Диана Койл - Секс, наркотики и экономика. Нетрадиционное введение в экономику

Таким образом, не удивительно, что ошибки в макроэкономических прогнозах обычно серьёзные. Однако подобные прогнозы необходимы для того, чтобы правительства разрабатывали и реализовывали грамотную политику, а компании могли создать прибыльные стратегии. Для этого всегда приходится заглянуть в будущее: «Что произойдёт, если мы попробуем вот это? А если сделать что-нибудь ещё?» Спрос на экономические прогнозы велик, и большинство специалистов вынуждено предсказывать, что произойдёт в будущем с объёмом производства, ценами, процентными ставками и валютами, безработицей, уровнем бедности и т. д.

Действительно, ожидания, возлагаемые на экономические прогнозы, одновременно и велики, и малы, поскольку экономисты должны предсказывать будущее, обладая знаниями, которых мы бы никогда не потребовали от метеоролога или биолога. При этом, их совершенно не ценят (что закономерно) из-за их постоянных ошибок. Многие прогнозы из рук вон плохи. Возможно, как мы уже видели в последней главе, это неизбежно. Как сказал однажды Дэвид Хендри, знаменитый экономист из Оксфорда: «Когда прогноз погоды оказывается неправильным, метеорологи получают новый суперкомпьютер; когда с прогнозами ошибаются экономисты, сокращаются наши бюджеты».

Дело в том, что получатели экономических прогнозов помешаны на определённости, даже если она будет ложной. Мы хотим знать, что произойдёт! Мы не привыкли, и нам не нравится, когда говорят, что не известно, как экономика будет выглядеть через год или два. Однако прогнозы должны рассеивать неопределённость, определяя доверительный интервал своих предсказаний. Многие официальные прогнозы, например, публикуемые Советом управляющих Федеральной резервной системы США или Банком Англии, именно так и делают. Федеральная резервная система предсказывает, что в следующем году рост составит 2–2,5 %.

Удивительно, что многие специалисты, делающие прогнозы, даже не знают величину доверительного интервала своих обманчиво точных предсказаний. Люди тоже удивительно мало знают о вероятности, и причина этого лежит в области психологии.

Однако основная трудность в предсказании развития экономики в целом состоит в том, что будущее никогда не бывает таким же, как прошлое. Последние лет сорок не похожи ни на один другой период в истории человечества: реальный доход среднестатистического человека с 1950 г. более чем удвоился, не совсем равномерно, но раньше ничего подобного не происходило. Численность современного населения составляет более половины от численности всех людей, когда-либо живших на Земле. За последние два века ВВПна душу населения в крупнейших странах с развитой экономикой вырос примерно на 2 % в год — но стандартная ошибка в прогнозах предсказывает эти темпы роста в размере 2,5 %, другими словами, преувеличивает прогноз. Дело в том, что события — структурные изменения, как говорят экономисты, — постоянно вмешиваются в ход истории. Это такие события, как Промышленная революция, фашизм, феминизм и мировые войны или инновации (например, электричество, двигатель внутреннего сгорания и компьютер).

Невозможно заранее угадать, какие события в настоящем приведут к изменению экономики в будущем, хотя многие эксперты придерживаются строго определённого мнения по этому поводу. Так, например, многие современники считали Промышленную революцию неблагоприятным событием, которое дестабилизирует общество и покрывает деревню «тёмными сатанинскими мельницами», а вовсе не чередой событий, которые через 50 или 70 лет впервые в истории человечества освободят многих людей от бедности и короткой жизни, полной болезней. Экономика постоянно видоизменяется под влиянием технологий, политики и общества. Так разве возможно и разумно делать долгосрочные предсказания о её развитии?

Мы все хотим знать. Как говорилось в «Макбете»:

Если говорить менее поэтичным языком эконометрики, то проблема состоит в том, что макроэкономические данные чрезвычайно неустойчивы. Значение средней величины переменной и колебания вокруг этого значения со временем изменяются. Дэвид Хендри приводит в качестве примера увеличение объёмов промышленного производства в Великобритании с 1715 г. Средние темпы роста варьировали от 0,86 % в год в 1715–1750 гг. до 2,86 % в год в 1801–1850 гг. Стандартное отклонение (мера изменчивости) составляло 3,5 % — в начальный период и 6,3 % — в 1901–1950 гг. (этот временной интервал охватил кризис 1919–1921 гг., период Великой депрессии и две войны). Даже темпы изменения роста производства (ускорение и замедление) менялись во времени.

Частота и серьёзность структурных изменений делают большинство традиционных моделей эконометрики неверными, по непонятным причинам, которые меняются вместе с экономикой. Мы знаем, что мы что-то не знаем, а иногда мы и не знаем, что мы чего-то не знаем. Хуже того, мы знаем, что большинство экономических переменных измерено неточно, а значит, возникает дополнительная неопределённость в данных, которыми мы пользуемся. Однако традиционные прогнозы предполагают, что используемые модели это детальное отражение устойчивой экономики, а не ошибочное отражение неустойчивой.

К счастью, современная эконометрика которые сокращают неизбежный ряд неопределённостей, присущий любым прогнозам. Некоторые из них довольно просты. Во-первых, надо прогнозировать темпы роста, а не уровни (разности данных первого порядка). При этом становится не так важно получить верный абсолютный уровень, поэтому любая допущенная ошибка будет одноразовой ошибкой в прогнозе. Во-вторых, если вы идёте дальше (разность данных второго порядка) и предсказываете темпы ускорения, то вы можете просто нейтрализовать любые линейные тенденции во временных рядах. Таким образом, эти простые шаги позволят вам справиться с основными ошибочными составляющими эконометрического уравнения, отследить неверные пересечения или тенденции.

Другой хороший совет: как можно чаще обновляйте эмпирические уравнения, используя для этого самые свежие данные. Большинство прогнозов делается на основании очень старых компьютерных моделей, а экономисты, работающие на них, имеют дело с прогнозами, которые становятся совершенно бесполезными, потому что их искажают субъективные мнения. В торговле это явление известно как «корректировка остатков или дополнительных факторов». Переменную, относительно которой делают прогноз, можно разделить на две части: то, что получается по результатам уравнения, и остаток. В старых моделях остатки могли зачастую оказаться самой важной составляющей прогноза. Но экономисты, делающие прогнозы, тоже учатся на своих ошибках. Если выясняется, что в прошлом квартале в результатах уравнения была большая погрешность, то её можно учесть, добавив поправочный коэффициент для прогнозирования следующего квартала.