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

«Я думаю, что самый интересный вопрос состоит в том, как мало усилий мы в реальности прикладываем к прогнозированию даже тех вещей, которые, по нашим словам, для нас крайне важны, – сказал мне Хэнсон, как только нам принесли обед. – В школах MBA часто рисуется образ менеджера как автора великих решений – человека, принимающего решения “по науке”. У него есть электронные таблицы, статистика, и он умеет взвешивать различные варианты. Однако на практике менеджмент значительно сильнее связан с управлением коалициями, поддерживающими тот или иной проект. В случае если вы создали коалицию, а затем в самый последний момент прогнозы начинают меняться, вы же не отбрасываете проект в сторону?»

«Судя по всему, в сборе данных о качестве исторических прогнозов не заинтересованы даже академические ученые, – добавил он позже. – Возможно, они не видят в этом смысла? Куда более фундаментальная проблема состоит в том, что в нашем обществе есть спрос на экспертов, но нет спроса на точные прогнозы». В качестве решения этой проблемы Хэнсон пропагандируют идею создания рынков предсказания – систем, в которых вы можете делать ставки на определенный экономический или политический исход, например, вступит ли Израиль в войну с Ираном или насколько вырастет глобальная температура вследствие климатических изменений. Его точка зрения в данном вопросе достаточно проста: возникающие при этом методе финансовые риски заставляют нас быть более точными и не пытаться хорошо выглядеть в глазах других.

Мы еще вернемся к идее рынков предсказаний в главе 11. Разумеется, она не является панацеей, особенно если мы допустим ошибку и предположим, что эта система никогда не может ошибаться сама по себе. Однако, по словам Хэнсона, она способна улучшить, хотя бы отчасти, систему стимулирования экспертов.

Эта система может применяться, например, для оценки макроэкономических переменных типа величины ВВП или уровня безработицы. Уже сейчас имеется довольно много прямых и косвенных способов делать ставки на величину показателей инфляции, процентных ставок и цены на товары, но пока что не создано сколь-нибудь важного рынка для оценок ВВП.

У таких рынков может найтись своя аудитория. Не так давно четко проявлялась корреляция между ценами на акции и макроэкономическими рисками^{446}, поэтому в данном случае они могут выступать в качестве своеобразного инструмента хеджирования. Эти рынки смогут также предоставлять информацию в режиме реального времени политикам, выступая, по сути, инструментом постоянного обновления прогнозов по ВВП. Если добавить в систему несколько вариантов ответа – скажем, ставки на то, что ВВП вырастет на 5 % и снизится на 2 %, – это позволит наказать слишком самоуверенных прогнозистов и обеспечит более надежные расчеты неопределенностей, присущих прогнозированию экономики.

На осуществление другого решения, связанного со спросом, потребуется значительно больше времени. В сущности, оно предполагает, что мы должны стать лучше в качестве потребителей прогнозов. В контексте экономического прогнозирования это может означать, что нам следует отвернуться от шарлатанов с их «черными ящиками», набитыми случайными комбинациями опережающих индикаторов, и обратиться в сторону людей типа Яна Хациуса, рассказывающих о сути экономических явлений. Также из этого может следовать вывод о том, что необходимо уделять больше внимания уровню шума в экономических показателях и прогнозах. Возможно, нам надо потребовать, чтобы в расчетах ВВП указывались пределы их точности, так же как это происходит в опросах на политические темы.

В более общем смысле это означает, что мы должны признать следующее. Объем доверия, который мы выражаем к тому или иному прогнозу, еще не говорит о его правильности. Напротив, между этими качествами может иметься обратная зависимость. Самая главная опасность – как в экономике, так и в других областях – возникает, когда мы препятствуем прогнозистам, желающим максимально полно и детально описать риски, присущие окружающему нас миру.