The Prime Russian Magazine

Политические опросы общественного мнения всегда содержат в себе элемент допуска на ошибку, и мы всегда ожидаем, что в них присутствует некая неопределенность. Однако экономические прогнозы чаще всего ограничиваются одной-единственной цифрой. В следующем месяце будет создано 150 тыс. рабочих мест. ВВП вырастет в следующем году на 3 %. Цена нефти достигнет 120 долларов за баррель.

Подобные высказывания создают впечатление, что прогнозы невероятно точны.

Заголовки в экономической прессе, выражающие удивление по поводу любого незначительного отклонения от прогноза, часто выглядят следующим образом: «Неожиданный скачок уровня безработицы до 9,2 % наносит удар рынкам» (Denver Post, 9 июля 2011 года). Но если вы прочитаете сам текст этой статьи, то увидите, что неожиданным оказался рост до уровня 9,2 %, а не 9,1 %, как предсказывали экономисты. Если одной десятой процента достаточно для того, чтобы об этом писали в заголовках, может показаться, что в обычных условиях эти прогнозы крайне надежны.

На самом же деле экономические прогнозы представляют собой в лучшем случае инструменты, редко способные предсказать переломные события в экономике более чем за несколько месяцев. Стоит отметить, что некоторые из этих прогнозов не смогли «предсказать» рецессию даже после ее начала: большинство экономистов не считали, что экономика находится в условиях рецессии ни в 1990 году, ни в 2001‑м, ни в 2007‑м, и признали это лишь постфактум.

Когда группа экономистов дает вам свой прогноз по ВВП, истинный интервал прогнозирования в 90 %, основанный на соответствии этих прогнозов реальности, а не на заявляемой самими экономистами степени точности, захватывает примерно 6,4 пункта ВВП (что эквивалентно ошибке в ±3,2 %).

Иными словами, когда вы слышите в новостях, что ВВП вырастет в следующем году на 2,5 %, это может с тем же успехом означать и невероятный рост на 5,7 %, и падение на 0,7 %, то есть достаточно серьезную рецессию. До сих пор экономисты не смогли придумать ничего лучше, и нет особенных свидетельств тому, что качество их прогнозов улучшается. Старая шутка об экономистах, выявивших девять из последних шести рецессий, имеет под собой вполне реальную основу. В течение 1990‑х годов экономисты смогли заранее предсказать лишь две из 60 рецессий.

В этом смысле экономисты не уникальны. Результат такого рода можно считать либо следствием того, что эксперты не умеют давать честное описание неопределенности в своих прогнозах, либо следствием того, что они не очень заинтересованы это делать. Такая же чрезмерная уверенность в достоверности прогнозов наблюдается и во множестве других областей, в том числе в медицинских исследованиях, политических науках, финансах и психологии. Судя по всему, она применяется и тогда, когда мы, создавая прогноз, основываемся на своих суждениях (а именно так делали политологи — гости Фила Тэтлока), или когда мы используем для этого статистическую модель (как в случае неудачных прогнозов землетрясений).

Однако, в отличие от представителей других профессий, для экономистов подобные ошибки могут считаться непростительными. В первую очередь их прогнозы не просто слишком самоуверенны, но и плохо применимы в условиях реального мира. Ошибка в прогнозах реального значения ВВП может приводить к существенным экономическим последствиям. Кроме того, организованные усилия по предсказанию значения таких переменных, как ВВП, проводятся уже много лет, начиная с опроса, проведенного Ливингстоном в 1946 году. Эти результаты хорошо задокументированы и имеются в бесплатном доступе. Получение обратной связи от того, как проявили себя наши прогнозы в реальности, — это единственный и, возможно, самый важный способ их улучшить.

Предсказатели в мире экономики получают больше обратной связи, чем представители большинства других профессий. Однако они предпочитают вести себя крайне самоуверенно и не желают исправлять собственные искажения.

Но разве экономика — это не дисциплина, изучающая рациональность поведения? Разумеется, вы можете ожидать, что представитель какой‑то другой профессии, например антрополог, может допустить искажения при создании прогнозов, но не экономист. Возможно, именно с этим отчасти и связана проблема экономических прогнозов. Экономисты хорошо разбираются в вопросах рациональности. Это означает, что они хорошо понимают, как работает система стимулов. И если они делают искаженные прогнозы, то, возможно, это признак того, что у них недостаточно стимулов для создания хороших.

«Никто даже не представляет себе…»

Принимая во внимание такие результаты работы экономистов в области создания прогнозов, мне очень захотелось найти кого‑нибудь из них, кто мог бы признать, насколько сложна его работа и насколько легко любой прогноз может оказаться неверным. И мне удалось найти такого человека — Яна Хациуса, главного экономиста компании Goldman Sachs.

Хациус может по крайней мере смело утверждать, что его прогнозы в последние годы были более надежными, чем у его конкурентов. В ноябре 2007 года, пока большинство экономистов все еще думали, что рецессия любого рода маловероятна, Хациус опубликовал провокационное письмо под названием «Долги с рычагом, или Почему дефолт на ипотечном рынке так важен». В письме содержалось предупреждение о возможном развитии такого сценария, при котором миллионы домовладельцев могли оказаться неплатежеспособными. Это могло, в свою очередь, вызвать эффект домино на кредитных и финансовых рынках, привести к триллионным убыткам и очень жесткой рецессии. Примерно такой сценарий и был реализован. Хациус и его команда отозвались критически и о возможности чудесного послекризисного восстановления. В феврале 2009 года, через месяц после принятия закона о пакете стимулирующих финансовых мер и заявлении Белого дома о возможности снизить безработицу до уровня в 7,8 % к концу 2009 года, Хациус спрогнозировал рост безработицы до 9,5 % (что оказалось довольно близко к реальному значению — 9,9 %).

Хациус, мягкий почти до меланхоличности немец, занимающий должность главного экономиста Goldman Sachs с 2005 года, через восемь лет после начала работы в компании вызывает уважение даже у тех, кто скептически относится к большим банкам.

«Никто даже не представляет себе, — рассказывал он мне на встрече в офисе Goldman со стеклянными стенами, расположенном на Уэст-стрит в Нью-Йорке, — насколько сложно прогнозировать цикл бизнеса. Понимание сути такого комплексного процесса, как экономика, — это невероятно сложно».

С точки зрения Хациуса, у людей, занимающихся экономическими прогнозами, имеются три фундаментальные проблемы. Во-первых, очень сложно выявить причинно-следственные связи на основании анализа одной лишь экономической статистики. Во-вторых, экономика постоянно меняется, поэтому объяснения экономического поведения, подходящие для одного цикла бизнеса, могут быть неприменимы для другого. И, в‑третьих, плохи не только сами прогнозы экономистов, но и данные, с которыми им приходится работать.

«На самом деле, мало что обладает настоящей предсказательной силой, — рассказывал мне Хациус, — а объяснить, что оказывается результатом корреляции, а что — результатом причинно-следственной связи, невероятно сложно».

Многие из вас слышали выражение «совпадение еще не означает наличия причинно-следственной зависимости». Сам факт, что переменные имеют между собой некую статистическую корреляцию, еще не означает, что одна из них влияет на другую. Цифры продаж мороженого и показатели по количеству лесных пожаров коррелируют между собой, потому что они обычно описывают происходящее в жаркие летние месяцы. Однако причинно-следственной зависимости здесь нет. Нельзя сказать, что, покупая мороженое, вы провоцируете начало лесного пожара где‑нибудь в Монтане.

Но, хотя эту концепцию легко выразить словами, ее сложно применять на практике, особенно когда речь заходит о понимании причинно-следственных связей в экономике. Допустим, заметил Хациус, что уровень безработицы обычно воспринимается как запаздывающий индикатор, что иногда справедливо. После наступления рецессии компании отказываются принимать на работу новых сотрудников до тех пор, пока будущее не покажется более стабильным и радужным. Для того чтобы все уволенные вернулись на работу, также потребуется немалое время. Однако уровень безработицы может одновременно выступать и в качестве опережающего индикатора для потребительского спроса, поскольку у безработных снижается способность покупать товары и услуги во время рецессии. Экономика может оказаться внутри порочного цикла: компании не нанимают людей, пока не видят роста потребительского спроса, однако сам потребительский спрос достаточно низок, поскольку компании не занимаются наймом и потребители не могут позволить себе купить их продукцию.

Столь же непростой переменной выступает уровень доверия со стороны потребителей. Иногда потребители оказываются первыми, кто улавливает предупреждающие сигналы в экономике. Они же могут оказаться среди последних, кто замечает признаки выздоровления. Люди часто считают, что экономика находится в рецессии, даже через многие месяцы после того, как технически она считается завершенной.

Поэтому экономисты много спорят о том, может ли уровень доверия со стороны потребителей считаться опережающим или запаздывающим индикатором, и ответ на этот вопрос может зависеть от этапа, на котором находится экономика. Более того, поскольку степень доверия со стороны потребителей влияет на их поведение, отношения между ожиданиями от экономики и реальность могут оказывать друг на друга постоянное корректирующее воздействие.

Выше я уже упоминал, что в экономических прогнозах приводятся выводы, но редко упоминается о границах сделанных допущений. Возможно, экономистам кажется, что это способно пошатнуть их позиции как профессионалов. «Почему они не делятся информацией о допустимых интервалах? Возможно, им просто стыдно и неудобно», — говорил мне Хациус.

Однако неопределенность связана не только с экономическими прогнозами, но и с экономическими переменными. Большинство наборов экономических данных обычно пересматривается, и этот процесс может происходить через месяцы или даже годы после их первой публикации. Корректировки могут быть огромными. Печальную известность приобрели сделанные правительством расчеты роста ВВП в последнем квартале 2008 г. Если поначалу говорилось о «незначительном» его снижении на уровне 3,8 %, то теперь принято считать, что экономика упала почти на 9 %.

Так что можно лишь посочувствовать тем, кто делает экономические прогнозы. Довольно сложно понять, в каком направлении реально движется экономика. Однако задача усложняется еще сильнее, если вы для начала не знаете, где находитесь именно сейчас.

Бабочка машет крыльями в Бразилии,
и кто‑то в Техасе теряет работу

Сложная задача, которая стоит перед экономистами, вполне сравнима с той, с которой сталкиваются синоптики. По сути, им приходится решать две аналогичные фундаментальные проблемы.

Прежде всего, экономика, как и атмосфера, — это динамическая система. Каждый ее элемент влияет на все остальные, и система находится в бесконечном движении. В метеорологии это движение проявляется буквально, поскольку изменение погоды описывается в рамках теории хаоса — можно предположить, что взмах крыльев бабочки в Бразилии каким‑то образом способен привести к торнадо в Техасе. Но, с определенной степенью допущения, можно сказать, что цунами в Японии или забастовка грузчиков в Лонг-Бич могут повлиять на то, найдет ли работу какой‑нибудь житель Техаса.

Во-вторых, в прогнозах погоды начальные условия исходно точно не определены. Вероятностное выражение прогноза погоды («вероятность дождя — 75 %») возникает не вследствие случайности, присущей погоде. Скорее, это вызвано предположением метеорологов о том, что они используют неточные инструменты для оценки начальных условий и что поведение погоды (как следует из теории хаоса) в высшей степени чувствительно к изменениям начальных условий. Сходным образом, в экономическом прогнозировании качество исходных первичных данных также часто бывает достаточно плохим.

Однако в этой книге мы много говорим об успехах метеорологов. Очень многие прогнозы, начиная от траекторий ураганов и заканчивая изменением температуры в течение дня, стали значительно лучше, чем те, что были 10 или 20 лет назад. Это произошло благодаря повышению вычислительных мощностей, улучшению качественных методов сбора данных и старомодному упорному труду.

Но этого нельзя сказать об экономическом анализе. Любая иллюзия того, что экономические прогнозы стали лучше, разбивается вдребезги о те ужасные ошибки, которые допустили экономисты перед последним финансовым кризисом. Хотя некоторые проблемы в работе метеорологов и напоминают проблемы экономистов — особенно когда мы говорим о динамической системе с неопределенными начальными условиями, — на стороне метеорологов выступает наука. Физика и химия явлений, подобных торнадо, довольно просты. Это не значит, что торнадо легко предсказывать. Однако у метеорологов имеется глубокое фундаментальное понимание и причин возникновения торнадо, и того, что заставляет их исчезать. Экономика более пластична.

Хотя экономисты и обладают достаточно четким пониманием основных систем, управляющих экономикой, причины и следствия часто пересекаются друг с другом, особенно во время раздувания пузырей или паники, когда система подвержена воздействию петель обратной связи, непосредственно влияющих на поведение человека.

Напротив, если вы будете рассматривать экономику как набор переменных и уравнений, не принимая во внимание ее фундаментальную структуру, то почти гарантированно ошибетесь и примете шум за сигнал, ошибочно заставив себя (и доверчивых инвесторов) думать, что вы создаете хороший прогноз, хотя на самом деле это не так.

Когда предвзятые прогнозы
оказываются рациональными

Если вам действительно нужен экономический прогноз, то лучше всего обращаться к средним или обобщенным прогнозам, чем к прогнозам отдельных экономистов. Мое исследование обзоров профессиональных прогнозистов в сфере экономики SPF показало, что обобщенные прогнозы примерно на 20 % точнее, чем индивидуальные, предсказывают величину ВВП, на 10 % — уровень безработицы и на 30 % — уровень инфляции. Эта особенность (групповые прогнозы переигрывают индивидуальные) проявлялась почти в любой области, где проводились подобные исследования.

И хотя идея о том, что обобщенные прогнозы оказываются лучше индивидуальных, может считаться важной с эмпирической точки зрения, порой она используется как отговорка, препятствующая улучшению прогнозов. Обобщенный прогноз создается из отдельных; и если они улучшаются, то улучшается и групповой результат. Более того, даже обобщенные экономические прогнозы оказываются достаточно плохими с точки зрения работы в реальном времени, так что в этом вопросе есть над чем работать.

Большинство экономистов высказывают свои суждения при создании прогноза с определенными условиями, а не делятся результатами статистической модели как таковой. С учетом того, насколько сильно данные забиты шумом, это имеет смысл. Исследование Стивена Макнесса, бывшего вице-президента Федерального резервного банка Бостона, показало, что корректировки методов статистических прогнозов, связанные с теми или иными суждениями, позволяют повысить точность прогнозов примерно на 15 %. Идея о том, что статистическая модель будет способна решить проблему экономического прогнозирования, была довольно расплывчатой в 1970‑е и 1980‑е годы, когда компьютеры только начинали получать широкое распространение. Однако, как и в других областях (например, при предсказании землетрясений), улучшение технологий не компенсировало недостатка теоретического понимания экономики. По сути, компьютеры дали экономистам лишь более быстрые и продвинутые способы ошибочно принимать шум за сигнал. Модели, прежде казавшиеся многообещающими, в тот или иной момент терпели поражение и отправлялись в мусорное ведро.

Свою роль в развитии искажений играют и человеческие суждения. Вы можете создать прогноз, который волшебным образом станет соответствовать вашим экономическим стимулам или политическим убеждениям. Вы можете возгордиться и не захотите изменить его, даже когда этого потребуют факты и обстоятельства. «Я думаю, что у людей есть одна тенденция, которой стоит активно противостоять, — сказал мне Хациус. — Она заключается в том, что человек воспринимает информационный поток таким, каким он хочет его видеть». Но есть ли экономисты, которым удается лучше других управлять этим компромиссом? Можно ли считать, что экономист, правильно предсказавший рецессию в прошлом, сможет предсказать и будущую? На этот вопрос есть интересный ответ.

Когда мы, чтобы оценить умение прогнозировать, применили статистические методы анализа к данным SPF, результат оказался в целом негативным.

Иными словами, при изучении результатов мы не можем сделать вывод о том, что некоторые экономисты обычно создают более хорошие прогнозы, чем остальные. Однако изучение прогнозов другой группы экспертов — от компаний «голубых фишек» (Blue Chip Economic Survey) — позволило получить более позитивные результаты. Разумеется, в экономическом прогнозировании велика доля удачи: экономисты, которые последовательно защищают «медвежью» или «бычью» точку зрения, время от времени гарантированно будут правы. Однако исследования мнения экспертов «голубых фишек» показали, что некоторым из них действительно удается создавать лучшие прогнозы на долгосрочную перспективу.

В чем состоит разница между двумя опросами? Опрос SPF проводится анонимно: каждый экономист получает случайный номер, не меняющийся от опроса к опросу, однако у читателей нет никакой возможности понять, кто скрывается за тем или иным номером. В рамках опроса «голубых фишек» прогноз каждого участника подкрепляется его именем и репутацией.

Если рядом с прогнозом стоит ваше имя, это может привести к изменению структуры ваших стимулов. Допустим, вы работаете на малоизвестную компанию. В этом случае для вас может иметь смысл создавать достаточно дикие прогнозы — пусть они и не будут сбываться достаточно часто, но в случае успеха вам гарантировано должное внимание. С другой стороны, сотрудники компаний типа Goldman Sachs должны вести себя более консервативно, для того чтобы оставаться в рамках консенсуса.

Именно это и было выявлено в результате исследования прогнозов Blue Chip — довольно заметное явление под названием «искажения из соображений рациональности». Чем менее известно ваше имя, тем меньше вы можете потерять, принимая на себя риски, связанные с прогнозами. Даже если вы знаете, что вы немного лукавите в своем прогнозе, для вас может иметь смысл попытаться сделать большую ставку. С другой стороны, если у вас уже наработана серьезная репутация, вы, возможно, не захотите слишком отклоняться от общей точки зрения, даже в том случае, когда, по вашему мнению, это следует из имеющихся данных.

Каждое из этих опасений, связанных с вашей репутацией, способно отвлечь вас от основной цели — создания наиболее честных и точных прогнозов. Несмотря на довольно незначительные различия, исторические данные по анонимным участникам SPF показывают, что им удавалось немного лучше предсказывать показатели ВВП и безработицы, чем экспертам из «голубых фишек», заботящихся о своей репутации.

Преодоление искажений

Если оказалось, что создавать плохие прогнозы рационально, то можно предположить, что у таких прогнозов есть свой рынок и есть потребители, способствующие их развитию. Подобно тому как в политике существует целая группа экспертов, делающих карьеру на том, что они предлагают довольно дикие идеи аудиториям, состоящим из представителей той или иной партии, в экономике также имеются свои «медведи», «быки» и прочие участники, которые всегда захотят прислушаться к вашим выводам. Иногда экономические прогнозы напрямую связаны с политическими целями (расчеты показывают, что экономические прогнозы, созданные Белым домом, исторически были одними из самых неточных вне зависимости от того, кто занимал пост президента — демократ или республиканец). 

Однако, когда речь заходит об экономическом прогнозировании, ставки значительно повышаются. Как отметил Роберт Лукас, граница между экономическим прогнозированием и экономической политикой достаточно размыта. Плохой прогноз способен ухудшить ситуацию в реальной экономике.

Если мы захотим снизить влияние таких искажений — а мы никогда не сможем избавиться от них полностью, — то у нас имеются два фундаментальных альтернативных способа. Первый связан с предложением точных экономических прогнозов, а второй — со снижением спроса на неточные или слишком самоуверенные прогнозы. Робин Хэнсон, экономист Университета Джорджа Мэйсона, относится к серьезным защитникам первого подхода. Мы встретились с ним за обедом в одном из его любимых марокканских ресторанов в Северной Виргинии. Робину уже за 50, но выглядит он значительно моложе (несмотря на довольно большую лысину). Он склонен к эксцентричным поступкам. Так, он планирует, что после смерти его голова будет заморожена в криогенной камере. Кроме этого, он поддерживает идею системы, которую сам называет футархией (futarchy), при которой решения политических вопросов принимаются не политиками, а по итогам работы рынков предсказаний. Совершенно очевидно: этот человек не боится бросить вызов общепринятым точкам зрения.

«Я думаю, что самый интересный вопрос состоит в том, как мало усилий мы в реальности прикладываем к прогнозированию даже тех вещей, которые, по нашим словам, для нас крайне важны, — сказал мне Хэнсон, как только нам принесли обед. — В школах MBA часто рисуется образ менеджера как автора великих решений — человека, принимающего решения „по науке“. У него есть электронные таблицы, статистика, и он умеет взвешивать различные варианты. Однако на практике менеджмент значительно сильнее связан с управлением коалициями, поддерживающими тот или иной проект. В случае если вы создали коалицию, а затем в самый последний момент прогнозы начинают меняться, вы же не отбрасываете проект в сторону?»

«Судя по всему, в сборе данных о качестве исторических прогнозов не заинтересованы даже академические ученые, — добавил он позже. — Возможно, они не видят в этом смысла? Куда более фундаментальная проблема состоит в том, что в нашем обществе есть спрос на экспертов, но нет спроса на точные прогнозы». В качестве решения этой проблемы Хэнсон пропагандируют идею создания рынков предсказания — систем, в которых вы можете делать ставки на определенный экономический или политический исход, например вступит ли Израиль в войну с Ираном или насколько вырастет глобальная температура вследствие климатических изменений. Его точка зрения в данном вопросе достаточно проста: возникающие при этом методе финансовые риски заставляют нас быть более точными и не пытаться хорошо выглядеть в глазах других.

comments powered by Disqus