.png)
Экономисты уже привыкли к упрекам, что они пропустили очередной кризис или недооценили его глубину. Почему же, имея в арсенале множество сложных моделей и массивы данных, экономисты плохо справляются со своей, казалось бы, главной работой – предсказывать будущее? О том, что им мешает и каков портрет суперпрогнозиста, рассказывает профессор РЭШ Марат Салихов.
С детства я увлекался античной историей, и меня всегда несколько удивляло, почему в Древнем Риме, который создал столь рациональную цивилизацию, такую огромную роль играли гадания – ауспиции или гаруспиции. В чем рациональное зерно этого нерационального поведения?
Объяснения могут быть разные. Самое очевидное – гадания, когда в них верят, помогают наладить координацию между людьми, и это помогает добиваться желаемого результата, например побеждать в сражениях. Другое очевидное объяснение – вера в то, что боги обещают победу, вселяет уверенность в собственные силы.
Есть и менее очевидная, но, как мне кажется, более элегантная гипотеза. Следуя предсказаниям, мы начинаем действовать не вполне рационально, а значит, менее предсказуемо, что помогает побеждать противника. Это показывает, насколько сложнее предсказывать поведение социальных систем в сравнении с физическими: люди могут намеренно, рационально принимать решения, увеличивающие неопределенность, а также скрывать информацию. Тем не менее, несмотря на всю сложность прогнозирования, даже несовершенный прогноз может помочь координировать действия и принимать четкие решения.
Сегодня роль гадателей выполняют экономисты, аналитики, политологи и другие эксперты. И хотя они используют самые передовые методы сбора и анализа данных, их часто обвиняют в том, что они строят прогнозы на кофейной гуще и недалеко ушли от римских авгуров и гаруспиков, гадавших по полету птиц и внутренностям животных. И каждый раз, когда в экономике происходят потрясения, вспоминается знаменитый вопрос английской королевы Елизаветы II о мировом финансовом кризисе 2008 г.: «Почему никто не смог этого предвидеть?» Обвинение не совсем справедливое – все же предупреждения о проблемах звучали (например, Рагхурама Раджана, Роберта Шиллера, Нуриэля Рубини), однако большинство экономистов, в том числе в крупнейших банках или государственных и международных организациях, действительно публично игнорировали тревожные сигналы. Так что в очень значительной степени вопрос королевы оправдан: «Почему?»
Как показывает исследование МВФ, кризисы действительно сложно предсказать довольно сложно. В чем причины этой сложности? Во-первых, предсказанный кризис – это обычно кризис предотвращенный. Во-вторых, экономические модели всегда несовершенны и всегда развиваются (например, до 2008 г. модели недостаточно учитывали роль финансового сектора). Третья причина состоит в стимулах и характеристиках прогнозистов, и об этом мы поговорим подробнее.
Прежде чем разбирать проблемы прогнозирования, нужно оговориться: академические эксперты и профессиональные прогнозисты решают совершенно разные задачи. «Академики» исследуют «вечные», глубинные закономерности и ищут стабильные причинно-следственные связи. Система академических стимулов поощряет не прогнозы, а изучение фундаментальных вопросов, что требует глубокой специализации.
Поэтому экспертов дополняют профессиональные прогнозисты, которые решают конкретные задачи прогнозирования, опираясь на большие объемы разнородной, быстро меняющейся информации. У них, конечно, тоже есть свои недостатки. Задокументированный факт (в работе Терренса Лима, например) – предвзятость аналитиков банков и финансовых корпораций. Стремясь поддерживать хорошие отношения с компаниями, которые они анализируют (чтобы не лишаться доступа к информации), аналитики по возможности стараются избегать негативных прогнозов. Макроэкономисты тоже не хотят приносить дурные вести и не любят предсказывать рецессии, боясь заслужить репутацию паникеров. Отношение к таким прогнозистам с юмором описал Джером К. Джером. Люди признательны тем, кто предсказывает прояснение во время дождя, даже если оно не происходит. А тот, кто предсказывает продолжение непогоды, вызывает неприязнь, и тем большую, чем вернее оказался прогноз: «Мы возвращаемся в еще большем негодовании и с каким-то смутным ощущением, что он так или иначе причастен к этому грязному делу».
Особенно неприятно предсказывать непогоду, когда все вокруг обещают ясный день, – экономисты не любят отклоняться от консенсуса. Механика конформизма была детально разобрана в теоретической статье Марко Оттавиани и Питера Соренсена «Стратегия профессиональных прогнозистов», она показывает смещение прогнозистов в сторону консенсуса. Какие последствия это имеет? Боязнь ошибиться сильнее других ограничивает возможности четко оценить ситуацию и определить риски. Из этого следует вывод: точность прогнозов можно улучшить, сместив их в более экстремальную сторону.
Я уже упоминал о том, что «академия» поощряет специализацию. Социальное прогнозирование, напротив, требует широкого взгляда и умения комбинировать информацию из разных областей. Но это полбеды: еще сложнее для многих экспертов комбинировать разные идеи. Проводя годы с элегантной, логически непротиворечивой теорией, «академик» может глубоко понять ее механизмы, но это погружение снижает его открытость к альтернативным объяснениям. Приверженность определенной теории – возможно, своей собственной – мешает некоторым академическим экспертам учесть факты, не вписывающиеся в нее. Нужно иметь большую смелость, чтобы признать слабые стороны своей теории или даже отказаться от нее.
Прославившийся своими исследованиями и турнирами прогнозистов психолог Филип Тетлок сравнивал такую Большую Идею с очками, которые носили жители и посетители Изумрудного города в «Удивительном волшебнике страны Оз» Фрэнка Баума: они все видят в определенном свете. Его масштабное исследование, длившееся 20 лет в 1980-х – 1990-х гг. (данные по 27 451 геополитическому прогнозу от 284 экспертов), показало, что эксперты в среднем оказались не точнее, чем шимпанзе, играющие в дартс. (Но точнее, чем неэксперты.)
Проиллюстрировать это можно прогнозами судьбы СССР. Эксперты, у которых была четкая теория, как устроено советское государство, в среднем ошибались чаще. Например, одни из них считали, что СССР останется устойчивым авторитарным государством, другие, напротив, ждали либерализации и полагали, что она укрепит СССР. По мнению Тетлока, более точные прогнозы давали те эксперты, которые скомбинировали эти две теории и пересмотрели выводы: СССР пойдет по пути либерализации, но эта либерализация разрушит его изнутри (в 1992–1993 гг. он попросил экспертов вспомнить их оценки пятилетней давности: в среднем эксперты на 31 процентный пункт завышали свои оценки).
Стоит заметить, что в некотором роде экономисты становятся жертвами завышенных ожиданий – от них ждут точных прогнозов, но в действительности искусство прогнозирования не сводится к точной оценке, в каком году произойдет кризис и на сколько именно упадет ВВП. Фраза «планы бесполезны, планирование бесценно» лучше всего описывает суть прогнозирования. Его цель – не столько назвать точную цифру (хотя это, конечно, желанный приз), сколько нарисовать реалистичные сценарии развития событий и оценить их вероятность.
Например, компания Royal Dutch Shell еще в 1960-х гг. начала анализировать возможные сценарии развития мировой экономики и изменения спроса на нефть. Благодаря этому, когда в 1973 г. разразился первый нефтяной кризис и арабские страны ввели эмбарго на поставки нефти, Shell была готова к такому шоку: она быстро переключилась на технологии крекинга, позволяющие перерабатывать тяжелую нефть в более востребованные легкие фракции, включая бензин. Этот стратегический поворот помог компании сохранить устойчивость и конкурентоспособность в сложный период 1970-х гг. Компания использует эту методологию и в наши дни.
Надо сказать, что такое сценарное прогнозирование порой небезопасно. «Публика» часто воспринимает сценарии как точные прогнозы, и если, скажем, центробанк в одном из альтернативных сценариев пишет о вероятности кризиса, то СМИ сразу начинают пестреть сенсационными заголовками – например, подобная ситуация была в 2018 г. в Британии в связи с Brexit. Далеко не всегда разницу понимает и «узкая аудитория». Тетлок в шестой главе своей книги рассказывает, как Роберт Рубин, бывший министр финансов США, и его тогдашний заместитель Ларри Саммерс часто чувствовали отчаяние от невозможности объяснить высшим политическим кругам Белого дома и конгресса, что 80% вероятности, что что-то случится, не означает, что это случится точно.
Какие же прогнозы можно делать достаточно точно и кто способен давать такие прогнозы? На этот вопрос помогут ответить турниры прогнозистов и платформы для прогнозирования.
В 2011 г. американское Агентство передовых исследований в сфере разведки (Intelligence Advanced Research Projects Activity, IARPA) запустило турнир по геополитическому прогнозированию сложных проблем, с которыми разведывательные аналитики сталкиваются каждый день. Команда Тетлока Good Judgment Project (GJP) быстро выделилась: уже в первый год ее участники дали прогнозы, оказавшиеся на 60% точнее, чем у контрольной группы, а во второй – на 78%. Скомбинированный прогноз участников этой команды даже превзошел профессиональных аналитиков с доступом к секретной информации. По итогам первого года Тетлок выделил лучших из лучших – их он назвал суперпрогнозистами.
Что же это за люди? Очень разные: среди них много инженеров, программистов, математиков, но также есть историки и журналисты. Это не инсайдеры, а люди, умеющие анализировать данные, учитывать вероятности и проявлять гибкость в мышлении. Всех их объединяют внимание к деталям и тщательная калибровка прогнозов: они корректировали их каждый день, вылавливали и исправляли ошибки, меняя прогнозы понемногу – с шагом в 1 процентный пункт. Каждый вопрос они раскладывали на подвопросы и компоненты, учитывая огромное количество информации.
Еще одно важное свойство суперпрогнозистов – они менее подвержены когнитивным искажениям. Дело не только в их психологических особенностях, а в подходе к прогнозированию, кратко названном CHAMPS KNOW. Этот подход, предложенный Тетлоком и соавторами, базируется на исследованиях психолога и лауреата Нобелевской премии по экономике Даниэля Канемана.
C – Comparison classes (Классы сравнения). Укажите подходящие классы для задач и рассчитайте базовые вероятности.
H – Hunt for info (Поиск информации). Предоставьте данные, подтверждающие ваш прогноз.
A – Adjust and update (Корректировка и обновление). Объясните причину изменения прогноза.
M – Models (Модели). Объясните применение математических или статистических моделей.
P – Post-mortem (Анализ результатов). Разберите прошлые ошибки и успехи, извлеките уроки.
S – Select the right questions to answer (Выбор правильных вопросов).
K – Know the power players (Знание ключевых игроков). Опишите, кто обладает влиянием и как оно будет использовано.
N – Norms and protocols of institutions (Нормы и протоколы учреждений). Определите законы и правила, имеющие значение.
O – Other perspectives (Другие точки зрения). Обратите внимание на слепые зоны (революции и т. д.), способные изменить ожидания.
W – Wildcards and black swans (Неожиданные события и «черные лебеди»). Изучите границу между известным и неизвестным.
Исследования Тетлока показывают, что точное прогнозирование требует и мотивации, и таланта. Любой желающий может улучшить свои навыки прогнозирования, следуя методологии CHAMPS KNOW.
Что же можно сказать о психологических характеристиках точных прогнозистов? Я сейчас работаю над проектом (статья пока не опубликована), где в том числе описываю характеристики, которые скоррелированы со способностью прогнозировать. Позитивные характеристики выглядят так:
интеллект, определенный на основе IQ-тестов;
когнитивная рефлексия: насколько осторожно человек обрабатывает информацию и анализирует ситуацию;
умение решать математические задачи;
активно открытое мышление: готовность изменить свои убеждения на основе новых доказательств и рассматривать альтернативные точки зрения;
второстепенные параметры – образование, политические знания, насколько человек следит за новостями.
Негативные же характеристики немного удивляют. Все эти качества можно увидеть у многих хороших руководителей, но, оказывается, они могут помешать прогнозированию:
экстраверсия;
открытость опыту (не то же, что активно открытое мышление, а скорее просто любовь к новизне и творчеству);
сознательность, ответственность.
Когда я попытался представить себе портрет идеального прогнозиста, соединив все эти черты воедино, у меня получился геймер, играющий в пошаговые стратегические игры. Хотите сыграть в прогнозиста? Советую начать с этой платформы.
Колонка подготовлена на основе выпуска «Экономики на слух» с Маратом Салиховым. Также можно ознакомиться с рекомендованными им книгами о методах прогнозирования.
