Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

Согласно другой точке зрения – гипотезе эффективного рынка – при определенных условиях рынки не могут вести себя непредсказуемо. Эта точка зрения, широко принятая в экономических кругах, стала довольно непопулярной с учетом недавних пузырей и их краха на рынке (при том что некоторые из них были вполне предсказуемы). Однако эта теория значительно более надежна, чем вам может показаться.

Одна из основных мыслей этой книги заключается в том, что если мы хотим делать более точные прогнозы, то должны принять ошибочность своих суждений. И любые рынки допускают ошибки в той мере, в которой они отражают наше коллективное суждение. В реальности рынок, создающий идеальные предсказания, невозможен с точки зрения логики.

Если бы Байесландия существовала на самом деле, то Джастин Вольферс, ученый с длинными волосами, убранными в хвост, склонный к быстрой речи и признанный одним из лучших молодых экономистов Америки, мог бы смело занять пост начальника полиции, который выписывал бы штрафы всем, кто отказывается делать ставки на свои прогнозы. Вольферс предложил мне заключить пари на бесплатный обед после того, как я написал в своем блоге, что Рик Санторум мог бы выиграть выборы в Айове, несмотря на то что, по предсказанию Intrade (и данным моей собственной модели предсказаний), фаворитом считался Митт Ромни. Тогда я с большим удовольствием заключил пари. В итоге Санторум выиграл выборы с перевесом в несколько десятков голосов после пересчета, занявшего неделю [143]. Однако бывали и другие случаи, когда мне совсем не хотелось отвечать на подобные предложения со стороны Вольферса. А какой смысл в предсказании, если вы не готовы поставить на него деньги?

Вольферс родился в Австралии. В годы учебы в колледже он зарабатывал на жизнь, помогая букмекеру в Сиднее {701}. Теперь он живет в Филадельфии, преподает в Уортоновской школе бизнеса и пишет статьи для блога Freakonomics. Я навестил Вольферса в его доме. Он оказался великолепным хозяином, заказавшим кучу огромных сэндвичей от Sarcone для меня, моего помощника по вопросам исследований Арикии Милликан и одного из его самых талантливых студентов Дэвида Ротшильда.

Оказалось, однако, что Вольферс считал главным блюдом обеда меня. Вместе с Ротшильдом он изучал поведение рынков предсказаний [144]типа Intrade – своеобразной реальной версии Байесландии, где трейдеры покупают и продают акции, связанные с реальными событиями, – начиная от того, кто получит очередной «Оскар» за лучшую картину и заканчивая возможностью воздушного удара израильтян по Ирану. Политические события – особенно популярные кандидаты для ставок.

Например, одна акция может быть связана с возможностью того, что Хиллари Клинтон станет основным кандидатом от демократической партии в 2008 г. Если это предположение окажется верным, то есть Клинтон выиграет внутрипартийные выборы, то владелец акции получит дивиденд в размере 100 долл., в противном случае он не получит ничего. Однако трейдеры могут обмениваться своими акциями без каких-либо ограничений до того момента, когда станет ясен результат. Таким образом, рыночная цена акции представляет собой согласованное предсказание о возможном исходе. (На одном из рынков {702}цена акций Клинтон обрушилась до 18 долл. после того, как она проиграла выборы в Айове, затем вновь выросла до 66 долл. после выигрыша ею первичных выборов в Нью-Гемпшире, а потом начала медленно снижаться до 0, поскольку Обама стал опережать ее в избирательной кампании.) Рынки такого рода имеют довольно давние традиции, связанные с политикой, – их начало было положено еще во время президентских выборов 1892 г., когда акции Гровера Кливленда и Бенджамина Харрисона торговались в нескольких шагах от Американской фондовой биржи {703}.

«Расскажи Нейту о своем сравнительном анализе», – обратился Вольферс к Ротшильду через несколько минут после начала обеда с озорным выражением на лице. «Я провел исследование для одного научного журнала, где сравнил результаты одного неискаженного интернет-опроса с данными рынка предсказаний, убедившись, что они сопоставимы», – тут же откликнулся Ротшильд.

«Это слишком вежливо, – прервал его Вольферс. – Скажи, что ты сравнил предсказания Intrade с данными Нейта».

«И Intrade выиграл», – ответил Ротшильд.

Его научная работа, опубликованная в журнале Public Opinion Quarterly {704}, сравнивала прогнозы, сделанные мной в FiveThirtyEight за период выборного цикла 2008 г., и предсказания Intrade. Основной вывод работы заключался в том, что, хотя прогнозы FiveThirtyEight и были довольно неплохими, Intrade они удавались значительно лучше.

Могу сказать, что не был полностью согласен с методологией, предлагавшейся в этом исследовании. Прогнозы Intrade смогли переиграть FiveThirtyEight только после того, как Вольферс и Ротшильд произвели в своей методике ряд корректировок постфактум; в противном случае выигрывал FiveThirtyEight {705}. Возможно, еще более важным является тот факт, что новый прогноз FiveThrityEight достаточно часто приводил к движению цены Intrade в том же направлении. Это могло означать, что игроки пытались использовать мои прогнозы для спекуляций (по крайней мере, до какой-то степени).

Тем не менее существуют достаточно сильные эмпирические и теоретические свидетельства, что в агрегированном изучении различных прогнозов есть свои преимущества. В целом ряде дисциплин, начиная от макроэкономического прогнозирования и заканчивая политическими опросами, простое среднее значение из нескольких прогнозов зачастую позволяет снизить ошибку прогнозирования на 15 или 20 % {706}.

Однако, перед тем как вы начнете объединять и выводить среднее из данных, вам следует учитывать три следующих обстоятельства.

Во-первых, хотя агрегированный прогноз будет, в сущности, всегда лучше, чем обычный индивидуальный прогноз, это не значит, что он обязательно будет хорошим . Например, даже агрегированные макроэкономические прогнозы слишком грубы, чтобы предсказать рецессию более чем за несколько месяцев. При этом они все же лучше прогнозов отдельных экономистов.

Во-вторых, целый ряд свидетельств показывает, что данный принцип мудрости толпы работает, когда прогнозы сначала делаются независимо и лишь затем усредняются. В рынке с реальными ставками (включая фондовый рынок) люди могут и действительно реагируют на поведение друг друга. В условиях, когда толпа начинает вести себя более динамично, групповое поведение становится более сложным.

В-третьих, хотя агрегированный прогноз и лучше типичного индивидуального, он не всегда оказывается лучше, чем лучший из индивидуальных прогнозов. Возможно, например, что где-то в мире существует фирма, анализирующая политические события настолько хорошо и точно, что нам лучше использовать именно ее данные и не смешивать их с данными менее точных коллег.