Radical Uncertainty: Decision-Making Beyond the Numbers Kindle Edition - John Kay

строгой теоретической базы, описывающей поведение людей и экономики, легко понятна. Но программу построения моделей, которая ищет стабильный базовый набор структурных взаимосвязей, можно было привести в соответствие с наблюдениями за экономикой только путем введения потрясений и сдвигов, о которых ничего полезного сказать нельзя. В результате такие явления, как финансовый кризис или Великая депрессия, можно было объяснить только с точки зрения непредвиденного развития технологий или внезапного предпочтения отдыха, а не работы. Такие так называемые модели "реального делового цикла" дали мало убедительных объяснений крупных движений в экономике. А наличие в таких моделях "трений" - сложности мира миллионов индивидуумов, обучающихся и адаптирующихся к изменениям в структуре экономики - означало, что прогнозы были достаточно точными только тогда, когда ничего особенного не происходило, и были дико неточными перед лицом любого значительного события, такого как финансовый кризис.

Поиски единой комплексной модели прогнозирования экономики бесплодны. Для многих будет неожиданностью, что модели прогнозирования, используемые большинством центральных банков, не способны объяснить заимствование или кредитование, поскольку в этих моделях нет места банкам, игнорируется большинство финансовых активов и предполагается, что все люди одинаковы. Короче говоря, эти модели предполагали экономику, лишенную финансовой системы, и поэтому экономический кризис, возникший в финансовой системе, был невозможен. Такая модель маленького мира может дать представление о роли независимости центрального банка и целевых показателей инфляции, но она не может разумно ответить на вопрос "Что здесь происходит?" в условиях финансового кризиса. Притворство, что каждый важный макроэкономический вопрос может быть объяснен с помощью одной модели, было большой ошибкой.

Радикальная неопределенность и нестационарность идут рука об руку. Не существует стабильной структуры мира, о которой мы могли бы узнать из прошлого опыта и использовать для экстраполяции будущего поведения. Мы живем в мире неполных рынков, где просто нет ценовых сигналов, которые могли бы направить нас обратно к эффективному равновесию. Бывают случаи, когда ожидания живут своей собственной жизнью. В результате модели, используемые центральными банками, работают достаточно хорошо, когда ничего особенного не происходит, и резко проваливаются, когда происходит что-то значительное - именно в тот момент, когда модель может предложить что-то помимо простой экстраполяции прошлого.

 

Прогнозирование без извинений

Экономические прогнозисты особенно плохо предсказывают существенные спады в экономике. В 2016 году The Economist изучил прогнозы по странам, сделанные Международным валютным фондом (МВФ) в его весеннем обзоре мировой экономики. Из 207 рецессий - определяемых как падение производства между годом, в котором был сделан прогноз, и следующим годом - "Перспективы развития мировой экономики" не предсказали ровно ни одной. Этот вывод является потрясающим свидетельством нашей способности прогнозировать изменения в совокупной экономической активности. Похоже, что мы можем прогнозировать изменения в ВВП, когда их на самом деле нет, но не можем прогнозировать большие колебания экономической активности.

Во время любого крупного экономического кризиса кто-нибудь обязательно заявит, что предсказал его наступление. Есть те, кто специализируется на мрачных прогнозах и, подобно остановившимся часам, иногда оказываются правы. Но мало кто из экономистов предсказал финансовый кризис 2007-08 годов. А модели, используемые центральными банками и прогнозистами частного сектора, оказались лучше в прогнозировании объемов производства и инфляции в период экономической стабильности с начала 1990-х годов до начала кризиса - когда лучшим прогнозом было экстраполировать недавнее прошлое - чем в прогнозировании начала близкого краха банковской системы в промышленно развитом мире. Но, очевидно, было важнее уметь прогнозировать второе, чем первое.

Спрос на прогнозы кажется столь же устойчивым, как и скептическое отношение к их ценности. Тем не менее, пристрастие к экономическим прогнозам и даже заявления об их успешности продолжаются. В 2010 году Европейский центральный банк опубликовал технический документ с обзором эффективности своей модели европейской экономики, в котором был сделан вывод, что эффективность прогнозирования была "весьма впечатляющей". В документе не упоминался кризис 2007-2008 годов. Жан-Клод Трише, в то время президент учреждения, которое построило модель и наняло авторов документа, придерживался совершенно иного мнения: "Будучи политиком во время кризиса, я счел имеющиеся модели малополезными. Фактически, я бы пошел дальше: перед лицом кризиса мы почувствовали себя брошенными традиционными инструментами". И его опыт был воспроизведен в центральных банках и министерствах финансов по всему миру.

 

Управление экономикой

В моделях, используемых международными агентствами и центральными банками, убеждения со временем направляются в сторону правильного рационального ожидания, определяемого моделью. А если мы не уверены в правильности модели, то статистическое обучение приводит к правильному выбору. Это может иметь смысл в стационарном мире. Но в нестационарном мире нет никакого базового распределения вероятностей или модели, которую можно было бы обнаружить.

Процесс формирования ожиданий - это процесс, в котором важную роль играют мнения друзей и коллег, статьи в Daily Mail или New York Times , новости и прогнозы на Fox News или BBC. Мы - социальные животные, даже в торговых залах инвестиционных банков , а возможно, и особенно в них. Люди общаются друг с другом и учатся друг у друга. Они читают одни и те же Daily Mail и New York Times, а Fox News и BBC показывают одни и те же картинки на всех экранах. Социальные сети ускорили этот процесс. Трейдеры подражают друг другу и могут пытаться перехитрить друг друга. Это полностью соответствует разуму и логике - учиться на чужих ошибках, а не ждать и учиться только на своих собственных.

Убеждения воплощаются в нарративе, и преобладающий нарратив может резко или прерывисто измениться, если достаточно большое количество людей увидит доказательства, которые заставят их изменить свою точку зрения. Такие доказательства могут быть получены в результате свежего регрессионного анализа. Или от просмотра фотографий недоумевающих бывших сотрудников Lehman, выносящих свое имущество на улицу в картонных коробках. Или из сообщений, передаваемых социальными сетями. События сентября 2008 года изменили доминирующее повествование и привели к скачкообразным изменениям в ожиданиях. Никто не предполагал, что сложная американская финансовая система окажется на грани краха. Центральные банки не были готовы справиться с последствиями такого краха. По сравнению с огромным количеством финансовых инструментов в мире, простота одного финансового актива в модели из учебника не вызывала озарений, поэтому центральные банки больше полагались на изучение финансовой истории, чем на прогнозы эконометрических моделей.

Когда Стив Джобс открывал для себя следующую большую вещь, он не выбирал из меню существующих вариантов, а использовал свое воображение для создания чего-то совершенно нового. В этом и заключается суть радикальной неопределенности. Точно так же Нобелевские премии по экономике присуждаются не просто за разработку логических следствий из известного набора условий, а