Секс, наркотики и экономика. Нетрадиционное введение в экономику

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.