Предмет. Неоднородность пространственной структуры России. Цели. Анализ территориальной дифференциации динамики инфляции за период с января 2002 г. по февраль 2025 г. с помощью современных прикладных вычислительных алгоритмов. Демонстрация возможностей вейвлетов в качестве дополнительного аналитического инструмента регионального анализа. Методология. Используются алгоритмы вейвлет-анализа, базирующегося на применении многовариантных преобразований. Результаты. Получены вейвлет-оценки степени согласованности ценовой динамики между территориями. Произведена оценка влияния изменений ключевой ставки на высокочастотную составляющую динамики потребительских цен. Выявлена высокая инерционность инфляционных процессов, что указывает на существенное влияние на них фундаментальных, медленно меняющихся факторов. Выводы. Вейвлет-когеренция как метод оценки парных связей демонстрирует преимущество перед линейным коэффициентом корреляции Пирсона и функцией когерентности Фурье.
Ключевые слова: вейвлет-когерентность, дискретное вейвлет-преобразование, инфляция, энергия дискретного сигнала, кластеризация
Список литературы:
Meyer Y. Wavelets and Operators. Cambridge University Press, 1992, 223 p.
Frankem G.S.G., Cedric F.M.L. Business Cycle Synchronization and African Monetary Union: A Wavelet Analysis. Journal of Macroeconomics, 2023, vol. 77, iss. 12. DOI: 10.1016/j.jmacro.2023.103527
Lo Cascio I. A Wavelet Analysis of the Ripple Effect in UK Regional Housing Markets. International Review of Economics & Finance, 2021, vol. 76, iss. 2. DOI: 10.1016/j.iref.2021.08.001
Tiwari A.K., Abakah E.J.A., Gil-Aiana L.A., Abakah M.K. Inflation Co-Movement Dynamics: A Cross-Country Investigation Using a Continuous Wavelet Approach. Journal of Risk and Financial Management (JRFM), 2021, vol. 14, iss. 12. DOI: 10.3390/jrfm14120613
Xu J., Lu Y., Su F., Ai N. R/S and Wavelet Analysis on Evolutionary Process of Regional Economic Disparity in China during Past 50 Years. Chinese Geographical Science, 2004, vol. 14, iss. 3, pp. 193–201. DOI: 10.1007/s11769-003-0047-y
Старичков М.А. Использование вейвлетов для анализа динамики инфляционных процессов // Деньги и кредит. 2025. Т. 84. № 1. С. 105–128. EDN: ZRWJXG
Torrence C., Compo G.P. A Practical Guide to Wavelet Analysis. Bulletin of the American Meteorological Society, 1997, vol. 79, iss. 1, pp. 61–78. DOI: 10.1175/1520-0477(1998)079<0061:APGTWA>2.0.CO;2
Torrence C., Webster P.J. Interdecadal Changes in the ENSO–Monsoon System. Journal of Climate, 1999, vol. 12, iss. 8, pp. 2679–2690. DOI: 10.1175/1520-0442(1999)012<2679:ICITEM>2.0.CO;2
Macedo A. Signal Analysis and Coherence Using the Continuous Wavelet Transform. Ontario, Department of Computer Science and Mathematics Nipissing University North Bay, 2013, 122 p.
Percival D.B., Mofjeld H.O. Analysis of Subtidal Coastal Sea Level Fluctuations Using Wavelets. Journal of the American Statistical Association, 1997, vol. 92, iss. 439, pp. 868–880. DOI: 10.1080/01621459.1997.10474042
Charpe M., Bridji S., McAdam P. Labor Share and Growth in the Long Run. Macroeconomic Dynamics, 2020, vol. 24, iss. 7, pp. 1720–1757. DOI: 10.1017/S1365100518001025
Alvarez L.J., Gomez-Loscos A. A Menu on Output Gap Estimation Methods. Journal of Policy Modeling, 2018, vol. 40, iss. 4, pp. 827–850. DOI: 10.1016/j.jpolmod.2017.03.008
Akkoyun H.Ç., Atuk O., Koçak N.A., Özmen M.U. Filtering Short Term Fluctuations in Inflation Analysis. İktisat İşletme ve Finans, 2011, vol. 27, iss. 319, pp. 31–52. DOI: 10.3848/iif.2012.319.3437
