28 августа 2014
Составление экономических прогнозов трудная задача: в реальном мире прежние
Bybit запустила премаркет токена Notcoin
Реклама
Сегодня утром по дороге в офис я слушал недавнее интервью бывшего исполнительного директора Pimco и одного из ярких личностей на рынке облигаций Мохамеда Эль-Эриан (Mohamed El-Erian) на радио Bloomberg с ведущим Томом Кине (Tom Keene). Интервью было длинным, в ходе которого было освещено много проблем, таких как денежно-кредитная политика, ошибки в оценках риска, завышенные оценки на рынках (особенно на фондовых рынках) и экономическая политика.
Потом вдруг совсем неожиданно Кине задаёт достаточно глубокий вопрос, на который лишь немногие, связанные с финансовым миром, готовы ответить:
«Можно ли сказать, что мы погрязли в бесконечных анализах текущей ситуации. Я получаю такое бесчётное число писем с подобными вопросами, Мохамед. Может мы слишком мудрим с планированиtv и теориями вероятностей, чтобы найти решение существующих проблем к 2016 и 2017 годам?»
Сам по себе вопрос звучит несколько нелепо, однако момент с «чрезмерным анализированием и пережёвыванием» очень важен. Безусловно, неприятно было бы слышать ответ политиков такого рода как «да, мы завязли в чрезмерных анализах всего и вся». Подобное заявление в силу своей конкретности могло бы напугать всю индустрию исследований. И потом необходимо обладать скромностью, чтобы признать и согласиться с этим примерно так же как однажды сказал Уильям Голдман: «Никто ничего не знает». У политиков и финансистов нет ответов на проблемы сегодняшнего дня.
Эль-Эриан ответил на вопрос радиоведущего очень быстро, даже не задумываясь:
«Я так не думаю. Представьте ситуацию, в которой мы сейчас находимся. Среда, в которой мы живём, напоминает Второй и Третий мир, поскольку Федрезерв берёт на себя обязательство нести бремя политической миссии...»
Ответ был именно таким. Если бы он проявил неуверенность и начал мешкаться, вдаваясь в долгие рассуждения, все сразу бы решили, что у него нет ответов. Несмотря на нашу чересчур хаотичную, высокодинамичную и нелинейную экономическую систему, о чём я писал в марте 2013 года, у него были веские основания найти ответы.
На мой взгляд, скромное признание в том, что все мы в полной мере не понимаем, что происходит с нашим миром – это самый быстрый и наиболее честный способ сделать первый шаг к более высокому пониманию и более светлому будущему. Однако с позиции политиков сделать это нелегко, поскольку требует большой смелости духа. Их пугает одна лишь мысль о том, что могут подумать люди, если те, кому принадлежит власть, вдруг откровенно заявят, что у них нет ответов на все возможные вопросы?
В финансовом мире мы слишком много уделяем времени на анализирование ситуаций, то же самое присходит в области карьерного планирования, в личной жизни. Мы зациклены на многократных обдумываниях и разборах наших семейных, любовных, дружеских отношениях и будущего. Нашему мозгу свойственно находить смысл в хаосе, ибо в противном случае мы бы впали в отчаяние. Научные труды по психологии и поведенческим финансам объясняют причину таких действий.
Это подобно техническому аналитику, сидящему целый день за компютером и анализируещему движения технических индикаторов и образовавшейся в результате этого формации. Сознание способно сыграть с ним злую шутку, заставив увидеть его то, чего на самом деле нет, и, таким образом, внести путаницу в причинно-следственную связь. В итоге он просто не замечает своей ущербности в способности предсказывать, что в психологии называют неосознаваемой способностью Однако как раз-таки эти логические действия убеждают в рациональности такого подхода и награждают его отличительными чертами. Дайти им результаты бэктестинга с подбором всех технических индикаторов, которые скажут, что ни один индикатор не обладает прогнозирующей способностью – и вся их система в мгновение ока просто рухнет, а, возможно, и нет, ибо в 1792 г. Томас Грей (Thomas Grey) написал: «Там, где неведение – блаженство, стремление обрести знание безумно».
Объяснять или предсказывать?
Наше порыв найти факты, «которые объясняют» в противовес тем, «которые предсказывают» перекликается с темой, которая освещалась Галитом Шмуэли в её классическом труде по интеллектуальному анализу данных, опубликованном в 2010 году: «Объяснять или предсказывать?»
Я много думал об этом, причём так много, что начал верить, что некоторые из заключений могут частично объяснить разницу в восприятии мира экономистами и центральными банками с 2007 года.
Ниже представлена выдержка из газеты:
«Статистическое моделирование является мощным инструментом для разработки и тестирования теорий посредством причинного объяснения, прогнозирования и описания. Во многих дисциплинах применяется статистическое моделирование для причинного объяснения и выдвижения предположения о том, что модели с высокой объяснительной силой представляют по сути высокую предсказательную силу. Переплетение объяснения и прогнозирования – обычное явление, но для развития научных знаний необходимо понимать разницу».
Шмуэли утверждает, что между статистиками, которые расценивают прогноз как основную цель статистического моделирования, и теми, кто считает это неакадемичным есть существенный зазор. До недавнего времени научное сообщество упорно подчёркивало необходимость формирования теории и соотнесения её с данными. Всё остальное рассматривалось как несоответствие науке. Как бы там ни было, в финансовой сфере мы больше интересуемся прогнозированием, в то время как академические исследования большее место отводят объяснениям. Но направление меняется.
Учитывая наличие более продвинутых статистических методов моделирования, баз данных и более мощных компьютеров, старые подходы в науке кардинально меняются. Всё больше практиков строят свои теории, исходя из фактических данных и статистического моделирования, и используют прогнозирование в качестве инструмента, вместо того, чтобы отгородиться от действительности в поисках данных для объяснения грандиозной теории. И именно на этом основана моя теория, которая может объяснить, почему представления представителей центральных банков отошли от воззрений коммерческих экономистов на финансовую отрасль.
Всё больше научных сотрудников в ФРС обладают высокой квалификацией в статистическом моделировании, и прогнозирование теперь играет более важную роль, чем когда-либо; достаточно обратить внимание на ежедневные научные работы, публикуемые региональными комитетами. Эта тенденция основана на новых знаниях, получаемых сегодня в университетах, в том числе по статистическому моделированию и информатике. В 1960-70-х годах профессоры экономики размышляли о грандиозных теориях, призванных дать объяснение экономике, несмотря на наличие миллиардов переменных и взаимовлияний. Но подавляющее большинство этих теорий не выстоит против реальных экономических данных, которыми мы располагаем сегодня.
Воздавая должное
Я считаю, что ФРС гораздо больше зависит от данных, нежели полагает сам комитет. ФРС признаёт, что не может с уверенностью говорить о предстоящих событиях. В экономических системах прогнозные переменные постоянно меняются. Именно поэтому ФРС позволяет данным в режиме реального времени определять свою политику.
Многие коммерческие экономисты критикуют политику ФРС и дают свои собственные точки зрения на то, что произойдёт и почему. Но проблема в том, что большинство из этих экономистов обучались не прогнозной статистике, а старым экономическим теориям, которые в условиях современного мира и экономических данных бесполезны и просто не работают .
В скромности – мудрость
Эль-Эриан и прочие обозреватели, включая и меня, часто забывают о скромности. Например, мы обсуждаем окончание количественного смягчения и повышение процентных ставок, и изо всех сил пытаемся предсказать, что произойдёт дальше. Истина нам не известна, потому, что прежде мы с подобным не сталкивались. У нас нет никаких предварительных данных для подкрепления хорошей теории.
Именно поэтому ФРС выбрала динамический подход к своей политике, что, на мой взгляд, разумно. По этой же причине старая гвардия экономистов ломает голову над своими великими теориями и объяснительными моделями, которые не состоянии ничего спрогнозировать. Другими словами, в реальном мире большая часть существующих экономических моделей не имеет никакой практической ценности.
(C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Bybit запустила премаркет токена Notcoin
Реклама
Сегодня утром по дороге в офис я слушал недавнее интервью бывшего исполнительного директора Pimco и одного из ярких личностей на рынке облигаций Мохамеда Эль-Эриан (Mohamed El-Erian) на радио Bloomberg с ведущим Томом Кине (Tom Keene). Интервью было длинным, в ходе которого было освещено много проблем, таких как денежно-кредитная политика, ошибки в оценках риска, завышенные оценки на рынках (особенно на фондовых рынках) и экономическая политика.
Потом вдруг совсем неожиданно Кине задаёт достаточно глубокий вопрос, на который лишь немногие, связанные с финансовым миром, готовы ответить:
«Можно ли сказать, что мы погрязли в бесконечных анализах текущей ситуации. Я получаю такое бесчётное число писем с подобными вопросами, Мохамед. Может мы слишком мудрим с планированиtv и теориями вероятностей, чтобы найти решение существующих проблем к 2016 и 2017 годам?»
Сам по себе вопрос звучит несколько нелепо, однако момент с «чрезмерным анализированием и пережёвыванием» очень важен. Безусловно, неприятно было бы слышать ответ политиков такого рода как «да, мы завязли в чрезмерных анализах всего и вся». Подобное заявление в силу своей конкретности могло бы напугать всю индустрию исследований. И потом необходимо обладать скромностью, чтобы признать и согласиться с этим примерно так же как однажды сказал Уильям Голдман: «Никто ничего не знает». У политиков и финансистов нет ответов на проблемы сегодняшнего дня.
Эль-Эриан ответил на вопрос радиоведущего очень быстро, даже не задумываясь:
«Я так не думаю. Представьте ситуацию, в которой мы сейчас находимся. Среда, в которой мы живём, напоминает Второй и Третий мир, поскольку Федрезерв берёт на себя обязательство нести бремя политической миссии...»
Ответ был именно таким. Если бы он проявил неуверенность и начал мешкаться, вдаваясь в долгие рассуждения, все сразу бы решили, что у него нет ответов. Несмотря на нашу чересчур хаотичную, высокодинамичную и нелинейную экономическую систему, о чём я писал в марте 2013 года, у него были веские основания найти ответы.
На мой взгляд, скромное признание в том, что все мы в полной мере не понимаем, что происходит с нашим миром – это самый быстрый и наиболее честный способ сделать первый шаг к более высокому пониманию и более светлому будущему. Однако с позиции политиков сделать это нелегко, поскольку требует большой смелости духа. Их пугает одна лишь мысль о том, что могут подумать люди, если те, кому принадлежит власть, вдруг откровенно заявят, что у них нет ответов на все возможные вопросы?
В финансовом мире мы слишком много уделяем времени на анализирование ситуаций, то же самое присходит в области карьерного планирования, в личной жизни. Мы зациклены на многократных обдумываниях и разборах наших семейных, любовных, дружеских отношениях и будущего. Нашему мозгу свойственно находить смысл в хаосе, ибо в противном случае мы бы впали в отчаяние. Научные труды по психологии и поведенческим финансам объясняют причину таких действий.
Это подобно техническому аналитику, сидящему целый день за компютером и анализируещему движения технических индикаторов и образовавшейся в результате этого формации. Сознание способно сыграть с ним злую шутку, заставив увидеть его то, чего на самом деле нет, и, таким образом, внести путаницу в причинно-следственную связь. В итоге он просто не замечает своей ущербности в способности предсказывать, что в психологии называют неосознаваемой способностью Однако как раз-таки эти логические действия убеждают в рациональности такого подхода и награждают его отличительными чертами. Дайти им результаты бэктестинга с подбором всех технических индикаторов, которые скажут, что ни один индикатор не обладает прогнозирующей способностью – и вся их система в мгновение ока просто рухнет, а, возможно, и нет, ибо в 1792 г. Томас Грей (Thomas Grey) написал: «Там, где неведение – блаженство, стремление обрести знание безумно».
Объяснять или предсказывать?
Наше порыв найти факты, «которые объясняют» в противовес тем, «которые предсказывают» перекликается с темой, которая освещалась Галитом Шмуэли в её классическом труде по интеллектуальному анализу данных, опубликованном в 2010 году: «Объяснять или предсказывать?»
Я много думал об этом, причём так много, что начал верить, что некоторые из заключений могут частично объяснить разницу в восприятии мира экономистами и центральными банками с 2007 года.
Ниже представлена выдержка из газеты:
«Статистическое моделирование является мощным инструментом для разработки и тестирования теорий посредством причинного объяснения, прогнозирования и описания. Во многих дисциплинах применяется статистическое моделирование для причинного объяснения и выдвижения предположения о том, что модели с высокой объяснительной силой представляют по сути высокую предсказательную силу. Переплетение объяснения и прогнозирования – обычное явление, но для развития научных знаний необходимо понимать разницу».
Шмуэли утверждает, что между статистиками, которые расценивают прогноз как основную цель статистического моделирования, и теми, кто считает это неакадемичным есть существенный зазор. До недавнего времени научное сообщество упорно подчёркивало необходимость формирования теории и соотнесения её с данными. Всё остальное рассматривалось как несоответствие науке. Как бы там ни было, в финансовой сфере мы больше интересуемся прогнозированием, в то время как академические исследования большее место отводят объяснениям. Но направление меняется.
Учитывая наличие более продвинутых статистических методов моделирования, баз данных и более мощных компьютеров, старые подходы в науке кардинально меняются. Всё больше практиков строят свои теории, исходя из фактических данных и статистического моделирования, и используют прогнозирование в качестве инструмента, вместо того, чтобы отгородиться от действительности в поисках данных для объяснения грандиозной теории. И именно на этом основана моя теория, которая может объяснить, почему представления представителей центральных банков отошли от воззрений коммерческих экономистов на финансовую отрасль.
Всё больше научных сотрудников в ФРС обладают высокой квалификацией в статистическом моделировании, и прогнозирование теперь играет более важную роль, чем когда-либо; достаточно обратить внимание на ежедневные научные работы, публикуемые региональными комитетами. Эта тенденция основана на новых знаниях, получаемых сегодня в университетах, в том числе по статистическому моделированию и информатике. В 1960-70-х годах профессоры экономики размышляли о грандиозных теориях, призванных дать объяснение экономике, несмотря на наличие миллиардов переменных и взаимовлияний. Но подавляющее большинство этих теорий не выстоит против реальных экономических данных, которыми мы располагаем сегодня.
Воздавая должное
Я считаю, что ФРС гораздо больше зависит от данных, нежели полагает сам комитет. ФРС признаёт, что не может с уверенностью говорить о предстоящих событиях. В экономических системах прогнозные переменные постоянно меняются. Именно поэтому ФРС позволяет данным в режиме реального времени определять свою политику.
Многие коммерческие экономисты критикуют политику ФРС и дают свои собственные точки зрения на то, что произойдёт и почему. Но проблема в том, что большинство из этих экономистов обучались не прогнозной статистике, а старым экономическим теориям, которые в условиях современного мира и экономических данных бесполезны и просто не работают .
В скромности – мудрость
Эль-Эриан и прочие обозреватели, включая и меня, часто забывают о скромности. Например, мы обсуждаем окончание количественного смягчения и повышение процентных ставок, и изо всех сил пытаемся предсказать, что произойдёт дальше. Истина нам не известна, потому, что прежде мы с подобным не сталкивались. У нас нет никаких предварительных данных для подкрепления хорошей теории.
Именно поэтому ФРС выбрала динамический подход к своей политике, что, на мой взгляд, разумно. По этой же причине старая гвардия экономистов ломает голову над своими великими теориями и объяснительными моделями, которые не состоянии ничего спрогнозировать. Другими словами, в реальном мире большая часть существующих экономических моделей не имеет никакой практической ценности.
(C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter