Экономический анализ в центральном банке
advertisement
Экономический анализ в центральном банке: модели и оценочные обсуждения Лайонел Прайс Содержания Стр. Краткий обзор 3 1 Почему экономисты центральных банков пользуется моделями 5 2 Моделирование рыночной экономики Трудности моделирования индивидуального поведения Моделирование с теорией и баз такового Ожидания и изменения политики 3 Модели для центрального банка Сферы использования моделей Структурные модели Атеоретические модели 4 Подготовка и представление экономических прогнозов Моделирование и прогнозы Процесс прогнозирования 6 6 7 9 11 11 12 15 18 18 20 5 Экономический анализ и прогнозирование: первые шаги 23 Литература для дополнительного чтения 26 1 2 КРАТКИЙ ОБЗОР Центральным банкам необходимо иметь надежную систему сбора, обмена и анализа экономических и финансовых данных, с тем чтобы они могли оперативно реагироваться непредвиденные события и направлять денежно-кредитную политику на реализацию поставленных перед ней целей. Придется ли при проведении такого анализа полагаться в основном на оценочные суждения, или же для совершенствования этого процесса могут быть использованы математические модели? В частности, поскольку политики должна основываться на прогнозе будущего развития экономики, можно ли использовать модели для выработки такого прогноза? Цель настоящего Справочника заключается в том, чтобы рассказать о различных типах моделей, которые могут использоваться центральными банками, и о преимуществах и недостатках каждого типа. Общий вывод сводится к тому, что при наличии достаточной информации центральные банки должны б разумных пределах использовать эконометрические методы и модели для улучшения своего понимания работы экономики своих стран и для подготовки прогнозов. Однако эти методы должны использоваться в качестве дополнения к хорошему экономическому анализу, а не вместо него. 3 4 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ В ЦЕНТРАЛЬНОМ БАНКЕ: МОДЕЛИ И ОЦЕНОЧНЫЕ СУЖДЕНИЯ 1 Почему экономисты центральных банков пользуются моделями Основой задачей большинства центральных банков является проведение денежно-кредитной политики, обеспечивающей стабильность цен. Для формирования такой политики у центральных банков есть один или несколько отделов, занимающихся анализированием того, что происходит в производственном и финансовом секторах экономики. Собираются данные уз различных источников. В некоторых случаях центральный банк может воспользоваться статистикой, полученной от других учреждений - таких, например, как государственное статистическое управление; в других случаях центральный банк сам выступает в роли первоисточника статистических данных, составленных на основе информации, полученной им, например, от коммерческих банков. Центробанковские экономисты анализируют информацию из этих различных источников, пытаясь понять, что происходит в текущий момент в экономике и почему. Поскольку изменения в денежно-кредитной политике оказывают влияние на экономику не сразу, а через какой-то промежуток времени, создатели этой политики надеются также получить от экономистов и их предположения о будущем развитии экономики - то есть прогноз. Создатели политики могут также пожелать узнать о вероятных последствиях намечаемых изменений в политике и попросить с этой целю подготовить ряд перспективных оценок, основанных на различных посылках. Тут было бы легко придти в отчаяние! У экономистов нет магического кристалла, который позволил бы им ясно провидеть будущее, и любой прогноз почти непременно 5 должен оказаться в какой-то степени ошибочным. Но что они могут и обязаны делать - это собрать соответствующую информацию и проанализировать ее на четкой, логической основе, должным образом при этом учитывая теорию и опыт прошлого. Для этого они могут создать различного вида модели; при этом могут использоваться эконометрические способы для определения структуры и параметров таких моделей, которые лучше всего отражают суть экономики в их стране. Центральные банки большинства промышленных стран Запада используют макроэкономические модели с конца 60-х или с 70-х годов. К этому времени центральные компьютеры стали достаточно мощными, чтобы на них можно было просчитывать модели из нескольких сотен уравнений, хотя на подготовку прогноза с использованием такой модели могло в принципе потребоваться 20-30 минут компьютерного времени. За прошедшее время достигнут огромный прогресс в развитии техники, получено больше данных усовершенствованы эконометрические методы, в связи с чем стало легче составлять такие модели, которые теперь можно к тому же просчитывать на персональном компьютере. В то же время многие центральные банки придают меньше значения традиционным крупным макроэкономическим моделям. Они пришли к выводу, что получаемых с помощью моделирования выгод недостаточно, чтобы оправдать то число экономистов, которое занято работой над моделями. Отчасти они переходят на более мелкие модели различных типов; отчасти они вновь уделяют больше внимания анализу, не основанному на количественных моделях. 2 Моделирование рыночной экономики Трудности моделирования индивидуального поведения 6 Построение достаточно точной модели рыночной экономики является весьма непростым делом. Такая модель значительно отличается от моделей “затраты-выпуск”, которые плановики могли использовать для управления командной экономикой. Рыночная экономика регулируется не государственными заказами, а решениями миллионов потребителей и работников и сотен тысяч менеджеров, инвесторов и предпринимателей. Даже если поведение каждого отдельного человека полностью предсказуемо, неимоверно сложно учесть различные обстоятельства, в которых оказывается каждый отдельный человек, а также стоящий перед ним выбор и его мотивацию. Даже зная что, попрежнему нужно угадать, что происходит в его голове; в частности, чего он ждет от своего будущего и как на него влияют события и изменения в политике. Предположим, например, что правительство поднимает налог на продажу электротоваров. Во-первых, мы не знаем, будет ли увеличение этого налога отнесено полностью на счет потребителя, или же, возможно, розничные торговцы или производители амортизируют часть этого увеличения путем сокращения своего коэффициента доходности. Но предположим, что мы можем рассчитать, насколько подымятся цены. Тогда при прочих равных условиях можно ожидать, что потребители будут покупать меньше электротоваров, тратить больше на другие вещи, которые сейчас стали относительно дешевле по сравнению с электротоварами, и меньше откладывать в виде сбережений. Изучение прошлого поведения потребителей в ответ на изменения в ценах на электротовары и изменения в своих реальных доходах может помочь нам предсказать, как они отреагируют в данном случае. Однако что произойдет в случае, если повышение налога на электротовары вызовет у потребителей опасения, что последует дальнейшее повышение налогов на электротовары? Не будут ли они в этом случай покупать больше электротоваров, пока цены вновь не повысились? Или же они могут испугаться того, что вскоре также повысятся налоги на другие товары, например, на мебель или автомобили, и поэтому они начнут раскупать эти 7 товары? Или же повышение налога будет лишь временным явлением, и в этом случае можно ожидать, что потребители отложат покупку электротоваров и временно увеличат свои сбережения. Моделирование с теорией и без таковой В приведенном выше примере были намеренно подчеркнуть трудности, связанные с прогнозированием индивидуального поведения. На практике, эконометристы могут извлечь много полезной информации, изучая прошлый опыт поведения экономики в целом или ее крупных секторов, вместо того чтобы изучать поведение отдельных людей. Эконометрия основывается на теории вероятности и может использоваться как для проверки достоверности экономических теорий (то есть, могут ли конкретные теории объяснить то, что мы наблюдаем в действительности), так и для изучения взаимосвязей, не имеющих исходного разумного объяснения в экономическом поведении (это называется атеоретическим моделированием). Когда имеются соответствующие данные, экономические теории должны проверяться с их помощью; и с помощью эконометрических методов можно определить вероятность того, что данный конкретный набор данных соответствует выдвинутой гипотезе. Если теория не объясняет прошлого поведения, мы должны понять, почему это так, и найти теорию, которая может сделать это. Следует отметить, что экономика в целом и макроэкономика в частности находится в более невыгодном положении по сравнению с естественными науками, поскольку обычно невозможно провести эксперименты в контролируемой обстановке для проверки теорий и для изучения последствий предложенных мер в области экономической политики. Нам приходится полагаться на имеющиеся исторические данные. Мы можем достаточно часто наблюдать как уровень инфляции повышается через несколько месяцев после увеличения 8 денежной массы, чтобы с разумной долей уверенности полагать, что дальнейшая денежно-кредитная экспансия приведет в будущем к инфляции. Однако наша уверенность в наличии связи между денежно-кредитной политикой и инфляцией меньше теоретически возможной, поскольку мы не знаем, что произошло бы с уровнем инфляции в прошлом, если денежная масса изменялась бы иным образом. В качестве аналогии можно сказать, что биохимик, разрабатывающий новое лекарство, может выбрать две сходные группы больных и дать одной из них лекарство, а другой - безобидное успокоительное средство. Экономист обычно не может провести такой контролируемый эксперимент. Отчасти из-за этого ограничения эконометристы иногда готовы использовать атеоретический подход: т.е. разрабатывать модели без теоретической подкладки. Даже при отсутствии удовлетворительной теории можно допустить, что если в прошлом ряд экономических переменных демонстрировал по отношению друг к другу какую-то конкретную арифметическую взаимосвязь, то вполне возможно, что эта взаимосвязь будет прослеживаться и в будущем. При условии использования достаточно надежных данных обычно лучше использовать эконометрические методы для выявления и подтверждения (или отклонения) таких взаимосвязей, чем просто заявлять, что взаимосвязи существуют, или же чем полагаться на “разглядывание” графиков для определения того, насколько тесная взаимосвязь существует между двумя переменными. Однако выявление по прошлым данным взаимосвязи, не поддержанные исходной теорией, более подвержены неожиданным искажениям из-за структурных подвижек в экономике. В учете обширных изменений, происходящих в структуре бывших плановых экономик, в этих странах сейчас особенно опасно полагаться на теоретические взаимосвязи. Однако это не должно использоваться в качестве предлога, для того чтобы игнорировать проведение серьезного анализа прошлых данных и ограничиваться формулированием ничем не подтвержденных выводов. Для проверки идей нужно по 9 возможности использовать имеющиеся данные - в том числе экономическую информацию из стран, уже проходивших через подобный опыт. Ожидания и изменения политики Из приведенного выше примера возможных последствий изменения налога на продажу электротоваров должно быть ясно, что ожидания населения могут играть весьма важную роль в определении воздействия той или иной политической меры. Это столь же - если не более - справедливо в отношении изменений политики в денежно-кредитной сфере. Последствия повышения процентной ставки для реальной экономики будут зависеть в значительной степени от того, что произойдет с реальными процентными ставками, то есть с процентными ставками, скорректированными с учетом инфляционных ожиданий; и эти ожидания сами по себе не поддаются прямому наблюдению. Аналогичным образом, готовность населения не продавать тот или иной финансовый актив, например, облигацию или акцию, будет зависеть от ожидаемых им будущих изменений в цене этого актива. То же самое справедливо и в отношении спроса на иностранную валюту, и это означает, что текущий обменный курс зависит от ожидаемого в будущем обменного курса. Эти проблемы измерения и прогнозирования ожиданий делают моделирование денежного и финансового поведения особенно трудным делом. Еще одним соображением является то,что даже в случаях, когда казалось бы создана весьма хорошая модель прогнозирования ожиданий, люди могут отреагировать совсем по-другому, если сочтут, что поведение правительства или центрального банка изменилось. Например, население может принять неожиданное повышение процентных ставок за показатель более серьезного, чем это им казалось раньше, отношение центрального банка к задаче снижения инфляции. В этом 10 случае население может предполагать, что ожидаются дальнейшие повышения процентных ставок, и одновременно снизить свои инфляционные ожидания. Тогда повышение процентных ставок поведет за собой более значительное сокращение инфляции, чем могло бы быть в противной случае. Таким образом, модели, которые надежно работали раньше, могут оказаться неверными из-за изменений в политике. 11 3 Модели для центрального банка Сферы использования моделей Модели могут быть полезны при выполнении аналитическими управлениями центрального банка любой из их основных обязанностей в плане: • изучения и количественного определения того, как работает экономика и денежно-кредитная политика; • контроля за текущим состоянием экономики и составления краткосрочных прогнозов; • долгосрочного прогнозирования для определения того, какую денежно-кредитную политику следует проводить. Решение первой задачи обычно связано с эконометрической проверкой гипотез, касающихся различных аспектов экономического поведения. Например, центральный банк может пожелать изучить и замерить то, какие последствия имели в прошлом изменения процентных ставок для личных сбережений и капиталовложений предприятий, а изменения обменных курсов - для экспорта и импорта. Чтобы такое исследование оставалось в рамках доступного, его обычно проводят в виде серии отдельных проектов, либо по отдельным уравнениям, либо, в крайнем случае, по небольшим группам уравнений по смежным темам. Весьма многие можно почерпнуть из этих отдельных исследовательских проектов, даже не обобщая их в виде полной модели экономики. И эти отдельные уравнения могут использоваться для решения части второй задачи - контроля за состоянием экономики. Уравнения никогда идеально не описывают исходные данные. Каждое уравнение будет включать погрешность, и изучая изменение этой погрешности во времени можно будет лучше понять последние экономические данные. Предположим, например, что уравнение, в котором потребление положительно зависит от личного дохода и отрицательно от процентных ставок, показывает 12 положительную погрешность за последний период (то есть, потребление было выше, чем прогнозировалось с учетом последних данных по доходу и процентным ставкам), и эта погрешность была необычно большой. Это должно послужить сигналом к тому, чтобы проверить, не изменилось ли поведение потребителей, и если изменилось, то велика ли вероятность сохранения этого более высокого показателя потребления, или же оно объясняется временными факторами, например, необычной погодой, из-за которой закупается больше чем обычно одежды, или тем, что какие-то из данных оказались неправильными (мог оказаться заниженным личный доход от деятельности в неформальном секторе). Может показаться, что это соображение ставит больше вопросов, чем дает ответов, однако это по крайне мере подталкивает к более подробному рассмотрению и осмыслению явления, чего не было бы в случае, если изучение вопроса вообще не проводилось. Однако для более полного поминания механизма работы денежно-кредитной политики для составления прогнозов ситуации такие построенные на одном уравнении или секторе закономерности необходимо свести воедино в рамках более всесторонней модели экономики. Без этого будут упущены многие важные взаимодействия и связи между различными аспектами экономического поведения и будут сделаны неверные выводы. Структурные модели Структурные модели названы структурными для того, что отделить их от “атеоретических” моделей, упомянутых выше (и более полно обсуждаемых в следующем разделе). Они основываются главным образом на взаимосвязях, отражающих экономическое поведение. Другими словами, личное потребление зависит от личного дохода и процентных ставок, поскольку мы считаем, что люди реагируют на эти переменные показатели, а прошлые данные позволяют произвести достоверны расчеты коэффициентов этих переменных. 13 В структурное уравнение не включается переменная, не имеющая правдоподобной поведенческой роли (например, роль денежного предложения Франции в функции российского потребления), даже если на основе имеющихся данных можно вывести некоторую арифметическую взаимосвязь. Основное внимание в структурных моделях, используемых центральными банками и большинством других прогнозистов, обычно уделяется спросу в экономике. В этих моделях ВВП определяется как сумма его основных расходных компонентов: частного потребления, капиталовложений предприятий, государственных расходов и внешнего торгового баланса. В этих моделях, как правило, практически не содержится подробной информации об объеме производства или занятности в различных отраслях промышленности или различных регионах страны. Хотя центральный банк и хотел бы знать об изменениях распределения экономической деятельности между отраслями или регионами, эти вопросы не входят в число тех, в решении которых центральный банк может или должен обычно играть существенную роль. Во всяком случае, модели являются достаточно большими и без того множества уравнений, которые необходимые для подобного разукрупнения показателей. Центральный банк больше заинтересовывается вопросами общей активности и занятности в экономике, поскольку от них зависит инфляция цен и заработной платы. В принципе нет никакой необходимости в том, чтобы структурные модели были большими. Достаточно легко составить модель из трех уравнений, в которой три “внутренних” переменных - реальный объем производства, уровень цен и процентные ставки - определяются одной “внешней” (см. ниже) переменной - денежной массой. Однако те, кто вырабатывает политику, сочтут такую модель недостаточной. Им будет интересно узнать о валютном курсе, платежном балансе, бюджетном дефиците и всех его возможных последствиях, процентных ставках на ссуды с различными сроками погашения и т.д. 14 Можно, видимо, удовлетворить все основные интересы тех, кто вырабатывает политику, с помощью модели примерно из 30 уравнений, однако складывается впечатление, что всегда существует давление в сторону дополнительного расширения модели. Это происходит как из-за того, что лица, вырабатывающие политику, продолжают находить вопросы, на которые модель в ее нынешнем виде не может дать ответа, так и из-за того, что сами составители модели считают, что добавление подробностей в модель улучшит ее прогнозные возможности. На самом деле, модели становятся слишком большими, чтобы кто-либо действительно мог разобраться в них свойствах; их прогнозные возможности при этом, может быть, в действительности и не улучшаются. Кроме того, модели весьма часто перестают быть теоретически согласованными. История эволюции многих моделей такова, что им позволяли расти всю их жизнь, но через каждые три или четыре года делались попытки их упростить. В качестве примера можно отметить, что основная модель, которая использовалась Банком Англии до 1994 года, являлась результатом эволюции модели, первоначально рассчитанной Лондонской Школой Бизнеса в 70-е годы. В 80-е годы на основе этой модели значительную работу проводило Экономическое Управление Банка, и экономисты Банка привыкли слишком полагаться на эту модель, в предпочтении базовому экономическому анализу, для поиска ответов на вопросы политики. В период своего пика модель включала около 600 переменных величин. В начале 90-х годов их число было сокращено до 350. Из них около 100 являлись “внешними” то есть переменными величинами, устанавливаемыми вне модели, включая такие внешние факторы воздействия, как мировые объем производства, цены и процентные ставки, и политические переменные, касающиеся денежно-кредитной и налогово-бюджетной политики. Остальные 250 переменных являлись “внутренними” - то есть определяются внутри модели; 170 из них определяются 15 поведенческими взаимосвязями, статистическими тождествами. а оставшиеся 80 - Банк Англии до 1993 года не публиковал своих экономических прогнозов, однако около 40 других учреждений в Великобритании такие прогнозы публиковали, и мы знали, что наши прогнозы сбывались чаще, чем большинство других прогнозов. Однако мы смогли заметить, что уровень подробности модели мало сказывался на относительном успехе ее работы. Что делало прогнозы лучше других, так это те оценочные суждения, которые группа прогнозистов вводила в процесс, изменяя так называемые “error terms” или “residuals” (остаточные переменные) во многих уравнениях. Разумеется, модель помогала добиваться того, чтобы прогнозисты должным образом учитывали прошлое поведение и чтобы соблюдались статистические тождества. Однако размер модели не только делал прогнозирование более затруднительным делом, но и запутывал ключевые взаимосвязи. Была предпринята более решительная попытка сократить модель до минимального размера, удовлетворяющего потребности тех, кто вырабатывает политику. Прогнозная модель сейчас содержит лишь 22 основных поведенческих уравнения. Но даже сейчас она по-прежнему включает свыше 50 внешних переменных и примерно такое же число тождеств, в результате чего общее число переменных, фигурирующих в модели, равняется 130. Эта модель по-прежнему слишком сложно по сравнению с той, которую многие ученые-экономисты хотели бы использовать для аналитических (в отличие от прогнозных) целей. В научных работах прослеживалась тенденция к построению небольших моделей, твердо и четко основанных на макроэкономических принципах. Вместо того, чтобы пытаться подсчитать коэффициенты для этих моделей на основе прошлых данных, их составители настраивали модели таким образом, чтобы те могли объяснить различные “стилизованные факты” об экономике. Банк Англии разрабатывает аналогичную аналитическую модель на основе 30 переменных, 16 однако ее нельзя будет использовать для прогнозирования; цель заключается в том, чтобы использовать ее для улучшения понимания поведения экономики и пути влияния провидимой политики. Атеоретические модели Атеоретические модели (или модели по сокращенной форме) не пытается объяснить исходное экономическое поведение. Например, если структурная модель может включать уравнения, которые объясняют как предложение денег, так и спрос на них, модель по сокращенной форме будет включать лишь одно уравнение, показывающее сумма денег в привязке к другим факторам, например к ценам. Данные о совместном изменении цен и денег говорят о наличии взаимосвязи, но не причинной обусловленности. Такие уравнения часто называют “черным ящиком”. В ящик входят цены, однако никак не разъясняются внутренние взаимосвязи в экономике, обусловившие переход от денег к ценам. Однако можно использовать тесты (например, тест случайности Грангера), чтобы определить, предшествует ли статистически изменения в денежной массе изменениям в ценах (и в этом случай причинная обусловленность идет от денег к ценам), или же изменения в ценах предшествует изменениям в денежной массе (то есть изменения в ценах обусловливают изменения в деньгах). Разумеется, мы может попытаться истолковать такие результаты. Если изменения цен связаны с предшествующим изменением денежной массы, это может говорить о том, что уровень цен вызван действиями органов денежно-кредитного регулирования, обеспечившими превышение предложения денег над спросом. Если же, с другой стороны, цены изменились до изменения денежной массы, то это может говорить о том, что повышение цен (например, из-за более высоких цен на нефть или повышения монопольных цен) привело к повышению спроса на деньги, который был затем 17 удовлетворен центральным банком, повысившим предложение денег. В первом случае рост инфляции вызван действиями центрального банка (и/или правительства). Однако во втором случае они лишь реагируют на этот рост. Здесь возникает вопрос о том, что же является первопричиной давления в сторону повышения цен. Но даже если показать статистически, что одна переменная величина изменяется до того, как изменяется другая, это не будет означать обязательно, что одно вызвало другое. Например, новогодние поздравления, направленные до Нового года, явно не являются причиной его наступления! (Хотя независимо от того, были ли действия центрального банка причиной или просто следствием, инфляция цен может поддерживаться лишь при условии увеличения центральным банком денежной массы в обращении.) Модели ВАР (векторные авторегрессивные) сочетают ряд атеоретических взаимосвязей описанного выше вида. Модель ВАР представляет собой систему уравнений, в которой каждая переменная используется для определения каждой другой переменной в модели. Каждая переменная зависит от своих собственных прошлых значений и прошлых значений всех других переменных в системе. Например, предположим, что модель ВАР содержит лишь три переменных: инфляция, объем производства и деньги. Тогда инфляция определяется прошлыми инфляцией, объемом производства и деньгами; объем производства определяется прошлыми объемом производства, деньгами и инфляцией; и деньги определяется прошлыми деньгами, инфляцией и объемом производства. В отличие от структурных моделей, модели ВАР не пытаются ввести ограничения, скажем на основе экономической теории, в отношении того, какие переменные влияют на другие. Поскольку в моделях ВАР для определения переменных величин используются лишь предыдущие наблюдения, они полезны для краткосрочного 18 прогнозирования. Не приходится делать никаких посылок в отношении будущих внешних переменных. Эти модели могут быть полезны с точки зрения демонстрации того, какие переменные являются статистически надежными как основные показатели инфляции. Однако в отличие от структурных моделей в моделях ВАР не делается попытки объяснить через причинноследственный передаточный экономический механизм то, как изменения в денежно-кредитной политике влияют на инфляцию цен. Чтобы на основе моделей ВАР получить состоятельные оценки, нужно большое количество данных. Иногда полученные оценки носят неожиданный и загадочный характер. Недавние исследования в Соединенном Королевстве с использованием моделей ВАР дали данные о том, что выпуск денег в обращение предсказуемым образом предшествует изменениям цен. Однако поскольку банкноты выпускаются в обращение просто в ответ на спрос, трудно объяснить, почему изменения в денежном обращении предшествует изменениям цен. Видимо, спрос на банкноты повышается в ожидании будущего повышения цен. Такое толкование будет попрежнему означать, что выпуск денег в обращение играет важную роль, однако как показатель будущих цен, а не как причина, вызвавшая их изменение. 4 Подготовка и представление экономических прогнозов Моделирование и прогнозы Как структурные модели, так и модели ВАР могут использоваться для прогнозирования будущих изменений в экономике. Как отмечалось выше, с помощью моделей ВАР можно получить приемлемые прогнозы на краткосрочный период, возможно, на несколько месяцев вперед; однако их правильность может быть сведена на нет из-за изменений в структуре экономики. Кроме того, отсутствие в этих моделях 19 экономической обоснования означает, что их нельзя обычно использовать для изучения последствий изменений в политике. Даже тогда, когда политические переменные, такие как денежная база или переучетная ставка центрального банк фигурирует в модели, изменение центральным банком своего собственного поведения (например, в случае, если банк начнет по-другому реагировать на изменения в инфляции или объеме производства) приведет к утрате моделью своей достоверности и к неправильности полученных с ее помощью прогнозов. Структурные модели являются более гибкими, и поскольку их работа известна лучше, они могут быть легче переделаны для моделирования последствий возможных изменений в политике. В отличие от прогнозиста в частном сектора, например, в коммерческом или инвестиционном, который будет прежде всего заинтересован в том, чтобы предсказать наиболее вероятный путь развития экономики в будущем, прогнозист в центральном банке обычно захочет сделать один или несколько прогнозов или моделирующих расчетов, исходя из разных посылок в отношение денежно-кредитной политики. В качестве примере можно отметить, что Банк Англии с 1993 года каждые три месяца публикует всеобъемлющий доклад об инфляции, который содержит прогноз инфляции на следующие два года. Публикация этого анализа и прогноза в докладе предназначена для того, чтобы сделать выработку политики более транспарантной для населения и повысить тем самым доверие к этой политики. Ежеквартальные прогнозы инфляции должны основываться на той или иной посылке в отношении денежнокредитной политики на предстоящие два года. Поскольку основным инструментом денежно-кредитной политики Банка Англии является краткосрочная процентная ставка (фактически его переучетная ставка), то посылка, выбранная для публикуемого для общественного сведения прогноза, заключается в том, что краткосрочные процентные ставки останутся без изменения. Подобные прогнозы помогают принять решение о том, изменять ли процентные ставки. Если 20 прогноз инфляции, сделанный исходя из неизменных процентных ставок, превышает установленный правительством целевой показатель инфляции, это является сигналом к тому, что процентные ставки должны быть повышены. Разумеется, прогнозы, основанные на других посылках в отношении процентных ставок, могут делаться и делаются. Действительно, если рассматривается вопрос об изменении процентных ставок, прогнозы, которые исходят из различных процентных ставок, могут помочь решить вопрос о величине такого изменения. Банку также будет интересно оценить, насколько неустойчив прогноз и, в частности, насколько он подвержен воздействию таких неожиданных событий, как изменения в спрос в странах, являющихся нашими основными торговыми партнерами, установление заработной платы выше или ниже заложенного в прогнозе уровня и подвижки в бюджетной позиции. Подобные неопределенности обсуждаются в тексте вышеупомянутого доклада в качественном и месте с тем аналитическом аспекте. Иногда этот анализ основывается на отдельном прогнозе или сценарии с использованием структурной модели, однако такие альтернативные прогнозы обычно не публикуются. 21 Процесс прогнозирования Инфляционные прогнозы Банка Англии готовятся маленькой группой экономистов, которые составляют и используют описанную ранее относительно небольшую структурную модель. Однако даже в случае, если прогноз представляется в форме распечатки из модели, решающими факторами, введенными в модель, являются суждения прогнозистов и их клиентов - тех , кто определяют политику Банка. Их вклад в виде изменений остаточных цифр в уравнениях модели или даже в самих уравнениях может значительно изменить характер прогноза. Суждения, введенные в модель группой прогнозистов, отражают данные, полученные с помощью других моделей, включая модели ВАР, а также собственный опыт прогнозистов, который может подсказать им, что прогноз следует изменить. Однако они должны быть готовы и способны обосновать такие изменения перед потребителями прогноза. В более общем плане прогнозисты должны быть способны убедить руководства Банка, что их прогнозы реалистичны. На практике это означает, что первоначальный прогноз, предложенный прогнозистами, будет обсужден с главным экономистом и другими сотрудниками отделов исследования и анализа. Подобное обсуждение может быть весьма длительным и в него ходе могут рассматриваться некоторые весьма подробные посылки, сделанные прогнозистами. Затем измененный прогноз направляется управляющему и другим директорам Банка, которые в свою очередь поставить под сомнение выводы прогнозистов и потребовать внесения дополнительных изменений. Изменения на этом этапе носят обычно незначительный характер; главное предназначение заседаний с участием управляющего заключается в том, чтобы дать возможность тем, кто определяет денежно-кредитную политику, обсудить с прогнозистами основные неопределенность, включенные в их прогнозы , неопределенности, которые должны быть стать известными прогнозистам в ходе подготовки своих прогнозов. 22 Лучшее понимание этих неопределенностей, что обеспечивается в процессе прогнозирования, является по крайней мере столь же важным итогом процесса, что и сам прогноз. В связи с этим жизненно важно, чтобы доклад старшему руководству по квартальным прогнозам был сосредоточен на основных проблемах и не был перегружен ненужным описанием прошлых событий (которые должны анализироваться в других документов) или подробностями, которые не влияют на общую картину, а также не был написан техническим языком. Для некоторых прогнозистов весьма трудно выполнить эти требования, особенно после того, как они сами потратили много дней или недель, оттачивая детали своего прогноза. Последний прогноз не должен рассматриваться в докладе в отрыве от других прогнозов. Его следует сопоставить с предыдущим прогнозам и прогнозами других специалистов и попытаться объяснить расхождения между прогнозами. В промежутках между квартальными прогнозами, публикуемыми в докладе инфляции, прогнозисты изменяют свои прогнозы с учетом новых данных ежемесячно (или иногда и чаще, если, например, подготовлен новый государственный бюджет или резко изменился обменный курс). Прогноз составляется на два рода вперед, поскольку именно в течение такого срока в Великобритании изменения процентных ставок оказывают наибольшее влияние на инфляцию. Денежнокредитная политика разрабатывается в среднесрочном контексте с перспективой на пять лет, однако после попыток составить прогноз на такой срок это было сочтено ненадежным и даже малополезным делом. Некоторые центральные банки, например, Банк Канады, действительно составляют среднесрочные экономические прогнозы. Банк Канады использует четкую последовательность процедур для прогнозирования и наблюдения состояния экономики; эти процедуры изложены в следующей таблице. 23 Краткое описание процессов в Банке Канады Функция Количество Сроки раз в год 2 После подготовки национальных счетов за II и IV кварталы Примечания Обзор всех посылок допущений; примерно за семь лет; полный анализ стартового положения Обзор большинства Квартальная 2 После посылок; примерно корректировка подготовки за два года; полный национальных анализ стартового счетов за I и III положения кварталы Переоценка в 4 Примерно через Обзор за три середине 6 недель после квартала; оценка шоковых влияний на квартала подготовки предыдущий прогноз предыдущего и возможных прогноза последствий для политики Контроль 52 Каждую пятницу Обзор за два квартала; оценка всей новой информации и ее совокупного влияния на предыдущий прогноз Источник: Duguay and Poloz, см. список стр. 26 Среднесрочный прогноз Процедуры прогнозирования и наблюдения в каждом из центральных банков несколько отличается друг от друга. Что важно, так это то, чтобы они были четко определены, с тем, чтобы принятие политических решений основывалось на результатах тщательного анализа, а не являлось непродуманной реакцией на новые данные, или на новые веяния или политическое давление. 24 5 Экономический анализ и моделирование: первые шаги Резюмируя, можно сказать, что первым шагом в налаживании экономического анализа и исследований в центральном банке должно быть согласованное определение целей. Ориентировочно ставятся следующие цели: • понимание, и разработка количественных параметров, механизмов экономики и денежно-кредитной политики; • наблюдение за состоянием экономики и составление краткосрочных прогнозов; • составление более долгосрочных прогнозов, чтобы определить, какую нужно проводить денежно-кредитную политику. Для многих центральных банков основной проблемой в этой области будет недостаток нужной информации. Между тем легко можно потратить большое количество ценного рабочего времени на рассмотрение данных - например, ежедневных подробных цифровых данных, поступающих из отдельных банков - которые мало или совсем не способствует пониманию того, что происходит в целом в финансовой системе или вообще в экономике. Поэтому вторым шагом будет решить, какие именно данные необходимы для достижения поставленных целей, и обеспечить всем работникам центрального банка как можно более широкий доступ к этой информации. Нужно заметить, что для понимания того, что происходит в рыночной экономике, наличие надежных данных о ценах (и не только о ценах на товары и услуги, но и о финансовых ценах таких, как процентные ставки, например) ничуть не менее важно, чем информация о количествах - таких, как реальный объем производства и финансовые активы и пассивы. Когда в наличии не имеется необходимых статистических данных, нужно принять меры к тому, чтобы их достать. При этом нужно обратить внимание на альтернативные источники 25 информации - такие, как обзоры ожидаемых изменений цен или коэффициентов использования производственных мощностей, или намерений компаний в отношении вложений в физический капитал или продажных цен на их продукцию. В то же время, если уже имеющаяся в наличии статистика неособенно нужно, центральный банк должен прекратить ее собирать. Третьим шагом будет четко установить определенные регулярные процедуры анализа новых данных - возможно в режиме ежемесячного цикла. Очень полезны могут быть диаграммы: это очень эффективный способ обобщения массы информации, и зачастую в диаграммах проявляются тенденции, которые не так ясно видны их таблиц. Важно увидеть в информации новое. Что удивляет? И обычно опасно сосредоточивать все внимание на одном или двух видах статистических данных. Лучше попробовать выяснить, как все последние данные соотносятся друг с другом, создавая таким образом новую картину экономики. Когда имеется достаточно данных, можно определить простые математические взаимосвязи между двумя или более переменными. Такие уравнения помогут оценить новые данные путем квантификации прошлых взаимосвязей и выявления нового в развитии за последнее время. Сначала эти взаимосвязи не будут столь очевидными - отчасти потому, что все еще меняется сама динамика экономики - но время покажет, какие уравнения наиболее надежны, и обнаружатся более стабильные взаимосвязи. Со временем можно по-видимому будет построить небольшую модель экономики и использовать ее в своих попытках составить прогнозы и оценить вероятный эффект тех или иных мер денежно-кредитной политики. В этой модели будут по-видимому некоторые взаимосвязи, для которых в прошлых данных не окажется надежных параллелей. В таких случаях обычно вернее будут ввести коэффициенты, сообразующиеся с теорией, а не просто принимать за данные предположительные, не обосновываемые теорией или даже вступающие с ней в противоречие взаимосвязи. Не обоснованное теорией моделирование - чтобы можно было им 26 с уверенностью пользоваться - требует большого количества данных, полученных в условиях стабильной экономики. Таким образом модели могут играть полезную роль, но следует однако всегда относиться к ним с достаточной долей скептицизма - так же, как и к мнению людей, которые просто отстаивают свою точку зрения, не прибегая к упорядоченному анализу опыта прошлого. Чтобы добиться успеха, экономист центрального банка должен стремиться сочетать моделирование со здравым суждением. * * 27 * Литература для дополнительного чтения Duguay, Pierre, and Stephen Poloz (1994), “The role of economic projections in Canadian monetary policy formulation”, Canadian Public Policy, vol XX, no 2, pp 189-199. Granger, C.W.J. (Editor) (1992), Modelling Economic Series: Advanced Texts in Econometrics, Oxford University Press. Greene, William H. (1993), Econometric Analysis, 2nd edition, Macmillan. Henry, S.G.B., and B.Pesaran (1993), “VAR models of inflation”, Bank of England Quarterly Bulletin, vol 33, no 2, pp 231-9. Kennedy, Peter (1993), A Guide To Econometrics, 3rd edition, Blackwell. Whitley, John (1994), A Course in Macroeconomic Modelling and Forecasting, Harvester Wheatsheaf. 28
