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 смягчённые 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 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 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 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.
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 упрощённой, 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, чьё поведение специалисты и пытаются предсказать.