(CC BY-NC-ND Keith Park)
Był luty 2008 r. Jak pokazały późniejsze szacunki, już wtedy amerykańska gospodarka znajdowała się w recesji, która okazała się być najgłębszą i najdłuższą recesją od lat 30 XX wieku. Szef Rezerwy Federalnej USA, Ben Bernanke, jeden z najwybitniejszych makroekonomistów świata (wg liczby cytowań), powiedział wówczas w jednym z publicznych wystąpień:
„Przedsiębiorstwa są w bardzo dobrej kondycji finansowej, mają solidne zyski, wysoką płynność i niski stopień zadłużenia(…) Nasze prognozy pokazują, że do 2010 r. wzrost gospodarczy sięgnie trendu (ok. 3 proc. – przyp. IM) lub nawet lekko powyżej, a bezrobocie obniży się”.
Oczywiście rzeczywistość okazała się drastycznie odmienna od tego, co widział Bernanke. Prezes Fed był wielokrotnie oskarżany przez niektórych polityków czy publicystów o brak zdolności przewidzenia kryzysu lub chociażby niebezpieczeństwa – nie wysyłał żadnych ostrzeżeń. A kontrowersje wokół przytoczonych wypowiedzi to tylko wycinek różnych oskarżeń, żali i krytyk jakie posypały się na głowy ekonomistów po ostatnim kryzysie finansowym.
Główny zarzut to brak zdolności przewidzenia załamania gospodarczego. Ale za tą dość płytką i głupią pretensją („kryzys“ z natury rzeczy jest zjawiskiem zaskakującym) kryje się głębszy i bardziej poważny problem: krytyka metod, jakich ekonomiści używają do oceny rzeczywistości gospodarczej i prognozowania zmian. Chodzi o stosowanie matematycznych i statystycznych modeli, które nadają ekonomii aurę nauki ścisłej a ekonomistom wizerunek niemalże fizyków, którzy przy pomocy liczb i modeli mogą objaśnić i przewidzieć rzeczywistość.
Ta aura i wizerunek zostały w pewien sposób przez kryzys ośmieszone, krytyka leje się ze wszystkich stron.
„Dzisiaj rządzą „modelarze”. Są oni jak alchemicy lub znachorzy, wypływają na naszych marzeniach w niemożliwe rzeczy”, pisał w 2011 znany brytyjski publicysta John Kay, wykładowca Uniwersytetu w Oxfordzie, osoba doskonale zaznajomiona z tajnikami statystyki. Niejednokrotnie w swoich publikacjach przekonywał on, że popyt na wiele analiz i prognoz wynika nie z ich rzeczywistej wartości, ale z chęci uzyskania przez decydentów w firmach i rządach quasi-naukowej „podkładki“ pod swoje decyzje. Zarządzający funduszem, menadżer, czy minister zawsze mogą powiedzieć, że podjęli taką lub inną decyzję, bo prognozy pokazywały, że…
Frustrację widać także wśród samych – jak ich nazwał Kay – alchemików. Jeden z polskich ekonomistów rynkowych powiedział niedawno „Gazecie Wyborczej“, która zastanawiała się, dlaczego prognozy są tak często mylne:
– Dziś prognozowanie przyszłości nie ma kompletnie sensu. Robimy to, bo musimy, ale wiemy, jak wielkie jest ryzyko pomyłki.
„Robimy to bo musimy“ – to dość symptomatyczna wypowiedź. Czy zatem prognozowanie ekonomiczne to wielka intelektualna hucpa, podobna do biznesu wróżek? Czy analitycy rynkowi istnieją tylko dlatego, żeby inwestorzy mogli wytłumaczyć sobie, że opierają swoje decyzje na „naukowych“ prognozach? Czy analityków od wróżek różni tylko fakt, że więcej zarabiają, pracują w prestiżowych firmach i stosują modele oparte na naukowych podstawach?
Niekoniecznie. Oto kilka argumentów, które choć częściowo odpierają tę krytykę. Pisze je ekonomista, który sam zajmuje się prognozowaniem, ale czy te argumenty mają sens – oceni sam czytający.
Zgodnie z biblijną zasadą, warto oddzielić ziarno od plew. Prawdą jest, że prognozowanie gospodarcze w niektórych obszarach życia firm zostało zdeformowane i doprowadzone do postaci groteski. Ale użyjmy wymownej analogii. Fakt, że polski futbol okazał się skorumpowany do cna, nie oznacza, że piłka nożna przestała być sportem dającym radość setkom tysięcy kibiców. Tak samo fakt, że wielu ekonomistów i statystyków zaczęło pajacować i udawać bogów, nie dewaluuje roli prognozowania. Popyt na nie ma racjonalne podstawy.
W jednej z ciekawszych książek na temat kryzysu, „Fools‘ Gold“ brytyjskiej dziennikarki finansowej Gillian Tett, autorka opisuje, jak powstawały modele szacujące ryzyko niewypłacalności obligacji opartych o hipoteki. (MBS – Mortgage Backed Securities). Ich popularność wzrosła pod koniec lat 90. XX wieku i rzeczywiście była produktem marzeń – marzeń bankowych menadżerów, że każde procesy gospodarcze można opisać w kategoriach ryzyka. Statystycy bankowi w wielu instytucjach ostrzegali, że nie ma formalnych podstaw do szacowania ryzyka zmian cen nieruchomości w USA, gdyż po II Wojnie Światowej nie doszło do poważniejszych zaburzeń na tym rynku. Tak samo jak trudno jest szacować ryzyko zachorowania na jakiś wirus w populacji, gdzie ten wirus jeszcze nie wystąpił. Ale głos menadżerów okazał się silniejszy.
Jednak w wielu przypadkach prognozy są potrzebne nie do konstrukcji fikuśnych instrumentów finansowych, ale do zwykłych decyzji gospodarczych. To generuje popyt.
Firmy planujące inwestycje muszą posiadać prognozy przepływów finansowych z nimi związanych, gdyż w innym wypadku nie uzyskają ani kredytu ani nie wyemitują obligacji czy akcji. Szybki rozwój rynku finansowego wymusił również profesjonalizację decyzji inwestycyjnych. Trudno podjąć decyzje o kupnie obligacji bez prognozy stóp procentowych. Trudno podjąć decyzje o kupnie spółki bez prognozy jej zysków. Dotyczy to zresztą nie tylko inwestorów.
W ostatnim półwieczu wzrosła rola państwa w gospodarce, a to pociągnęło za sobą profesjonalizację decyzji budżetowych. Trudno zaplanować dochody i wydatki bez podstawowych prognoz gospodarczych. Bankom centralnym trudno podejmować decyzje bez wiedzy na temat oczekiwań rynkowych. A to tylko kilka wymownych przykładów.
Oczywiście można uparcie argumentować, że wartość dodana prognoz jest bardzo niska. Kay w swojej ostatniej książce „Obliquity“ dowodzi, że ludzki proces decyzyjny jest tak skomplikowany, że nie ma sensu go racjonalizować, poddawać quasi-naukowym procedurom. Intuicja – jego zdaniem – może być dużo skuteczniejsza przy podejmowaniu ważnych decyzji. Powołuje się na przykład George’a Sorosa, który mawiał, że inwestuje wtedy, gdy go bolą plecy. Szkoda jednak, że Kay nie wspomniał, ile pieniędzy Soros inwestował w analizy.
Słynny atak spekulacyjny na funta w 1992 r. był poprzedzony dość dokładną analizą brytyjskiego rynku nieruchomości i gospodarki. Analitycy Sorosa doszli do wniosku, że rząd nie będzie mógł sobie pozwolić na podniesienie stóp procentowych w celu obrony waluty. Stąd decyzja o ataku. Historię tę w niezwykle ciekawy sposób opisuje Sebastian Mallaby w najlepszej na rynku książce o historii funduszy hedgingowych: „More Money Than God“.
Już słyszę chór sceptyków, odpowiadających, że nie w samym popycie na prognozy tkwi problem, ale w sugerowaniu przez ekonomistów, że można liczbowo przewidzieć przyszłość. Analizy są okej – powiedzą sceptycy – można badać zjawiska finansowe, analizować trendy, ale nie bawmy się we wróżki, które zapowiedzą, jaka będzie koniunktura na wiosnę 2015 r., czy świat wyjdzie z kryzysu za rok czy dwa lata.
Ten argument jest jednak jeszcze bardziej nietrafiony niż poprzedni – wypacza sens prognoz, przyrównując je do prostackiego wróżenia.
Prognoza to de facto tylko produkt uboczny analizy gospodarczej, a nadaje się im liczbowy charakter tylko po to, żeby było łatwiej je czytać lub wykorzystywać do planowania finansowego. Trudno oprzeć plan inwestycyjny firmy na elaboracie, trudno podsumować najważniejsze informacje o sytuacji gospodarczej w formie eseju czy notatki. Łatwiej się tego dokonuje w liczbach. Choć ekonomia jest nauką społeczną tak samo jak socjologia, psychologia, historia czy politologia, to nad wszystkimi naukami społecznymi ma gigantyczną przewagę w postaci możliwości kolekcjonowania danych. Dlatego łatwiej wykonać prognozę ekonomiczną niż polityczną.
Rysując różne możliwe scenariusze rozwoju sytuacji, tworzy się – na podstawie badań statystycznych – opis prawdopodobieństwa tych scenariuszy. Scenariusz o najwyższym prawdopodobieństwie, który przebiega przez „środek“ wszystkich możliwych scenariuszy, to jest właśnie konkretna prognoza. Pozwala ona wyważyć różne pozytywne i negatywne niespodzianki, jakie mogą się wydarzyć. Jeżeli się okazuje, że ryzyko skrajnych niespodzianek jest gigantyczne, to znaczy, że prognoza jest bardzo ryzykowna i trzeba do niej podchodzić z dużą rezerwą.
Prognoza nie pokazuje zatem, co się wydarzy, ale na jaki przebieg wydarzeń wskazują dotychczasowe informacje. Ważnym elementem prognozy jest rozkład ryzyka – pokazuje on, jak rozbieżne są różne scenariusze. A jeszcze ważniejsze jest to, czego prognoza nie zawiera, a o czym często się niestety: niepewność. Te bardzo proste słowo opisuje zwykły fakt, że w gospodarce zdarzają się często zjawiska nieprzewidywalne i odbiegające od dotychczasowego wzorca wydarzeń. Donald Rumsfeld analizując wydarzenia na wojnie w Iraku mówił o „wiadomych niewiadomych“ i „niewiadomych niewiadomych“. Niepewność to to drugie.
Prof. Ryszard Bugaj, na jednym z seminariów w Polskiej Akademii Nauk, drwił z prognozy wzrostu PKB do 2050 r., jaką przedstawił rząd w analizach dotyczących skutków podniesienia wieku emerytalnego. Rzeczywiście próba przewidzenia wzrostu PKB w każdym kolejnym roku na cztery dekady w przód, z dokładnością do trzech miejsc po przecinku, może wydawać się śmieszna. Ale jest to tylko wynik analizy, która ma ułatwić planowanie efektów finansowych tej reformy. Jakieś założenie co do wzrostu trzeba było prawdopodobnie przyjąć – lepiej żeby opierało się ono na formalnej procedurze, niż intuicji polityków i analityków, np. profesora Bugaja.
Nikt nie twierdzi, że prognozowany scenariusz jest bardzo prawdopodobny, ale jest to po prostu najlepszy scenariusz ze wszystkich. Choć zapewne przy tak długookresowych decyzjach powinno się wykonać kilka prognoz na podstawie różnych modeli.
Z mojego doświadczenia wynika, że w obliczu powyższych wywodów, sceptycy wyciągają jeszcze jeden, ich zdaniem ostateczny argument: dobrze – powiadają – jest popyt na prognozy, są one dokonywane zgodnie z pewnym kanonem, ale ze względu na dużą rolę ryzyka i niepewności nie ma sensu nadawać tym prognozom zbyt dużej roli, rozgłaszać ich, traktować jako wyrocznię.
Trzeba przyznać, że w konkurencji na prognozy jest coś z konkurencji między celebrytami na miejsce w mediach. Gazety i telewizje traktują często prognozy dużych instytucji jak ważne „newsy“, wielu decydentów – na poziomie rządowym czy prywatnym – przykłada do prognoz bardzo dużą wagę.
To jednak nie może prowadzić do zupełnie mylnego wniosku, że dla decydentów prognozy są kluczowym czynnikiem decyzyjnym. Rzucają one światło na proces decyzyjny, są wsparciem dla decydentów, ale nikt poważny nie nadaje im roli wyroczni. Absurdalne jest, że takie osoby jak John Kay, które dostrzegają, jak skomplikowany i często nie do końca racjonalny jest proces decyzyjny w firmach czy instytucjach publicznych, nie zauważają, że prognozy to tylko jeden z wielu elementów wpływających na decyzje.
Jedni nadają im większa rolę, inni mniejszą, niektórzy pewnie całkowicie opierają się na prognozach, a inni w ogóle. Wiele banków znalazło się na skraju upadku, gdyż zbytnio zaufały prognozom, ale wiele też wyszło z kryzysu wzmocnionych, gdyż do prognoz miały ograniczone zaufanie lub też produkowały lepsze prognozy niż inni.
Nie obędzie się w tym miejscu bez porównania. Praca wielu naukowców, publicystów, dziennikarzy, którzy zajmują się notoryczną krytyką rzeczywistości, która ich otacza (również krytyką prognoz), nie wnosi prawdopodobnie do życia obywateli potężnej wartości dodanej. A mimo to ich praca jest przydatna, przyczynia się do pogłębienia debaty publicznej, dla wielu czytelników jest źródłem wiedzy, krytykowanych zmusza do wytężonej obrony, często nawet prowadzi do zmiany powszechnych przekonań na jakiś temat.
Ostatni kryzys finansowy był zapewne dla środowisk ekonomistów jak kubeł zimnej wody, udowodnił im, że nie są fizykami, ich wiedza jest bardzo ograniczona, nie mogą być pewni, czy słońce co ranek wschodzi i co wieczór zachodzi. Ale popadanie z jednej skrajności w drugą to kiepskie rozwiązanie – fakt, że sens prognoz był często wypaczany, nie oznacza, że nie ma dla nich miejsca i są one wielkim oszustwem.
W ostatnich miesiącach ceny ropy naftowej utrzymywały się w relatywnie wąskim przedziale wahań. Główne czynniki wpływające na rynek tego strategicznego surowca to eskalacja działań wojennych w kilku regionach świata oraz polityka krajów OPEC.
W styczniu 2020 roku Wielka Brytania formalnie opuściła Unię Europejską. Oczekiwane korzyści z brexitu, poza odzyskaniem suwerenności w zakresie kształtowania prawa i zewnętrznych relacji gospodarczych, jednak się nie zmaterializowały. Widoczny jest natomiast spadek wydajności i konkurencyjności brytyjskiej gospodarki, co wpływa także na kondycję rynku pracy.
