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

Время от времени делать такие прогнозы вполне нормально и правильно. Консенсус между экспертами может быть ошибкой – человек, который осмеливался бы предсказать коллапс Советского Союза, заслуживал бы огромной благодарности. Однако выступить с таким фантастическим сценарием довольно сложно. Хотя «лисы», и в том числе я сам, считают себя нонконформистами, мы все равно начинаем нервничать всякий раз, когда наши прогнозы радикально отличаются от творений конкурентов.

Существует довольно много свидетельств тому, что совокупные, или групповые, прогнозы являются более точными, чем индивидуальные (для разных дисциплин значения показателя могут находиться между 15 и 20 %). И это не всегда означает, что групповые прогнозы хороши (чуть позже в книге мы детально рассмотрим этот вопрос). Но это значит, что вы можете извлечь определенную пользу от изучения проблемы с разных точек зрения.

«“Лисы” часто прокручивают в голове то, на что способна лишь группа “ежей”», – рассказал мне Тэтлок. Он имеет в виду, что «лисы» выработали у себя способность имитировать процесс консенсуса. Вместо того чтобы задавать вопросы целой группе экспертов, они постоянно задают вопросы сами себе. Зачастую это означает, что они объединяют различные виды информации – так обычно делает группа людей с различными идеями об окружающем мире, – а не относятся к каждому факту как Святому Граалю (например, в прогнозах FiveThirtyEight часто совмещаются данные опросов с информацией о состоянии экономики, демографических сведений о штате и т. д.). Составители прогнозов, которым не удается следовать рекомендациям Тэтлока, часто вынуждены платить за это высокую цену.

Остерегайтесь чудодейственных прогнозов

В преддверии выборов 2000 г. экономист Дуглас Хиббс опубликовал модель прогнозирования и заявил, что при ее использовании можно невероятно точно предсказывать итоги президентских выборов, учитывая всего лишь две переменных. Одна из них была связана с экономическим ростом, а вторая – с военными потерями{177}. Хиббс сделал ряд смелых заявлений в стиле «ежа». Он сказал, что рейтинг одобрения деятельности президента (исторически считавшийся надежным индикатором возможности переизбрания) никак не улучшал его прогнозы. Не имели значения ни уровень инфляции, ни уровень безработицы. Не важны были и личности кандидатов – партия могла выдвинуть как идеолога типа Джорджа Макговерна, так и центриста и героя войны наподобие Дуайта Д. Эйхенхауэра. Хиббс утверждал, что вместо всех этих показателей главным критерием выступает довольно туманная экономическая переменная, названная им «реальным располагаемым доходом на душу населения».

Какие результаты показала эта модель? Она предсказала убедительную победу Ала Гора с перевесом в девять пунктов. Однако выборы после пересчета голосов во Флориде выиграл Джордж У. Буш. Гор доказал свою популярность, однако из модели следовало, что результат будет совершенно иным. Согласно ей, вероятность тех событий, которые произошли на самом деле, составляла лишь 1 к 80{178}.

Аналогичный подход был использован и в некоторых других моделях. Их создатели утверждали, что смогли свести столь сложный вопрос как президентские выборы, к формуле с двумя переменными (как ни странно, никто из авторов не использовал одни и те же две переменные). Некоторые из них показали еще более неточные результаты, чем метод Хиббса. В 2000 г. одна из этих моделей предсказала победу для Гора с перевесом в 19 пунктов, а шансы на реальный исход составили, согласно ей, всего один к миллиарду{179}.

Такие модели стали популярными после выборов 1988 г., когда казалось, что фундаментальные показатели на стороне Джорджа Х. У. Буша – экономика пребывала в хорошем состоянии, а уровень популярности республиканского предшественника Буша, Рональда Рейгана, был достаточно высоким, – однако результаты опросов говорили о предпочтении Майкла Дукакиса до последних дней гонки{180}. В конечном счете, Буш одержал легкую победу.

Поскольку эти модели были доступны широкой публике для изучения, их последующие результаты оказались не менее плачевными. В среднем в ходе пяти президентских выборов после 1992 г. типичная модель, основанная на «фундаментальных факторах», – то есть модель, игнорирующая результаты опросов и заявляющая, что способна определить поведение избирателей без их учета, – ошибалась в величине разрыва между основными кандидатами почти на семь пунктов{181}. Модели, основанные на «лисьем» подходе, то есть совмещавшие экономические данные с данными опросов и других источников информации, показали более надежные результаты.

Взвешивайте качественную информацию

Все эти чудодейственные модели прогнозирования провалились, даже несмотря на то что они были количественными и основывались на опубликованной экономической статистике. К количественным относятся и некоторые из самых неудачных прогнозов, описанных мной в этой книге. Например, модели рейтинговых агентств, которые должны быть точными и использовать управляемые данные[27], оценивали вероятность дефолта, учитывая невыполненные обязательства. Эти модели были неверными и опасными, поскольку основывались на довольно своекорыстном допущении, заключавшемся в том, что риск дефолта для различных закладных не зависит друг от друга, но это предположение не имело никакого смысла при образовании пузырей на рынках жилья и кредитов. Сразу скажу, что я предпочитаю при создании своих прогнозов именно количественный подход. При этом «ежи» берут любую информацию и используют ее для подкрепления своих предубеждений, а «лисы», умеющие взвешивать различные типы информации, могут извлечь немалую пользу из сочетания качественных и количественных факторов.

Очень мало найдется политических аналитиков, имеющих такое большое количество свидетельств успеха, как дружная команда, управляющая Cook Political Report. Эта группа, созданная в 1984 г. гениальным Чарли Куком, круглолицым уроженцем Луизианы, почти неизвестна за пределами вашингтонских политических кругов. Однако истинные любители политики годами полагаются на прогнозы Кука, и у них редко возникают основания испытать разочарование.

Кук и его команда работают над реализацией одной конкретной миссии – предсказать исход выборов в США, в частности в Конгресс. Это значит, что они выдают прогнозы для всех 435 избирательных кампаний в Конгресс США, а также примерно для 35 кампаний по выборам в Сенат США, проходящих раз в два года.

Предсказание исхода выборов в Сенат или губернаторских выборов – процесс сравнительно простой. Обычно кандидаты достаточно хорошо известны избирателям, а самые важные кампании привлекают широкое внимание и оцениваются многими уважаемыми аналитиками. В этих обстоятельствах представляется довольно сложным предложить более хороший метод объединения результатов опросов, наподобие предложенного мной в модели FiveThirtyEight.

Однако выборы в Конгресс – это совсем иное дело. Кандидаты часто появляются практически из ниоткуда – то могут быть члены городских собраний или владельцы небольших бизнесов, решившие попробовать себя в национальной политике. В некоторых случаях они почти неизвестны избирателям еще за несколько дней перед выборами. При этом избирательные участки размещаются буквально в каждом уголке страны, что сопровождается проявлением огромного количества демографических особенностей. Зачастую опросы на избирательных участках в Конгресс не происходят, а даже если это и бывает, то крайне несистемно и запутанно{182}.

Но это не значит, что у аналитиков типа Кука нет вообще никакой информации. На самом деле ее можно найти в изобилии: помимо результатов опросов имеются и демографические сводки по району, и информация о том, как его избиратели голосовали на прошедших выборах. Существуют данные и об общих тенденциях и склонностях к предпочтению той или иной партии по всей стране (в том числе рейтинги одобрения тех или иных кандидатов в президенты). Есть информация и о том, сколько собрано средств, так как об этом партии должны подавать детальную отчетность в Федеральную избирательную комиссию.

Другие типы информации носят более качественный характер, но тем не менее могут быть потенциально полезными. Может ли кандидат считаться хорошим оратором? Насколько пересекается его платформа с особенностями избирательного района? Какой тип рекламных роликов он использует? Политическая кампания представляет собой, по сути, небольшой бизнес, и важный вопрос состоит в том, насколько хорошо кандидат управляет людьми.

Разумеется, если бы вы были «ежом», не умеющим тщательно взвешивать информацию, она бы вся показалась вам лишь источником дополнительных проблем. Однако компания Cook Political имеет немалый опыт в создании прогнозов, а ее прогнозы довольно часто оказываются правильными.