■景気予測は「勘と経験」

景気予測が「勘と経験」だと書いた某エコノミストに対して、一部のマクロ経済学者たちが瞬間沸騰してブチ切れてたけど、反論のレベルが低いと思うな。

たとえば以下のツイートから始まる景気予測のツールの説明だけど、この手法で今後2年間の景気を予測してみてほしい。多分使い物にならないよ。

景気予測を勘でやってた元先生への贈る言葉がなぜか伸びたので、大学に来て学べるちゃんとした景気予測を説明する。多分、大枠で２つある。

1) 時系列データ分析 => forecasting
2) マクロモデルのシミュレーション
(1/n)— ballman (@katsuymd) May 31, 2022

景気予測というのは、経営戦略や投資戦略の意思決定をサポートするための材料を提供することが重要なんだ。

だから、「このモデルだとこういう結果になります」では役に立たないし、意思決定において重要な要素は短期的な「ショック」であることが多いからモデルの解として描写されないことが多いんだよね。

エコノミストはマクロモデルを使った予測値やシミュレーションくらいは大抵作ってるよ。でも、それだけでは役に立たないことを理解してるから、いかに現実に近づけていくかで苦労しているんだ。

一般的に識別しやすいショック（円安、資源価格上昇、利上げ）だったらモデルで分析はできるけど、たとえば中国のロックダウンの影響をどう考えるかな？

産業連関表を使えば良い？うんうん、気持ちはわかるよ。でも産業連関表と時系列モデルやマクロモデルを統合するのは簡単じゃないし、国際的な産業連関表はたまーにしか更新されないね。

モデルが役に立たない理由は大体想像できると思うけど、統計モデル等を用いて行う予測は、過去の構造を前提として未来を予測することしかできないんだよね。

でも、経済は変化し続けるし、特にコロナ前後の変化は大きすぎるから、過去の関係性をもとに予測を作ると、足元の経済動向がそもそもうまく描写できない。

この状態で足元で起こっていることが構造変化なのか、景気循環なのかを識別しながら景気予測を作っていくのがエコノミストの仕事なんだね。

そのためには統計モデルの変数として採用しにくい細かい経済統計の中身やビッグデータ、質的な変数なんかも加味して予測を作る必要がある。

それを大雑把に言うと、「勘と経験」という言葉になっちゃった部分があるんじゃないかな。

もちろん、これをすべて統計的に織り込んだモデルが作れるならば理想的だよね。

政策当局を中心にこうした取り組みを進めているのは知ってるよ。でも実用的な景気予測をそれだけで行うことが出来るレベルには達してないよね。

もし出来るというのならば早く「論文」で発表してほしいな。参考にするよ。

不思議なことに、日本ではマクロ経済学者がいわゆる職業エコノミストを馬鹿にすることが今回の事例のように一般的に行われているのよね。

でも実際にはやってることが違うことが多いから、下手に口出しするべきじゃないと思うよ。

逆に、月次や四半期で出てくる経済統計について、マクロ経済学者がとんちんかんなコメントをしていることも少なくないよ。仕方ないと思うよ、普段見てないんだから。

だから、もともと論文を書くことを仕事にしていない職業エコノミストが論文を書かないことを馬鹿にするべきじゃないよ。

こんなことはある程度理解はされていて、「勘と経験」という言葉が癪に障ったので瞬間沸騰してツイートしたのだろうとは思うよ。

でも実際にモデルが織り込めない経済環境を予測に活かしていくためには、ある程度の経験が必要になる局面も多いのは分かってもらえるんじゃないかな。

あと、異様に「勘」が鋭いエコノミストもいるよね。トップエコノミストは他の人が見つけていない重要な要素を見つけ出すセンスがずば抜けてる。これは「勘」としか表現できないと思うな。

ま、そんなに考えずにドタ勘だけで予測してるエコノミストもいるのは事実だし、元記事の人がどういう作業をしていたかはわからないけどね。

Permalink | 記事への反応(1) | 12:25

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