Анализ ошибок краткосрочных экономических прогнозов




страница1/5
Дата07.05.2016
Размер0.58 Mb.
  1   2   3   4   5
К. Косенков, М. Гусев1

Анализ ошибок краткосрочных экономических прогнозов*

В статье рассматриваются критерии качества экономических прогнозов. Проводится анализ ошибок краткосрочных экономических прогнозов международных организаций. Оценивается наличие систематических смещений в ошибках экономических прогнозов. Проводится сравнение точности прогнозов развития российской экономики, разработанных внутренними и международными организациями. Результаты анализа демонстрируют наличие в прогнозах международных агентств систематической недооценки вариации экономических показателей. При этом экономические спады прогнозируются только при условии, когда все ключевые макроэкономические показатели указывают на начало рецессии.



Ключевые слова: экономическое прогнозирование, ошибка прогнозирования, экономический рост

JEL: С53
Критерием научности той или иной теории является подтверждение или не подтверждение на практике следствий, которые можно вывести из предложенной теории. Применительно к экономическому прогнозированию это положение можно переформулировать следующим образом. Окончательным тестом, подтверждающим обоснованность экономических предположений и моделей, является способность этих предположений и моделей предсказывать будущее (Klein L.R., 2009).

Однако существует ряд фундаментальных ограничений, которые не позволяет экономистам давать точные и однозначные прогнозы. К таким ограничениям относится невозможность проведения контролируемого эксперимента и сильное влияние на экономические процессы факторов, которые выходят за рамки экономического анализа (принятие управленческих решений, политические и культурные факторы), или точные количественные оценки которых невозможны (влияние научно-технического прогресса, иррациональное начало (Акерлоф Д., 2010)).

Требование к точности экономических прогнозов с одной стороны, и ошибки, которые неизменно сопровождают экономические прогнозы, с другой стороны, порождают две различных парадигмы экономического прогнозирования: прогнозирование как предсказание и вариантное сценарное прогнозирование (Ксенофонтов М., 2012).

В первом случае критерием качества экономического прогноза становится его количественная точность, то есть мера соответствия прогнозных оценок и фактических отчетных данных, характеризующих развитие объекта прогнозирования.

В свою очередь, критерием качества вариантных сценарных прогнозов, которые отвечают на вопрос “Что будет, если…?”, являются широта охвата различных теоретически реализуемых вариантов сценарных условий и экономической политики, и адекватность описания механизмов взаимодействия сценарных параметров, вариантов экономической политики и внутренней логики развития объекта прогнозирования.

Сценарный прогноз может быть полностью обоснованным в рамках избранной модели описания экономических взаимодействий и имевшейся на момент составления прогноза информации, но оказаться в итоге эмпирически неточным в силу изменения неконтролируемых внешних параметров и выбранного варианта управленческих воздействий. Несмотря на эмпирическую неточность, такой прогноз продолжит оставаться точным и обоснованным на качественном уровне.

Сценарные вариантные прогнозы могут быть ориентированы как на краткосрочный так и на долгосрочный горизонт. Однако, с учетом нацеленности сценарных прогнозно-аналитических исследований на изучение альтернатив развития, критерий количественной точности в данном случае является неприменимым для оценки качества прогноза не зависимо от горизонта прогнозирования.

Экономическое прогнозирование в парадигме прогноз как предсказание ориентировано всегда на краткосрочный горизонт. И хотя систематическое построение точных прогнозов и в этом случае является невозможным, тем не менее краткосрочные прогнозы являются высоко востребованными, а критерий эмпирической точности остается определяющим для оценки качества такого прогноза.

Востребованность краткосрочных экономических прогнозов с максимально точными оценками обусловлена тем, что в условиях объективного запаздывания официальных отчетных статистических данных краткосрочные прогнозы позволяют получить оценки текущего состояния объекта прогнозирования, т.е. являются способом мониторинга текущей экономической ситуации. Кроме того, краткосрочные прогнозы позволяют получить оценку того, что вероятнее всего произойдет в ближайший месяц, квартал или год, при сохранении текущих тенденций.

Оценки, порождаемые краткосрочными прогнозами, дают возможность экономическим властям (и другим экономическим агентам) оперативно реагировать на негативные тенденции в экономике. Поэтому важно иметь максимально точный прогноз. Проблема точности экономических прогнозов становится особенно актуальной при переходе центральных банков к режиму таргетирования инфляции, когда оценка ближайших перспектив развития существенным образом влияет на принимаемые решения в области денежно-кредитной политики.

Так как критерий эмпирической точности применим только к краткосрочным прогнозам, то и анализ ошибок экономических прогнозов имеет смысл проводить только для краткосрочных прогнозов.

Основной целью данной работы является выявление систематических смещений ошибок краткосрочных экономических прогнозов, которые могут использоваться экономическими агентами в качестве основания для уточнения публикуемых прогнозов. Мы не рассматриваем вопрос обоснованности использования и согласованности параметров сценарных условий прогнозов.

Достаточно полный обзор литературы по анализу ошибок экономических прогнозов можно найти в работе Генберга и Мартинеза (Genberg, Martinez, 2014). Основными направлениями анализа ошибок экономических прогнозов являются: сопоставление точности прогнозов разных источников; сравнение точности прогноза отдельных источников с консенсус прогнозом (Novotný, Raková 2010); оценка наличия систематического завышения или занижения прогнозов (Cabanillas, Terzi, 2012); рассмотрение различных показателей оценки ошибок прогнозирования; сравнение точности прогнозов для отдельных стран и в отдельные периоды времени (OECD, 2014).

В качестве статистической базы для оценки точности экономических прогнозов были выбраны публикации пяти международных организаций: Всемирного банка (Global Economic Prospects), МВФ (World Economic Outlook), ООН (Global Economic Outlook), ОЭСР (Economic Outlook) и Европейской Комиссии (Economic Forecasts).

Экономические прогнозы данных организаций на год вперед могут быть отнесены к парадигме прогнозирования как предсказания, и прямое сопоставление ошибок прогнозирования отдельных организаций является допустимым. Такое допущение основывается на следующих косвенных аргументах. Во-первых, упомянутые выше агентства в своих публикациях дают только один вариант прогноза, а значит рассматривают его как наиболее вероятный. Во-вторых, прогнозы пересматриваются несколько раз в год, с целью уточнения оценок по мере поступления фактических данных, то есть одним из критериев качества этих прогнозов является их эмпирическая точность. Как показали Новотны и Ракова (Novotný, Raková 2010), точность прогнозов международных организаций возрастает с уменьшением количества месяцев до окончания года, на который делается прогноз.

Выбор данных источников обусловлен так же доступностью прогнозных оценок для длительного ретроспективного периода и широким страновым охватом. Прошлые прогнозы данных организаций опубликованы в открытом доступе начиная с 1999 г. и для некоторых организаций с более раннего периода. Всемирный Банк, МВФ и ООН публикуют прогнозы для более ста стран мира. ОЭСР и Европейская комиссия в 2014 г. публиковали прогнозы для 40 и 48 стран соответственно.

Перечисленные организации публикуют свои прогнозы не меньше двух раз в год. Чтобы минимизировать возможное влияние неравных информационных условий, для расчета ошибок прогнозов были выбраны те публикации, дата выхода которых наиболее близка к началу следующего года. Например, для расчета ошибки прогнозов на 2014 г. использовались: прогноз Всемирного Банка, опубликованный в январе 2014 г.; прогноз МВФ опубликованный в октябре 2013 г; прогноз ООН опубликованный в октябре 2013 г.; прогноз ОЭСР опубликованный в декабре 2013 г.; прогноз Европейской Комиссии опубликованный в октябре 2013 г.

В качестве базы для сравнения прогнозных оценок и фактических значений брались фактические данные из базы данных МВФ World Economic Outlook, которые публиковались в конце года, следующего за годом сравнения. Например, для расчета ошибки прогнозирования на 2013 г., в качестве фактических данных за 2013 г. берутся данных из осенней публикации 2014 г., а для расчета ошибок за 2012 г. берутся фактические данные за 2012 г. из осенней публикации 2013 г. Для 2014 г. использованы апрельские оценки фактических значений, опубликованные МВФ в апреле 2015 г.

Такой способ выбора базы для сравнения обусловлен стремлением снизить влияние пересмотров фактических данных, связанных с изменениями методологии, уточнениями и прочими факторами. Подобные пересмотры могут быть очень значительными, и, в некоторых случаях, кардинально меняют картину изменения экономических показателей. В отдельных случаях показатели роста ВВП на протяжении нескольких лет пересматривались в диапазоне от «растет», до «сокращается». Мы исходили из необходимости сравнивать прогнозы с фактическими оценками, сделанными в информационных и методических условиях, наиболее близких ко времени составления прогнозов.

Список прогнозируемых показателей по пяти перечисленным выше организациям пересекается полностью только по темпам роста ВВП в реальном выражении. Так, в публикациях ООН имеются прогнозы темпов роста ВВП и индекса потребительских цен. В публикациях Мирового банка доступны оценки темпов роста ВВП и счета текущих операций в % к ВВП. Остальные три источника публикуют прогнозы по более широкому перечню показателей.

Для Российской Федерации, помимо перечисленных, в исходный информационный массив были также включены официальные прогнозы Министерства экономического развития РФ, консенсус-прогноз Института "Центр развития" НИУ "Высшая школа экономики" (по экспертному опросу профессиональных прогнозистов из ведущих академических и исследовательских учреждений, аналитических центров и других организаций) и официальные прогнозы Банка России (от 2013 г. на 2014 г.)

Так как прогнозы темпов экономического роста публикуют все пять международных организаций, и так как данный показатель является наиболее важным среди других экономических показателей, анализ ошибок прогнозирования в основном будет сосредоточен на прогнозах темпов экономического роста. Также в работе рассматриваются прогнозы роста индекса потребительских цен и прогнозы уровня безработицы.

Всего исходный информационный массив2 содержал 12 043 прогноза международных агентств и 75 прогнозов российских организаций (таб. 1).


Таблица – Характеристики исходного информационного массива

Прогнозы международных агентств:

Прогнозы российских орг-ций:

Показатель / агентство

Число прогнозов

Число стран

Годы

Организация

Число прогнозов

Годы

ВВП (темпы роста, г/г, в сопоставимых ценах):













ЕС

707

51

1999-2014

Банк России

1

2014




МВФ

2429

190

2000-2014

МЭР

16

1999-2014




ОЭСР

581

40

1997-2014

ВШЭ

15

2000-2014




ООН

1287

159

1999-2014













ВБ

966

142

1999-2014










Инфляция (г/г):













ЕС

401

31

1999-2014

МЭР

16

1999-2014




МВФ

2428

190

2000-2014

ВШЭ

15

2000-2014




ОЭСР

568

40

1997-2014













ООН

1084

156

2008-2014













ВБ

15

1

2000-2014










Уровень безработицы:













ЕС

400

30

1999-2014

МЭР

12

2003-2014




МВФ

625

110

2004-2014













ОЭСР

552

35

1997-2014










Итого:

12043







Итого:

75




Примечания

1 В МВФ World Economic Outlook официальные прогнозы уровня безработицы до 2004 г. не публиковались.

2 В публикациях Всемирного банка прогноз инфляции приводится только для США.

3 До 2003 г. МЭР РФ публиковало прогноз уровня безработицы по методологии, отличающейся от методологии Международной Организации Труда, в связи с этим данные прогнозы не рассматривались.

4 ВШЭ публикует консенсус-прогноз по опросу экспертов 3-4 раза в год. Для обеспечения сравнимости данных с официальными прогнозами МЭР, использованы прогнозы из осенних (конец октября – ноябрь) публикаций.

5 Агентствами используются сходные, но все же несколько отличающиеся показатели потребительской инфляции. Так, Еврокомиссия и ОЭСР публикуют прогнозы по гармонизированному индексу потребительских цен для стран ЕС, а для других стран используют национальные индексы.


В некоторых исключительных случаях, для ряда стран, испытывавших серьезные потрясения (эпизоды гиперинфляции, гражданские войны и т. п.) достоверно оценить фактические значения показателей прошлых лет не представляется возможным или они не доступны. Например, данные по ЦАР, Ливии, Нигерии, Сербии, Сомали, Южному Судану, Сирии, Зимбабве за разные годы политической нестабильности.

Кроме того, несмотря на то, что использовалась информация из официальных публикаций, представленных агентствами широкой публике, в данных были обнаружены технические ошибки и опечатки. Для устранения смещения средних оценок из-за подобных разовых выбросов, 0,5% наблюдений по каждому индикатору, содержащих экстремальные значения ошибок были исключены из расчетов. Всего было исключено 61 наблюдение из 12 043.

Можно ожидать, что точность измерения экономических показателей и прогнозов может существенно варьироваться в зависимости от общего состояния системы статистического учета в той или иной стране (выше в развитых странах, ниже – в развивающихся и наименее развитых странах). Экономические прогнозы для развитых и развивающихся стран могут иметь и другие особенности. При этом, представленность отдельных стран в прогнозных публикациях разных агентств не одинакова. В связи с этим, все страны были разделены на группы, в соответствии с гибридной классификацией МВФ, Всемирного Банка и ООН, и расчеты осуществлялись как для всех стран в целом, так и по каждой из групп стран (Приложение 1). Методика расчета ошибок прогнозирования представлена в приложении 2.
Основные характеристики ошибок экономических прогнозов

Несмотря на то, что аналитические подразделения международных агентства являются независимыми друг от друга, их прогнозы очень схожи между собой. Парные коэффициенты корреляции ошибок соответствующих прогнозных оценок (по соответствующим странам и годам) в большинстве случаев превышают 0,9. Это означает систематическое отсутствие значимых различий в прогнозируемом направлении изменений.



Таблица – Парные коэффициенты корреляции (Пирсона) прогнозных ошибок

ВВП




МВФ

ЕК

ОЭСР

ООН

ВБ

МВФ

1,000













ЕК

0,968

1,000










ОЭСР

0,945

0,962

1,000







ООН

0,910

0,934

0,900

1,000




ВБ

0,942

0,983

0,977

0,928

1,000

Примечания

1. Коэффициенты корреляции вычислены для прогнозов по соответствующим странам и годам.

2. Все корреляции значимы на уровне p<0,001.

3. Более низкие коэффициенты корреляции для показателей безработицы и инфляции частично объясняется различиями в методических подходов в формировании исходных данных. Например, в качестве данных по безработице могут браться оценки служб занятости либо оценки по методологии МОТ. В качестве показателя инфляции может браться ИПЦ или дефлятор потребления домашних хозяйств.


Значимые различия между прогнозными оценками агентств, кроме отдельных случаев, отсутствуют не только по направлению предсказанных изменений, но и по величине. Показатели точности прогнозов агентств очень схожи, особенно если сравнивать прогнозы по полностью пересекающимся подвыборкам стран. Несколько аккуратнее других выглядят прогнозы ОЭСР и Еврокомиссии для развитых стран, впрочем, разница составляет лишь несколько десятых долей процентного пункта.
  1   2   3   4   5


База данных защищена авторским правом ©ekonoom.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница