Sinhronizacija ciklusa BDP-a Srbije sa ekonomijama bivše Jugoslavije

4.1 Sinhronizacija na grafikonima ciklusa

Četvrti deo postavlja pitanje da li se ciklus BDP-a Srbije kreće zajedno sa ciklusima BDP-a Bosne i Hercegovine, Hrvatske, Crne Gore, Severne Makedonije i Slovenije. Sinhronizacija je važna zato što ekonomije koje dele ciklične faze mogu deliti i trgovinske kanale, finansijske veze, izloženost tržištu rada, doznake, spoljne šokove ili efekte ekonomskih politika. U ovoj analizi sinhronizacija se ispituje pomoću HP-filtriranih grafikona ciklusa, funkcija unakrsne korelacije i indeksa konkordance.

Najjača vizuelna sinhronizacija postoji između Srbije i Bosne i Hercegovine, Hrvatske i Crne Gore. U sva tri slučaja vidljivi su glavni regionalni šokovi. Pad oko globalne finansijske krize i kontrakcija tokom COVID-19 pojavljuju se širom regiona. Srbija i Bosna i Hercegovina pokazuju posebno blisko kretanje u više delova uzorka, uključujući pandemijski period. Srbija i Hrvatska se takođe kreću zajedno, mada se hrvatski pandemijski pad čini izraženijim. Srbija i Crna Gora dele tajming nekoliko važnih epizoda, ali je ciklus Crne Gore vidljivo volatilniji, posebno oko COVID-19, što je u skladu sa strukturom manje i turistički osetljivije ekonomije.

Severna Makedonija pokazuje slabiju i manje stabilnu vizuelnu sinhronizaciju sa Srbijom. Neke zajedničke epizode su vidljive, posebno oko globalne finansijske krize i COVID-19, ali ukupna usklađenost je manje dosledna. Slovenija takođe deli glavne evropske i regionalne šokove, ali njen ciklus deluje glađe i manje čvrsto povezan sa Srbijom nego ciklusi Bosne i Hercegovine, Hrvatske i Crne Gore. To je razumljivo s obzirom na raniju integraciju Slovenije u EU, viši nivo razvijenosti i drugačiju proizvodnu strukturu.

4.2 Funkcije unakrsne korelacije i konkordanca

Funkcije unakrsne korelacije potvrđuju vizuelno tumačenje. Za Bosnu i Hercegovinu, Hrvatsku i Crnu Goru najjače korelacije sa Srbijom koncentrisane su oko nultog pomaka, uz značajne susedne korelacije na obližnjim pomacima. To sugeriše da se ovi ciklusi uglavnom kreću istovremeno. Mogu postojati kratki efekti prednjačenja ili kašnjenja od jednog ili dva kvartala, ali dominantan rezultat nije da jedna ekonomija sistematski vodi drugu. Pre je reč o tome da zajednički šokovi i regionalni mehanizmi prenosa pomeraju ove ekonomije zajedno.

Za Severnu Makedoniju funkcija unakrsne korelacije i dalje pokazuje određenu savremenu povezanost, ali je ukupna sinhronizacija slabija. Za Sloveniju je najjača povezanost takođe oko nultog pomaka, ali je manje izražena nego kod Bosne i Hercegovine, Hrvatske i Crne Gore. Obrazac sugeriše da Slovenija sa Srbijom deli neke zajedničke evropske i regionalne šokove, ali njen poslovni ciklus nije toliko čvrsto usklađen sa srpskim kao ciklusi bližih zapadnobalkanskih ekonomija.

Tabela 5 daje najjasniji rezime. Ciklus BDP-a Srbije najviše je sinhronizovan sa Bosnom i Hercegovinom, uz indeks konkordance od oko 0,702. Hrvatska sledi vrlo blizu, sa oko 0,696. Crna Gora je takođe snažno usklađena, sa oko 0,667. Slovenija pokazuje umerenu sinhronizaciju, sa oko 0,628. Severna Makedonija je najslabiji par, sa indeksom konkordance od oko 0,552 i statistički neznačajnom p-vrednošću. Ovi rezultati su ekonomski uverljivi. Srbija je najviše sinhronizovana sa ekonomijama koje dele jače regionalne veze i sličnu izloženost šokovima, dok su Slovenija i Severna Makedonija manje usklađene iz različitih strukturnih razloga.

Tabela 5. Indeks konkordance za sve parove ciklusa BDP-a

Zaključak četvrtog dela jeste da Srbija nije ciklično izolovana. Njen ciklus BDP-a vidljivo je i statistički povezan sa regionom, posebno sa Bosnom i Hercegovinom, Hrvatskom i Crnom Gorom. Regionalni ciklus nije savršeno jedinstven, ali su glavni šokovi i oporavci zajednički.

Metodološki dodatak za Deo 4

Funkcija unakrsne korelacije poredi dve ciklične serije na različitim pomacima. Ako je najviša korelacija na nultom pomaku, dva ciklusa se najjače kreću istovremeno. Ako se najviša korelacija javlja na pozitivnom ili negativnom pomaku, jedna serija može prednjačiti ili kasniti za drugom. Ipak, znak pomaka mora se tumačiti prema konvenciji korišćenoj u softveru, pa je najsigurnije sadržinsko čitanje da li je glavna povezanost savremena ili jasno pomerena.

Indeks konkordance meri koliko često su dve ekonomije u istoj cikličnoj fazi. Svaki kvartal se prvo klasifikuje kao ekspanzija ili kontrakcija za svaku ekonomiju. Ako su obe ekonomije u ekspanziji, ili obe u kontrakciji, taj kvartal se računa kao usklađen. Indeks konkordance je udeo uporedivih kvartala u kojima su dve ekonomije u istoj fazi. Vrednost jedan znači savršenu faznu usklađenost. Vrednost blizu jedne polovine sugeriše slabu ili nikakvu sistematsku usklađenost. U praksi konkordancu treba čitati zajedno sa grafikonima i unakrsnim korelacijama, jer dve ekonomije mogu biti u istoj fazi, a da amplitude njihovih ciklusa budu veoma različite.

Opšti zaključak

Kvartalna serija BDP-a Srbije od 1995Q1 do 2026Q1 jeste snažno trendovska, veoma postojana i vidljivo sezonska makroekonomska serija. Karakteristike vremenske serije potvrđuju ono što pokazuju grafikoni: seriji su potrebni sezonsko prilagođavanje, logaritamska transformacija i diferenciranje pre kratkoročnog modeliranja. ARIMA model se dobro pokazuje kao alat za blisku prognozu, jer se holdout posmatranja nalaze unutar intervala predviđanja, a tačnost je bolja nego kod jednostavnih repernih modela. Datiranje poslovnog ciklusa pomoću HP, Baxter-King i Corbae-Ouliaris filtera identifikuje iste glavne istorijske epizode, mada se tačan tajming prelomnih tačaka razlikuje među metodima. Konačno, ciklus BDP-a Srbije najviše je sinhronizovan sa Bosnom i Hercegovinom, Hrvatskom i Crnom Gorom, umereno sa Slovenijom, a najslabije sa Severnom Makedonijom.

Šira poruka je da BDP Srbije treba čitati istovremeno kao nacionalnu vremensku seriju i kao deo regionalnog makroekonomskog sistema. Domaći šokovi su važni, ali glavne ciklične epizode imaju i regionalnu dimenziju. Za analitičare to znači da je praćenje Srbije korisno, ali da praćenje Srbije zajedno sa njenim susedima iz bivše Jugoslavije daje bogatije razumevanje ciklusa.

Literatura

Baxter, M., & King, R. G. (1999). Measuring business cycles: Approximate band-pass filters for economic time series. Review of Economics and Statistics, 81(4), 575–593.

Corbae, D., & Ouliaris, S. (2006). Extracting cycles from nonstationary data. Econometric Theory, 22(4), 843–858.

Eurostat. (n.d.). Gross domestic product and main components — quarterly national accounts (namq_10_gdp).

Harding, D., & Pagan, A. (2002). Dissecting the cycle: A methodological investigation. Journal of Monetary Economics, 49(2), 365–381.

Hodrick, R. J., & Prescott, E. C. (1997). Postwar U.S. business cycles: An empirical investigation. Journal of Money, Credit and Banking, 29(1), 1–16.

Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2025). Forecasting: Principles and Practice.

U.S. Census Bureau. (2025). X-13ARIMA-SEATS Seasonal Adjustment Program.