Экономикалық модельдер: теория және қолданылуы

Кіріспе

Экономикалық шындықтың жеңілдетілген бейнелеуі теориялық модельдеу.

Экономикалық модель – экономикалық процестерді айнымалылар жиынтығы және олардың арасындағы логикалық және/немесе сандық қатынастар арқылы көрсететін теориялық құрылым. Экономикалық модель – күрделі процестерді түсіндіруге бағытталған, көбінесе математикалық, жеңілдетілген жүйе. Экономикалық модельдер жиі құрылымдық параметрлерді қабылдайды. Модельде әртүрлі экзогенді айнымалылар болуы мүмкін, және олардың өзгеруі экономикалық айнымалылардың әртүрлі реакцияларын тудыруы мүмкін. Модельдерді әдістемелік тұрғыдан зерттеу, теория құру және теорияларды нақты өмірмен сәйкестендіру үшін пайдалануға болады.

Экономикалық модельдердегі проблемалар

Экономикалық модельдердің көпшілігі толыққанды шындыққа сай келмейтін бірқатар шарттарға негізделген. Мысалы, агенттерде әдетте толыққанды ақпарат бар деп есептеледі, ал нарықтар кедергісіз тез арада толыққанды болады деп қарастырылады. Немесе модель, қарастырылып отырған мәселе үшін маңызды сыртқы факторлар сияқты мәселелерді қамтымауы мүмкін. Сондықтан экономикалық модельдердің нәтижелерін талдағанда, осы нәтижелердің осы шарттардағы дәлдіксіздіктермен қаншалықты байланысты болуы мүмкін екенін ескеру қажет, және экономикалық модельдердегі мәселелерді талқылайтын немесе кем дегенде олардың нәтижелерінің сенімсіз екенін айтатын кең ауқымды әдебиет пайда болды.

Тарих

Экономикалық модельдермен шешілген маңызды мәселелердің бірі экономикалық өсімді түсіну болды. Бұл мәселеге қатысты әдістемелік тәсілді ұсынған алғашқы тыраптандыру XVIII ғасырдағы француз физиократтық мектебінен шықты. Осы экономистердің арасында Франсуа Кесней өзінің “Tableaux économiques” деп аталатын кестелерді жасауы және қолдануымен ерекше көзге түсті. Бұл кестелер заманауи терминологияда Леонтьев моделі ретінде түсіндірілді, төмендегі Филипстің сілтемесін қараңыз. 18-ғасырдың барлық кезеңінде (яғни, Адам Смиттің 1776 жылғы “Халықтардың байлығы” еңбегімен белгіленген қазіргі заманғы саяси экономиканың негізін қалаудан бұрын) сақтандыру экономикасын түсіну үшін қарапайым ықтималдық модельдер пайдаланылды. Бұл құмар ойындар теориясының логикалық жалғасы болды және ықтималдықтар теориясының және актуарлық ғылымның дамуында маңызды рөл атқарды. 18-ғасыр математикасының көптеген көрнекті өкілдері осы салаға үлес қосты. 1730 жылы Де Мойвр осы мәселелердің кейбіреулерін “Шанс туралы ілім” кітабының үшінші басылымында қарастырды. Одан да ертерек (1709), Николя Бернулли жинақ және пайыздық үстемеге қатысты мәселелерді зерттеді. 1730 жылы Даниэль Бернулли өзінің “Mensura Sortis” кітабында “әдептік ықтималдықты” зерттеді, онда ол қазіргі кезде “ақшаның логарифмдік пайдалылығы” деп аталатын ұғымды енгізіп, оны құмар ойындар мен сақтандыру мәселелеріне, соның ішінде парадоксалды Санкт-Петербург мәселесін шешуге қолданды. Бұл барлық жетістіктер Лаплас өзінің “Ықтималдықтар теориясының талдамалық теориясы” (1812) еңбегінде жинақталды. Осылайша, Дэвид Рикардо пайда болған кезде, ол негізді математикалық базаға ие болды.

Макроэкономикалық болжамдарды тексеру

1980 жылдардың соңында Брукингс институты сол кездегі 12 жетекші макроэкономикалық модельді салыстырды. Олар экономиканың нақты экономикалық шоктарға қалай жауап беретінін болжауларын салыстырды (модельдерге нақты әлемдегі барлық өзгергіштікті бақылауға мүмкіндік берді; бұл модельдік салыстыру болды, нақты нәтижемен сынау емес). Модельдер әлемді қарапайымдап, тұрақты, белгілі ортақ параметрлерден бастағанмен, әртүрлі модельдер әртүрлі жауаптар берді. Мысалы, ақша-кредит саясатын жеңілдетудің өнімге тигізер әсерін есептегенде, кейбір модельдер бір жылдан кейін ЖІӨ-нің 3% өзгеретінін болжады, ал біреуі мүлдем өзгеріс болмайтынын көрсетті, ал қалғандары арасында орташа мән тарады. Мұндай тәжірибелердің нәтижесінде, қазіргі заманғы орталық банктердің экономиканы «жетілдіруге» деген сенімділігі 1960 және 1970 жылдар басындағыдай емес. Қазіргі саясаткерлер көбінесе кем белсенді тәсіл қолданады, себебі олардың модельдері экономиканың қайда бағыт алатынын немесе кез келген шоқтың оған тигізер әсерін дұрыс болжауға сенімді емес. Жаңа, қарапайым тәсілде, қазіргі макроэкономикалық модельдердің бірнеше практикалық және теориялық шектеулері бар, сондықтан модельдік болжамдарға негізделген күрт саяси өзгерістер қауіпті деп есептеледі; теориялық қиындықтарға қоса (жоғарыда айтылғандай), жиынтық модельдеуге тән кейбір мәселелер бар: нақты экономиканың негізгі механизмдерін түсінудегі қиындықтардан туындаған модель құрудағы шектеулер (сондықтан модельдердің көп болуы). Модельде әлі ескерілмеген нақты экономика элементтеріне қатысты күтпеген салдарлар заңы. Деректерді алудың және экономикалық айнымалылардың саясаткерлердің оларды (көбінесе ақша-кредит саясаты арқылы) орталық банктер қалаған бағытта «басқаруға» тырысуына реакция жасауының уақыттық кешігуі. Милтон Фридман бұл кешігудің ұзақ және болжауға келмейтін айнымалы екенін, макроэкономиканы тиімді басқарудың мүмкін емес екенін қатыстырып айтты. Барлық параметрлерді дұрыс анықтаудың қиындығы (эконометриялық өлшемдер арқылы), тіпті егер құрылымдық модель мен деректер кемелді болса да. Модельдегі барлық қатынастар мен коэффициенттердің стохастикалық болуы, сондықтан қателік маржасы тез өседі және кіріс параметрлерінің қолда бар суреті ескіреді. Қазіргі экономикалық модельдер саясаткердің әрекеттеріне (ойын теориясы арқылы) жұртшылық пен нарықтың реакциясын қамтиды, және бұл кері байланыс қазіргі модельдерге енгізілген (рационалды күтулер революциясынан кейін және Роберт Лукас-младшийдің микронегізделмеген модельдерге жасаған сыннан кейін). Егер шешім қабылдаушының әрекеттеріне (және олардың сенімділігіне) жауап беруді модельге қосу қажет болса, онда кейбір симуляцияланған айнымалыларға әсер ету әлдеқайда қиын болады.

In the late 1980s, the Brookings Institution compared 12 leading macroeconomic models available at the time. They compared the models' predictions for how the economy would respond to specific economic shocks (allowing the models to control for all the variability in the real world; this was a test of model vs. model, not a test against the actual outcome). Although the models simplified the world and started from a stable, known common parameters the various models gave significantly different answers. For instance, in calculating the impact of a monetary loosening on output some models estimated a 3% change in GDP after one year, and one gave almost no change, with the rest spread between. Partly as a result of such experiments, modern central bankers no longer have as much confidence that it is possible to 'fine tune' the economy as they had in the 1960s and early 1970s. Modern policy makers tend to use a less activist approach, explicitly because they lack confidence that their models will actually predict where the economy is going, or the effect of any shock upon it. The new, more humble, approach sees danger in dramatic policy changes based on model predictions, because of several practical and theoretical limitations in current macroeconomic models; in addition to the theoretical pitfalls, (listed above) some problems specific to aggregate modelling are:
Limitations in model construction caused by difficulties in understanding the underlying mechanisms of the real economy. (Hence the profusion of separate models.) The law of unintended consequences, on elements of the real economy not yet included in the model. The time lag in both receiving data and the reaction of economic variables to policy makers attempts to 'steer' them (mostly through monetary policy) in the direction that central bankers want them to move. Milton Friedman has vigorously argued that these lags are so long and unpredictably variable that effective management of the macroeconomy is impossible. The difficulty in correctly specifying all of the parameters (through econometric measurements) even if the structural model and data were perfect. The fact that all the model's relationships and coefficients are stochastic, so that the error term becomes very large quickly, and the available snapshot of the input parameters is already out of date. Modern economic models incorporate the reaction of the public and market to the policy maker's actions (through game theory), and this feedback is included in modern models (following the rational expectations revolution and Robert Lucas, Jr.'s Lucas critique of non microfounded models). If the response to the decision maker's actions (and their credibility) must be included in the model then it becomes much harder to influence some of the variables simulated.

Басқа ғылымдардағы модельдермен салыстыру

Комплекстік жүйелер маманы және математик Дэвид Орелл осы мәселе бойынша өзінің "Аполлонның жебесі" атты кітабында жазды және ауа райы, адам денсаулығы және экономикада ұқсас болжау әдістері (математикалық модельдер) қолданылатынын түсіндірді. Олардың жүйелері – атмосфера, адам денесі және экономика – да бірдей күрделілік деңгейіне ие. Ол болжамдардың қате болуын екі мәселеге байланыстырады: (i) модельдер негізгі жүйенің толыққанды мәліметтерін қамти алмайды, сондықтан жуық теңдеулерді пайдаланады; (ii) олар осы теңдеулердің нақты түріндегі шағын өзгерістерге өте сезімтал. Өйткені экономика немесе климат сияқты күрделі жүйелер қарама-қарсы күштердің нәзік тепе-теңдігінен тұрады, сондықтан олардың бейнеленуіндегі ең кішкентай бұрмалау да зор әсер етеді. Осылайша, экономикалық дағдарыстар сияқты құбылыстардың болжамдары, жылдам компьютерлерде іске қосылатын үлкен модельдер қолданылса да, әлі де жоғары дәлдікке ие емес. Қараңыз.

Детерминистік хаостың экономикалық модельдерге әсері

Экономикалық және метеорологиялық модельдеулердің болжамдық мүмкіндіктерінің негізгі шегі болуы мүмкін: хаос. Қазіргі заманғы математикалық зерттеулер хаостық жүйелер бойынша 1970 жылдары басталса да, хаос қаупі 1958 жылы «Эконометрика» журналында анықталып, сипатталған: «Жақсы теория жасаудың өзіндік ерекшелігі – қасиеттері осылай болған жағдайларда, бастапқы шарттардағы шағын өзгерістер қорытындыларға елеулі әсер ететін болжамдардан қашу болып табылады». (Уильям Баумол, «Эконометрика», 26, қараңыз: «Хаос шегіндегі экономика»). Бастапқы жағдайларға сезімталдықтың «көбелек эффектісіне» бейім экономикалық модельдерді құру оңай. Дегенмен, қай айнымалылардың (болған жағдайда) хаостық екенін анықтауға бағытталған эконометрикалық зерттеулер бағдарламасы, негізінен, жиынтық макроэкономикалық айнымалылар хаостық мінез-құлық танытпайды деген қорытындыға келді. Бұл модельдерді жетілдіру арқылы сенімді ұзақ мерзімді болжамдар жасауға мүмкіндік беруі мүмкін. Алайда, осы қорытындының дұрыстығына қатысты екі мәселе туындайды: 2004 жылы Филип Мировски бұл көзқарасқа және оны қолдайтындарға қарсы шығып, экономикадағы хаос неоклассикалық экономиканың математикалық модельдерін сақтау мақсатымен жүргізілген, бір жақты «крест жорығынан» зардап шегеді деп мәлімдеді. Қаржы нарығындағы айнымалылар хаостық болуы мүмкін. Сондай-ақ 2004 жылы Кентербери университетінің «Хаос шегіндегі экономика» атты зерттеуі S&P 500 индексінен шуды алып тастағаннан кейін детерминистік хаостың белгілері табылды деген қорытындыға келді. Соңғы кезде хаос (немесе көбелек эффектісі) болжамдағы қателерді түсіндіруде бұрынғыдай маңызды емес деп танылды. Керісінше, экономика мен метеорологияның болжамдық күші негізінен модельдердің өзімен және олардың негізгі жүйелерінің ерекшеліктерімен шектеледі (жоғарыдағы басқа ғылымдардағы модельдермен салыстыруға қараңыз).

Жоспарлаудағы өркөкіректі сынға алу

Бос нарықтық экономикалық ойлаудың маңызды тұжырымы – нарықтың көзге көрінбейтін қолы экономиканы экономикалық модельдерді пайдаланатын орталықтандырылған жоспарлаудан гөрі тиімдірек дамуға жетелейді. Фридрих Хайек атап көрсеткендей, экономиканы анықтайтын көптеген нақты күштерді ең бір жоспарда толыққанды бейнелеу мүмкін емес. Бұл дәстүрлі (математикалық) экономикалық модельдер арқылы дәлелдеуге келмейтін пікір, себебі ол экономиканың жоғарыдан төменге қарайғы талдаудан қашаудан қалатын маңызды жүйелік элементтері болатынын көрсетеді.