欧盟经济周期同步性：基于软聚类与小波分解的区域-部门视角

本文详述了欧盟经济周期同步性的部门-区域视角——这是最优货币区的必要条件。我们认为，对数据完整且整洁的聚类可增进决策者对经济周期的理解，并进而提升经济决策的质量。我们通过将小波方法应用于涵盖2000年第一季度至2021年第二季度的漂移调整增加值数据来定义经济周期。对于同步性分析的应用，我们提出了新颖的软聚类方法，该方法在若干方面调整了层次聚类。首先，该方法依赖于同步性相异度度量，注意到对于时间序列数据，特征空间是所有时间点的集合。其次，该方法的“软”部分通过使用轮廓系数度量来增强同步性信号。最后，我们加入概率稀疏算法以剔除最异步的“噪声”数据，从而改善最同步与较同步组的轮廓分数。因此，该方法将部门-区域数据分为三组：塑造欧盟经济周期的同步组；可能暗示周期预测相关信息的较同步组；可能帮助投资者分散投资组合跨周期风险的异步组。结果支持核心-外围假说。