Карта и территория

Мой первый опыт макропрогнозирования был скорее сбивающим с толку, чем поучительным. С приближением конца Второй мировой войны специалисты по макропрогнозированию кейнсианского толка стали трубить, что сокращение военных расходов ввергнет «зрелую» Америку (как выражался видный гарвардский экономист-кейнсианец Элвин Хансен) в «вековую стагнацию», которая царила перед войной после Великой депрессии8. Тезис Хансена был широко поддержан, и я, студент колледжа, тоже считал его аргументы убедительными. Первые сомнения у меня зародились после прочтения не менее убедительной книги Джорджа Терборга, специалиста из неакадемических кругов, чистого практика в области микроэкономики из Института машиностроения и смежных отраслей промышленности. Его книга «Призрак экономической зрелости» (The Bogey of Economic Maturity) была опубликована сразу после войны. Американская экономика росла взрывными темпами в те годы. Причины бума были, пожалуй, более сложными, чем это представлял Терборг, и менее компрометирующими точку зрения Хансена, чем это кажется при первом взгляде. Но тогда я понял, что, когда речь заходит о макроэкономическом прогнозировании, даже самые умные люди могут сильно ошибаться.

На работу

Моим первым работодателем после колледжа в 1948 г. была очень уважаемая исследовательская организация, ныне известная как Conference Board. Я покинул ее в 1953 г. и присоединился к Уильяму Таунсенду, ветерану Уолл-стрит, который был на 41 год старше меня, чтобы поучаствовать в создании небольшой консалтинговой фирмы, Townsend-Greenspan & Company. У нас были замечательные отношения в течение пяти лет, до самой его смерти в 1958 г. Я продолжил работу, слабо представляя, что будет дальше. Меня еще нельзя было назвать специалистом по макропрогнозам, но я уже имел опыт прогнозирования на отраслевом уровне.

Я с умилением смотрю на 1950–1960-е гг., когда я специализировался на отраслевом (микро) прогнозировании с небольшим финансовым контекстом. Погружение в тонкости отдельных рынков доставляло мне огромное удовольствие, такая детализация была недоступна для макромоделей. В начале моей работы, когда сталь была еще дефицитным товаром, я проштудировал все восемь сотен страниц отраслевой библии — «Производство, прокатка и обработка стали» (The Making, Shaping and Treating of Steel). Годы спустя, в 1997 г., во время встречи с членами Американского института сталелитейной промышленности я без ложной скромности заявил, что являюсь единственным председателем ФРС США, который прочел эту книгу от корки до корки. Возражений не последовало.

Шли годы, Townsend-Greenspan превратилась в довольно диверсифицированную компанию, использовавшую микромоделирование для анализа разных, иногда глобальных, рынков — нефтяных, газовых, угольных, фармацевтических и автомобильных, всех, кроме высоких технологий — их развитие все еще было делом будущего. Наш успех шел по нарастающей в течение 1960-х гг., мы стали брендом в микроэкономике, и компания процветала.

Широкий спектр отраслей, которыми мы занимались, неотвратимо подводил нас все ближе к прогнозированию макроэкономического развития. Но использование тех же методик, которые мы привыкли применять для микроэкономического анализа, не всегда давало хорошие результаты при расширении до глобального уровня. Мы, например, считали, что при глобальном спросе на нефтепродукты, исторически демонстрировавшим ценовую неэластичность (т. е. не реагировавшим на колебания цен), быстрый рост цен на нефть вследствие эмбарго ОПЕК 1973–1974 гг. может продолжаться годами. Однако спрос на нефть, к моему удивлению, быстро падал с увеличением цен, показывая, что он имеет более высокую ценовую эластичность, чем я и многие другие эксперты предполагали. Уровень потребления нефти на доллар реального ВВП неожиданно пошел вниз, ослабляя свое давление на инфляцию. Я со своим прогнозом, очевидно, попал пальцем в небо.

Конкуренты

Наши конкуренты по цеху также время от времени совершали грубые ошибки. В ретроспективе видно, что некоторые из наших самых серьезных коллективных ошибок были связаны с недостаточным пониманием растущей сложности финансовой сферы. Даже экономисты банков и других финансовых институтов не блистали успехами в прогнозировании финансовых рынков и экономики. Две, как мне кажется, самые продвинутые фирмы, занимавшиеся макроэкономическим прогнозированием с использованием компьютерных технологий, Data Resource Inc. (широко известная как DRI) и Wharton Econometric Forecasting Associates (обе основаны в 1969 г.), имели определенную долю неудач, но в целом были очень успешными.