Текст книги "Секс, наркотики и экономика. Нетрадиционное введение в экономику"

Автор книги: Диана Койл

сообщить о нарушении

Текущая страница: 17 (всего у книги 20 страниц)

Не было и готового программного обеспечения. Для расчетов по эконометрике, позволявшей внедрять экономическую теорию в данные из реальной жизни, использовался только один пакет программ. Он мог выполнять лишь простейшие операции. Более сложные программы приходилось самостоятельно писать на компьютерном языке, таком как Fortran.

Конечно, теперь все гораздо проще. Существует множество пакетов программ для экономистов, многие профессиональные журналы печатают обзоры программного обеспечения. С появлением новых программ эконометрика упростилась: нужно прочитать данные в электронной таблице, попробовать несколько уравнений. Если они не подходят, попробовать другие. Добавить несколько переменных, найти уравнения, которые дают наилучшие результаты, и все готово. Эконометрика – одним нажатием клавиши. Просто.

К сожалению, все слишком просто. Одно исследование, проведенное в 1996 г., показало, что в большинстве статей, опубликованных за последние десять лет в журнале American Economic Review, одном из лучших профессиональных изданий, статистические выводы были использованы неверно. Многие экономисты совершенно правы в своем скептическом отношении к публикуемым практическим исследованиям. Поскольку часто считается, что при наличии компьютера думать – это лишнее, слишком многие эконометрические данные ошибочны. Но это глубочайшее заблуждение: компьютеры и мысль дополняют друг друга, а не заменяют.

Таким образом, прежде чем применять экономическую теорию к реальным данным, надо упорядочить мысли. Данные могут быть представлены в разном виде. Временные ряды для таких обычных макроэкономических переменных, как ВВП или инфляция, представляют показатели за единицу времени – день, месяц или год. Профильное обследование рассматривает сразу несколько переменных одновременно, среди них могут быть, например, доход, рабочий статус, высшее образование и приобретенная квалификация, количество братьев и сестер, этнические корни и тендерная принадлежность большинства жителей. Панельные исследования объединяют в себе модели временных рядов и профильное обследование. Они представляют все показатели за каждый год на протяжении десяти лет, в частности: ВВП, численность населения трудоспособного возраста, капитал и инвестиции по 50 странам за 25 лет.

Обычно теории предлагают довольно приблизительные выводы относительно жизни, и зачастую, взглянув на приблизительные данные, можно сказать, будет ли теория работать на практике. Как правило, для начала лучше перенести данные на график или просто посмотреть на них в электронной таблице. Во-первых, это позволит вам найти большую часть ошибок вроде лишних нулей или неправильно проставленных десятичных знаков в числах. Во-вторых, такие события, как крупные забастовки или землетрясения, приводят к резким перепадам во временных рядах, возможно, совершенно не связанным с той экономической теорией, которую вы хотели проверить. Их надо нейтрализовать, исключив фиктивную переменную из уравнения.

Жизненно важно просто понять, что такое доказательства. Если вы не представляете себе реальные масштабы экономики (существующий уровень ВВП), то вы не сможете определить, насколько важны происходящие события. Если объемы продаж на праздниках оказались на 100 млн. долл. ниже прошлогодних, то насколько это серьезно? Это зависит от общих объемов расходов на покупку розничных товаров или по экономике в целом. Насколько серьезен будет ущерб, когда фермеры потребуют дополнительные 50 млрд. долл. субсидий? Для того чтобы понять, приведет ли сокращение налогов на 100 долл. в год на каждого налогоплательщика к экономическому подъему, надо знать уровень среднего дохода.

Дело в том, что к изучению данных следует относиться с большим скепсисом. «Правильно ли это? Какие доказательства? Важно ли это? Действительно ли произошел такой спад?», – такие вопросы должны быть основными.

Большинство «фактов», сообщаемых в прессе и по телевидению, таковыми не являются. Так, например, часто говорили, что неравенство доходов в Великобритании больше, чем в странах континентальной Европы. В реальности, дела обстоят несколько иначе. Неравенство доходов в Великобритании резко увеличивалось, начиная с 1980-х годов, но масштабы неравенства практически равны показателям Франции и Италии. Другой пример фиктивных фактов утверждение, что со времен правления Рейгана приватизация привела к сокращению государственного сектора. На самом деле, это произошло только в бывших коммунистических странах. В большинстве случаев государственная доля расходов в ВВП продолжала расти.

Многие эксперты, журналисты, политики, а иногда и академики, безответственно относятся к фактам, зачастую полностью их игнорируют. Для хорошего экономиста важно все. Именно поиск доказательств делает экономику наукой. В отличие от естественных наук (хотя и не всех), экономические открытия редко можно опровергнуть. Как правило, возможность опровержения теории лежит в основе научного метода, потому что если другие исследователи не смогли доказать ошибочность (или истинность) утверждения, то оно мало чем отличается от ненаучной веры или интуиции. Однако большинство экономических доказательств слишком приблизительны, чтобы с их помощью различать конкурирующие теории, особенно, макроэкономические. Экономические эксперименты тоже сложно проводить, хотя и возможно.

Тем не менее, в основе этой науки лежит глубокое уважение к открытию истины мира. Конечно, экономисты, как и остальные люди, в том числе и ученые, могут игнорировать доказательства, которые не подтверждают существующие теории и идеи. Однако это, по определению, плохая экономика.

Экономисты часто говорят об «условных фактах», подразумевая под этим приблизительное описание реальности, которому должна соответствовать удачная теория. Например, реальная заработная плата обычно повышается, если экономика находится на подъеме, и сокращается, когда наблюдается экономический спад. Это стало настоящей проблемой для рациональной модели бизнес-цикла (популярной в мои студенческие годы), которая говорила, что экономические подъемы и спады происходят из-за изменений предложения, а значит, реальная заработная плата должна сокращаться в периоды расцвета, поощряя работодателей нанимать еще больше служащих. Доказательства того, что в реальности колебания были прямо противоположными, помогли быстро отмести эту теорию.

Однако иногда теория может помочь отмести предполагаемые факты, как мы видели в предыдущем примере компаний, которые якобы экспортировали рабочие места, создавая новые заводы в странах с низкими доходами, и импортировали произведенные там дешевые товары. Из этого нельзя составить отдельную теорию, но некоторые «факты» действительно ошибочны.

Каждый, кто занимается экономикой, вскоре погружается в подробные теории статистики, которые лежат в основе эконометрики. Они составляют большую часть абстрактных расчетов, за которые неспециалисты и критикуют экономику, хотя задача статистики прямо противоположна: она наращивает плоть реальности на скелет теории. Это и есть основная проблема критиков, которые предпочитают скорее придерживаться своих теорий, чем позволить экономистам опровергнуть их с помощью реальных доказательств.

Некорректная макроэкономика

Большая часть критики экономики относится к макроэкономике, т. е. науке об экономике в целом. Ей противопоставляется микроэкономика – наука об отдельных составляющих экономики. В переводе с греческого эти префиксы означают «большой» и «маленький». Экономика состоит из миллионов людей, сотен или тысяч отдельных отраслей. В принципе, если сложить вместе все частные решения потребителей или руководителей бизнеса, инвесторов, государственных чиновников, то получится обширная картина.

К сожалению, нисходящие и восходящие подходы не встречаются в центре. Между макроэкономикой и микроэкономикой лежит пропасть, и экономистам еще предстоит найти мост через нее. Они действительно остаются вполне независимыми дисциплинами и в настоящее время находятся на разных стадиях развития. Многие профессиональные экономисты наших дней не любят делать скоропалительных заявлений относительно будущего капитализма или природы классовой борьбы в современных государствах. Они понимают, что нет реальных доказательств, неопровержимых фактов, которые бы поддержали их слова по таким широким вопросам, в отличие от микроэкономики, где они уверенно опираются на большое количество данных, объясняющих поведение людей.

Неуверенность специалистов в макроэкономике обоснованна. Сколько я себя помню, всегда существовало несколько конкурирующих школ, которые изучали функционирование макроэкономики. Это – верный признак того, что никто, по сути, ничего не знает.

Сейчас эти жестокие споры кажутся довольно странными. Некоторые настолько древние, что о них не знают даже профессиональные экономисты. Первое серьезное столкновение произошло между кейнсианцами и монетаристами. Оно сводилось к расхождению во мнениях относительно того, могут ли законодатели подкорректировать объемы производства или темпы роста экономики с помощью кредитно-денежных или налогово-бюджетных мер (это отстаивали кейнсианцы) или с помощью кредитно-денежных мер они могут управлять только темпами инфляции (монетаристы). (Каюсь, в молодости я была за кейнсианцев, но в 1970-е годы эту сторону поддерживало все прогрессивное человечество.)

Потом возникли разногласия между теоретиками реального бизнес-цикла (или новыми классиками, или теоретиками рациональных ожиданий) и посткейнсианцами. Первые утверждали, что человечество рационально, и что колебания спроса в экономике должны отражать такие изменения в предложении, как внезапное улучшение технологий» на которое все бы рационально отреагировали. Если говорить коротко, то посткейнсианцы не верили, что все так глупо и просто.

Идея рациональных ожиданий была не так уж и безрассудна. Лежавшее в ее основе предположение о том, что люди не настолько глупы, чтобы последовательно упускать возможность получить выгоду или увеличить свои доходы, до сих пор оказывает влияние на большинство макроэкономических исследований. В ней что-то было. Например, многие неэкономисты смеялись над предположением, что фондовые рынки рациональны и эффективны: хотя в поведении инвесторов есть доля иррационального, верно и то, что в среднем им удается «обогнать» рынок, значит, осталось не так много возможностей получить большую прибыль, которые они еще не использовали. Благодаря использованию методик и рассуждений теории рациональных ожиданий (с чего бы люди постоянно верили в какую-нибудь ложь?), в изучении несовершенств и проявлений неэффективности рыночного механизма реального мира были проведены плодотворные исследования.

Однако какими бы ни были достоинства каждой из школ, несмотря на возможность существования разных школ, это не точная наука. Скорее, это похоже на рассуждения о том, плоская ли Земля и стоит ли она на слоне и четырех черепахах или она круглая, а вокруг нее вращается вся остальная Вселенная. Каждая школа, возможно, нашла частицу правды, но ни одна из них не разобралась в вопросе до конца. Анализ экономики в целом навсегда останется сложным и противоречивым занятием. Отчасти потому, что мы не располагаем достаточным объемом данных для проверки конкурирующих теорий: экономика меняется настолько быстро, что в качестве доказательства того, что произойдет в 2005 г., нет смысла учитывать данные до 1980 г. Экономисты располагают статистическими данными в лучшем случае за 25-летний период, по финансовым рынкам данные доступны ежемесячно или даже постоянно, а по другим сферам – только ежеквартально или ежегодно. А учитывая то, что уровень цен в одном месяце сильно отличается от показателей следующего месяца, в отдельных данных практически нет полезной информации.

Более того, экономика состоит из миллионов и миллионов людей и компаний. В глобальной экономике, где страны связаны между собой торговлей, инвестициями и миграцией, все, что происходит в одном месте, обязательно приведет к тому, что появятся десятки или сотни миллионов решений, принятых в ответ на происходящее в мире.

Подобное открытие привело к возникновению нового направления мысли, которое утверждает, что делать теоретические предположения относительно экономики в целом возможно, но их нельзя с легкостью превратить в рабочие принципы или меры. Эта идея появилась после применения теории сложности (разработанной в естественных науках) к экономике.

На первый взгляд, теория сложности кажется довольно понятной. В ней утверждается, что люди (муравьи или молекулы) влияют на выбор, который каждый из них делает. Это противоречит традиционной макроэкономике, предполагавшей, что люди принимают решения относительно того, что тратить, куда инвестировать, как работать, независимо от таких факторов, как уровень процентной ставки или уровень прибыли компании, a также их собственные вкусы и предпочтения. Однако, если предположить наличие естественной для человека склонности зависеть от поступков окружающих, то окажется что большинство принципов традиционной экономики не эффективно.

Сторонники теории сложности преувеличивают крах всей прошлой экономики. На самом деле, экономическое мышление совершенно спокойно может принять во внимание явления, которые так дороги приверженцам теории сложности. Например, возрастающая экономия от масштаба в некоторых отраслях, возникающая как следствие сетевых внешних эффектов (цена, которую я плачу, зависит от того, сколько людей до меня приобрели данный товар), которые я уже описывала в первых главах, конечно, не опровергает существующую экономику. Уважаемые традиционные экономисты-академики проводят большое количество исследований в этом направлении, особенно в сфере финансов, теории торговли, экономической географии и промышленной организации.

Однако теория сложности действительно угрожает традиционной экономике. Она подрывает механизм, лежащий в основе каждодневных прогнозов и комментариев. В тайниках Лондонской школы экономики действительно есть механизм (он назван Машиной Филлипса, по имени своего создателя), представляющий доходов в экономике с помощью цветной воды, которая течет по трубам и указывает на темпы потребительских расходов; и клапанов, которые имитируют гибкость или строгость кредитно-денежной политики. Но это порождает ошибочное утверждение в том, что экономику можно подправить, закрутив тут и подтянув там. Ошибочно оно потому что между объемами потребительских расходов и такими «рычагами», как процентная ставка или государственные расходы, нет прямой связи, если при этом учитываются отдельные потребители которые зависят от модных веяний, общего хорошего настроения – или стадная психология фондовых рынков. Экономику невозможно контролировать, по крайней мере простым механическим способом. Возможно, машина была хорошей метафорой в послевоенную эру, когда даже в некоммунистических странах экономика куда больше подвергалась регулированию и контролю. В условиях современной свободной экономики все изменилось. Политики теперь больше напоминают спортивных тренеров, чем инженеров. Они стараются настроить игроков (т. е. нас) на хорошую игру.

Экономические прогнозы

Макроэкономические прогнозы особенно часто бывают обманчивыми, поскольку будущее экономики часто зависит от того, что миллионы людей станут делать на отрезке времени между настоящим и будущим. Обычно при таком отношении к экономике происходит именно то, чего все боялись.

Эта идея для экономистов не нова. В одном известном отрывке из своей книги «Общая теория занятости, процента и денег» (The General Theory of Employment, Interest and Money) Джон Майнард Кейнс, который сам был успешным инвестором, говорил, что инвестирование в акции похоже на определение победителя в конкурсе красоты. Вы стараетесь выбрать конкурсанта, который с большей вероятностью понравится большинству судей.

Профессиональные инвестиции можно сравнить с конкурсами в газетах, когда участники должны выбрать из сотен фотографий шесть самых симпатичных. Приз присуждается тому, чей выбор максимально совпадет со средними предпочтениями всех участников. Таким образом, каждый должен выбирать не те фотографии, которые нравятся ему, а те, которые, по его мнению, понравятся другим участникам, причем все подходят к решению этой проблемы совершенно одинаково.

Это касается не только мыльных пузырей фондовых рынков, но и всех спадов и подъемов экономики. Рецессия – это совокупный результат, который может постоянно поддерживать сам себя. Своего рода порочный круг. Если искать аналогию в погоде, то она возникает как шторм. Прогнозирование макроэкономических событий действительно похоже на прогнозы погоды. Можно отследить краткосрочные тенденции и вероятности, иногда даже удается с большой вероятностью предсказать дожди, но большая точность прогнозов будет обманчивой.

Многие специалисты по макроэкономике полностью согласны с этим. Им бы хотелось донести до общества, что разумные прогнозы обычно выглядят примерно так: «Существует вероятность 75 %, что к концу следующего года инфляция будет выше 2 %». Но всем нам гораздо больше нравятся однозначные высказывания: «Через 18 месяцев цены на потребительские товары поднимутся на 2,4 %». Единственное, что их раздражает в нападках со стороны приверженцев теории сложности и прочих альтернативных теорий, так это слова о том, что экономика совершенно бесполезна, особенно в условиях кризиса, поскольку экономисты упрямо настаивают на использовании упрощенных формальных моделей. Большинство экономистов-практиков считают модели лишь инструментом и прекрасно осознают их недостатки перед лицом реальной жизни.

Однако все это ставит макроэкономику в невыгодное положение. Из любого учебника становится понятным, что она до сих пор полагается на формальные модели, состоящие из заданных уравнений, – среди них есть гениальные примеры, но они не формируется эффективный инструмент для анализа или прогнозирования экономических событий в целом. К сожалению, специалисты не могут предложить ничего другого для удовлетворения тех честолюбивых надежд, которые некоторые критики возлагают на макроэкономику, ожидая от нее обобщения поведения миллионов не абсолютно рациональных людей, которые не обладают полной информацией о происходящем, принимают недальновидные решения, совершенно непохожи друг на друга, влияют на поведение друг друга и живут в условиях экономики со множеством преград и с конкурентными рынками.

Со времен столкновений идеологий в 1970-х и 1980-х годах экономисты пришли к пониманию того, что, пожалуй, стоит быть скромнее в своих оценках и прогнозировании событий на макроэкономическом уровне. Теперь все гораздо лучше представляют себе, что такое плохие макроэкономические меры. Произошло это, в основном, благодаря катастрофическим последствиям воплощения одной из модных экономических теорий на практике.

Экономисты достигли сейчас согласия, которое можно было бы описать так: не совершать глупых ошибок. Сохранять инфляцию на низком уровне, потому что она вредит экономике, а избиратели ее ненавидят. Заставить центральные банки, которые тоже ненавидят инфляцию, держать ее на низком уровне. Им прекрасно удается делать это разными методами вот уже десять лет (слишком хорошо они работают в Японии, где цены продолжают падать).

Высокие темпы экономического роста – это хорошо, но полезны и стабильные темпы роста. Избирателям не нравятся взлеты и падения, во всяком случае, они не любят падений. Значит, надо обеспечить не слишком высокие объемы государственных займов или не слишком высокое государственное активное сальдо, потому что экономика существует не для государства, а для компаний и потребителей. Конечно, до сих пор идут горячие споры о том, правильные ли установлены уровни процентных ставок, налогов и расходов. Но сейчас споры идут вокруг меньшего количества вариантов.

Новая волна скромности должна улучшить репутацию специалистов по макроэкономике, которых часто называли шарлатанами. Ошибки той чрезмерной уверенности хорошо видны в ужасных макроэкономических прогнозах, из-за которых многие и относятся к экономике с презрением.

Когда в конце 1990-х годов экономика США год за годом быстрыми темпами росла, то МВФ (где работает самая большая команда специалистов по макроэкономике) на протяжении нескольких лет делал неверные прогнозы темпов роста на следующий год. На одной из пресс-конференций в рамках подготовки очередного издания МВФ «Перспективы мирового развития» (World Economic Outlook) журналист спросил Майкла Мусса, занимавшего в то время пост экономического советника МВФ, почему он до сих пор прогнозирует медленный рост американской экономики в будущем году. Ответ г-на Мусса был таков: «Мы будет продолжать предсказывать заме пов роста экономики до тех пор, пока экономика не будет соответствовать прогнозам». Конечно, экономика перестаралась. В октябре 2000 г. МВФ предсказывал рост ВВП США на 3,2 % к 2001 г. К маю 2001 г. он прогнозировал меньший рост, а в апреле 2001 г. частично вернулся к первоначальному прогнозу.

Надеяться, на то, что экономисты смогут предсказать будущее состояние мира с помощью точных количественных оценок, довольно странно. Подобного не требуют ни от одной другой профессии. Кроме того, существуют реальные причины неточности прогнозов. Они составляются на основе набора уравнений, составляющих компьютерную модель экономики. Уравнения, объединяющие различные показатели (потребительские расходы, доход после уплаты налогов, курсы акций), просчитываются с использованием данных за 20 лет. Потом полученные взаимосвязи управляют всей будущей моделью. Но, если специалисты намеренно не изменяют прогнозы, основываясь на собственном опыте, то уравнения неизбежно учитывают средние показатели за 20 лет и, таким образом, неизбежно прогнозируют будущие результаты, похожие на средние показатели прошлых лет. Значит, модели создают смягченные картины будущего. А они совершенно не подходят для прогнозирования таких крайностей, как рецессии. Не подходят они и для прогнозирования любых изменений экономики, потому что в этих уравнениях новые данные не учитываются. Достаточно просто сравнить экономику США 2000 г. или 1990 г. с экономикой 1980 г.

Таким образом, не удивительно, что ошибки в макроэкономических прогнозах обычно серьезные. 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 произойдет, если мы попробуем вот это? А если сделать что-нибудь еще?» Спрос на экономические прогнозы велик, и большинство специалистов вынуждено предсказывать, что произойдет в будущем с объемом 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 определенности, даже если она будет ложной. Мы хотим знать, что произойдет! Мы не привыкли, и нам не нравится, когда говорят, что не известно, как экономика будет выглядеть через год или два. Однако прогнозы должны рассеивать неопределенность, 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 ВВП на 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 определенного мнения по этому поводу. Так, например, многие современники считали Промышленную революцию неблагоприятным событием, которое дестабилизирует общество и покрывает деревню «темными 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 ее развитии?

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

Коль вам дано провидеть сев времен

И знать, чье семя всхоже, чье – не всхоже,

Вещайте также мне[25].

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 объемов 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 серьезность 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 неопределенность в данных, которыми мы пользуемся. Однако традиционные прогнозы предполагают, что используемые модели это детальное отражение устойчивой экономики, а не ошибочное отражение неустойчивой.

Движение вперед в области прогнозирования

К счастью, современная эконометрика которые сокращают неизбежный ряд неопределенностей, 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 идете 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 ее можно учесть, добавив поправочный коэффициент для прогнозирования следующего квартала.

И, наконец, многие прогнозы бывают неточными, потому что они влияют на изменение поведения, а иногда сами провоцируют их. Если авторитетная организация предсказывает рецессию или резкое снижение обменного курса, то люди могут предпринять соответствующие меры: урежут свои инвестиционные планы, отложат покупку машины (на случай потери работы), продадут валюту. С другой стороны, центральный банк может понизить процентную ставку и предотвратить опасность спада, и в этом случае прогноз окажется неверным, даже если вначале он был верным.

Другими словами, специалисты по экономическим прогнозам должны перестать считать (или позволять всему миру считать), что их деятельность представляет собой разработку упрощенной, но совершенно достоверной структуры экономики. На настоящий момент макроэкономические прогнозы гораздо более прагматичны, это своего рода партизанская война против колебаний истории, неоднозначности данных и полной непредсказуемости миллионов людей, чье поведение специалисты и пытаются предсказать.

Помимо этого, сейчас конкретным деталям из реального мира уделяется гораздо больше внимания, чем абстрактным великим теориям. А это тоже хорошая новость. Интерес к институтам и экономической истории снова возродился, во многом благодаря процессу глобализации.