• • Наша новая модель включает в себя несколько инновационных функций: например, вместо использования репрезентативного домохозяйства она представляет собой демографически точную синтетическую совокупность с миллионами домохозяйств (соответствующих возрасту, образованию, расе и потребительским привычкам). Вместо использования репрезентативной фирмы мы моделируем поведение десятков тысяч крупнейших фирм во взаимно однозначном соответствии с реальными фирмами…
    • • Дж. Дойн Фармер, Осмысление хаоса: лучшая экономика для лучшего мира п. 258

М Традиционная экономика готова построить модель экономики с точки зрения «репрезентативного индивидуума». Один гипотетический потребитель представляет каждое домохозяйство. Одна гипотетическая фирма представляет каждый бизнес. Многие различные типы работников объединяются как «рабочая сила». Многие различные типы машин и другие факторы, повышающие производительность (например, деловая репутация или знание процессов), объединяются в «капитал». Я уже давно подвергаю сомнению этот подход к экономической науке, который я называю методом анализа «фабрики ВВП».

На протяжении десятилетий Дж. Дойн Фармер и его относительно небольшая группа исследователей-единомышленников отстаивали и применяли другой подход. Заимствуя знания из области экологии, они хотят построить модели, включающие агентов, использующих разные стратегии в рамках общей системы.

Репрезентативно-индивидуальный подход предполагает тщательный выбор в голове экономиста набора предположений о человеческом поведении, представление их в виде уравнений и решение уравнений для единого равновесия. Это предшествовало эпохе компьютеров.

Подход Фармера, проиллюстрированный в его новой книге Осмысление хаоса , требует совершенно другой стратегии моделирования, называемой «агентное моделирование». Оно начинается с наблюдений о том, как разные люди выбирают стратегии заработка, потребления и инвестирования. Цель состоит в том, чтобы увидеть, как эти стратегии взаимодействуют друг с другом с течением времени. Для этого необходимо компьютерное моделирование.

Например, рассмотрим фондовый рынок. Подход «репрезентативного лица» предполагает наличие одного инвестора, обладающего полной информацией и одной стратегией максимизации прибыли относительно риска. Вместо этого подход Фармера начинается с рассмотрения типов стратегий, которые на самом деле используют разные инвесторы. Некоторые сосредотачиваются на фундаментальных вопросах. Другие пытаются выявить тенденции. У всех разная информация и разные эвристики.

Репрезентативно-индивидуальные модели фондового рынка, как правило, обладают динамическими свойствами, которые неинтересны и нереалистичны. Они предсказывают минимальное движение рынка, гораздо меньшую торговлю, чем мы наблюдаем, и ничего подобного модели взлетов и падений, которая, по-видимому, характеризует существующие рынки. Модели с неоднородными инвесторами способны воспроизводить закономерности, которые мы фактически наблюдаем на фондовом рынке.

Один из наиболее интересных выводов моделей представитель-агент заключается в том, что по мере увеличения влияния игроков, использующих одну стратегию, динамика финансового рынка меняется. Стратегии, которые на некоторое время снижают волатильность, могут внезапно вызвать нестабильность.

Например, Фармер отмечает, что в конце 1990-х годов крупные инвестиционные банки приняли «стоимость под риском» (VaR) в качестве стратегии управления рыночными рисками. VaR измеряет убытки, скажем, от неблагоприятного движения цен на два стандартных отклонения. Используя такую ​​метрику, риск-менеджер сказал бы, что вы можете увеличить подверженность риску, когда волатильность рынка снижается, и вы должны уменьшить ее, когда волатильность возрастает. В хорошие времена вы получаете самоусиливающуюся петлю обратной связи, которая повышает цены на активы по мере того, как банки расширяют свои портфели. Но затем небольшое затруднение приводит к тому, что все, кто использует VaR, пытаются продать сразу, вызывая действительно серьезную самоусиливающуюся петлю на обратной стороне. Фармер говорит, что это описывает то, что происходило на финансовых рынках до и во время финансового кризиса 2008 года.

Фармер и его коллеги также использовали компьютерное моделирование стратегий гетерогенных агентов для анализа энергетического рынка, уделяя особое внимание попыткам оценить осуществимость «энергетического перехода» для предотвращения изменения климата. Согласно их анализу, основные затраты при переходе на возобновляемые источники энергии связаны с модернизацией электросетей. Но на самом деле производство энергии будет дешевле, так что в целом более быстрый энергетический переход является положительным моментом для экономики.

• Например, в 2050 году наши предполагаемые глобальные ежегодные расходы на электросети в рамках «Быстрого перехода» составят около 670 миллиардов долларов в год по сравнению с 530 миллиардами долларов в год в случае «Без перехода». Однако ожидаемая общая стоимость системы в 2050 году составит около 5,9 триллиона долларов США для быстрого перехода и 6,3 триллиона долларов США в год для варианта без перехода. Таким образом, хотя дополнительные затраты на энергосистему в размере 140 миллиардов долларов могут показаться дорогостоящими, они значительно меньше, чем экономия, полученная за счет более дешевой энергии. п. 253

Преимущество традиционного подхода к разработке экономической теории всегда состоит в том, что его легко передавать и воспроизводить. Когда кто-то показывает результаты общепринятой модели, вы можете решить уравнения самостоятельно и понять, что влияет на результаты.

Для эмпирической работы репликация не столь надежна. Фармер сообщает, что когда он работал в компании, которая была заинтересована в использовании неэффективности фондового рынка, его команда изучала опубликованные статьи об аномалиях рынка.

• Примерно для половины статей нам не удалось воспроизвести результаты, даже когда мы проверяли постулируемое отклонение от эффективности, используя те же данные. п. 146

Моделирование более непрозрачно для тех из нас, кто не входит в команду, создавшую модель. Мы не можем воспроизвести результаты для себя. Если экономисты собираются принять агентное моделирование, им придется разработать способы сформулировать, объяснить и обосновать выбор, который они делают при построении моделей.

Я думаю, что экономические модели подобны картам. Со старомодным триптихом, если бы на карте было написано, что от места, где я живу, до Бостона нужно пройти по мосту Джорджа Вашингтона, я бы застрял на этом. Имея карту на своем смартфоне, я могу рассматривать альтернативы и даже вносить коррективы в режиме реального времени в зависимости от дорожных условий.

Экономистам становятся доступны огромные объемы данных. Мощность компьютеров выросла на порядки. По-видимому, это приводит к тому, что тенденции отдают предпочтение агентному моделированию по сравнению с репрезентативно-индивидуальным стандартом.

Но в качестве карты для политиков агентные модели все еще далеки от надежности. Я был бы осторожен и не предполагал, что они делают централизованное принятие решений хорошим способом управления экономикой. Не следует ставить ферму на Фармера.