Разработка моделей прогнозирования современной экономики осложняется ее высокой динамичностью, быстрыми технологическими изменениями, меняющими ее структуру и значение финансового, производственного и человеческого капитала. Для повышения точности прогнозов необходима система моделей, учитывающих разные элементы и ракурсы современной экономики. Эксперты ВШЭ полагают, что для среднесрочного прогнозирования применимы динамические модели экономического равновесия.
На семинаре стратегического проекта «Национальный центр научно-технологического и социально-экономического прогнозирования» доцент факультета экономических наук ВШЭ Николай Пильник представил доклад «Разработка моделей общего равновесия для анализа реакции российской экономики в целом и отдельных макроэкономических агентов на изменения государственной экономической политики и внешние шоки в среднесрочной перспективе». Соавторы исследования: старший научный сотрудник Научно-учебной лаборатории макроструктурного моделирования экономики России Станислав Радионов и старший научный сотрудник лаборатории Иван Станкевич.
Николай Пильник пояснил: ключевая трудность моделирования современной экономики и отдельных ее процессов вызвана необходимостью создания заново каждой следующей модели вследствие быстрой технологической и социальной эволюции.
Экономика любой страны — сложная система, моделирование которой имеет ряд особенностей. Многочисленные модели не выводятся как частные случаи из общей «супермодели», они описывают разные ракурсы сложной системы, в них используются отличающиеся наборы понятий, и за рамками моделей остаются значительные пласты важных явлений.
Хорошая модель, считает докладчик, описывает не только поведение системы при сложившейся структуре отношений, но и границы собственной применимости и границы стабильности описанной структуры.
В последние два десятилетия активно разрабатываются и используются динамические модели экономического равновесия, которое по структуре более всего похоже на игровое равновесие между агентами, каждый из которых действует в своих интересах. Не следует понимать под равновесием исключительно стационарное состояние системы, это всего лишь один из возможных вариантов равновесных траекторий.
![](https://daily.hse.ru/storage/51034_diller0054.jpg)
Николай Пильник
При этом следует учитывать, что частная модель для выполнения отдельной задачи с высокой вероятностью оказывается «на полке» после ее решения. «Кладбище моделей — самое печальное в жизни экономиста», — отметил Николай Пильник. Поэтому в рамках проекта предполагается разработать систему моделей и запустить процесс ее регулярного использования, предполагающий обработку новой статистической информации, тестирование ее прогнозных свойств и необходимую модификацию.
Цель группы исследователей ВШЭ — разработка моделей общего равновесия для анализа реакции экономики России и ее агентов (потребителей, промышленности, банковской системы) на меры экономической политики государства и внешние шоки в среднесрочной перспективе. Разработка модели общего равновесия не является самоцелью, поскольку важно, чтобы качество прогнозов, построенных с ее помощью, не уступало эконометрическим моделям и при этом обладало внутренней согласованностью, считает Николай Пильник.
Важная особенность разрабатываемой системы — внимательное отношение к данным, которые детально собираются и анализируются непосредственно до использования в модели. Поскольку часть данных публикуется с опозданием на 3–4 месяца, был разработан набор моделей прогноза и наукастинга (оценка текущего уровня показателя на основе более оперативных данных), позволяющий получать оценки еще не опубликованных показателей и их месячные аналоги. В процессе работы выявлялись наиболее надежные модели. При тестировании MFBVAR, DFM, AR(1) и MIDAS наиболее точные результаты в сравнении с реальными данными показали различные версии последней. Иван Станкевич также отметил, что все указанные модели учитывают и шоки последних трех лет, что является достаточно серьезным испытанием для моделей данного типа.
Также важно, по мнению докладчика, аккуратно увязывать используемые в моделях данные между собой. «Если не задумываясь подставлять цифры в модель, то не получится ничего хорошего», — полагает Николай Пильник. Для описания балансов макроагентов учитываются данные о финансовых потоках, запасах, собственном капитале и прибыли, а также баланс переоценок. Полученный набор балансов позволяет обеспечить согласованность используемой в модели статистики.
Далее докладчик пояснил структуру отдельных элементов модели: в частности, в блоке «домохозяйства», кроме привычных показателей потребления и труда, учитываются также и финансовые переменные — кредиты и депозиты в национальной и иностранной валюте. Николай Пильник отметил: в экономических моделях (в отличие, например, от физических) модельные агенты планируют свою деятельность на будущее, поэтому в моделях такого типа получается система уравнений, учитывающая не только текущее состояние экономики и ее предысторию, но и ожидания агентов.
Сравнение качества прогнозов блока модели равновесия и лучшей из эконометрических моделей (в данном случае это модели типа ARIMAX) по основным переменным показывает, что при горизонте прогнозирования в один квартал чаще эффективнее работает эконометрика, но в прогнозировании на три квартала и более точнее оказываются уже прогнозы по модели равновесия.
В блоке «производитель», важной частью которого является производственная функция, следует, по мнению докладчика, отдельно учитывать производственный и человеческий капитал и возможность варьирования уровня их загрузки, для чего отдельно описывается динамика краткосрочных и долговременных инвестиций, а также соотношение численности занятого и экономически активного населения.
Текущими задачами коллектива Николай Пильник назвал разработку других блоков модели и их объединение в единую систему. «Модель должна жить, пополняться данными для решения прикладных задач, а также модернизироваться при изменении структуры экономики», — подытожил докладчик.
Директор Центра стратегического прогнозирования Института статистических исследований и экономики знаний ВШЭ Михаил Голанд поинтересовался возможным влиянием закрытия части статистики на качество прогнозов.
Докладчик отметил, что проблемы с данными затрудняют работу, однако моделирование и наблюдение за другими источниками данных частично решают эту проблему. Иногда оценки можно получить, стыкуя информацию из разных источников. А с учетом определенных допущений модели позволяют давать правдоподобные оценки ненаблюдаемых показателей. «С одной стороны, строить модели стало сложнее, но с другой — возник новый фронт работ», — сказал Николай Пильник.
Вице-президент ВШЭ Лев Якобсон отметил, что усложнение модели и системы моделей не всегда приводит к более эффективному прикладному использованию.
По мнению докладчика, важно сочетать разный инструментарий: более простой — для оперативного прогнозирования и более изощренный — для среднесрочного и долгосрочного. Но самое главное при таком подходе — корректно стыковать между собой результаты работы моделей разных типов.
«Мы пытались взять самое рабочее из разных подходов, мы пытаемся найти середину между моделями типа DSGE и эконометрическими моделями», — уточнил Николай Пильник.
Заместитель директора Института «Центр развития» ВШЭ Сергей Смирнов поинтересовался ролью экспертных оценок в моделях.
Докладчик полагает, что использование данных без экспертных оценок в моделях маловероятно: всегда возникают нюансы — например, в отражении динамики ВВП, его элементов использования, дефляторов и прочих существенных переменных. «Я не верю, что мы когда-то останемся совсем без экспертных правок в моделях», — отметил Николай Пильник.