• Świat finansowy powinien częściej przyznawać się, że niewiele rozumie
• Wielkie staromodne teorie ekonomiczne nie radzą sobie z danymi dostępnymi dziś w czasie rzeczywistym
• Fed postępuje mądrze kierując się danymi; jego dynamiczne podejście do polityki zasługuje na pochwałę
Kilka dni temu w drodze do pracy słuchałem wywiadu, przeprowadzonego niedawno przez Toma Keene’a z Bloomberg Radio z Mohamedem El-Erianem, byłym dyrektorem generalnym funduszu Pimco, a jednocześnie jednym z najtęższych umysłów na rynku obligacji. Wywiad był długi i dotyczył wielu kwestii, jak np. polityka pieniężna, błędne uwzględnianie ryzyka w cenach, napięta sytuacja na rynkach (zwłaszcza akcyjnych) i polityka gospodarcza.
I wtedy nagle ni stąd, ni zowąd, Keene zadał bardzo głębokie pytanie, na które tak naprawdę niewielu decyduje się odpowiedzieć:
- Czy przesadzamy w naszym myśleniu o obecnej sytuacji? Mohamed, nawet nie wiesz, ile dostaję listów na ten temat. Czy nie przesadzamy z naszymi tzw. ścieżkami zejścia i matematyką dyskretną, wybiegając w przyszłość, do 2016 i 2017 roku?
Chociaż pytanie to pod koniec staje się nieco bezsensowne, ważna jest część dotycząca „przesady w myśleniu”. Najmniej sympatyczna odpowiedź - tak, we wszystkich dziedzinach przesadzamy z myśleniem – jest bowiem tak głęboko egzystencjalna, że zagraża całej branży badawczej. Trzeba pokory, by odpowiedzieć „tak” i zgodzić się, że - cytując Williama Goldmana - „nikt nic nie wie”. Decydenci polityczni i branża finansowa nie znają odpowiedzi na pytania, które nas obecnie trapią.
El-Erian odpowiedział zbyt szybko, bez zastanowienia:
„Moim zdaniem nie, pamiętajmy przecież, w jakiej jesteśmy sytuacji. Żyjemy w świecie namiastek, ponieważ Fed jest zmuszony przyjąć na siebie znaczną część ciężaru politycznego…”
Postąpił tak oczywiście dlatego, że wahanie byłoby równoznaczne z przyznaniem, że nie ma on na to odpowiedzi. A jego racją bytu jest te odpowiedzi znać, chociaż nasz system gospodarczy jest z gruntu chaotyczny, wysoce dynamiczny i nielinearny, jak pisałem w marcu 2013 r.
Moim zdaniem pokora wobec naszego braku zrozumienia świata, w którym żyjemy, jest najszybszym i najuczciwszym sposobem pogłębienia tegoż rozumienia i wypracowania lepszej przyszłości. Ale z politycznego punktu widzenia jest to niezwykle przerażające. Co by sobie pomyślało społeczeństwo, gdyby sprawujący władzę przyznali, że nie znają odpowiedzi na wszystkie pytania?
W finansach myślimy o wszystkim z przesadą z tych samych powodów, dla których za bardzo zajmujemy się naszą karierą zawodową; kochamy nasze życie, swoją przyszłość i przyjaźnie. Nasze mózgi są tak skonstruowane, by z chaosu wydobywały znaczenie; inaczej popadlibyśmy w rozpacz. Literatura naukowa na temat psychologii i finansów behawioralnych roi się od wyjaśnień, dlaczego tak jest.
To tak jak w przypadku analityka giełdowego, który siedzi cały dzień przed komputerem, obserwując wskaźniki techniczne i schematy. Umysł zwodzi go, ukazując mu rzeczy, których nie ma, i zaburzając percepcję związków przyczynowo – skutkowych, a jednocześnie tuszując brak możliwości prognostycznych. Ale już same te działania dają mu rację bytu i tożsamość. Wystarczyłoby przedstawić porządne testy wsteczne dla wszystkich wskaźników technicznych, pokazujące, iż żaden z nich nie ma wartości prognostycznej, a świat takiego człowieka ległby w gruzach; albo i nie, niestety. Jak napisał Thomas Gray w 1792 r.: „Tam, gdzie ignorancja jest błogosławieństwem, głupstwem jest być mądrym”.
>>> Czytaj też:Przełom w zamówieniach publicznch: Cena nie będzie jedynym kryterium, punktowane umowy o pracę
Wyjaśniać czy przewidywać?
Nasze pragnienie znalezienia tego, co „wyjaśnia”, a nie raczej tego, co „przewiduje”, jest jednym z tematów omówionych przez Galita Shmueli'ego w klasycznym artykule na temat myślenia statystycznego, opublikowanym w 2010 r.: Wyjaśniać czy przewidywać?
Dużo nad tym myślałem, a obecnie jestem zdania, że niektóre z wniosków tam przedstawionych mogą częściowo wyjaśniać lukę rysującą się między ekonomistami i bankami centralnymi pod względem sposobu myślenia o świecie po 2007 r.
Oto fragment ze streszczenia artykułu:
„Modelowanie statystyczne jest potężnym narzędziem opracowywania i testowania teorii poprzez wyjaśnianie związków przyczynowo skutkowych, przewidywanie i opisywanie. W wielu dyscyplinach modelowanie statystyczne stosuje się niemal wyłącznie jako metodę wyjaśniania przyczynowości i zakłada się, że modele o wysokim potencjale pod względem objaśniania są z natury dobrymi narzędziami prognostycznymi. Częste jest łączenie wyjaśniania i prognozowania, a jednak dla postępu w wiedzy naukowej konieczne jest zrozumienie różnicy między nimi..."
Shmueli twierdzi, że istnieje luka między statystykami, którzy cenią sobie prognozowanie jako główny cel modelowania statystycznego, a tymi, którzy postrzegają je jako zagadnienie nienaukowe. Do niedawna świat akademicki mocno podkreślał konieczność budowania teorii i wyjaśniania jej danymi. Wszystko inne uważano za niezgodne z naukowym podejściem. Jednak w finansach interesuje nas przede wszystkim przewidywanie, podczas gdy badania naukowe koncentrują się na wyjaśnianiu. Trendy jednak zaczynają się zmieniać.
Dzięki bardziej zaawansowanym technikom modelowania statystycznego, bazom danych i silniejszym komputerom stary porządek w nauce może ulec odwróceniu. Coraz liczniejsi praktycy budują teorie na autentycznych danych i modelowaniu statystycznym, a prognoza jest jego narzędziem; nie siedzą oni w wieżach z kości słoniowej, szukając danych do wyjaśnienia wielkiej teorii. To na tym zasadza się moja koncepcja, dzięki której mogę wyjaśnić, dlaczego polityki banków centralnych odbiegają od poglądów komercyjnych ekonomistów ze świata finansów.
W Rezerwie Federalnej coraz więcej jest badaczy o wysokich kwalifikacjach w zakresie modelowania statystycznego, a prognozowanie odgrywa większą rolę, niż kiedykolwiek; spójrzcie tylko na codzienne artykuły publikowane przez regionalne oddziały Fedu. Trend ten bazuje na nowej wiedzy zdobywanej dziś na uniwersytetach, w tym na modelowaniu statystycznym i informatyce. W latach 60. i 70. XX w. profesorowie ekonomii siedzieli w swoich gabinetach rozmyślając o wielkich teoriach wyjaśniających gospodarkę, pomimo miliardów związanych z nią zmiennych i zachodzących w niej interakcji. Ogromna większość tych teorii upada w świetle danych gospodarczych dostępnych dziś w czasie rzeczywistym.
Uznanie dla tych, którzy na to zasługują
Moim zdaniem Fed w dużo większym stopniu kieruje się danymi, niż to docenia rynek, i w rzeczywistości łączy to z pewną pokorą. Akceptuje, że nie wie z pewnością, co będzie dziać się dalej. W systemach ekonomicznych zmienne prognostyczne co i rusz są inne. Właśnie dlatego Fed pozwala, by dane dostępne w czasie rzeczywistym były podstawą jego polityki.
Wielu komercyjnych ekonomistów ją krytykuje. Mają oni własne odpowiedzi na pytanie, co teraz się stanie i dlaczego. Ale problem jest taki, że większość z nich jest szkolona nie w statystyce prognostycznej, ale w staromodnych wielkich teoriach ekonomicznych, które są nic nie warte, ponieważ nie znajdują potwierdzenia w danych.
Potrzeba pokory
El-Erian i inni komentatorzy, łącznie ze mną, często zapominają o pokorze. Np. mówimy o zakończeniu luzowania ilościowego i podwyżkach stóp procentowych, i z całym entuzjazmem przewidujemy, co będzie dalej. Natomiast prawda jest taka, że tego nie wiemy, ponieważ nigdy nie byliśmy w obecnej sytuacji. Nie ma wcześniejszych danych, które stanowiłyby podstawę dla dobrej teorii.
Właśnie dlatego Fed przyjmuje dynamiczne podejście do swojej polityki - co jest moim zdaniem mądre. Jest to również powód, dla którego stara gwardia ekonomistów drapie się po głowie swoimi wielkimi teoriami i modelami wyjaśniającymi, które niczego nie przewidują. Innymi słowy większość modeli gospodarczych w realnym świecie jest nic nie warta.
