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

В чем состоит разница между двумя опросами? Опрос SPF проводится анонимно: каждый экономист получает случайный номер, не меняющийся от опроса к опросу, однако у читателей нет никакой возможности понять, кто скрывается за тем или иным номером. В рамках опроса «голубых фишек» прогноз каждого участника подкрепляется его именем и репутацией.

Если рядом с прогнозом стоит ваше имя, это может привести к изменению структуры ваших стимулов. Допустим, вы работаете на малоизвестную компанию. В этом случае для вас может иметь смысл создавать достаточно дикие прогнозы – пусть они и не будут сбываться достаточно часто, но в случае успеха вам гарантировано должное внимание. С другой стороны, сотрудники компаний типа Goldman Sachs должны вести себя более консервативно, для того чтобы оставаться в рамках консенсуса.

Именно это и было выявлено в результате исследования прогнозов Blue Chip{439} – довольно заметное явление под названием «искажения из соображений рациональности»{440}. Чем менее известно ваше имя, тем меньше вы можете потерять, принимая на себя риски, связанные с прогнозами. Даже если вы знаете, что вы немного лукавите в своем прогнозе, для вас может иметь смысл попытаться сделать большую ставку. С другой стороны, если у вас уже имеется серьезная репутация, вы, возможно, не захотите слишком отклоняться от общей точки зрения, даже в том случае, когда, по вашему мнению, это следует из имеющихся данных.

Каждое из этих опасений, связанных с вашей репутацией, способно отвлечь вас от основной цели – создания наиболее честных и точных прогнозов. Несмотря на довольно незначительные различия, исторические данные по анонимным участникам SPF показывают, что им удавалось немного лучше предсказывать показатели ВВП и безработицы, чем участникам экспертов из «голубых фишек», заботящихся о своей репутации{441}.

Если оказалось, что создавать плохие прогнозы рационально, то можно предположить, что у таких прогнозов есть свой рынок и есть потребители, способствующие их развитию. Подобно тому как в политике существует целая группа экспертов, делающих карьеру на том, что они предлагают довольно дикие идеи аудиториям, состоящим из представителей той или иной партии, в экономике также имеются свои «медведи», «быки» и прочие участники, которые всегда захотят прислушаться к вашим выводам. Иногда экономические прогнозы напрямую связаны с политическими целями (расчеты показывают, что экономические прогнозы, созданные Белым домом, исторически были одними из самых неточных{442}, вне зависимости от того, кто занимал пост президента – демократ или республиканец).

Однако, когда речь заходит об экономическом прогнозировании, ставки значительно повышаются. Как отметил Роберт Лукас, линия между экономическим прогнозированием и экономической политикой достаточно размыта. Плохой прогноз способен ухудшить ситуацию в реальной экономике.

Впрочем, можно надеяться, что процесс экономического прогнозирования значительно улучшится в дальнейшем за счет использования новых технологических усовершенствований. Например, поисковый трафик Google может уже сейчас служить опережающим индикатором для ряда экономических показателей, таких как уровень безработицы.

«Давайте рассуждать: показатель запросов, связанных со страховками на случай потери работы, может служить хорошим индикатором, предсказывающим уровень безработицы, а тот, в свою очередь, хорошим индикатором, предсказывающим уровень экономической активности», – рассказывал мне главный экономист Google Хэл Вариан во время моего визита в головной офис Google в Маунтин-Вью, штат Калифорния.

«Мы можем предсказать рост количества таких страховок заранее. Если вы работаете в компании, в которой начинают ходить слухи о сокращении штатов в ближайшем будущем, сотрудники начинают создавать поисковые запросы типа “Где находится ближайший офис бюро занятости”, “как подавать заявление на бирже труда” и т. д. Так что это вполне может рассматриваться как некий опережающий индикатор». Тем не менее история прогнозирования в экономике и других областях показывает, что технологические усовершенствования не приносят особой пользы, если они компенсируются человеческими предубеждениями. У нас нет серьезных оснований считать, что экономическое прогнозирование не подвержено влиянию таких предубеждений. Например, прогнозисты, по всей видимости, ничему не научились на опыте с Великой рецессией. Если посмотреть на прогнозы роста ВВП, сделанные участниками SPF в ноябре 2011 г. (рис. 6.6), то мы увидим, как проявляется та же самоуверенность, что и в 2007 г. Экономические сценарии, как позитивные, так и негативные, создаются с невероятной лихостью, никак не учитывающей степень исторической правильности прежних прогнозов{443}.

Рис. 6.6. Прогнозируемое распределение вероятностей: реальный рост ВВП США (2012 г.) и исторические ошибки прогнозирования (по данным SPF, ноябрь 2011 г.)

Если мы захотим снизить влияние таких искажений – а мы никогда не сможем избавиться от них полностью, – то у нас имеются два фундаментальных альтернативных способа. Первый связан с предложением точных экономических прогнозов, а второй – со снижением спроса на неточные или слишком самоуверенные прогнозы. Робин Хэнсон, экономист Университета Джорджа Мэйсона, относится к серьезным защитникам первого подхода. Мы встретились с ним за обедом в одном из его любимых марокканских ресторанов в Северной Виргинии. Робину уже за 50, но выглядит он значительно моложе (несмотря на довольно большую лысину). Он склонен к эксцентричным поступкам. Так, он планирует, что после смерти его голова будет заморожена в криогенной камере{444}. Кроме этого, он поддерживает идею системы, которую сам называет «футархией» (futarchy), при которой решения политических вопросов принимаются не политиками, а по итогам работы рынков предсказаний{445}. Совершенно очевидно: этот человек не боится бросить вызов общепринятым точкам зрения.