Unatoč vrlo visokim godišnjim stopama rasta u prva tri tromjesečja 2022. (7,8%, 8,7% i 5,2%, redom) razina realnog BDP-a – najčešće korištene mjere gospodarske aktivnosti – po posljednjim se podacima smanjuje. Ona je u trećem tromjesečju ove godine bila za 0,4% niža od razine BDP-a zabilježene u prethodnom tromjesečju (Slika 1. lijevo).^[1] Ovakva dinamika BDP-a, kao i recentni podaci o industrijskoj proizvodnji i trgovini na malo za listopad, čije sezonski prilagođene razine već neko vrijeme također padaju (Slika 1. desno), intenzivirali su rasprave o mogućem ulasku hrvatskoga gospodarstva u recesiju. Cilj je ovog bloga najprije objasniti kriterije na temelju kojih se najčešće utvrđuje početak recesije, a zatim, na temelju metodologije razvijene u Hrvatskoj narodnoj banci i visokofrekventnih pokazatelja raspoloživih do listopada, ocijeniti vjerojatnost je li hrvatsko gospodarstvo već ušlo u recesiju.

U europodručju i SAD-u odluku o početku recesije donose stručna tijela sastavljena od profesionalnih ekonomista. Svoju odluku takvi odbori donose na temelju kretanja brojnih pokazatelja. Tako u SAD-u National Bureau of Economic Research (NBER) Business Cycle Dating Committee utvrđuje i javno objavljuje "točke preokreta", tj. točne mjesece ulaska i izlaska iz recesije. NBER-ov odbor nema formalnu metodologiju na kojoj temelji identifikaciju stanja poslovnog ciklusa, već se odluka zasniva na ekspertnom mišljenju članova koji u obzir uzimaju kretanje realnog BDP-a, ali i niza ostalih ključnih ekonomskih indikatora poput pokazatelja tržišta rada, industrijske proizvodnje i trgovine. Pritom se recesija često definira kao stanje u kojem ekonomska aktivnost mjerena širim skupom pokazatelja opada uz nužnu pretpostavku da to smanjenje traje "više od nekoliko mjeseci". Kako bi se s dovoljnom sigurnošću određeni trenutak zaista mogao smatrati točkom preokreta, NBER-ov odbor objavljuje svoje ocjene s određenim zakašnjenjem (između 6 i 20 mjeseci nakon ocijenjenog završetka recesije). Sličan proces provodi i odbor Euro Area Business Cycle Dating Committee, koji posluje u okviru Center for Economic Policy Research (CEPR) te je zadužen za utvrđivanje točaka preokreta u europodručju.

U javnosti se često rabi termin "tehnička recesija", kojim se početak recesije rutinski utvrđuje čim se realni BDP smanji dva uzastopna tromjesečja.^[2] Takva je klasifikacija recesijskih epizoda često – iako ne i uvijek – u skladu s klasifikacijama službenih odbora poput NBER-ova odbora. No, negativne stope promjene BDP-a u dva uzastopna tromjesečja ne moraju uvijek signalizirati široko rasprostranjen pad ekonomske aktivnosti, a što je nužan uvjet za utvrđivanje recesije. Postoje i dodatna ograničenja za primjenu BDP-a kao isključivog pokazatelja recesije. Naime, BDP se objavljuje razmjerno kasno, odnosno više mjeseci nakon isteka tromjesečja, a česte su i naknadne revizije. Stoga je za konačnu odluku o postojanju recesije, osim BDP-a, svakako potrebno u obzir uzeti širi skup dostupnih mjesečnih pokazatelja. Dodatan problem pri definiranju recesije isključivo na temelju BDP-a proizlazi iz činjenice da se pravilo o "dva uzastopna tromjesečja negativnog rasta" u dijelu javnosti, čak i stručne, često pogrešno interpretira tako da se umjesto na tromjesečne misli na godišnje uzastopne negativne stope promjene realnog BDP-a. Naime, godišnja stopa promjene (tj. promjena u odnosu na isto tromjesečje prethodne godine) ne odražava samo recentnu dinamiku razine BDP-a, već i ono što se dogodilo u prethodnim razdobljima. Kao što je trenutačno vidljivo u Hrvatskoj, godišnja stopa može biti izrazito pozitivna (5,2% u trećem tromjesečju), a da istovremeno realna aktivnost mjerena BDP-om u odnosu na prethodno tromjesečje pada (–0,4%). Odnosno, unatoč snažnom rastu ekonomske aktivnosti na godišnjoj razini, teško je isključiti mogućnost da hrvatsko gospodarstvo možda tone u recesiju (Slika 1.). Kako bismo ocijenili stvarno stanje u kojem se gospodarstvo nalazi, potrebno je stoga promatrati recentnu dinamiku (sezonski prilagođenog) BDP-a, odnosno promjenu tekuće razine u odnosu na onu iz prethodnog tromjesečja.

U Hrvatskoj ne postoji odbor ili institucija koja bi na temelju kretanja dostupnih ekonomskih pokazatelja službeno utvrđivala faze poslovnog ciklusa kao što je to u nekim drugim zemljama. Zbog tog je razloga u Hrvatskoj narodnoj banci razvijena metodologija koja iz širokog skupa ekonomskih pokazatelja statistički ocjenjuje stanje poslovnog ciklusa hrvatskoga gospodarstva, čime se simulira ishod odluka ekspertnih odbora, poput onog u NBER-u ili CEPR-u. Pritom se rabe pokazatelji dostupni na mjesečnoj frekvenciji, što za razliku od analize utemeljene isključivo na kretanju BDP-a, koji je dostupan isključivo kao agregat za tromjesečna razdoblja, omogućuje redovitu mjesečnu ocjenu stanja i eventualnog preokreta poslovnog ciklusa.

Metodologija utvrđivanja stanja ciklusa hrvatske ekonomije provodi se u dva koraka – najprije se iz niza dostupnih mjesečnih pokazatelja konstruira mjesečni sintetski indeks ekonomske aktivnosti, iz čijeg se kretanja onda, u drugom koraku, identificiraju razdoblja recesije odnosno ekspanzije, kao i točke preokreta poslovnog ciklusa. Konstruirani mjesečni indeks realne aktivnosti RH temelji se na kretanju niza relevantnih ekonomskih pokazatelja: realne trgovine na malo, industrijske proizvodnje, podataka o fiskalizaciji, indeksa građevinskih radova, broja osiguranika kod HZMO-a, broja nezaposlenih osoba, bruto plaća, izvoza i uvoza robe i usluga, kredita, CROBEX-a i inflacije.^[3] Konstruirani mjesečni indikator prikazan na tromjesečnoj razini vrlo blisko prati kretanje službene serije tromjesečnog rasta realnog BDP-a, što znači da se on zaista može interpretirati kao pokazatelj realne aktivnosti za Hrvatsku (Slika 2. lijevo). U odnosu na BDP konstruirani indeks ima važnu prednost u kontekstu detektiranja recesije jer su korišteni podaci ažurniji i dostupni na mjesečnoj razini, što omogućuje bržu i češću evaluaciju faze poslovnog ciklusa. U drugom koraku, s pomoću jednostavnoga ekonometrijskog modela (tzv. Markovljeva switching modela),^[4] izoliraju se razdoblja prosječnoga pozitivnog rasta od onih obilježenih negativnim rastom indeksa realne aktivnosti.^[5] Osim samog razdvajanja razdoblja nepovoljnog i povoljnog kretanja gospodarske aktivnosti, ta metodologija ujedno omogućuje ažurnu procjenu vjerojatnosti da je domaće gospodarstvo u svakom od ta dva moguća stanja. Procijenjena je vjerojatnost "kontinuirana" mjera stanja gospodarstva, a ona se obično pretvara u "binarnu" ocjenu (da ili ne) primjenom granice vjerojatnosti recesije od 50%.^[6]

Identificirana razdoblja nepovoljnih kretanja gospodarstva u potpunosti koincidiraju s dvije recesije kroz koje je domaće gospodarstvo prošlo od kraja 90-ih godina, kao i sa snažnim padom gospodarske aktivnosti tijekom pandemije uzrokovane koronavirusom. Slika 2. (desno) pokazuje kako model dobro ocjenjuje početak i kraj obiju recesija – (1) recesije s kraja 90-ih povezane s drugom bankarskom krizom, NATO-vim operacijama na Kosovu te financijskim krizama u Rusiji i Aziji koje su se nadovezale na postojeće probleme u domaćem gospodarstvu, kao i (2) duge i duboke recesije koja je slijedila iza globalne financijske krize iz 2008. godine.^[7] Osim toga, model na vrijeme signalizira početak i kraj izrazito nepovoljnih gospodarskih kretanja nakon izbijanja pandemije uzrokovane koronavirusom, koja zbog kratkoće trajanja i izrazitog intenziteta ne odgovara sasvim karakteristikama uobičajenih recesija gospodarstava. Sve to potvrđuje da primijenjeni sustav na temelju niza mjesečnih ekonomskih indikatora može na vrijeme i s prilično velikom preciznošću ocijeniti ulazak domaćega gospodarstva u stanje recesije. Pritom povećanje vjerojatnosti bivanja konstruiranog indeksa u nepovoljnom stanju pokazuje kako je kretanje širokog skupa ekonomskih indikatora tijekom relativno dugog razdoblja – nepovoljno, što se može interpretirati izglednim približavanjem recesije.

Smanjenje razine gospodarske aktivnosti u trećem tromjesečju ove godine i nepovoljne prognoze za sljedeću godinu aktualizirali su pitanje ulazi li Hrvatska u novu recesiju. Početkom 2022. svjetsko gospodarstvo obilježila je geopolitička neizvjesnost zbog rata u Ukrajini. Rat je intenzivirao već postojeće probleme u lancima opskrbe koji su se pojavili kao posljedica pandemije, dodatno je ubrzao rast cijene energenata te naposljetku negativno utjecao na ionako povišenu inflaciju. Sve se to, uz učinke izrazito brzog i snažnog pooštravanja monetarne politike, već sada nepovoljno odražava na gospodarsku aktivnost, uz vrlo pesimistična očekivanja prognostičara za sljedeću godinu. Neki glavni pokazatelji domaće ekonomske aktivnosti, primjerice realni BDP, trgovina na malo i industrijska proizvodnja, upućuju na snažno usporavanje gospodarskog rasta ili čak pad gospodarske aktivnosti u Hrvatskoj, ali i većem broju zemalja u Europi i svijetu. Na nepovoljna je kretanja reagirao i najnoviji pokazatelj vjerojatnosti recesijskog stanja domaćega gospodarstva procijenjen na temelju makroekonomskih pokazatelja za listopad ove godine. Vjerojatnost recesijskog stanja tako posljednjih mjeseci raste i trenutačno iznosi nešto više od 25%. To nije dovoljno za utvrđivanje ulaska gospodarstva u fazu recesije, ali svakako nalaže pažljivo praćenje kretanja u idućim mjesecima. Zanimljivo je primijetiti i kako je sadašnja epizoda prva u promatranom razdoblju dužem od dvadeset godina u kojoj je konstruirani mjesečni pokazatelj gospodarske aktivnosti razmjerno dugo negativan (čak sedam mjeseci zaredom, Slika 2. desno zaokruženo), a da vjerojatnost recesije nije premašila 50%. Takvo, relativno neuobičajeno kretanje gospodarske aktivnosti pokazuje da je gospodarstvo već neko vrijeme na granici između recesijske i ekspanzijske faze. U prošlim bi epizodama nepovoljnih kretanja, primjerice tijekom pandemije ili globalne financijske krize, procijenjeni pokazatelj ekonomske aktivnosti mnogo brže i snažnije potonuo u negativan teritorij. Ovakva dinamika indeksa, uz nastavak sličnih kretanja i u sljedećim mjesecima, zasad upućuje na to da će se vjerojatnost ulaska u fazu relativno plitke recesije domaćega gospodarstva dodatno povećati. No, za konačnu odluku o eventualnom početku recesije, kao i o njezinu karakteru (plitka/duboka, kratkotrajna/dugotrajna), valja pričekati službenu makroekonomsku statistiku u sljedećim mjesecima.

Hamilton, J. D. (2010.), Regime switching models, u Macroeconometrics and time series analysis, str. 202 – 209), Palgrave Macmillan, London

Krznar, I. (2011.), Identifying recession and expansion periods in Croatia, CNB Working Papers

Kunovac, D. (2007.), Factor Model Forecasting of Inflation in Croatia, Financial theory and practice, 31(4), str. 371 – 393

Shiskin, J. (1974.), The changing business cycle, New York Times, 1, 12

1. Katkad se, npr. u makroekonomskoj statistici SAD-a, ovakve tromjesečne stope prikazuju na godišnjoj razini ("anualizirano"), što se interpretira kao promjena BDP-a tijekom godinu dana ako bi on u svakom tromjesečju rastao po istoj, opaženoj, stopi. Primjerice, kad bi hrvatski sezonski prilagođeni BDP i sljedeća tri tromjesečja pao za 0,4%, na godišnjoj razini to bi bio pad od nešto manje od 1,6%. ↑

2. Vidi npr. Shiskin (1974.). ↑

3. Mjesečni indeks konstruira se iz dostupnih visokofrekventnih podataka tzv. analizom glavnih komponenti (engl. Principal components analysis), vidi Kunovac (2007.). Nakon toga indikator konstruiran iz mjesečnih stopa rasta izglađuje se transformiranjem u tromjesečne prosjeke. ↑

4. Za procjenu Markovljeva switching modela vidi Hamilton (1989.). ↑

5. Primijenjena metodologija pretpostavlja da su vrijednosti indeksa generirane iz jedne od dviju mogućih vjerojatnosnih distribucija koje se međusobno razlikuju u važnom detalju – jedna ima negativan, a druga pozitivan parametar "očekivanje". Cilj je najprije procijeniti vrijednost tih očekivanja, a zatim za svaki trenutak odrediti i vjerojatnost da je indeks generiran iz svake od tih distribucija. ↑

6. Procijenjene vjerojatnosti katkad mogu biti prilično kolebljive. Razlog za to može biti situacija u kojoj model vrlo rano, već nakon jednog ili dva pozitivna (negativna) signala, identificira naznake ulaska u fazu ekspanzije (recesije). No, takvi su signali često prolaznoga karaktera te se vrlo brzo vjerojatnost ekspanzije (recesije) vraća na prethodnu razinu. U tom se slučaju tek naknadno, odnosno s objavom novih podataka i proširivanjem uzorka, može zaključiti je li se radilo o tzv. lažnom signalu. Također, model katkad kasni pri identifikaciji točaka preokreta. Tako, primjerice, razdoblje od tek nekoliko blagih negativnih (pozitivnih) stopa rasta nije dovoljno da vjerojatnost recesije (ekspanzije) u tom razdoblju poraste iznad 50%, čak i ako se naknadno pokaže da je nekoliko mjeseci nakon navedenog razdoblja došlo do znatnog pada (rasta) ekonomske aktivnosti. Zbog tog će razloga procjena vjerojatnosti recesije za određeno razdoblje postajati sve pouzdanija s proširivanjem uzorka novim opažanjima. Treba napomenuti kako navedeno smanjenje neizvjesnosti uključivanjem novih opažanja u analizu nije specifičnost primijenjenog modela. Ekvivalentan problem imaju i navedeni odbori NBER-a i CEPR-a, koji tek s određenim vremenskim odmakom određuju točke preokreta, dok bi njihova objava u realnom vremenu dovodila do sličnih problema sa zakašnjelom identifikacijom ili lažnim signaliziranjem. Izglađena vjerojatnost koja se stabilizira nakon određenoga vremenskog odmaka usporediva je s NBER-ovim i CEPR-ovim načinom utvrđivanja točaka preokreta. ↑

7. Vidi Krznar (2011.) za identifikaciju trenutaka ulaska i izlaska iz recesije za Hrvatsku. ↑