Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

Именно это и произошло, когда разразился финансовый кризис. Прогноз Хациуса оказался не просто верным: в нем были правильно указаны причины кризиса и дано объяснение как причин, так и возможных последствий происходившего. Сам Хациус называет эту цепочку причинно-следственных событий «историей». И хотя эта история об экономике и управляется данными, ее корни лежат во вполне реальном мире.

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. Давайте посмотрим, что произошло с одним из конкурентов Хациуса – компанией ECRI.

В сентябре 2011 г. ECRI говорила о почти гарантированной глубокой рецессии.

«Политики ничего не могут сделать для исправления ситуации, – утверждалось в заявлении компании{425}. – Если вы думаете, что происходящее сейчас – это плохое состояние экономики, то считайте, что вы еще ничего не видели». В интервью управляющий директор компании Лакшман Ахутхан предположил, что рецессия может начаться прямо сейчас, если уже не началась{426}. Компания обосновала свое заключение следующим образом:

«Наше мнение об угрозе рецессии основано не на одном или двух опережающих индексах, а на десятке специализированных показателей, в том числе долговременных основных показателях США… за которыми следует снижение еженедельных основных показателей и других, более коротких опережающих индексов. По сути, большинство надежных прогнозных индикаторов ведет себя так, как если бы мы находились на пороге полноценной рецессии»{427}.

Это заключение написано на профессиональном языке, однако ему недостает реальной экономической сути. Это – повествование о данных, как будто данные сами по себе способны вызвать рецессию, а не об экономике. Но компания ECRI гордится таким подходом. В 2004 г. в документе, адресованном клиентам, ее руководители писали: «Так же, как вам, чтобы ездить на автомобиле не нужно точно знать, как работает его двигатель, вам не нужно понимать все тонкости экономики для того, чтобы пользоваться сделанными нами выводами»{428}.

Подобные заявления становятся все более распространенными в эпоху Больших данных{429}. Кому нужна теория, когда у вас так много информации? Однако подобная точка зрения категорически неверна в области прогнозов, особенно экономических, где данные наполнены шумом. Статистические выкладки кажутся куда более убедительными, если они подкреплены теорией или хотя бы сопровождаются глубоким размышлением об их фундаментальной основе. Разумеется, в сентябре 2011 г. имелись причины для экономического пессимизма{430} – например, долговой кризис, разворачивавшийся в Европе, – однако ECRI даже не смотрела в сторону этих событий. Вместо этого она варила суп из случайных переменных, принимая совпадение за причинно-следственную зависимость{431}.

Следует отметить, что после прогноза ECRI в экономике действительно возникла поворотная точка – однако она была позитивной. Показатель S&P 500 набрал 21 % за пять месяцев после того, как после ECRI заявила о возможной рецессии{432}, а рост ВВП составил в последнем квартале 2011 г. неплохие 3 % вместо того, чтобы упасть в результате рецессии. ECRI пустилась в объяснения о том, что воздействие позитивных факторов усилилось в 2012 г., что невозможно было предсказать изначально{433}.

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{434}. Эта особенность – групповые прогнозы переигрывают индивидуальные – проявлялась почти в любой области, где проводились подобные исследования.