4% |
95,3% |
96,4% |
Wholesale trade |
98,5% |
97,3% |
97,9% |
Retail trade |
98,4% |
97,1% |
97,8% |
Transportation and warehousing |
98,9% |
98,1% |
98,5% |
Information |
98,9% |
98,1% |
98,5% |
Finance, insurance, real estate, rental, and leasing |
98,9% |
98,1% |
98,5% |
Professional and business services |
98,9% |
98,1% |
98,5% |
Educational services, health care, and social assistance |
98,7% |
97,8% |
98,3% |
Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services |
98,9% |
98,1% |
98,5% |
Other services, except government |
98,9% |
98,1% |
98,5% |
Government |
98,9% |
98,1% |
98,5% |
Scrap, used and secondhand goods |
98,9% |
98,1% |
98,5% |
Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment |
98,9% |
98,1% |
98,5% |
Рассмотрим средний сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. Базовый год прогноза 2011 г.
Строительный рынок "Construction"- ипотечный финансовый пузырь (запуск – 1999г., максимум 2006-2007гг, 2011-2012 гг.) в среднем оценен в размере 7%. Можно ожидать падения рынка до 91,5% с учетом падения собственно рынка "Construction" на 7% плюс падение на всех рынках на 1,5%.
Рынок Промышленность "Manufacturing" является интегральным рынком авторами его падение определено в размере 2,1% плюс падение на всех рынках на 1,5%. Можно ожидать падения рынка "Manufacturing"до 96,4%. На динамику интегрального рынка "Manufacturing" влияют следующие факторы:
Рынок Затраты на жилье (относится к интегральному рынку "Manufacturing") в среднем оценен в размере 7% от рынка "Construction" веса рынка Затраты на жилье — 10%, в результате можно ожидать падение по рынку "Manufacturing" на величину 0,7% по фактору рынка Затраты на жилье.
Результаты расчетов по среднему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. представлены в табл.4.
Commodities/Industries |
ΔY% |
ΔX |
ΔY |
ΔL |
ΔW |
ΔComp |
---|---|---|---|---|---|---|
Agriculture, forestry, fishing, and hunting |
86,0% |
-22,0 |
-9,2 |
-101,5 |
-1,9 |
-2,3 |
Mining |
84,5% |
10,3 |
29,4 |
15,1 |
1,4 |
1,7 |
Utilities |
98,2% |
-9,7 |
-4,5 |
-10,9 |
-1,0 |
-1,4 |
Construction |
91,5% |
-73,7 |
-70,3 |
-505,9 |
-21,1 |
-25,9 |
Manufacturing |
96,4% |
-170,0 |
-67,0 |
-371,2 |
-22,4 |
-28,6 |
Wholesale trade |
97,9% |
-30,6 |
-16,2 |
-131,9 |
-8,9 |
-10,4 |
Retail trade |
97,8% |
-29,3 |
-26,0 |
-323,7 |
-9,9 |
-12,0 |
Transportation and warehousing |
98,5% |
-17,3 |
-5,5 |
-88,6 |
-4,2 |
-5,3 |
Information |
98,5% |
-17,7 |
-8,6 |
-44,4 |
-3,6 |
-4,4 |
Finance, insurance, real estate, rental, and leasing |
98,5% |
-84,0 |
-40,2 |
-136,2 |
-10,3 |
-12,3 |
Professional and business services |
98,5% |
-61,6 |
-8,4 |
-365,9 |
-22,0 |
-25,8 |
Educational services, health care, and social assistance |
98,3% |
-41,3 |
-40,0 |
-335,5 |
-15,4 |
-18,8 |
Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services |
98,5% |
-18,4 |
-12,9 |
-184,0 |
-4,8 |
-5,6 |
Other services, except government |
98,5% |
-12,3 |
-7,5 |
-114,0 |
-3,6 |
-4,2 |
Government |
98,5% |
-41,4 |
-39,8 |
-305,4 |
-18,1 |
-25,6 |
Scrap, used and secondhand goods |
98,5% |
-0,4 |
0,1 |
|
|
|
Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment |
98,5% |
-0,7 |
1,9 |
|
|
|
Итого, млрд.$ |
|
-620,0 |
-324,6 |
-3,004 |
-145,8 |
-180,9 |
Сжатие денежной массы М1 -118,6 млрд.$. М2 -252,3 млрд.$. Падение продаж TCO на -620 млрд.$. Падение спроса GDP на -324,6 млрд.$. Мультипликатор 1,91. Рост безработицы -3,004 млн.чел. ЗП (Wage) -145,8 млрд.$. Compensation -180,9 млрд.$.
Для расчета спада конечного спроса (Total Final Uses (GDP) в экономике США в 2013-2014гг необходимо умножить вектор Y1 на вектор роста/падения конечного спроса ΔY(%) в процентах - по каждой отрасли в векторной форме можно представить:
Уточним, что, для упрощения, в данном прогнозе исходный конечный спрос Y1 был определен на уровне 2006 г. Для корректного расчета необходимо было бы использовать вектор падения конечного спроса % по каждой отрасли за 2007 г., но эти данные традиционно публикуются с опозданием в 8 месяцев (2/08/2008).
Для расчета спада/роста объема продаж Total Commodity Output (ТСО) в экономике США в 2013-2014гг необходимо умножить матрицу полных затрат (I-BW)-1 на вектор падения конечного спроса по каждой отрасли Y2 в векторной форме можно представить:
Для Total Industry Output (ТIО) необходимо умножить матрицу полных затрат W(I-BW)-1 на вектор падения конечного спроса по каждой отрасли Y2 в векторной форме можно представить:
Для расчета роста/падения безработицы в экономике США в 2013-2014гг необходимо учесть данные по численности (Per - Persons) - берутся из Table 6.8D. Persons Engaged in Production by Industry и рассчитать удельные прямые затраты труда – L (доля численности занятых - Persons Engaged в объеме продаж каждой отрасли), т.е. вектор L=Per/Х1 умножить на вектор прогнозируемого объема продаж в 2013-2014гг (Total Commodity Output (ТСО): ΔX=(X2-X1). Для получения вектора изменения затрат труда ΔL в каждой отрасли этого достаточно умножить вектор удельных затрат труда L в каждой отрасли на вектор прогнозируемых изменений валового выпуска ΔХ для каждой отрасли:
Для расчета изменения потерь по оплате труда (W - Wage) в экономике США в 2013-2014гг необходимо умножить вектор удельных прямых затрат труда – L, в нашем случае роста безработицы на величину ЗП в каждой отрасли - вектор W (Table 6.3D. Wage and Salary Accruals by Industry) поделенный на вектор Per (Table 6.8D. Persons Engaged in Production by Industry). В векторной форме можно представить:
Уточним, что, для упрощения, в данном прогнозе исходный вектор W и Per был определен на уровне 2006 г. Для корректного расчета необходимо было бы использовать вектор W (Table 6.3D. Wage and Salary Accruals by Industry) по каждой отрасли за 2007 г., но эти данные традиционно публикуются с опозданием в 8 месяцев (2/08/2008).
Для расчета потерь по компенсации (Comp - Compensation) в экономике США в 2013-2014гг необходимо умножить вектор удельных прямых затрат труда – L, в нашем случае роста безработицы на величину Компенсации в каждой отрасли - вектор Comp (Table 6.2D. Compensation of Employees by Industry) поделенный на вектор Per (Table 6.8D. Persons Engaged in Production by Industry). В векторной форме можно представить:
Уточним, что, для упрощения, в данном прогнозе исходный вектор Comp был определен на уровне 2006 г. Для корректного расчета необходимо было бы использовать вектор Comp (Table 6.2D. Compensation of Employees by Industry), вектор Per (Table 6.8D. Persons Engaged in Production by Industry) по каждой отрасли за 2007 г., но эти данные традиционно публикуются с опозданием в 8 месяцев (2/08/2008).
Для расчета изменения денежных агрегатов М1, М2 воспользуемся исследованиями О.Чадаева Динамика доли денежного агрегата М2, М1 (млрд.долл.США) по отношению к ВВП (GDP, млрд.долл.США) за период 1986-2005 г.г. в США составили см. рис.
Рис. 7. Динамика денежного агрегата М1, М2 (млрд.долл.США) по отношению к ВВП (GDP, млрд.долл.США) за период 1986-2005 г.г. в США.
Изменение денежного агрегата М1 по модели за период 1986-2005 г.г. составит:
Изменение денежного агрегата М2 по модели за период 1986-2005 г.г. составит:
Изменение денежного агрегата М1 по модели за период 1959-2005 г.г. составит:
Изменение денежного агрегата М2 по модели за период 1959-2005 г.г. составит:
Name |
PCE |
GPFI |
CBI |
Ex |
Im |
Gov |
---|---|---|---|---|---|---|
Agriculture, forestry, fishing, and hunting |
-6,5 |
-1,1 |
-0,02 |
-1,14 |
1,49 |
-1,87 |
Mining |
21,0 |
3,6 |
0,07 |
3,65 |
-4,76 |
5,98 |
Utilities |
-3,2 |
-0,5 |
-0,01 |
-0,56 |
0,73 |
-0,92 |
Construction |
-50,0 |
-8,5 |
-0,17 |
-8,72 |
11,37 |
-14,27 |
Manufacturing |
-47,6 |
-8,1 |
-0,16 |
-8,30 |
10,82 |
-13,59 |
Wholesale trade |
-11,5 |
-1,9 |
-0,04 |
-2,00 |
2,61 |
-3,28 |
Retail trade |
-18,5 |
-3,1 |
-0,06 |
-3,23 |
4,21 |
-5,28 |
Transportation and warehousing |
-3,9 |
-0,7 |
-0,01 |
-0,68 |
0,89 |
-1,11 |
Information |
-6,1 |
-1,0 |
-0,02 |
-1,07 |
1,39 |
-1,75 |
Finance, insurance, real estate, rental, and leasing |
-28,6 |
-4,8 |
-0,10 |
-4,98 |
6,49 |
-8,15 |
Professional and business services |
-6,0 |
-1,0 |
-0,02 |
-1,04 |
1,35 |
-1,70 |
Educational services, health care, and social assistance |
-28,5 |
-4,8 |
-0,10 |
-4,96 |
6,47 |
-8,13 |
Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services |
-9,2 |
-1,6 |
-0,03 |
-1,60 |
2,08 |
-2,61 |
Other services, except government |
-5,4 |
-0,9 |
-0,02 |
-0,93 |
1,22 |
-1,53 |
Government |
-28,3 |
-4,8 |
-0,10 |
-4,93 |
6,43 |
-8,08 |
Scrap, used and secondhand goods |
0,1 |
0,01 |
0,0003 |
0,01 |
-0,02 |
0,02 |
Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment |
1,3 |
0,2 |
0,005 |
0,23 |
-0,30 |
0,38 |
Итого, млрд.$ |
-231,0 |
-39,2 |
-0,8 |
-40,2 |
52,5 |
-65,9 |
Как видно из табл. 5 модель расчета изменения интегрального вектора спроса ВВП по основным векторам по среднему сценарию показала следующее:
Цитируем В.Дмитриева: "Так как, несмотря на разнообразие и сложность современной техники, даже число всех возможных качественно различных технических капиталов есть все же величина конечная".
Рассмотрим лучший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. Базовый год прогноза 2011 г.
Расчеты по лучшему сценарию аналогичные расчетам по среднему сценарию
Результаты расчетов по лучшему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. представлены в табл.4.
Commodities/Industries |
ΔY% |
ΔX |
ΔY |
ΔL |
ΔW |
ΔComp |
---|---|---|---|---|---|---|
Agriculture, forestry, fishing, and hunting |
89,9% |
-15,9 |
-6,6 |
-73,2 |
-1,3 |
-1,6 |
Mining |
90,9% |
3,1 |
17,3 |
4,6 |
0,4 |
0,5 |
Utilities |
98,7% |
-7,0 |
-3,2 |
-7,9 |
-0,7 |
-1,0 |
Construction |
93,9% |
-53,1 |
-50,5 |
-364,2 |
-15,2 |
-18,6 |
Manufacturing |
97,4% |
-122,6 |
-47,5 |
-267,7 |
-16,1 |
-20,6 |
Wholesale trade |
98,5% |
-22,1 |
-11,5 |
-95,0 |
-6,4 |
-7,5 |
Retail trade |
98,4% |
-20,9 |
-18,5 |
-230,6 |
-7,1 |
-8,5 |
Transportation and warehousing |
98,9% |
-12,7 |
-4,0 |
-65,0 |
-3,1 |
-3,9 |
Information |
98,9% |
-12,9 |
-6,3 |
-32,6 |
-2,6 |
-3,2 |
Finance, insurance, real estate, rental, and leasing |
98,9% |
-61,8 |
-29,5 |
-100,1 |
-7,6 |
-9,0 |
Professional and business services |
98,9% |
-45,4 |
-6,1 |
-269,7 |
-16,2 |
-19,0 |
Educational services, health care, and social assistance |
98,7% |
-30,6 |
-29,7 |
-249,1 |
-11,5 |
-13,9 |
Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services |
98,9% |
-13,5 |
-9,4 |
-134,9 |
-3,5 |
-4,1 |
Other services, except government |
98,9% |
-9,0 |
-5,5 |
-83,5 |
-2,7 |
-3,1 |
Government |
98,9% |
-30,4 |
-29,2 |
-223,9 |
-13,3 |
-18,8 |
Scrap, used and secondhand goods |
98,9% |
-0,3 |
0,1 |
|
|
|
Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment |
98,9% |
-0,5 |
1,4 |
|
|
|
Итого, млрд.$ |
|
-455,5 |
-238,9 |
-2,193 |
-106,9 |
-132,5 |
Сжатие денежной массы М1 -96,3 млрд.$. М2 -192,9 млрд.$. Падение продаж TCO на -455,5 млрд.$. Падение спроса GDP на -238,9 млрд.$. Мультипликатор 1,907. Рост безработицы -2,193 млн.чел. ЗП (Wage) -106,9 млрд.$. Compensation -132,5 млрд.$.
Name |
PCE |
GPFI |
CBI |
Ex |
Im |
Gov |
---|---|---|---|---|---|---|
Agriculture, forestry, fishing, and hunting |
-6,5 |
-1,1 |
-0,02 |
-1,14 |
1,49 |
-1,87 |
Mining |
21,0 |
3,6 |
0,07 |
3,65 |
-4,76 |
5,98 |
Utilities |
-3,2 |
-0,5 |
-0,01 |
-0,56 |
0,73 |
-0,92 |
Construction |
-50,0 |
-8,5 |
-0,17 |
-8,72 |
11,37 |
-14,27 |
Manufacturing |
-47,6 |
-8,1 |
-0,16 |
-8,30 |
10,82 |
-13,59 |
Wholesale trade |
-11,5 |
-1,9 |
-0,04 |
-2,00 |
2,61 |
-3,28 |
Retail trade |
-18,5 |
-3,1 |
-0,06 |
-3,23 |
4,21 |
-5,28 |
Transportation and warehousing |
-3,9 |
-0,7 |
-0,01 |
-0,68 |
0,89 |
-1,11 |
Information |
-6,1 |
-1,0 |
-0,02 |
-1,07 |
1,39 |
-1,75 |
Finance, insurance, real estate, rental, and leasing |
-28,6 |
-4,8 |
-0,10 |
-4,98 |
6,49 |
-8,15 |
Professional and business services |
-6,0 |
-1,0 |
-0,02 |
-1,04 |
1,35 |
-1,70 |
Educational services, health care, and social assistance |
-28,5 |
-4,8 |
-0,10 |
-4,96 |
6,47 |
-8,13 |
Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services |
-9,2 |
-1,6 |
-0,03 |
-1,60 |
2,08 |
-2,61 |
Other services, except government |
-5,4 |
-0,9 |
-0,02 |
-0,93 |
1,22 |
-1,53 |
Government |
-28,3 |
-4,8 |
-0,10 |
-4,93 |
6,43 |
-8,08 |
Scrap, used and secondhand goods |
0,1 |
0,01 |
0,0003 |
0,01 |
-0,02 |
0,02 |
Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment |
1,3 |
0,2 |
0,005 |
0,23 |
-0,30 |
0,38 |
Итого, млрд.$ |
-231,0 |
-39,2 |
-0,8 |
-40,2 |
52,5 |
-65,9 |
Как видно из табл. 7 модель расчета изменения интегрального вектора спроса ВВП по основным векторам по среднему сценарию показала следующее:
Рассмотрим худший сценарий прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. Базовый год прогноза 2011 г.
Расчеты по худшему сценарию аналогичные расчетам по среднему сценарию.
Результаты расчетов по худшему сценарию прогноза суммарных потерь экономики США в 2013-2014 гг. по отраслям по первой и второй фазам кризиса, перерастающего в экономический кризис, млрд.$. представлены в табл.8.
Commodities/Industries |
ΔY% |
ΔX |
ΔY |
ΔL |
ΔW |
ΔComp |
---|---|---|---|---|---|---|
Agriculture, forestry, fishing, and hunting |
82,1% |
-28,1 |
-11,8 |
-129,8 |
-2,4 |
-2,9 |
Mining |
78,1% |
17,5 |
41,6 |
25,5 |
2,4 |
2,8 |
Utilities |
97,7% |
-12,3 |
-5,8 |
-13,9 |
-1,3 |
-1,8 |
Construction |
89,1% |
-94,4 |
-90,2 |
-647,6 |
-27,0 |
-33,1 |
Manufacturing |
95,3% |
-217,4 |
-86,4 |
-474,7 |
-28,6 |
-36,6 |
Wholesale trade |
97,3% |
-39,2 |
-20,8 |
-168,7 |
-11,4 |
-13,3 |
Retail trade |
97,1% |
-37,8 |
-33,5 |
-416,7 |
-12,8 |
-15,4 |
Transportation and warehousing |
98,1% |
-21,8 |
-6,9 |
-112,1 |
-5,3 |
-6,7 |
Information |
98,1% |
-22,4 |
-10,9 |
-56,2 |
-4,5 |
-5,5 |
Finance, insurance, real estate, rental, and leasing |
98,1% |
-106,2 |
-50,9 |
-172,2 |
-13,0 |
-15,5 |
Professional and business services |
98,1% |
-77,8 |
-10,6 |
-462,0 |
-27,7 |
-32,6 |
Educational services, health care, and social assistance |
97,8% |
-51,9 |
-50,3 |
-421,8 |
-19,4 |
-23,6 |
Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services |
98,1% |
-23,3 |
-16,3 |
-233,0 |
-6,1 |
-7,1 |
Other services, except government |
98,1% |
-15,6 |
-9,5 |
-144,6 |
-4,6 |
-5,4 |
Government |
98,1% |
-52,5 |
-50,4 |
-386,9 |
-22,9 |
-32,5 |
Scrap, used and secondhand goods |
98,1% |
-0,5 |
0,2 |
|
|
|
Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment |
98,1% |
-0,9 |
2,4 |
|
|
|
Итого, млрд.$ |
|
-784,5 |
-410,3 |
-3,815 |
-184,7 |
-229,2 |
Сжатие денежной массы М1 -139 млрд.$. М2 -309,7 млрд.$. Падение продаж TCO на -784,5 млрд.$. Падение спроса GDP на -410,3 млрд.$. Мультипликатор 1,912. Рост безработицы -3,815 млн.чел. ЗП (Wage) -184,7 млрд.$. Compensation -229,2 млрд.$.
Name |
PCE |
GPFI |
CBI |
Ex |
Im |
Gov |
---|---|---|---|---|---|---|
Agriculture, forestry, fishing, and hunting |
-6,5 |
-1,1 |
-0,02 |
-1,14 |
1,49 |
-1,87 |
Mining |
21,0 |
3,6 |
0,07 |
3,65 |
-4,76 |
5,98 |
Utilities |
-3,2 |
-0,5 |
-0,01 |
-0,56 |
0,73 |
-0,92 |
Construction |
-50,0 |
-8,5 |
-0,17 |
-8,72 |
11,37 |
-14,27 |
Manufacturing |
-47,6 |
-8,1 |
-0,16 |
-8,30 |
10,82 |
-13,59 |
Wholesale trade |
-11,5 |
-1,9 |
-0,04 |
-2,00 |
2,61 |
-3,28 |
Retail trade |
-18,5 |
-3,1 |
-0,06 |
-3,23 |
4,21 |
-5,28 |
Transportation and warehousing |
-3,9 |
-0,7 |
-0,01 |
-0,68 |
0,89 |
-1,11 |
Information |
-6,1 |
-1,0 |
-0,02 |
-1,07 |
1,39 |
-1,75 |
Finance, insurance, real estate, rental, and leasing |
-28,6 |
-4,8 |
-0,10 |
-4,98 |
6,49 |
-8,15 |
Professional and business services |
-6,0 |
-1,0 |
-0,02 |
-1,04 |
1,35 |
-1,70 |
Educational services, health care, and social assistance |
-28,5 |
-4,8 |
-0,10 |
-4,96 |
6,47 |
-8,13 |
Arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services |
-9,2 |
-1,6 |
-0,03 |
-1,60 |
2,08 |
-2,61 |
Other services, except government |
-5,4 |
-0,9 |
-0,02 |
-0,93 |
1,22 |
-1,53 |
Government |
-28,3 |
-4,8 |
-0,10 |
-4,93 |
6,43 |
-8,08 |
Scrap, used and secondhand goods |
0,1 |
0,01 |
0,0003 |
0,01 |
-0,02 |
0,02 |
Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment |
1,3 |
0,2 |
0,005 |
0,23 |
-0,30 |
0,38 |
Итого, млрд.$ |
-231,0 |
-39,2 |
-0,8 |
-40,2 |
52,5 |
-65,9 |
Как видно из табл. 9 модель расчета изменения интегрального вектора спроса ВВП по основным векторам по худшему сценарию показала следующее: