Modeling the influence of investment dynamics on economic growth in the Russian Federation utilizing hidden Markov chain models
Authors: Ниворожкина Л.И. , Иванченко И.С. , Бондаренко Г.А. , Павленко Г.В. 
Published: August 2024

Введение. В условиях общемировой макроэкономической нестабильности, а также в свете текущих социально-экономических вызовов оценка влияния динамики инвестиций в основной капитал на экономический рост РФ приобретает важное значение. Цель исследования заключается в моделировании влияния индексов физического объема инвестиций в основной капитал на индексы физического объема ВВП Российской Федерации за период с 1996 по 2023 год с учетом выявленных структурных сдвигов на основе модели скрытых Марковских цепей (НММ). Гипотеза исследования заключается в том, что применение модели скрытых Марковских цепей, в том числе на основе выявленных ранее структурных сдвигов, позволит раскрыть новые интересные взаимосвязи между динамикой инвестиций в основной капитал и экономическим ростом. Материалы и методы. В статье был применен системный подход, заключающийся в четкой последовательности расчетно-аналитических действий: проверка исходных временных рядов индексов физического объема ВВП и инвестиций в основной капитал на наличие структурных сдвигов при помощи теста Клементе – Монтанес – Рейеса, использование метода кластерного анализа и модели скрытых Марковских цепей (HMM). Результаты исследования. Результаты теста Клементе – Монтанес – Рейеса показали, что в рамках периода с 1996 по 2023 г. имело место два структурных сдвига (2000 и 2010 гг.). Применение кластерного анализа позволило выделить три временных периода: с высокими, средними и низкими значениями индексов физического объема ВВП и инвестиций в основной капитал. На основе результатов оценки структурных сдвигов и кластерного анализа была обучена модель скрытых Марковских процессов (НММ), которая позволила выявить скрытые состояния и особенности динамики рассматриваемых показателей. Обсуждение и заключения. Проведенный анализ влияния динамики инвестиций в основной капитал на экономический рост в РФ за 1996–2023 гг. позволил выявить взаимосвязь между валовым внутренним продуктом (ВВП) и инвестициями. Результаты кластерного анализа и моделей скрытых Марковских цепей (HMM) в целом показали высокий уровень согласованности, однако в периоды начала структурных сдвигов и макроэкономических шоков методы демонстрировали различные уровни экономического развития. Для более полного понимания причин расхождений между методами и выявления скрытых факторов, влияющих на экономическую активность, необходимы дальнейшие исследования с использованием различных методов анализа и учета временных изменений. Результаты исследования могут быть использованы для разработки различных вариантов экономической политики и принятия решений органами власти и управления, направленных на развитие экономики в условиях макроэкономических шоков.

Introduction. In the context of global macroeconomic instability, as well as in view of current socio-economic challenges, the assessment of the impact of investment dynamics in fixed capital on the economic growth of the Russian Federation becomes crucial. The aim of the study is to model the influence of the physical volume indexes of investments in fixed capital on the physical volume indexes of the GDP of the Russian Federation from 1996 to 2023, taking into account identified structural shifts based on Hidden Markov Chain models (HMM). The research hypothesis suggests that the application of Hidden Markov Chain models, including based on previously identified structural shifts, will reveal new and interesting relationships between the dynamics of investments in fixed capital and economic growth. Materials and Methods. The article employed a systematic approach, involving a clear sequence of computational and analytical actions: verification of the initial time series of the physical volume indexes of GDP and investments in fixed capital for the presence of structural shifts using the Clemente-Montanes-Reyes test, utilization of cluster analysis method, and Hidden Markov Chain (HMM) models. Results. The results of the Clemente-Montanes-Reyes test revealed two structural shifts (in 2000 and 2010) within the period from 1996 to 2023. The application of cluster analysis enabled the identification of three temporal periods: with high, medium, and low values of the physical volume indexes of GDP and investments in fixed capital. Based on the assessment results of structural shifts and cluster analysis, a Hidden Markov Model (HMM) was trained, which helped uncover hidden states and dynamics peculiarities of the examined indicators. Discussion and conclusions. The analysis of the impact of investment dynamics in fixed capital on economic growth in the Russian Federation for the period 1996–2023 revealed a correlation between Gross Domestic Product (GDP) and investments. The results of cluster analysis and Hidden Markov Models (HMM) demonstrated a high level of consistency overall, yet during periods of structural shifts and macroeconomic shocks, the methods displayed varying levels of economic development. Further research employing different analysis methods and considering temporal changes is necessary to fully understand the reasons for discrepancies between methods and identify hidden factors influencing economic activity. The findings of the study can be utilized for developing diverse economic policy options and making decisions by governmental bodies and management aimed at fostering economic development in the face of macroeconomic shocks.