РЕФЕРАТ 

По  дисциплине «Эконометрическое моделирование» 

ЭКОНОМЕТРИКА: АЛХИМИЯ ИЛИ НАУКА? 
 
 
 
 
 
 
 
 

Содержание:

1. АЛХИМИЯ И НАУКА

 Поскольку в Лондонской школе экономики известно немало случаев, когда публичные лекции читали явные дилетанты, я не собираюсь подробно останавливаться ни на «научных методах», ни на общей связи между «алхимией» и «наукой». Несомненно, мои коллеги с кафедры философии и научных методов, услышав это, почувствуют глубокое облегчение. Тем не менее, чтобы провести различие между общепринятым и скрытым смыслом понятий «алхимия» и «наука», полезно сделать несколько вводных замечаний .

Алхимией  называют мнимое искусство превращения  неблагородных металлов в благородные, возможность которого подразумевалась древнегреческой теорией материи. По существу эксперименты алхимиков, способствовавшие концентрации усилий в области химии, можно трактовать как первые шаги систематизированной химии. В этом смысле мой вопрос, вынесенный в заголовок, – это просто дань времени; в конце концов, в названии статьи не поставлены рядом астрология и наука .

Привычное представление об алхимии не столь  благоприятно, и это хорошо показано в комедии Бена Джонсона «Алхимик»  с главным героем в лице мошенника и мракобеса по имени Сабтл – «надувателем», названным так по причине фанатичного использования кузнечных мехов в попытках превратить недрагоценные металлы в драгоценные (Jonson (1612)). Такой пренебрежительный оттенок слова «алхимия» стал доминирующим, что отчасти является следствием мистических ассоциаций с поиском «философского камня», а отчасти связано с «рецептами» получения золота из сплавов неблагородных металлов. Предназначенные для обмана публики, подобные «рецепты» в действительности могли ввести в заблуждение и многих алхимиков. Какое отношение все вышесказанное имеет к положению дел в эконометрике, вскоре станет понятно. Что именно означает понятие «наука» неизвестно никому, но мысленная ассоциация с беспристрастностью и прогрессом гарантирует приобретение авторитета от одного лишь использования этого престижного слова; то есть существует Лондонская школа экономики и политических наук – кто;либо из вас посещал бы Лондонскую школу экономики и политической алхимии? Отметим в скобках, что авторитет не дается навсегда, и возрождение науки в Западной Европе в XV веке было реакцией на аргументы авторитетов. Во всяком случае, высокая репутация физики в следующем десятилетии может быть утрачена, если останутся невыполненными ожидания общества, связанные с защитой окружающей среды, и всякий раз, когда будут происходить новые ядерные катастрофы, мы, возможно, даже будем рады называться «политическими экономистами», а не «учеными;экономистами». Так что же это за «штука», которая называется наукой? (См. великолепную статью Chalmers (1976).) Если обращаться к этой проблеме, находясь под влиянием идей сэра Карла Поппера и Имре Лакатоса, выдающиеся труды которых произвели революцию в нашем понимании «науки», то существует определенный риск разделить судьбу участников дебатов, процветавших со времен Фрэнсиса Бэкона (см. Popper (1968; 1969); Lacatos (1974)). Несмотря на подобную опасность, ниже в сжатом виде представлена соответствующая точка зрения по этому вопросу .

Наука –  это общественный процесс. Она использует систему концепций, называемых теориями, с целью интерпретации и унификации результатов наблюдений, называемых данными. В свою очередь, данные используются для проверки или «тестирования» гипотез. Создание теории может быть индуктивным, но ее доказательство и проверка являются дедуктивными, хотя в некотором строгом смысле процесс тестирования будет включать в себя статистические выводы. Ценность на первый взгляд простых, общепринятых и логически последовательных теорий состоит в том, что они способствуют продуктивной и корректной научной деятельности. В частности, наличие ряда ограничений увеличивает вероятность отказа от теории, и, следовательно, если она подтверждается, усиливается ее «достоверность». Несмотря на то что объективность и потенциальная опровергаемость данных имеют для науки решающее значение, на практике наблюдения зависят от теории, и отказ от нее может иметь под собой рациональную основу (часто являясь причиной вырождающихся исследовательских программ). Однако даже когда полученные результаты крайне неблагоприятны и существует приемлемая альтернативная теория, взгляды меняются очень медленно: как;никак мы говорим о человеческих усилиях! Барон Таргот выразил в 1749 г. эту мысль следующим образом: «Предположения, которые строятся на основе небольшого количества плохо понимаемых фактов, уступают место предположениям, которые менее абсурдны, но не более достоверны» (Meek (1973), 45). История естественных наук (например, Mason (1962)) изобилует примерами идей, высмеянных на той стадии, когда они были концепциями, но затем принятых за аксиому, а Кун доказал, что наука проходит через «революционные» изменения теоретических основ, вызванные накопившейся неспособностью решить проблемы (Kuhn (1962)). Отметим, что при этом эксперимент может быть полезным, но не всегда важным атрибутом .

Алхимия вполне могла остаться «научной», возможно в качестве выродившегося научного направления или отвергнутой теории, но вместо этого она, по;видимому, превратилась в нечто мистическое и далекое от объективности. Станислас де Рола считает незаслуженным пренебрежительный оттенок значения слова «алхимия», поскольку ее интерпретация как «неразвившейся науки» является ошибочной, а «настоящая» алхимия в действительности представляет собой тайное искусство, стремящееся к «абсолюту» (de Rola (1973)). Подберите сами подходящее значение к слову «алхимия», стоящему в заголовке!

2. ЭКОНОМЕТРИКА

К сожалению, теперь я должен попытаться объяснить, что заключает в себе такое понятие, как «эконометрика». Прошу не путать это слово ни с «экономистикой» или «эконо;трюкачеством», ни с «икон;ометрикой». Хотя мы можем позволить себе поступать именно так, это не будет иметь никакого отношения к данной дисциплине. Измерение роста экономистов также не является основным занятием эконометристов .

Более точное определение предмета эконометрики было дано в уставе основанного в 1930 г. Эконометрического общества, которое главными целями назвало «использование статистики и математики для развития экономической теории» (Schumpeter (1933), 1). В таком широком понимании эконометрика начинается с анализа связи между экономическими переменными (такими как количество и цена, доходы и расходы и т. д.) с помощью рассмотрения интересующего явления в абстрактном виде и изложения теории в математической форме. Эмпирическая ценность полученных моделей проверяется с помощью относящейся к ним статистической информации. Далее эконометрика будет пониматься в узком смысле как имеющая дело с интерпретацией и анализом данных в рамках «принятой» экономической теории. Таким образом, эконометрическая теория предполагает изучение характеристик процесса генерирования данных, методов анализа экономических данных, методов оценки числовых величин параметров с неизвестными значениями и процедур проверки экономических гипотез. Она играет такую же роль в изначально неэкспериментальных дисциплинах, как и статистическая теория в неточных экспериментальных науках (см., например, Blalock (1961)). По выражению Вальда, эконометрика «рассматривается как движущая сила фундаментальных инноваций в научных методах, прежде всего в области совершенствования процедур оперативного прогнозирования в ситуациях, не позволяющих проводить эксперименты» (Wald (1969)).

 С точки  зрения Вальда, эконометрике необходимо  преодолеть отсутствие экспериментов  (препятствующее воспроизводимости  знаний) и бесплодность прогнозов,  основанных на методах экстраполяции. Прикладная и эмпирическая эконометрика иногда рассматривается как отдельный «технический» раздел данной дисциплины, подразумевая простое применение в экономических исследованиях стандартных статистических методов. Поскольку, согласно Фришу, «сущность эконометрики составляет взаимное переплетение количественной экономической теории и статистических наблюдений» (Frisch (1933)), наибольшим ущербом от неспособности провести эксперимент может оказаться искусственное разделение на тех, кто собирает данные, и тех, кто их использует, то есть на эконометристов;теоретиков и экономистов;математиков. Потребность в количественных эмпирических знаниях для ответа на вопросы, касающиеся изменений экономических переменных, была провозглашена Шумпетером (Schumpeter (1933)) и Филлипсом (Phillips (1956)) (первый из них считал, что экономика в действительности представляет собой самую количественную из всех наук, поскольку сама жизнь определяет числовой характер экономических параметров, в то время как другие дисциплины должны изобретать процедуры измерения). В современной экономической науке эконометрические модели играют ключевую роль в предсказании последствий изменений, определении возможных будущих результатов и контроле над переменными с целью получения результатов. Значительные усилия были направлены на разработку эмпирических макроэкономических моделей, которые включают в себя сотни, а может быть, даже тысячи статистически проверенных уравнений, каждое из которых предназначено для изображения отдельного аспекта поведения экономических агентов (потребителей, производителей), а все вместе – для максимально точного описания развития экономики. Несмотря на свои очевидные потенциальные возможности, эконометрика не получила поддержки у многих из тех, кто внес большой вклад в развитие экономики, начиная с известной рецензии Кейнса, написанной в 1939 г. на книгу Тинбергена «Статистическая проверка теорий деловых циклов». В часто цитируемом отрывке из его комментария Кейнс признает, что подход Тинбергена является объективным, но затем пишет: «Никто не мог бы быть более честным, более усердным, более свободным от субъективности или предвзятого мнения, чем профессор Тинберген. Поэтому, что касается человеческих качеств, не существует никого, кто был бы свободен от веры в черную магию. Я до сих пор не уверен, что существует хотя бы один человек, которому стоит верить в этом вопросе, а также в том, что этот сорт статистической алхимии «созрел» для того, чтобы стать направлением в науке. Однако алхимией забавлялись и Ньютон, и Бойль, и Локк. Поэтому пусть и Тинберген продолжает» (курсив мой. – Д.Х.) (Keynes (1940), 156). Интересна и следующая цитата из Джеффри Кейнса: «Ньютон был не первым в век рационализма. Он был последним из магов, неукротимый приверженец (алхимии) ... как раз в те годы, когда он создавал «Принципы» (Keynes  (1946)). О, если бы эконометрика имела в своих рядах такого алхимика, как  Ньютон! Опять;таки, это вопрос времени, и впоследствии Кейнс, несмотря на  свою резкую критику, не считал эконометрику бессмысленным гаданием на  кофейной гуще, как некоторым хотелось бы думать. (Более подробное обсуждение взглядов Кейнса на эконометрику см. в работе Патинкина (Patinkin  (1976)).) Несмотря на комментарии Кейнса, Тинберген впоследствии стал  первым лауреатом Нобелевской премии в области экономических наук .

Эхо этих дебатов докатилось до начала 1970;х  гг. Например, резко критикуя экономистов;математиков  за «отсутствие связи с конкретными  фактами»,  Уорсвик утверждает, что некоторые эконометристы «занимаются не столько  изобретением средств систематизации и измерения имеющихся фактов, сколько созданием неисчислимого множества претендующих на это способов» (курсив мой. – Д.Х.) (Worswick (1972)). В том же номере «Economic Journal» против эконометрики выступил и Фелпс Браун, отметив, что «построение регрессий временных рядов годится только для обмана» (Brown (1972)). В  дополнение к этим инсинуациям об «алхимической» практике, Леонтьев охарактеризовал эконометрику как «попытку компенсировать бросающийся в  глаза недостаток имеющихся данных путем широкого использования все более и более изощренных статистических приемов» (Leontief (1971)). Хикс, в  свою очередь, писал, что «не следует преувеличивать значение этих методов  (эконометрических) в экономической теории; ... (Кейнс) не удивился бы, обнаружив, что эконометрика находится сейчас в некотором замешательстве»  (Hicks (1979), xi). При явном кризисе больших эмпирических макроэконометрических моделей в начале 1970;х гг. не стоит и говорить о наличии крайнего скептицизма .

Вместо  того чтобы прекратить заниматься эконометрикой  или в ответ на  подобную критику процитировать не менее выдающихся и авторитетных ученых с более благосклонными взглядами (например, Koopmans (1957; 1979)Stone (1951)), я хотел бы наглядно показать научный статус эконометрики,  для начала представив, как работает алхимия на практике. Это позволит нам  понять степень обоснованности процитированных выше критических замечаний и, попутно объясняя, почему были получены всевозможные откровенно алхимические результаты, предложить конструктивную стратегию для усиления роли научных методов в эконометрике .

Так что  давайте займемся алхимией!

3. ЭКОНОМЕТРИКА КАК АЛХИМИЯ

 Эконометристы нашли свой «философский камень»: он называется регрессионным анализом и используется для преобразования данных в «значимые»  результаты! Обман не составлял большого труда, поскольку он основывался  на ложных рецептах, предназначенных для имитации удобных выводов. Профессионалы пренебрежительно отзывались об этом, как о «бессмысленных  регрессиях» (я не могу найти эквивалента термину «надуватель», поскольку  термин «регрессор» уже имеет совершено другое значение) . 
 
 

На рис. 1 представлены (с корректировкой на сезонность) квартальные  временные ряды для Англии за период 1964(II)–1975(II) гг., относящиеся к  давнему и, похоже, так и не разрешенному противоречию, касающемуся влияния денег (здесь – владение частным сектором М3) на цены (здесь – индекс  потребительских цен). Переменные, обозначенные как М и Р, изображены на  графике в логарифмическом виде. Предостережение о том, что здесь возможна «алхимия», могло иметь место благодаря письмам в газету «Times» от 4–6  апреля 1977 г., в которых Левеллин и Виткомб утверждают о существовании  более высокой корреляции между среднегодовой инфляцией и случаями дизентерии в Шотландии (за год до этого) по сравнению с установленной Миллзом корреляцией между инфляцией и темпами изменения избыточного предложения денег (за два года до этого) . 
 
 

Соотношение графиков М и Р на рис. 2, на первый взгляд, подтверждает  их тесную связь (коэффициент корреляции выше 0.99). Регрессионные оценки, объясняющие Р посредством М, приведены на рис. 3. Совпадение впечатляет, поскольку М «объясняет» 98% вариации Р и имеет «значимый» коэффициент (величины в скобках – это оцененные стандартные ошибки)1.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Остатки являются скорее систематическими, чем случайными, и так называемая «помеха», связанная с автокорреляцией, (см. Hendry, Mizon (1978)) может быть  «устранена» при помощи соответствующего преобразования уравнения путем введения лаговых значений переменных (то есть значений переменных в  предыдущие периоды, обозначенных как Мt–1, Pt–1; см. рис. 4). Квадрат коэффициента корреляции теперь равен 0.9985, но переменная, обозначающая деньги, больше не оказывает существенного влияния на Р, и тест на ошибку предсказания не подтверждает постоянство параметров этого уравнения. Совершенно очевидно, что мы можем сделать деньги значимыми или незначимыми  посредством подходящей спецификации модели. Следовательно, «(само?)обман» легко достигается путем отбора полученных результатов, которые «подтверждают теорию» .