Rozwiązanie zagadki

Od pewnego czasu analitycy próbują wyjaśnić, dlaczego wskazujące załamanie gospodarcze miesięczne wskaźniki PMI pozostają w sprzeczności z generalnie dobrymi danymi makroekonomicznymi ogłaszanymi przez GUS. Próby wyjaśnienia tej zagadki sprowadzają się na ogół do dywagacji teoretycznych, których wnioski wydają się być formułowane na siłę.

Publikacja: 20.11.2022 21:00

Bohdan Wyżnikiewicz, prezes Instytutu Prognoz i Analiz Gospodarczych

Bohdan Wyżnikiewicz, prezes Instytutu Prognoz i Analiz Gospodarczych

Foto: Fotorzepa/Jerzy Dudek

Nie tędy droga. Wyjaśnienie takiej pozornej zagadki o charakterze paradoksu powinno skupić się na analizie odmiennych konstrukcji tzw. twardych i miękkich wskaźników. Twarde wskaźniki rozstrzygające o poziomie produkcji, zatrudnienia, inflacji, zysków itd. podawane są do publicznej wiadomości przez urzędy statystyczne z opóźnieniem w stosunku do badanego okresu. Okres ten w najlepszym przypadku wynosi od kilku dni do dwóch tygodni, a w najgorszym sześć tygodni lub dwa miesiące (PKB). Jest to rezultat trudnych do skrócenia okresów opracowywania gromadzonych danych statystycznych.

Niecierpliwe rynki chciałyby uzyskiwać informacje statystyczne znacznie wcześniej. By sprostać takim oczekiwaniom, obliczane są tzw. miękkie wskaźniki polegające na ankietowaniu losowej próby przedsiębiorstw tzw. metodą testu koniunktury, zwaną także „statystyką bez liczb”. Do przeprowadzenia obliczeń metodą testu koniunktury potrzeba niewiele czasu, zatem wyniki tego badania znacznie wyprzedzają wyniki badań statystycznych.

W klasycznej formule tej metody przedsiębiorcom zadawane są pytania odnoszące się do oceny mijającego miesiąca i oczekiwań na najbliższą przyszłość dla zjawisk gospodarczych określających koniunkturę. Ankieta jest bardzo prosta, przewiduje trzy możliwe odpowiedzi: poprawi się, pozostanie bez zmian, pogorszy się. Mamy zatem odpowiedzi pozytywne, neutralne i negatywne.

Opracowujący ankiety ustalają procentowy udział odpowiedzi pozytywnych, neutralnych i negatywnych. Następnie eliminują z dalszych obliczeń udział odpowiedzi neutralnych i obliczają saldo odpowiedzi pozytywnych i negatywnych. Jeżeli liczba odpowiedzi pozytywnych jest większa od liczby odpowiedzi negatywnych, mamy poprawę koniunktury, jej pogorszenie zwiastuje przewaga odpowiedzi negatywnych.

Przy „normalnym” przebiegu procesów gospodarczych metoda testu koniunktury na ogół się sprawdza. Wysyłanie fałszywych sygnałów jest stosunkowo rzadkie. Duże znaczenie ma losowy charakter próby przedsiębiorstw i także jej rozmiary wyznaczone przez zastosowanie odpowiednich procedur statystyki matematycznej.

Sytuacja zmienia się radykalnie przy rozchwianej koniunkturze, kiedy to metoda testu koniunktury zastawia pułapki. Można wyobrazić sobie dwa scenariusze. W pierwszym scenariuszu zdecydowana większość ankietowanych przedsiębiorców wysyła neutralne odpowiedzi. Wówczas różnica między niewielką liczbą odpowiedzi pozytywnych i negatywnych jest przypadkowa.

Drugi scenariusz jest bardziej prawdopodobny. Ma miejsce, kiedy zmianę badanych kategorii ekonomicznych raportuje duża liczba ankietowanych, ale są to niewielkie zmiany. Mamy wówczas swoistą nadreprezentację odpowiedzi pozytywnych lub negatywnych.

Sprzeczność między miękkimi a twardymi badaniami, obserwowana w ostatnich miesiącach, z dużym prawdopodobieństwem wyjaśnia sytuacja raportowania negatywnego kierunku zmian w dużej liczbie ankietowanych przedsiębiorstw. Zmiany negatywne mogą być nieznaczne. Można też domniemywać, że niepewność przyszłości ogranicza liczbę pozytywnych odpowiedzi. Liczba neutralnych odpowiedzi też może być względnie duża. Wskaźnik stanu koniunktury znacznie się wówczas obniży, z czym mamy obecnie do czynienia.

Przedstawiona wyżej klasyczna metoda testu koniunktury dostarcza wskaźniki z przedziału -100, +100, a zero stanowi przejście między dodatnimi wartościami wskaźników oznaczającymi dobrą koniunkturę a ujemnymi wartościami wskaźników przy pogarszającej się koniunkturze. Z takiej konwencji badań koniunktury korzysta w Polsce Główny Urząd Statystyczny i Instytut Rozwoju Gospodarczego Szkoły Głównej Handlowej.

Klasyczną konwencję prezentacji wyników badań ankietowych można zmieniać, wyznaczając inne obszary zmienności wskaźników. Wskaźniki PMI mieszczą się między zerem a liczbą sto, a punktem przejścia jest wartość 50,0. Wynik powyżej 50 oznacza dobrą koniunkturę, poniżej 50 złą. Taka transformacja skali spłaszcza wyniki badań.

Rynek danych o gospodarce jest zainteresowany jednym syntetycznym wskaźnikiem. Z tego powodu oblicza się średnią z kilku wskaźników zmiennych kształtujących koniunkturę, a dla bardziej dociekliwych podawane są także wskaźniki dla pozostałych zmiennych.

Odbiorcy informacji gospodarczych na ogół w jednakowy sposób pochodzą do wszystkich publikowanych wskaźników. Tymczasem do miękkich wskaźników, jak pokazują ostatnie miesiące, z uwagi na ich konstrukcję, należy podchodzić z odpowiednim dystansem. Jest to cena za ich pojawianie się natychmiast po upływie badanego miesiąca lub nawet przed jego końcem.

Felietony
Business judgement rule, czyli zasada biznesowej oceny sytuacji
Materiał Promocyjny
Transakcje M&A - ryzyka, trendy, praktyka
Felietony
Indeksy robotów
Felietony
Czy amerykańskie obligacje dadzą zarobić?
Felietony
Jak emitenci podchodzą do obowiązków informacyjnych?
Felietony
Po kiegoż diabła chcą zwodować ten statek
Felietony
Komunikacja kryzysowa