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

Рис. 6.2. Прогнозируемое распределение вероятностей: сумма чисел на двух кубиках

Рис. 6.3. Прогнозируемое распределение вероятности роста реального ВВП США в 2008 г. Источник: SPF, ноябрь 2007 г.

Нечто подобное просят сделать и экономистов в рамках опроса SPF, когда они прогнозируют величину ВВП и других переменных. Например, их просят оценить вероятность того, что значение ВВП окажется между 2 и 3 % или же между 3 и 4 %. Вот как выглядели, по результатам их опроса, значения ВВП в ноябре 2007 г. (рис. 6.3).

Как упоминалось выше, экономисты в рамках этого опроса думали, что прирост ВВП по итогам 2008 г. составит примерно 2,4 %, то есть окажется чуть ниже уровня долгосрочного тренда. Этот прогноз оказался невероятно плохим. На самом деле, после того как ударил финансовый кризис, ВВП снизился на 3,3 %. Но что еще хуже: экономисты очень доверяли своим плохим прогнозам. По их мнению, вероятность снижения величины ВВП в 2008 г. составляла лишь 3 %{388}. А вероятность спада в экономике на уровне 2 % или более (что и произошло чуть позже) составляла, по их мнению, лишь 1 из 500{389}.

На самом деле экономисты уже давно демонстрируют слишком высокую степень доверия к своим способностям предсказывать направление развития экономики. На рис. 6.4 приведены данные о прогнозах роста ВВП, взятые из результатов опроса SPF за 18-летний период между 1993 и 2010 гг.{390}. Горизонтальными линиями на рисунке отмечены интервалы прогнозирования в 90 %, указанные экономистами.

Рис. 6.4. Прогнозы ВВП: 90 %-ные интервалы прогнозирования и реальные показатели

Интервал прогнозирования представляет собой диапазон наиболее вероятных вариантов значений роста ВВП в рамках прогноза и чем-то напоминает величину ошибки при политических опросах. Допустим, предполагается, что интервал прогнозирования, равный 90 %, должен покрывать 90 % всех возможных реальных вариантов. Вне этого интервала остаются лишь 10 % нестандартных случаев в хвостовых концах распределения. Если бы прогнозы экономистов были настолько точными, как заявляли они сами, то можно было бы ожидать, что реальная величина ВВП будет находиться в рамках указанных ими интервалов прогнозирования в 9 или в 10 случаях, или во всех случаях, за исключением двух, за 18 лет.

Реальная величина ВВП выпадала за пределы прогнозов экономистов шесть раз за 18 лет, или примерно в одной трети случаев. Авторы еще одного исследования, анализировавшие цифры, полученные начиная с самых первых опросов SPF в 1968 г., продемонстрировали, что ситуация с прогнозами экономистов еще хуже: реальный показатель ВВП не попадает в интервал прогнозирования почти в половине случаев{391}. Не стоит считать, что экономистам просто не повезло{392} – на самом деле они фундаментально переоценили степень надежности своих прогнозов.

На самом деле, когда группа экономистов дает вам свой прогноз по ВВП, истинный интервал прогнозирования в 90 %, основанный на соответствии этих прогнозов реальности{393}, а не на заявляемой самими экономистами степени точности, захватывает примерно 6,4 пункта ВВП (что эквивалентно ошибке в ±3,2 %)[83].

Иными словами, когда вы слышите в новостях, что ВВП вырастет в следующем году на 2,5 %, это может с тем же успехом означать и невероятный рост на 5,7 %, и падение на 0,7 %, то есть достаточно серьезную рецессию. До сих пор экономисты не смогли придумать ничего лучше, и нет особенных свидетельств тому, что качество их прогнозов улучшается. Старая шутка об экономистах, выявивших девять из последних шести рецессий, имеет под собой вполне реальную основу. В течение 1990‑х годов экономисты смогли заранее предсказать лишь две из 60 рецессий{394}.

В этом смысле экономисты не уникальны. Результат такого рода можно считать либо следствием того, что эксперты не умеют давать честное описание неопределенности в своих прогнозах, либо следствием того, что они не очень заинтересованы это делать. Такая же чрезмерная уверенность в достоверности прогнозов наблюдается и во множестве других областей, в том числе в медицинских исследованиях, политических науках, финансах и психологии. Судя по всему, она применяется и тогда, когда мы, создавая прогноз, основываемся на своих суждениях (а именно так делали политологи – гости Фила Тэтлока) или когда мы используем для этого статистическую модель (как в случае неудачных прогнозов землетрясений, описанных в главе 5).

Однако, в отличие от представителей других профессий, подобные ошибки экономистов могут считаться непростительными. В первую очередь их прогнозы не просто слишком самоуверенны, но и плохо применимы в условиях реального мира. Ошибка в прогнозах реального значения ВВП может приводить к существенным экономическим последствиям. Кроме того, организованные усилия по предсказанию значения таких переменных, как ВВП, проводятся уже много лет, начиная с опроса, проведенного Ливингстоном в 1946 г. Эти результаты хорошо задокументированы и имеются в бесплатном доступе. Получение обратной связи от того, как проявили себя наши прогнозы в реальности, – это единственный и, возможно, самый важный способ их улучшить.

Предсказатели в мире экономики получают больше обратной связи, чем представители большинства других профессий. Однако они предпочитают вести себя крайне самоуверенно и не желают исправлять собственные искажения.

Но разве экономика – это не дисциплина, изучающая рациональность поведения? Разумеется, вы можете ожидать, что представитель какой-то другой профессии, например антрополог, может допустить искажения при создании прогнозов, но не экономист. Возможно, именно с этим отчасти и связана проблема экономических прогнозов. Экономисты хорошо разбираются в вопросах рациональности. Это означает, что они хорошо понимают, как работает система стимулов. И если они делают искаженные прогнозы, то, возможно, это является признаком того, что у них недостаточно стимулов для создания хороших.

«Никто даже не представляет себе…»

Принимая во внимание такие результаты работы экономистов в области создания прогнозов, мне очень захотелось найти кого-нибудь из них, кто мог бы признать, насколько сложна его работа и насколько легко любой прогноз может оказаться неверным. И мне удалось найти такого человека – Яна Хациуса, главного экономиста компании Goldman Sachs.

Хациус может, по крайней мере, смело утверждать, что его прогнозы в последние годы были более надежными, чем у его конкурентов. В ноябре 2007 г., пока большинство экономистов все еще думало, что рецессия любого рода маловероятна, Хациус опубликовал провокационное письмо под названием «Долги с рычагом, или Почему дефолт на ипотечном рынке так важен». В письме предупреждалось о возможном развитии такого сценария, при котором миллионы домовладельцев могли оказаться неплатежеспособными. Это могло, в свою очередь, вызвать эффект домино на кредитных и финансовых рынках, привести к триллионным убыткам и очень жесткой рецессии. Примерно такой сценарий и был реализован. Хациус и его команда отозвались критически и о возможности чудесного послекризисного восстановления. В феврале 2009 г., через месяц после принятия закона о пакете стимулирующих финансовых мер и заявлении Белого дома о возможности снизить безработицу до уровня в 7,8 % к концу 2009 г., Хациус спрогнозировал рост безработицы до 9,5 %{395} (что оказалось довольно близко к реальному значению – 9,9 %).

Хациус, мягкий почти до меланхолии немец, занимающий должность главного экономиста Goldman Sachs с 2005 г.{396}, через восемь лет после начала работы в компании вызывает уважение даже у тех, кто скептически относится к большим банкам.

«[Ян] очень хорош, – рассказывал мне Пол Кругман. – Я надеюсь, что присущее Ллойду Бланкфейну злорадство не отразится на Яне и его людях». Кроме того, Хациус на удивление спокойно относится к своей способности предсказывать направление развития экономики США.

«Никто даже не представляет себе, – рассказывал он мне на встрече в офисе Goldman со стеклянными стенами, расположенном на Уэст-стрит в Нью-Йорке, – насколько сложно прогнозировать цикл бизнеса. Понимание сути такого комплексного процесса, как экономика, – это невероятно сложный процесс».

С точки зрения Хациуса, у людей, занимающихся экономическими прогнозами, имеются три фундаментальные проблемы. Во-первых, очень сложно выявить причинно-следственные связи на основании анализа одной лишь экономической статистики. Во-вторых, экономика постоянно меняется, поэтому объяснения экономического поведения, подходящие для одного цикла бизнеса, могут быть неприменимы для другого. И, в-третьих, плохи не только сами прогнозы экономистов, но и данные, с которыми им приходится работать.