Шрифт:
Серьезные ошибки такого рода встречаются достаточно часто. За период 1965–2009 гг. изначальные расчеты квартального ВВП, сделанные правительством, были со временем пересмотрены в среднем на 1,7 пункта {420} . И это – среднее значение. Диапазон возможных изменений в каждом значении ежеквартального ВВП может оказаться еще выше, а величина ошибки в изначальных расчетах ежеквартального изменения ВВП равна ±4,3 % {421} . Это значит, что экономика может подняться после рецессии, даже если правительство изначально не заявляло о росте выше среднего, или наоборот. Например, поначалу правительство могло заявить, что экономика выросла на 4,2 % в четвертом квартале 1977 г., а затем изменить это значение на –0,1 % {422} .
420
«Historical Data Files for the Real-Time Data Set: Real GNP/GDP (ROUTPUT)», Federal Reserve Bank of Philadelphia. http://www.philadelphiafed.org/research-and-data/real-time-center/real-time-data/data-files/ROUTPUT/.
421
В частности, пределом погрешности в 95 %.
422
К счастью, иногда происходит и обратное. Правительство изначально сообщило о негативном росте в третьем квартале 1981 г. Однако имеющиеся в настоящий момент данные свидетельствуют о том, что экономика выросла почти на 5 %.
Так что можно лишь посочувствовать тем, кто делает экономические прогнозы {423} . Довольно сложно понять, в каком направлении реально движется экономика. Однако задача усложняется еще сильнее, если вы для начала не знаете, где находитесь именно сейчас.
Бабочка машет крыльями в Бразилии, и кто-то в Техасе теряет работу
Сложная задача, которая стоит перед экономистами, вполне сравнима с той, с которой сталкиваются синоптики. По сути, им приходится решать две аналогичные фундаментальные проблемы.
423
Стоит отметить, что экономисты при предоставлении своих прогнозов часто не уделяют достаточного внимания различиям между данными в реальном времени и данными, которые подверглись корректировкам. Изменения, как правило, позволяют привести различные экономические показатели в соответствие друг другу. Данные, которые публикуются в режиме реального времени, обладают значительно меньшей степенью упорядоченности. Например, весной 2012 г. некоторые экономические показатели (например, размер личных доходов) находились на уровне, присущем рецессии, другие же (темпы роста промышленного производства) свидетельствовали о высоком росте. Через несколько лет данные из этого периода будут, скорее всего, выглядеть гораздо более чистыми и смогут рассказать более последовательную историю. Данные о личном доходе будут пересмотрены в сторону повышения, а некоторые из показателей промышленного производства – в сторону снижения. Однако будет слишком поздно для того, чтобы экономисты попытались сделать свой прогноз. Выстраивание модели прогнозирования на основе скорректированных данных может привести к тому, что вы переоцените простоту задачи по созданию прогнозов.
Прежде всего, экономика, как и атмосфера, – это динамическая система. Каждый ее элемент влияет на все остальные, и система находится в бесконечном движении. В метеорологии это движение проявляется буквально, поскольку изменение погоды описывается в рамках теории хаоса – можно предположить, что взмах крыльев бабочки в Бразилии каким-то образом способен привести к торнадо в Техасе. Но, с определенной степенью допущения, можно сказать, что цунами в Японии или забастовка грузчиков в Лонг-Бич могут повлиять на то, найдет ли работу какой-нибудь житель Техаса.
Во-вторых, в прогнозах погоды начальные условия исходно точно не определены. Вероятностное выражение прогноза погоды («вероятность дождя – 75 %») возникает не вследствие случайности, присущей погоде. Скорее, это вызвано предположением метеорологов о том, что они используют неточные инструменты для оценки начальных условий и что поведение погоды (как следует из теории хаоса) в высшей степени чувствительно к изменениям начальных условий. Сходным образом, в экономическом прогнозировании качество исходных первичных данных также часто бывает достаточно плохим.
Однако в этой книге мы много говорим об успехах метеорологов. Очень многие прогнозы, начиная от траекторий ураганов и заканчивая изменением температуры в течение дня, стали значительно лучше, чем те, что были 10 или 20 лет назад. Это произошло благодаря повышению вычислительных мощностей, улучшению качественных методов сбора данных и старомодному упорному труду.
Но этого нельзя сказать об экономическом анализе. Любая иллюзия о том, что экономические прогнозы стали лучше, разбивается вдребезги о те ужасные ошибки, которые допустили экономисты перед последним финансовым кризисом {424} .
424
Это не просто мое частное мнение. Вы можете сопоставить ошибку в ежегодных прогнозах ВВП, сделанных в рамках SPF с временными трендами, и обнаружить, что с 1958 г. не происходило никакого значительного улучшения.
Хотя некоторые проблемы в работе метеорологов и напоминают проблемы экономистов – особенно когда мы говорим о динамической системе с неопределенными начальными условиями, – на стороне метеорологов выступает наука. Физика и химия явлений, подобных торнадо, довольно просты. Это не значит, что торнадо легко предсказывать. Однако у метеорологов имеется глубокое фундаментальное понимание и причин возникновения торнадо, и того, что заставляет их исчезать.
Экономика более пластична. Хотя экономисты и обладают достаточно четким пониманием основных систем, управляющих экономикой, причины и следствия часто пересекаются друг с другом, особенно во время раздувания пузырей или паники, когда система подвержена воздействию петель обратной связи, непосредственно влияющих на поведение человека.
Тем не менее, даже если разделить причины и следствия сложно, предпринимать такие попытки лучше, чем сдаваться. Давайте еще раз взглянем на то, что написал Хациус 15 ноября 2007 г.:
«Возможные убытки на рынке закладных представляют значительно большую угрозу для макроэкономики, чем принято считать… макроэкономические последствия могут быть значительными. Если инвесторы, использовавшие леверидж, столкнутся с совокупными убытками в 200 [млрд долл.], им придется компенсировать их объемом заимствований на сумму 2 трлн долл… Это будет серьезный шок… И легко представить, как он может привести к значительной рецессии или длительному периоду слабого роста».
По словам Хациуса, потребители пользовались слишком большим кредитом, чтобы заплатить за дома, стоимость которых из-за пузыря на жилищном рынке стала для большинства из них недоступной. Многие перестали платить по ипотеке, а это могло привести к еще более значительным потерям. Степень левериджа в системе могла бы лишь усилить эту проблему, парализуя кредитный рынок, да и всю систему финансовых услуг в целом. Шок может быть достаточно серьезным и подтолкнуть к возникновению сильной рецессии.