Что такое экономические модели?

Экономические модели — это математические фреймворки, которые помогают центральным банкам понимать, как взаимодействуют разные части экономики. Банк Японии не устанавливает процентные ставки и не принимает решения по политике, руководствуясь только интуицией, — он опирается на количественные модели, которые обрабатывают огромные объёмы данных для прогнозирования экономических результатов.

Когда Совет по политике БЯ собирается восемь раз в год, его члены рассматривают прогнозы, сформированные основной прогнозной моделью — Q-JEM (Quarterly Japanese Economic Model). Эта модель принимает текущие экономические данные — от структуры расходов домохозяйств до тенденций корпоративных инвестиций — и прогнозирует, куда могут пойти инфляция, рост ВВП и занятость в течение следующих нескольких кварталов.

Понимание этих моделей важно, поскольку они напрямую влияют на решения по политике, затрагивающие японские домохозяйства и бизнес. Когда вы читаете, что БЯ ожидает достижения инфляцией уровня 2% через два года, этот прогноз получен с помощью моделей вроде Q-JEM, выполняющих тысячи расчётов на основе экономических взаимосвязей, наблюдавшихся на протяжении десятилетий.

Главный инструмент БЯ — это Q-JEM, но банк одновременно поддерживает несколько моделей. Каждая предлагает свой ракурс: одни делают упор на эмпирическую точность (тесное соответствие историческим данным), другие — на теоретическую согласованность (соответствие прогнозов экономическим принципам). Сотрудники аналитического подразделения сравнивают результаты разных моделей, чтобы определить, где прогнозы совпадают, а где расходятся, — это помогает Совету оценить степень неопределённости вокруг базового сценария.

Что такое Q-JEM?

Q-JEM (Quarterly Japanese Economic Model) — это основной прогнозный инструмент БЯ. Впервые разработанная в 2009 году и существенно пересмотренная в 2011 и 2019 годах, она воплощает десятилетия накопленных знаний о том, как экономика Японии реагирует на различные шоки и изменения политики. Модель не предсказывает будущее с абсолютной точностью, но оценивает вероятные исходы на основе исторических закономерностей.

Особенность Q-JEM — уровень детализации. Вместо того чтобы рассматривать «потребление» как единую величину, модель разбивает расходы домохозяйств на 12 отдельных категорий — товары длительного пользования, товары краткосрочного пользования, услуги и так далее, — поскольку каждая категория по-разному реагирует на изменения доходов, процентных ставок и потребительской уверенности. Аналогично, корпоративные инвестиции разделены на восемь типов, от промышленного оборудования до коммерческой недвижимости, каждый со своими детерминантами.

Модель оценивает взаимосвязи между переменными, используя данные начиная с 1980 года. Когда Q-JEM прогнозирует, что повышение процентной ставки на один процентный пункт замедлит рост ВВП на 0,3% за четыре квартала, эта оценка получена из анализа того, как аналогичные изменения ставок влияли на рост в 1980-х, 1990-х и 2000-х годах. По сути, модель отвечает на вопрос: «Исходя из прошлых взаимосвязей, что происходит при изменении ключевой ставки?»

Одно ключевое проектное решение отличает Q-JEM от чисто теоретических моделей: она «полуструктурная», то есть сочетает экономическую теорию с эмпирической гибкостью. Чистая теория могла бы утверждать, что домохозяйства всегда идеально сглаживают потребление на протяжении жизни, но японские данные показывают, что потребление на деле довольно тесно следует за текущим доходом — особенно у домохозяйств без существенных финансовых активов. Q-JEM учитывает это наблюдаемое поведение, даже если оно не полностью соответствует учебной теории, что повышает точность краткосрочных прогнозов ценой некоторой теоретической стройности.

Каждый квартал сотрудники БЯ обновляют Q-JEM последними данными по ВВП, инфляции, занятости и финансовым рынкам. Затем модель формирует прогнозы на два-три года вперёд, обеспечивая количественную основу для «Обзора экономической активности и цен», который Совет по политике публикует после каждого заседания. Однако итоговые опубликованные прогнозы не являются чисто механическим результатом модели — сотрудники накладывают экспертное суждение, особенно когда полагают, что текущие условия существенно отличаются от исторических закономерностей.

Что такое модели DSGE?

DSGE расшифровывается как Dynamic Stochastic General Equilibrium (динамическое стохастическое общее равновесие) — фреймворк, который выстраивает экономику «с нуля» на основе первопринципов о том, как индивиды и фирмы принимают оптимальные решения. Там, где Q-JEM отдаёт приоритет соответствию историческим данным, модели DSGE начинаются с предпосылок о рациональности и рыночном клиринге, а затем выводят, как должна выглядеть экономика, если эти предпосылки выполняются.

Элемент «динамическое» означает, что модель отслеживает, как переменные меняются во времени, — домохозяйства принимают решения о сбережениях сегодня исходя из ожиданий относительно будущих доходов и процентных ставок. «Стохастическое» просто означает, что модель включает случайные шоки: скачки цен на нефть, рост производительности, изменения потребительской уверенности. «Общее равновесие» означает, что все рынки клирингуются одновременно — предложение труда равно спросу на труд, произведённые товары равны потреблённым (плюс инвестиции и чистый экспорт), — что обеспечивает внутреннюю согласованность модели.

БЯ использует модели DSGE иначе, чем Q-JEM. Пока Q-JEM формирует базовые прогнозы для заседаний по политике, модели DSGE помогают отвечать на вопросы «что, если», требующие чёткой причинной идентификации. Например: какой была бы инфляция, если бы БЯ не ввёл отрицательные процентные ставки в 2016 году? Q-JEM плохо справляется с этим контрфактом, поскольку её уравнения улавливают корреляции, а не чисто причинные эффекты. Модели DSGE, построенные на явных поведенческих предпосылках, могут более убедительно симулировать альтернативные траектории политики — хотя всегда при условии, что эти поведенческие предпосылки верны.

Основной фреймворк DSGE в БЯ — это M-JEM (Medium-scale Japanese Economic Model), включающая финансовые трения, отсутствующие в учебных новокейнсианских моделях. Эти трения имеют огромное значение для Японии: поскольку банки удерживают массивные портфели JGB, а корпорации поддерживают тесные банковские отношения, кредитный канал — то, как денежно-кредитная политика влияет на кредитование и заимствование, — работает иначе, чем в более рыночно-ориентированных финансовых системах вроде США. M-JEM пытается отразить эти институциональные особенности в рамках единой теоретической структуры.

Критики отмечают, что модели DSGE часто прогнозируют хуже, чем более простые статистические подходы. БЯ признаёт это, но утверждает, что точность прогнозирования не является главной целью. Модели DSGE обеспечивают дисциплину — гарантируя, что анализ политики не приводит к экономически бессмысленным результатам, — и облегчают коммуникацию, закрепляя обсуждения в общем теоретическом языке. Когда члены Совета по политике спорят о том, вызвана ли текущая инфляция спросом или предложением, они неявно работают в рамках, свойственных DSGE-подходу, который различает разные типы шоков и механизмы их распространения.

Зачем использовать несколько моделей?

Одновременное использование нескольких моделей может показаться избыточным, но оно решает фундаментальную проблему экономического прогнозирования: ни одна модель не превосходит другие стабильно во все периоды времени и по всем переменным. Модель, точно прогнозирующая рост ВВП, может систематически упускать динамику инфляции, тогда как другая модель, сильная в прогнозировании инфляции, может давать неправдоподобные компромиссы между потреблением и инвестициями.

Подход БЯ заключается в том, чтобы использовать Q-JEM для базовых прогнозов, одновременно формируя прогнозы с помощью M-JEM и других вариантов DSGE. Затем сотрудники готовят сравнительный анализ, показывающий, где модели согласуются, а где расходятся. Когда все модели прогнозируют схожие траектории инфляции, политики получают больше уверенности в этом прогнозе. Когда модели расходятся сильно — скажем, Q-JEM прогнозирует инфляцию 1,5%, а M-JEM — 0,8%, — сотрудники должны диагностировать источник разногласий, что часто раскрывает важные экономические механизмы.

Например, во время внедрения контроля кривой доходности в 2016 году Q-JEM изначально прогнозировала более сильное ускорение инфляции, чем M-JEM. Расследование показало, что приведённые уравнения Q-JEM интерпретировали снижение доходности JGB как сигнал более сильного будущего роста (на основе исторических корреляций), тогда как структурный подход M-JEM признавал, что административно подавленная доходность в рамках YCC не несёт того же информационного содержания. Это побудило сотрудников скорректировать прогнозы Q-JEM в порядке экспертного суждения, включив вывод M-JEM о том, что обычная связь между доходностью облигаций и ожиданиями роста нарушилась при новом режиме политики.

Мультимодельный подход также помогает донести неопределённость. Вместо представления единого точечного прогноза «Обзор экономической активности и цен» Совета по политике включает диапазоны, отражающие межмодельный разброс. Когда этот диапазон узок, Совет может действовать более решительно; когда он широк, разумно подождать дополнительных данных прежде чем вносить крупные корректировки политики. Такое дисциплинированное использование расхождения моделей для количественной оценки неопределённости представляет собой важное методологическое усовершенствование по сравнению с прежней практикой, при которой результат одной модели считался авторитетным.

Как работает прогнозирование?

Процесс прогнозирования БЯ работает по фиксированному квартальному графику, привязанному к календарю заседаний Совета по политике. Примерно за три недели до каждого заседания по политике Департамент исследований и статистики начинает обновлять Q-JEM последними данными национальных счетов, обследований рабочей силы, ценовых индексов и наблюдений за финансовыми рынками. Это не сводится к простому вводу цифр в компьютер — сотрудникам приходится делать суждения о качестве данных, особенностях сезонной корректировки и о том, как обращаться с предварительными оценками, которые часто впоследствии существенно пересматриваются.

После того как Q-JEM получает новые данные, модель формирует механический базовый прогноз, предполагающий, что ключевая ставка следует рыночным ожиданиям (выведенным из кривых процентных свопов овернайт), а другие экзогенные переменные, такие как цены на нефть, следуют за фьючерсными рынками. Этот первоначальный результат почти никогда не становится официальным прогнозом. Вместо этого он служит отправной точкой для многодневного процесса, в ходе которого экономисты изучают каждый компонент — потребление, инвестиции, экспорт, цены, — сравнивая прогнозы модели с альтернативными источниками информации, такими как опросы бизнеса, региональные экономические отчёты филиалов БЯ и обсуждения с руководителями корпораций.

Экспертное суждение вступает в игру сильнее всего там, где модели работают плохо. Например, Q-JEM исторически недооценивала влияние повышения потребительского налога, имея для обучения лишь два исторических эпизода (1989 и 1997 годы). Перед повышением налога в 2014 году сотрудники наложили дополнительное суждение, ожидая более крупных потрясений, чем предполагала модель, — хотя даже эти скорректированные прогнозы недооценили фактическое снижение потребления. Этот опыт подтвердил важность недопустимости механического отношения к результатам модели, особенно в случае редких изменений политики без обширного исторического прецедента.

Межмодельное сравнение происходит на всех этапах процесса. Когда Q-JEM прогнозирует рост инфляции до 1,8%, а M-JEM — только до 1,2%, сотрудники раскладывают разницу на составляющие: отражает ли она разные предпосылки о разрыве выпуска? Разные наклоны кривой Филлипса по заработной плате? Разные механизмы формирования ожиданий? Устранение этих расхождений часто приводит к уточнению обеих моделей и помогает прояснить, из чего на самом деле складывается неопределённость прогноза, — гораздо более информативное упражнение, чем простое усреднение результатов моделей.

Итоговый прогноз, представляемый Совету по политике, отражает этот итеративный процесс. Он обозначается как «оценка сотрудников» (staff's assessment), а не «прогноз модели», чтобы подчеркнуть значительное экспертное суждение, наложенное на результат модели. Члены Совета получают подробную документацию, показывающую механические прогнозы модели наряду с скорректированными версиями с учётом суждения, что позволяет им оценить, насколько итоговый прогноз зависит от механики модели, а насколько — от предпосылок сотрудников. Такая прозрачность служит проверкой на потенциальные искажения, хотя это также означает, что на прогнозы могут влиять институциональные факторы давления — сотрудники могут смещать прогнозы в сторону известных предпочтений членов Совета, хотя такое влияние трудно обнаружить извне.

Чего модели не могут

Модели БЯ несут в себе неотъемлемые ограничения, с которыми политикам приходится постоянно считаться. Прежде всего, эти модели оцениваются на исторических данных, а значит, отражают взаимосвязи, действовавшие в прошлом, но не обязательно сохраняющиеся во время структурных переходов. Экономика Японии в 2024 году, потенциально выходящая из десятилетий дефляции, функционирует в условиях с минимальным историческим прецедентом — оценки параметров моделей, полученные в основном за дефляционный период, могут больше не применяться.

Рассмотрим кривую Филлипса, связывающую безработицу с инфляцией. Оценённая кривая Филлипса в Q-JEM довольно плоская, то есть изменения безработицы порождают лишь скромные реакции инфляции — что согласуется с опытом Японии 1998–2019 годов, когда безработица существенно менялась, а инфляция оставалась около нуля. Но если экономика Японии действительно перешла к режиму более высокой инфляции после 2022 года, эта плоская кривая Филлипса может теперь недооценивать, как напряжённый рынок труда транслируется в давление на зарплаты и цены. Модель не может автоматически обнаружить такие сдвиги режима — она продолжает строить прогнозы на основе исторических значений параметров, пока не будет вручную переоценена на достаточном объёме новых данных.

Модели также испытывают трудности с беспрецедентной политикой. Контроль кривой доходности не имел исторического аналога на момент введения в 2016 году, оставив модели без ориентиров относительно механизмов передачи. Уравнения финансового сектора Q-JEM, оценённые в периоды, когда доходность облигаций свободно двигалась под влиянием рыночных сил, не могли надёжно прогнозировать, как административно зафиксированная доходность JGB повлияет на поведение банков, распределение портфелей или динамику срочной премии. Сотрудники делали обоснованные предположения, но спустя годы остаётся неопределённость относительно того, правильно ли модели отразили экономические эффекты YCC.

Пожалуй, самое сложное — модели не могут предсказать собственные режимы отказа. Финансовый кризис 2008 года застал врасплох почти все модели центральных банков, поскольку в них отсутствовали содержательные финансовые секторы — банки просто перераспределяли средства от сберегателей к заёмщикам без возможности сбоя. После 2008 года в модели добавили финансовые трения, но эти модификации были рассчитаны на прошлый кризис, а не обязательно на следующий. Если следующий крупный шок для Японии будет связан, скажем, с рисками климатического перехода или демографическим коллапсом в сельских регионах, нынешние модели могут оказаться столь же неадекватными, поскольку были рассчитаны на отражение других механизмов.

Эти ограничения не делают модели бесполезными, но требуют скромности. Члены Совета по политике получают прогнозы на основе моделей, но сохраняют дискрецию отклонять их, когда суждение подсказывает, что экономические условия выходят за пределы диапазона, для которого модели были рассчитаны. Самой опасной ошибкой было бы относиться к результату модели как к объективной истине, а не как к условному прогнозу, зависящему от предпосылок, которые могут выполняться, а могут и нет.

Хотите узнать больше?

Банк Японии публикует обширные исследования по своей модельной инфраструктуре, хотя многие из них существуют только на японском языке или в виде технических рабочих документов. Тем, кто заинтересован в более глубоком изучении, серия рабочих документов БЯ (Working Paper Series) содержит подробные спецификации моделей, результаты оценки и симуляции политики. Статья 2019 года по Q-JEM авторства Hara et al. представляет собой наиболее полную англоязычную документацию основного прогнозного инструмента банка.

База временных рядов БЯ (Time-Series Database) обеспечивает бесплатный доступ к большинству рядов данных, используемых при оценке моделей, хотя навигация по интерфейсу требует терпения — названия переменных используют японские соглашения, которые не всегда чётко соотносятся с западной экономической терминологией. Исследователи, стремящиеся воспроизвести анализ БЯ, часто обнаруживают, что, хотя банк публикует оценки коэффициентов, полный код воспроизведения остаётся недоступным, что ограничивает внешнюю валидацию.

Для сравнительной перспективы модель FRB/US Федеральной резервной системы и набор моделей ЕЦБ имеют концептуальное сходство с Q-JEM, но отличаются деталями, отражающими различия институциональной и экономической структуры. Изучение документации по моделированию разных центральных банков выявляет как сближение по основным фреймворкам (большинство крупных центральных банков теперь используют полуструктурные модели для прогнозирования плюс DSGE для анализа политики), так и расхождение по деталям (трактовка финансовых секторов, торговых связей, динамики заработной платы и цен).

Насколько точны модели?

Точность моделей существенно варьируется в зависимости от переменных и горизонтов прогнозирования. Для роста ВВП на один квартал вперёд Q-JEM обычно достигает среднеквадратичной ошибки около 0,4–0,5 процентного пункта, то есть средний прогноз ошибается примерно на половину процентного пункта. Это может показаться приемлемым, пока не вспомнить, что средний квартальный рост ВВП Японии за 2010–2019 годы составлял в годовом выражении лишь около 0,3% — типичная ошибка прогноза превышает сам средний темп роста.

Прогнозы инфляции оказались особенно проблематичными в период QQE. С 2013 по 2019 год БЯ неоднократно прогнозировал достижение базовой инфляцией уровня 2% «примерно через 2 года», основываясь отчасти на прогнозах моделей, показывавших закрытие разрыва выпуска и включение динамики кривой Филлипса. Фактическая инфляция оставалась ниже 1% на протяжении всего этого периода, что говорит скорее о систематическом смещении прогноза, чем о случайных ошибках. Остаётся предметом споров, отражало ли это неверную спецификацию модели, неверные предпосылки о передаче политики или заякоренные низкие инфляционные ожидания.