«Предсказывать сложно, особенно будущее» – эта фраза приписывается Нильсу Бору, выдающемуся датскому физику, получившему Нобелевскую премию в 1922 году. Однако юмористический тон не должен затмевать глубину этого высказывания.
Естественные науки значительно развились за последние столетия. Их развитие и успех обусловлены все более широким использованием математических инструментов. Современная физика в значительной степени является прикладной математикой: в естественных науках студенты изучают дифференцирование, функциональный анализ и линейную алгебру практически на том же уровне, что и будущие математики.
Аналогичная ситуация и с инженерами. Математизация естественных наук — неоспоримый факт. Если математика так хорошо зарекомендовала себя в этой области, почему бы ей не быть применимой и к социальным наукам?
Стоит задаться вопросом: позволило ли широкое использование этих инструментов в экономике достичь успеха, сравнимого с успехом естественных наук? Цель, казалось бы, идентична: максимальная точность, а вместе с ней — более точные измерения и более точные прогнозы. Это не чисто академический вопрос.
Экономика имеет весьма практическое измерение: её результаты должны способствовать повышению качества различных государственных политик, стабилизации экономического цикла и повышению общего уровня благосостояния. Кроме того, на практике экономические домохозяйства, предприятия и участники финансовых рынков получают выгоду от её достижений. Таким образом, сфера применения экономики как науки огромна.
Кризисный 2008 год
Переломным моментом в вопросах качества работы экономистов стал глобальный финансовый кризис 2008 года. Масштаб и размах экономического коллапса настолько потрясли общественное мнение, что трудно было избежать сомнений. Как получилось, что лидеры области, использующей столь передовые математические и статистические методы, что её можно назвать физикой социальных наук, не предупредили о приближении такого урагана? Как возможно, что они не смогли его предотвратить?
Эти вопросы выражают как подлинное любопытство, так и неприкрытое негодование. Если физики могут предсказывать движение планет, почему экономисты не могут прогнозировать надвигающиеся кризисы и, следовательно, предотвращать их? Более того, сами количественные методы в этом контексте стали проблематичными.
На финансовом рынке они обычно используются для ценообразования финансовых инструментов и оценки риска. Тем не менее, ошибки в оценке риска, присущего производным финансовым инструментам, оказались одной из главных причин краха почти 20 лет назад. Чтож, модель — это одно, а реальность — другое.
Почему? Сама экономическая система претерпевает трансформацию: появляются новые инструменты и классы активов, а рынок труда меняется под влиянием технологического развития. Потребительские предпочтения и общественное мнение подвержены колебаниям.
При прогнозировании поведения той или иной переменной в будущем экономисты используют информацию, доступную на момент построения модели. Кроме того, реакция людей на одну и ту же информацию в момент времени t1 может отличаться от реакции в момент времени t2. Она может быть резкой в первый момент, но не такой резкой во второй — или наоборот.
В поисках решения
Многие экономисты это осознают, о чем свидетельствуют многочисленные анализы упомянутого кризиса 2008 года и роли экономики в предупреждении подобных явлений. Важно помнить, что эта «точность» экономики проистекает не только из стремлений самих экономистов, но и из ожиданий окружающей среды, которая требует как ретроспективного анализа, так и высокоточных прогнозов.
Аналитикам часто задают вопросы о будущих значениях того или иного показателя или о том, как будет вести себя фондовый рынок в последующие периоды. Экспертам трудно избежать этих и подобных вопросов. В то же время важно понимать, что ответ, предоставляемый моделью, не обязательно является точным или неоспоримым. Поэтому многие организации, занимающиеся прогнозированием, вносят соответствующие корректировки, например, предложенные экспертами.
Таким образом, прогноз (проекция) является результатом не только эконометрического моделирования, но и знаний специалистов. Таким образом, модель может быть соответствующим образом скорректирована и дополнена. Гарантирует ли это ее непогрешимость? Конечно, нет, но это позволяет учесть в прогнозе то, что сама модель изначально не принимала во внимание.
Необдуманная вера в модель без понимания сущности описываемого ею явления очень опасна. Модель всегда представляет собой упрощенную картину реальности. Многие современные модели, например, предполагают, что экономические агенты действуют рационально и имеют рациональные ожидания относительно будущего.
Часто предполагается, что последующие реализации данного случайного процесса происходят из одного и того же распределения вероятностей. Можно сделать множество подобных предположений — в зависимости от того, что моделируется. Некоторые из них предназначены для обеспечения возможности самого моделирования, в то время как другие отражают конкретные убеждения исследователя. Иногда они явно нереалистичны.
Что дальше?
Количественные методы не исчезнут из экономики. Этого не следует требовать или ожидать, поскольку трудно отрицать их полезность. Спорным является не сам инструмент, а способ его использования. Если мы понимаем, что модель лишь поддерживает принятие экономических решений, то, по сути, проблемы нет.
Проблема возникает, когда мы рассматриваем модели как надежный и неоспоримый источник знаний об экономике и ее перспективах. Основатели известного фонда Long Term Capital Management, среди прочих, безоговорочно доверяли этим инструментам. О том, чем это закончилось, можно прочитать здесь: Long Term Capital Management: актуальный урок. Вывод: модели полезны, но, как и любой инструмент, их нужно использовать разумно, чтобы не навредить себе или другим.
Читайте на тему: Ложная устойчивость мировой экономики
