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.
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.
