Второй пример внесет ясность в эту проблему. Теория инфляции Хендри  говорит о том, что реальной причиной роста цен являются определенные переменные (представляющие большой интерес для данной страны). Я «уверен», что переменная (обозначим ее С) является экзогенной, так что причинно;следственная связь может быть только такой, что С определяет Р, и (насколько мне известно) С не подлежит правительственному контролю, хотя  данные об этой переменной можно получить из официальных публикаций . 

На рис. 5 представлены квартальные временные  ряды (без корректировки на  сезонность), а рис. 6 показывает разброс значений Р по сравнению с С (по  прежнему в логарифмах). Имеется очевидная тесная, но нелинейная связь, и  регрессионный анализ, предполагающий квадратное уравнение, дает результаты, представленные на рис. 7. Как и ранее, «модель подогнана» хорошо, коэффициенты являются «значимыми», но наблюдается автокорреляция, и уравнение не дает хорошего прогноза. Однако предположение, что остатки регрессии описываются процессом авторегрессионой ошибки первого порядка2,  в конечном счете приводит к ожидаемым мною результатам (см. рис. 8): подгонка модели великолепна, параметры являются «высоко значимыми», нет  явной автокорреляции остатков (по крайней мере, на первый взгляд), и тест  на ошибку предсказания не отвергает модель. Моя теория определенно работает лучше, чем наивные версии монетаризма, но, увы, в целом проделанная  работа оказалась бесполезной и вводящей в заблуждение, поскольку С – это  просто величина кумулятивных осадков в Соединенном Королевстве. Бессмысленно говорить о «подтвержденных» теориях, когда так легко получить ложные результаты .

2 Ситуация, когда остаток в одном периоде является пропорциональным остатку за предыдущий период плюс случайная переменная; то есть t t t e u u ˆ ˆ ˆ 1 + = − ë , где t uˆ является остатком t .

    Поскольку корреляция ничего не говорит о направлении каузальности,  возможно, высокая инфляция объясняется нашей влажной погодой? Остается только сожалеть об оплошности Миддлтона, который не рассмотрел такую  важную теорию в своей книге «История теорий дождя» (Middleton (1965)),  великолепной во всех других отношениях .

Бесспорно, некоторые уравнения, бытующие в эконометрическом фольклоре, являются не менее ложными, чем те, которые я здесь представил. Прежде чем вы придете в отчаяние от безнадежности этого разговора, отмечу, что  одно из проявлений рассмотренной выше статистической проблемы было  проанализировано Юлом в 1926 г., и с тех пор она неоднократно привлекала к  себе внимание ученых (см., в частности, Granger, Newbold (1974)). Ключевым  элементом моей аргументации является то, что перед проведением регрессионного анализа соответствующая теория дает мне возможность прийти к заключению, что должно произойти и, следовательно, позволяет подобрать желаемый пример для первой попытки – что может быть более научным? Мы  понимаем проблему и имеем множество тестов для оценки валидности эмпирических моделей (та, которую я привел в качестве примера, была полностью 

отвергнута с помощью  двух таких тестов3). Мы даже имеем теории, которые  позволяют обнаружить, что предсказания не обязательно являются действенным тестом для модели, поскольку и ошибочные модели могут демонстрировать постоянство параметров (Hendry (1980)) .

Такое понимание  выходит далеко за рамки алхимии, даже если некоторых  редакторов можно склонить к публикации благоглупостей под видом эконометрики: пусть покупатель будет бдителен, но не порочьте предмет в целом .

То, что  современная химия может объяснить  результаты алхимии, служит  подтверждением ее научного статуса, который не вызывает сомнений даже в  том случае, если какие;либо современные шарлатаны будут использовать химическую теорию, чтобы подделать золото. Напротив, аргументы в пользу  научности эконометрики опираются на лучшие примеры эмпирических работ,  такие как работа Саргана (Sargan (1964)) – предвестница многих полезных  нововведений в современной эконометрике. Мое понимание также выдвигает на передний план то, что важным требованием к любой полезной модели в  неэкспериментальной дисциплине является ее способность объяснить, почему предыдущие ошибочные модели давали такие очевидные результаты  (Davidson et al. (1978)) .

Завершая  данный раздел, следует подчеркнуть, что ни один из приведенных примеров не подтверждает и не опровергает  какую;либо теорию формирования агрегированных цен, а также не доказывает, что  представленные выше  «бессмысленные» регрессии дают основания для упомянутой ранее критики .

Эта проблема подробно рассматривается ниже .

4. ПРОБЛЕМЫ ЭКОНОМЕТРИКИ

 Патинкин отмечал: «Хотя не вся критика Кейнса получила признание.., я нахожу что;то гнетущее в том, насколько многое из нее сохранило свою силу до  сих пор» (Patinkin (1976)). Написанному Кейнсом уже сорок лет, но с его высказываниями необходимо ознакомиться всем, кто пытается применить статистические методы анализа экономических данных. Если понимать буквально, Кейнс близок к утверждению, что нет ни одной экономической теории,  которую можно проверить, поскольку в этом случае экономика со всей очевидностью перестает быть научной. Я сомневаюсь, что Кейнс имел в виду  именно это. Однако его рассуждения содержат прекрасный перечень того, что  можно назвать «проблемами модели линейной регрессии». Говоря современным языком, это использование неполного набора определяющих факторов  (смещенная оценка, вызванная пропуском переменных); построение моделей,  содержащих ненаблюдаемые переменные (такие как ожидания), полученные  при помощи плохо измеренных данных, основанных на индексах (Кейнс на-----  

 3 Два значения ÷2 на рис. 8 являются значениями теста (статистики отношения правдоподобия) на общий фактор ( ÷1  2) и теста «Бокса–Пирса» на автокорреляцию остатков ( ÷11  2)  соответственно – см. Sargan (1975); Mizon, Hendry (1980); Pierce (1971) и Breusch, Pagan  (1980) – оба они «отвергают» спецификацию модели .

  зывает это «ужасной неадекватностью большинства статистических данных»)получение «ложной» корреляции в результате использования «замещающих»  переменных и одновременности, а также (я цитирую) «мои [мистера Юла]  нападки на новые хитроумные изобретения оптимистичных статистиков»невозможность отделить влияние мультиколлинеарных переменных; предположение о линейных функциональных формах без знания соответствующих  значений регрессоров; неправильная спецификация динамических реакций и  длинных лагов; некорректная предварительная фильтрация данных; необоснованные выводы из корреляции; неточные предсказания (непостоянство  параметров); отождествление статистической и экономической «значимости»  и невозможность соотнести экономическую теорию с эконометрикой. (Я не  могу устоять перед тем, чтобы снова не процитировать Кейнса: «Если метод  не может доказать или опровергнуть количественную теорию, и если он не  может дать количественные ориентиры в будущем, является ли он стоящим?  Несомненно, он также не является лучшим способом описания прошлого».)  К проблемам, перечисленным Кейнсом, я должен добавить неправильную стохастическую спецификацию, неверное предположение об экзогенности (см .

Koopmans (1950); Engle et al. (1979)), неадекватный объем  выборки, агрегирование, отсутствие  структурной идентификации и  неспособность однозначно соотнести  наблюдаемые эмпирические результаты с любой данной первоначальной теорией .

Чрезвычайная  сложность проблемы не означает ее безнадежности. Значительный прогресс был достигнут в технических  аспектах, таких как изучение последствий  вышеперечисленных проблем, разработка средств для их  обнаружения и методов, позволяющих смягчить или упростить некоторые из  этих неблагоприятных эффектов, а также анализ свойств оценки при малом  объеме выборки (см. среди прочего Sargan (1976); Phillips (1977)). Большая  часть этой технической работы имеет важное значение для понимания и правильной интерпретации эмпирических выводов, и, несмотря на то что какаято ее часть в ретроспективе может оказаться напрасной, постоянно повышающийся уровень техники анализа не является симптомом алхимии. Говоря словами Уорсвика, является или нет обоснованной «эскалация эконометрики»  зависит от того, способствует ли она получению более четких результатов или  служит маскировкой для неубедительных доказательств .

Эмпирический  опыт имел тенденцию отставать от передовых теоретических разработок, и это приводило к неблагоприятным последствиям. Еще задолго до нефтяного кризиса критики предполагали, что макроэконометрические системы уравнений были неправильно специфицированы и, следовательно, могли давать неправильные предсказания, если изменения в процессе  генерирования данных просто модифицировали корреляционную структуру  переменных (обсуждение этого вопроса см., например, в Hickman (1972)) .

Многие  из очевидных ошибок спецификации было легко корректировать,  благодаря чему можно было предотвратить столь сильную несостоятельность  моделей именно тогда, когда они больше всего были нужны. Но даже при условии, что подобный катаклизм и другие аналогичные события, возникшие  по вине правительства, служат одним из немногочисленных способов, при  помощи которых могут быть отвергнуты неверные модели, эконометрика, возможно, представляет собой единственный случай выигрыша от манипуляций  экономикой правительством. Не желая глядеть этому дареному коню в зубы,  осмелится ли кто;то предположить, что контролируемые эксперименты могли быть более информативными, чем случайные и неконтролируемые?  Экспериментирование происходит и на микроуровне (примером является влияние изменения структуры тарифов на ежедневное изменение потребления электроэнергии). К сожалению, экспериментальный «контроль» доказал свою несостоятельность, особенно в отношении релятивных, динамических и инерционных моделей поведения. Несмотря на эти препятствия,  эксперимент в экономике заслуживает выделения значительно больших ресурсов, чем те скудные финансовые средства, которые наши господа от политики позволяют выделять на данные цели. Это не критика в адрес Совета по  научным исследованиям в области социальных наук, игравшего важную роль  в поддержке эконометрических исследований в Великобритании при очень  ограниченном бюджете, приблизительно равном банковскому проценту, который можно получить по ежегодному гранту Совета. По выражению Леонтьева, «ученые уже имеют свои приборы, в то время как экономисты по;прежнему ждут данных» (Leonief (1971)). Упомянем один конструктивный шаг:  в проверке экономических теорий на дезагрегированном уровне очень помог  бы набор панельных данных .

Общеизвестно, что экономические данные ненадежны (см., например,  Morgenstern (1950)), и в некотором смысле эконометрика – это не что иное,  как попытка решить проблему острой нехватки подходящих данных. Тем не  менее точные наблюдения чрезвычайно важны. Проиллюстрируем это на  примере. Такую переменную, как «реальный личный располагаемый доход»,  необычайно сложно точно измерить, и личные доходы после уплаты налогов  в неизменных ценах имеют слабое отношение к концепции «доходов», используемой экономистами (см., например, определение Хикса (Hicks (1939),  ch. 14)). К сожалению, различия в измерении доходов могут иметь большие  политические последствия. Если с целью достижения гарантированного равенства изменений реального богатства реальным доходам за вычетом реальных расходов для измерения дохода используются реальные, а не номинальные, процентные ставки, то отношение потребительских расходов к скорректированным доходам не сокращается слишком резко, в отличие от их  отношения к нескорректированным временным рядам (см. Hendry, von  Ungern;Sternberg (1980)). Тогда «измеренная должным образом» норма сбережений может не повышаться вообще. Бездоказательность обратного утверждения заключается в том, что у правительства может не быть дефицита. Недавнее исследование Банка Англии дало надлежащую «оценку инфляции» на  макроуровне с впечатляющими выводами: если скрытый налог, вызванный  инфляцией, разрушает реальную ценность финансовых активов, равных долгу государственного сектора, добавленному к государственным доходам и  вычтенному из доходов населения (сбережений населения), тогда правительство часто имеет реальный профицит, а частный сектор – реальный дефицит  (Taylor, Threadgold (1979); см. табл. С в данной работе) .

Можно ожидать, что большие номинальные заимствования  государственного сектора, необязательно  находящиеся в фокусе государственной  политики, изменяли «национальный долг», и эти предположения, совершенно удивительным образом, полностью верны. Конечно, номинальный уровень долгов постепенно повышался, но, как было показано Рейдом (Reid (1977)),  отношение национального долга к национальному доходу, которое является  удобным показателем, характеризующим реальную государственную задолженность, было в 1975 г. таким же, как в конце предыдущего столетия, и, следовательно, возможно, приближается к наиболее низкому значению со времен наполеоновских войн!  Согласно этим двум статистическим показателям (а именно, реальному государственному профициту и снижающемуся коэффициенту реальных долгов) должно было изменяться состояние чистой задолженности государства остальной экономике. Хибберт любезно предоставил ряд величин, которые были им недавно рассчитаны, и даже со всеми обычными  оговорками по поводу определения и точности данных, эти цифры ошеломляют (Hibbert (1979)). В 1957 г. государственный сектор был чистым  должником в размере 8% от совокупного чистого национального богатства,  к 1966 г. он превратился в чистого кредитора в том же соотношении, а к  1975 г. на долю государственного сектора приходилось 26% чистого национального богатства. Статистические данные вытекают друг из друга и  обнаруживают под денежной вуалью серьезные и очень быстрые изменения. Не похоже, чтобы это было запланированным результатом какой;нибудь послевоенной государственной политики. Хотя следующий вывод,  вытекающий из этих данных, состоит в том, что нынешняя рецессия, выраженная в росте безработицы, может быть частично следствием скрытого  государственного профицита, и потребность государственного сектора в  заемных средствах является просто монетарным эпифеноменом (второстепенным явлением – прим. пер.) .