где Т – размер выборки. Такие результаты не поддаются интерпретации, поскольку d указывает на значительную автокорреляцию (так что приведенные  стандартные ошибки являются сильно заниженными) и модель отвергается,  поскольку не проходит тест на постоянство параметров ÷2 (20). Результаты  вряд ли «подтверждают» «теорию», так что не похоже, что мы нашли связь,  существование которой можно было ожидать, исходя как из «здравого смысла», так и из «экономической теории». Введение условия равенства коэффициентов при Y и Р единице увеличивает S до 0.067 и уменьшает d до 0.45, поэтому «решение» может быть отвергнуто. Даже игнорируя возможность того,  что уравнение (8) – это еще одна «ложная регрессия», нельзя решить, следует  ли нам принять или отвергнуть «теорию», поскольку совершенно очевидно,  что модель неадекватно описывает данные, характеризующие неравновесное  состояние. Однако, в конечном счете, выбрано динамическое уравнение, поскольку приемлемая модель для того же набора данных дает S = 0.13 и приводит к «равновесному» решению: 

которое не противоречит гипотетической модели спроса. Более того, вопреки  явной несостоятельности модели (8) подтверждаются долгосрочные предположения об однородности и постоянстве параметров (которые одновременно  подтверждают предположение о слабой экзогенности P, Y и r) .

Следует признать, что мой подход – это  подход к случаю, поскольку хотя  «оптимизация» и не является целесообразным принципом организации экономической теории, полученные модели будут эмпирически полезны только  тогда, когда проблемы принятия решений агентами (а именно, их цели, издержки и ограничения) адекватно описываются функциями взаимосвязанных  критериев. Данная формулировка не вполне удовлетворительна. Следовательно, моя собственная эмпирическая «исследовательская программа» состояла  в исследовании процесса моделирования на основе минимальных допущений  о разумном поведении агентов, доступности информации и максимальном  доверии к данным с использованием основных принципов «экономической  теории», чтобы ограничить класс рассматриваемых моделей, как это было в  примере с М1. Агенты планируют свои действия с учетом непредвиденных  обстоятельств, но реагируют на изменения слабо экзогенных переменных, как  механизмы с обратной связью (см., например, Phillips (1954)). Полученные  модели с обратной связью имитируют «рациональное» поведение для неравновесного состояния вдоль иной постоянной траектории экономического роста и обнаруживают свойства, которые стоит включать в эмпирические модели временных рядов на основе более жестких теоретических спецификаций .

Данный  подход дополняет анализ временных  рядов в чистом виде, а также  теоретически обоснованный количественный экономический анализ, и на  следующей стадии содержит такое представление об адаптивном поведении  и поведении, основанном на ожиданиях, при котором агенты могут научиться  вести себя рационально в неравновесном мире. К счастью, другие ученые также занимались успешным моделированием с точки зрения экономической  теории (см. Nerlove (1972)), и, в частности, Мюльбауэр получил интересные  эмпирические уравнения на основе динамических теорий (Muellbauer (1979)) .

6. ЯВЛЯЕТСЯ ЭКОНОМЕТРИКА  АЛХИМИЕЙ ИЛИ НАУКОЙ?

 Легкость, с которой могли быть получены ложные результаты, напоминает  алхимию. Однако путем демонстрации того, что такие уловки обнаруживаются, был показан научный статус эконометрики. В нашем быстро изменяющемся мире скрытые заблуждения быстро становятся подтверждением «закона Гудхарта» (Goodhart (1978)) в том смысле, что все эконометрические  модели терпят крах, если их использовать для целей экономической политики .

Поскольку многие критические замечания остаются в силе, сложно привести убедительные доводы против высказанного Кейнсом почти сорок лет  назад упрека, что эконометрика является статистической алхимией. Приведенное выше определение науки не исключает эконометрику априори только  из;за того, что она не может проводить контролируемые эксперименты. Но  чтобы в действительности претендовать на звание науки, необходимы надежные доказательства, а именно, приемлемость полученных результатов независимо от политических надежд или предубеждений по поводу экономической системы (критику со стороны специалиста по теории систем см. в Kalman  (1979)). Перипетии 1970;х гг. в значительной степени способствовали отказу  от «ложных» моделей, но, несмотря на то что мы по;прежнему далеки от получения «ответов», со времен Кейнса был достигнут заметный прогресс, хотя  и ценой превращения дисциплины в высоко техничную и все более недоступную для неспециалистов (интересную версию см. в Bray (1979)) .

Совсем  другую оценку этому дал Хикс, заявивший, что «поскольку экономика выходит  за рамки «статики», она все меньше напоминает науку и все  больше – историю» (Hicks (1979), xi). Несмотря на то что здесь верно подчеркивается значение исторического контекста и того факта, что любой экономический временной ряд существует в единственном числе, это не исключает  научного подхода к динамической экономике .

Эконометристы могут действительно слишком  долго искать, где находится свет, и слишком мало – где можно  найти ключ. Тем не менее они  в значительной степени способствуют разрушению образа экономики (количественной или какой;либо другой) как дисциплины, в рамках которой путем предположения о существовании консервных ножей открывают пустые банки,  чтобы обнаружить их содержимое, которое любые 10 экономистов интерпретируют 11 способами .

Будет ли эконометрика более похожа на алхимию, чем на науку, зависит в  первую очередь от цели, с которой за нее берутся. Ясно, что я не могу судить о  том, каким образом другие ученые будут использовать эконометрику, хотя я  полагаю, что в Лондонской школе экономики мы попытались подойти к ней  как к науке. Надеюсь, что приведенные мной примеры могут убедить вас, что  это, по крайней мере, возможно. Можно было бы достичь гораздо большего  прогресса, если бы все эмпирические исследования давали более убедительную информацию в отношении тестов, чтобы позволить читателям правильно оценивать правдоподобие результатов. Три золотых правила эконометрики – это тестирование, тестирование и еще раз тестирование6. То, что в эмпирических исследованиях все три правила регулярно нарушаются, к счастью,  легко поправимо. Любую претензию на научность серьезно подкрепили бы  строго протестированные модели, которые адекватно описывают имеющиеся  данные, включают ранее полученные результаты и строятся на основе убедительных теорий .

Изучение  эконометрики – далеко не простая задача, особенно если учесть,  как ее преподают в Лондонской школе экономики. Тем не менее здесь может  быть еще несколько волнующих или достойных внимания вопросов, и я рекомендую вам заняться их исследованием .

 

ЛИТЕРАТУРА

 

Экономический вестик  «Эковест» выпуск 3 номер 2 2003 год 

Chalmers, A.F. (1976) What Is This Thing Called Science? Queensland, University of Queensland Press.

Davidson, J.E.H., Hendry, D.F., Srba, F., and Yeo, S. (1978) Econometric Modeling of the Time;Series Relationship Between Consumers’ Expenditure and Income in the United Kingdom, Economic Journal, 88, 661–692.

Desai, M.J. (1979) Testing Monetarism: An Econometric Analysis of Professor Stein’s Model of Monetarism, unpublished paper, London School of Economics.

Durbin, J. (1963) Maximum Likelihood Estimation of the Parameters of a System of Simultaneous Regression Equations, paper presented to the Copenhagen Meeting of the Econometric Society.

Edwards, A.W.F. (1972) Likelihood, Cambridge, Cambridge University Press.

Engle, R.F., Hendry, D.F., and Richard, J.;F. (1979) Exogeneity, unpublished paper,

London School of Economics. Frisch, R. (1933) Editorial, Econometrtca, 1, 1–4.

Goodhart, С.А.Е. (1978) Problems of Monetary Management: The UK Experience, A.S. Courakis (ed.), Inflation, Depression, and Economic Policy in the West: Lessons From the 1970’s, Oxford, Basil Blackwell.

Granger, C.W.J., Newbold, P. (1974) Spurious Regressions in Econometrics, Journal of Econometrics, 2, 111–120.

Griliches, Z. (1974) Errors in Variables and Other Unobservables, Econometrica, 42, 979–1002.

Hendry, D.F. (1976) The Structure of Simultaneous Equations Estimators, Journal of Econometrics, 4, 51–88.

Hendry, D.F. (1980) Predictive Failure and Econometric Modeling in Macroeconomics: The Transactions Demand for Money, P. Ormerod (ed.), Economic Modeling, ch. 9, London, Hememann Educational Books.

Hendry, D.F., Mizon, G.E. (1978) Serial Correlation as a Convenient Simplification, Not a Nuisance: A Comment on a Study of the Demand for Money by the Bank of England, Economic Journal, 88, 549–563.

Hendry, D.F., von Ungbrn;Sternberg, T. (1980) Liquidity and Inflation Effects on Consumer’s Expenditure, A.S. Deaton (ed.), Essays in the Theory and Measurement of Demand, Cambridge, Cambridge University Press.

Hibbert, J. (1979) National and Sectoral Balance Sheets in the United Kingdom, paper presented to the Austrian Meeting of the International Association for Research in Income and Wealth, August.

Hickman, B.G. (1972) Econometric Models of Cyclical Behaviour, New York, Columbia University Press.

Hicks, J. (1939) Value and Capital: An Enquiry Into Some Fundamental Principles of Economic Theory, Oxford, Clarendon Press. (Рус. пер. – Хикс Дж.Р. (1993) Стоимость и капитал, Москва, Прогресс. – Здесь и далее – прим. пер.)

Hicks, J. (1979) Causality in Economics, Oxford, Basil Blackwell.

Jonson, B. (1612) The Alchemist, London, Thomas Snodham.

Kalman, R.E. (1979) System Theoretic Critique of Dynamic Economic Models,

unpublished paper, Gainesville, University of Florida.

Keynes, G. (1946) Newton, the Man, paper read at the Newton Tercentenary

Celebrations at Trinity College, Cambridge.

Keynes, J.M. (1936) The General Theory of Employment, Interest, and Money, London,

Macmillan. (Рус.  пер. – Кейнс Дж.М. (1999) Общая теория занятости, процента и денег, Москва, Гелиос.)

Keynes, J.M. (1939) Professor Tinbergen’s Method, Economic Journal, 49, 558–568.

Keynes, J.M. (1940) Comment, Economic Journal, 50, 154–156.

Keynes, J.M. (1951) Essays in Biography, London, Rupert Hart;Davies.

Koopmans, Т.С. (1947) Measurement Without Theory, Review of Economics and Statistics, 29, 161–179.

Koopmans, T.C. (1949) A Reply, Review of Economics and Statistics, 31, 86–91.

Koopmans, T.C. (1950) When Is an Equation System Complete for Statistical

Purposes? T.C. Koopmans (ed.), Statistical Inference in Dynamic Economic Models, ch.17, New York, John Wiley.

Koopmans, T.C. (1957) Three Essays on the State of Economic Science, New York,

Koopmans, T.C. (1979) Economics Among the Sciences, American Economic Review, 69, 1–13.

Kuhn, T.S. (1962) The Structure of Scientific Revolutions, Chicago, Chicago University

Press. (Рус.  пер. – Кун Т. (2002) Структура  научных революций, Кун Т., Структура

научных революций, Москва, АСТ, 9–268.)

Lakatos, I. (1974) Falsification and the Methodology of Scientific Research

Programmes, I. Lakatos, A.E. Musgrave, Criticism and the Growth of Knowledge,

Cambridge, Cambridge University Press, 91–196. (Рус. пер. – Лакатос И. (2002) Фаль;

сификация и методология научно;исследовательских  программ, Кун Т., Структу'