Synchronizacja cykli koniunkturalnych Polski i Niemiec w latach 2004-2019 – wybrane zagadnienia

W ostatnich latach dochodzi do coraz dynamiczniejszej współpracy gospodarczej pomiędzy Polską a Niemcami, przekładającej się na obopólne korzyści z tego tytułu. W związku z tym obie gospodarki mogą oddziaływać wzajemnie na poziom koniunktury gospodarczej, co jest niezwykle istotne z punktu widzenia praktyki gospodarczej. Wobec powyższego celami niniejszego artykułu są identyfikacja i ocena stopnia synchronizacji cykli koniunkturalnych Polski oraz Niemiec. W związku z jego realizacją wykorzystano analizę współczynnika korelacji Pearsona oraz ocenę jego istotności. Analizowane szeregi czasowe poddano transformacji logarytmicznej, a następnie zastosowano filtr Hodricka-Prescotta. Wygładzone szeregi zostały następnie wykorzystane do wyliczenia wskaźników synchronizacji cykli koniunkturalnych zarówno w ujęciu statycznym, jak i dynamicznym. W opracowaniu posłużono się danymi rocznymi dla PKB w cenach stałych za okres analityczny 2004-2019. Przed dokonaniem pomiaru intensywności omawianej zależności przeprowadzono również wnikliwą analizę literatury mającą służyć za punkt wyjściowy do wyboru odpowiednich metod analitycznych i weryfikacji współczesnych tendencji w kształtowaniu się niniejszej relacji.

In recent years, there has been an increasingly dynamic economic cooperation between Poland and Germany, which translates into mutual benefits in this respect. Therefore, both economies can influence each other on the level of the economic situation, which is extremely important from the point of view of economic practice. Therefore, the purpose of this article is to identify and assess the degree of synchronization of the business cycles of Poland and Germany. In connection with its implementation, the analysis of the Pearson correlation coefficient and the assessment of its significance were used. The analyzed time series were subjected to log transformation, and then the Hodrick-Prescott filter was applied. The smoothed series were then used to calculate the indicators of business cycle synchronization in both static and dynamic terms. The study uses annual data for GDP in constant prices for the analytical period 2004-2019. Before measuring the intensity of the relationship in question, a thorough analysis of the literature was also carried out, which was to serve as a starting point for the selection of appropriate analytical methods and verification of contemporary trends in the formation of this relationship.