Ложные Притязания на Знание

http://golos-dobra.livejournal.com/1215598.html

### Ложные Притязания на Знание

https://voxeu.org/article/acknowledging-and-pricing-macroeconomic-uncertainties
... основываясь на столь хрупком фундаменте, практической теории будущего.
... подвержен внезапным и насильственным изменениям.
Джон Мейнард Кейнс (1937)
Ложные притязания на знание сложных экономических ситуаций стали слишком распространенными в дебатах о государственной политике. Хотя мы кое-что знаем, мы не знаем всего. Мы считаем, что принятие взвешенных решений должно учитывать то, чего мы не знаем. Лица, принимающие решения, должны стремиться количественно определить размеры своего невежества и соответствующим образом корректировать свои решения. В этом эссе описывается гибкий подход для признания, характеристики и реагирования на ограниченное понимание, обнаруженное усилиями исследователей по интерпретации существующих данных с использованием теорий и статистических методов, доступных в любой конкретный момент.
Экономическая модель говорит о том, как случайность, происшествия и целенаправленные решения влияют на будущие результаты. Экономические исследователи используют формальные статистические модели для описания и интерпретации данных и формулирования политических рекомендаций для правительственных и частных лиц, принимающих решения. Независимо от того, признают они это явно или нет, лица, принимающие решения в реальном мире, также используют модели или «взгляды» на то, как их решения влияют на будущие результаты. Поскольку они игнорируют одни силы и упрощают другие, все модели являются лишь приближениями к реальности, некоторые лучше, чем другие, в зависимости от целей, для которых они предназначены. Кроме того, в любое время мы можем выбрать одну из нескольких моделей и не уверены, сколько доверия можно присвоить каждой из них.
Данные, безусловно, могут помочь нам оценить достоверность альтернативных моделей, но реальный мир настолько сложен, а данные настолько ограничены, что данные могут рассказать нам только часть всего. Поэтому разработчикам экономических моделей и лицам, принимающим решения, требуются способы выразить свое мнение о вероятности и полезности альтернативных моделей для рассматриваемой проблемы. Поскольку данные лишь частично информативны относительно правдоподобности модели, важную роль также играют цель лица, принимающего решение, а также его или ее «субъективные убеждения». Чем сложнее ситуация, тем сложнее противостоять неопределенности.
Экономисты и другие ученые создали теоретические основы для неопределенности. Например, Джон Мейнард Кейнс (1921) и Фрэнк Найт (1921) писали на эту тему, но в основном литературными способами, которые сложно интерпретировать и сделать оперативными, чтобы их можно было применять в количественной работе. Выдающийся статистик Авраам Вальд (1950) представил теоретическую основу для принятия решений в условиях неопределенности. Леонард Дж. Сэвидж (1954) построил полный аксиоматический подход к байесовской теории принятия решений, включив субъективные вероятности, которые полностью находятся в сознании лица, принимающего решения. Ицхак Гильбоа и Дэвид Шмейдлер (1989) расширили этот подход таким образом, что признали, что лицо, принимающее решение, может не иметь уникального субъективного распределения вероятностей. Недавние исследования в области теории управления и теории динамического принятия решений предоставляют полезные практические инструменты для оценки и преодоления различных источников неопределенности. Мы работали над этими темами в течение ряда лет. Наряду с другими мы использовали математику и статистику для построения оперативных количественных инструментов, которые проливают свет на то, как работают финансовые рынки и макроэкономика, и как на них влияют альтернативные фискальные и монетарные политики.
В недавней статье (Hansen and Sargent 2019) мы предлагаем способы классификации и реагирования на многочисленные формы неопределенности, с которыми сталкиваются лица, принимающие решения, и разработчики моделей. Таким образом, мы различаем (1) неопределенность внутри модели; (2) неопределенность в наборе доступных известных моделей; и (3) неопределенность в отношении каждой модели. Мы называем (1) риском - неопределенностью будущих результатов, которая описывается одним известным распределением вероятностей. (Это тип неопределенности, допущенный до сих пор в большинстве работ по теоретическим и прикладным финансам и макроэкономике.) Мы называем неопределенность типа (2) неоднозначностью
и представляем ее как неуверенность в отношении того, какие веса или вероятности следует привязать к доступным моделям. Мы называем (3) неправильной спецификацией модели и представляем ее, окружая каждую доступную модель обширными облачными статистическими моделями с неизвестными формами, которые, тем не менее, соответствуют имеющимся данным так же хорошо, как и доступная модель.
Модели, которые мы экономисты строим и используем, очень стилизованы. Мы разработали их частично, чтобы проанализировать, как случайные импульсы, которые мы называем шоками, имеют эффекты, которые передаются во времени. Потрясения, которые жизненно интересуют макроэкономистов, включают непредвиденные улучшения в технологиях и непредвиденные изменения в действиях денежно-кредитной политики. Мы интерпретируем тот факт, что выдающиеся макроэкономисты и экономисты-историки не согласны с перспективами долгосрочного экономического роста и эффективности денежно-кредитной политики, что свидетельствует о неоднозначности экономической профессии и отсутствии доверия к имеющимся моделям.
Наша статья является частью более широкой исследовательской программы, которую мы преследуем, чтобы разработать и применить удобные практические инструменты для измерения того, как неопределенность, скептицизм и уверенность влияют на цены и количество на финансовых рынках. Таким образом, представьте себе инвесторов, которые не уверены в долгосрочных перспективах «светской стагнации» в макроэкономическом росте, потому что они не знают о будущих изменениях в демографии, технологиях и ограничениях мировой торговли. У этих инвесторов есть несколько моделей (возможно, они называют их «взглядами»), но они не до конца уверены ни в одной из них. Более того, эти инвесторы подозревают, что детальные структуры моделей, которые выражают их «взгляды», делают несовершенную работу по переводу их неточно сформулированных «взглядов» и «догадок» в математически-статистические модели. Сами недостатки неизвестны и поэтому не могут быть немедленно исправлены. Такой взгляд на скептицизм модели расширяет понятие неопределенности относительно стандартной парадигмы неприятия риска (наша неопределенность типа (1) выше), которая сегодня в основном доминирует в экономическом анализе и дискурсе. Это также уточняет наше понимание цен неопределенности и того, как они колеблются во времени.
Мы предлагаем формальную структуру и количественную иллюстрацию, которая фокусируется на неопределенности в отношении макроэкономического роста и его устойчивости. В нашем примере мы сталкиваемся с инвесторами с неопределенностью относительно будущего макроэкономического роста. Мы делаем это в стилизованном виде, который может охватить как тревожный светский застой, которого опасаются некоторые макроэкономисты, так и неопределенные перспективы технического прогресса, обсуждаемые экономическими историками. В нашей количественной иллюстрации мы видим, что цены на неопределенность колеблются, потому что инвесторы особенно боятся высокой устойчивости макроэкономического роста в плохих состояниях бытия и боятся низкой устойчивости в хороших. Почему эта асимметрия? Когда экономика растет, основной опасением инвесторов является то, что высокий рост не сохранится. Но когда экономика находится в стагнации, основной страх состоит в том, что вялость сохранится. Мы покажем, как эти проблемы проявляются в терминах как нашего типа (2) (то есть неопределенности модели), так и неопределенности типа (3) (то есть неправильная спецификация модели). Мы показываем, как эти проявления принимают форму эндогенной нелинейности в «коэффициенте дисконтирования», который инвесторы используют для оценки потенциальных потоков выплат, которые лежат в основе оценки активов. Эта нелинейность усложняется со временем таким образом, что дает новое объяснение того, как колебания рынка активов отражают неопределенность.
Сноски
[1] Концепция конца 1930-х годов «светская стагнация» относится к условию, которое утверждает, что темпы роста будут разочаровывающими и вялотекут в будущем.
+++
Пока тут будет пауза, осмыслить дальнейшее,
если есть вопросы, лучше задать вовремя, чем никогда.
Если вопросов нет, можно долго разглядывать картинку,
ибо как ранее обозначено - впереди АВГУСТ.