Deset godina nakon globalne gospodarske krize ekonomisti su još uvijek zbunjeni jer nisu bili u stanju predvidjeti takav masovan ekonomski pad. Nikome nije jasno kako nisu uspjeli predvidjeti što će se dogoditi, iako na raspolaganju imaju ogromne izvore informacija, iskustvo i alate za predviđanje ekomskih kretanja.
Nobelovac i profesor na Sveučilištu Columbia Joseph Stiglitz razmatra upravo to pitanje u svojem najnovijem stručnom radu naslova: "Pogreške moderne makroekonomije".
"Krivnju" za izostanak reakcije ekonomske akademske zajednice Stiglitz pripisuje postojećim ekonomskim modelima.
Dinamički stohastički modeli opće ravnoteže ili DSGE modeli postali su vrlo popularni među makroekonomistima, bankarima i analitičarima.
Prema Stiglitzu, svaki korisni ekonomski model morao bi moći pružiti uvid u uobičajene naznake i značajke ekonomske krize, te ukazati na načine kako na njih odgovoriti. Drugim riječima, ekonomski modeli moraju moći predvidjeti krizu.
>>>El-Erian: Izgubljene lekcije financijske krize
-DSGE je skroman temelj za donošenje odluka i nije ga jednostavno poboljšati, napisao je Stiglitz te dodao kako uzroci neuspjeha DSGE modela leže u pokušaju pomirenja makroekonomije s mikroekonomijom.
Ustvrdivši to, Stiglitz izaziva tezu na kojoj počiva većina ekonomskih modela, poput DSGE-a. Takvi modeli utemeljeni su na stavu kako svaki individualac djeluje s ciljem maksimizacije korisnosti tijekom cijelog života, bez ograničavanja zaduživanja.
Rezultat toga je da modeli ne ocrtavaju realno ponašanje ljudi, kompanija ni tržišta kada nastupe promjene. Stiglitz navodi tri osnovna problema:
Kao prvo, modeli se nisu pokazali uspješnima u predviđanju kriza jer su dizajnirani za predviđanje kratkoročnih fluktuacija, a ne velikih šokova.
Drugo, ne utječu dovoljno na financijsku industriju jer bolje inkorporiraju informacije o pojedincima, a ne institucijama.
Treće, DSGE pretopstavlja kako su šokovi izazvani vanjskim utjecajima te ne računaju da su pojedine krize izazvane unutarnjim faktorima.
>>>‘Dizelska kriza’ novi rizik za njemačko gospodarstvo
Ukratko, Stiglitz preporučuje da se postojeći makroekonomski modeli zamijene jednostavnijima kakve je 2007. predlagao Robert Shiller.
Umjesto odustajanja od mikro uvida kojima se oblikuje makroekonomija, Bank of England predložila je još veće količine podataka koje valja provući kroz postojeće ekonomske modele. I bankari priznaju da postoje problemi s postojećim ekonomskim modelima, ali oni smatraju kako je to rješivo primjenom tehnologije strojnog učenja. Ukratko, bankari smatraju ako se poveća baza podataka koja se obrađuje u svrhu ekonomskih predviđanja, podataka poput financijskih transakcija između pojedinih institucija i detaljnjih obrazaca potrošnje domaćinstava, onda će i modeli konačno dati konkretnije rezultate.
Međutim, još uvijek postoje prevelike prepreke da strojno učenje promijeni ekonomske modele predviđanja. Primjerice, umjetna inteligencija nije u stanju objasniti što je uzrokovalo pojedine inpute, zbog čega je rezultate tih algoritama teško protumačiti. Drugi je problem što kod interpretiranja informacija putem strojnog učenja, ta umjetna inteligencija ne uračunava protok vremena. Zbog toga usmjerava se, ponekad, na pogrešne vrste informacija. Osim toga, algoritme strojnog učenja i dalje pišu i stvaraju ljudi, zbog čega su oni pristrani i postoji mogućnost pogrešaka.
Stiglitz preporuča udaljavanje od makroekonomskih modela, a Bank of England dublje poniranje u analitiku većih količina podataka. Odgovor kojim mehanizmima će se predviđati ekonomska kretanja leži između ta dva savjeta.