Гипотеза Монте-Карло. 
Макроэкономика. 
Кредитные и биржевые циклы

Гипотеза Монте-Карло подходит для прогнозирования в условиях неопределенности продолжительно действующих тенденций и возможного наступления будущих проблем. При этом широко используются сложные модели и элиминирование различных значений, поскольку число уравнений, которые необходимо решать, превышает возможности их восприятия.

Похоже ли прогнозирование бизнес-циклов на игру в казино? В 1925 г. Ирвин Фишер доказал, что бизнес-циклы нельзя предвидеть, и сравнил процедуру предсказания циклов с игрой в казино. Результат игры в казино совершенно непредсказуем, так же как и экономическое развитие вообще и движение биржевых цен в частности.

Вслед за Фишером Евгений Слуцкий в 1937 г. показал, что бизнесциклы имеют форму случайной функции. Как в казино, так и в экономике нельзя определить периоды и ритмы, а также построить модели прошлых выигрышей и проигрышей, подъемов и спадов с учетом всех составляющих. Следовательно, человечество не в состоянии предвидеть будущее. Вероятно, «цикл» является оптической иллюзией или, как назвал его Фишер, «циклом Монте-Карло». Многие экономисты считают, что бизнес-циклы не имеют четко выраженных форм и представляют собой случайные колебания, описать которые можно с помощью случайной функции.

Гипотеза Монте-Карло (МК) была сформулирована Дж. Хастоном МакКалохом в 1975 г.^[1]: вероятность нового события не зависит от продолжительности времени от последнего события. Альтернативная гипотеза бизнес-цикла считает, что вероятность наступления события, напротив, зависит от времени, прошедшего с момента последнего события.

Прогнозы биржевых цен и бизнес-циклов при внешней неоднотипности по своей сути однотипны. Составление крупномасштабных эконометрических моделей в начале 1970;х гг. показало, что случайные шоки, как правило, недостаточны для преодоления сопротивления экономических инерций. Для этого необходима серия коррелируемых шоков. Цены же на отдельные акции могут изменяться под влиянием одиночных шоков, в то время как в целом изменения биржевых индексов также происходят под воздействием серии шоков.

Практическая ценность гипотезы МК для теории бизнес-циклов заключается в следующем: случайные шоки не меняют действующую эконометрическую модель; для ее изменения необходима серия шоков. Если шоки коррелируют друг с другом, то игрок (составитель прогнозов) получает необходимую информацию для исправления ошибок и предвидения будущих результатов. При этом с каждым исправлением и по мере приближения к моменту наступления события повышается достоверность прогноза.

Для тестирования гипотезы МК применяют два метода:

• 1) критерий согласия Пирсона {Chi-squared contingency table test) — гипотетический тест на случайное распределение статистических данных вокруг определенных значений. Тест применяется для проверки как простых, так и более сложных линейных гипотез на принадлежность наблюдаемой выборке и проверки предположений;
• 2) статистический критерий, посредством которого проверяются выбранные результаты с позиции «принять или отвергнуть его для последующего использования» {Chi-squared goodness ofjit tests). Посредством данного тестирования происходит согласование различных вариантов для последующей выборки наиболее приемлемых на основе анализа дисперсии показателей линейной регрессии.

Тест подходит только для измерения показателей в рамках одного цикла и не распространяется на другие циклы. Данный тест достаточно широко используется Национальным бюро экономических исследований США (НБЭИ). Проверка статистических гипотез с позиции оценки перспектив колебаний экономики в своей основе является задачей математической статистики. Поэтому здесь применяется довольно широкий арсенал математических формул.

Критики гипотезы МК утверждают, что ее тестирование, проводимое НБЭИ, страдает двумя недостатками. Во-первых, у используемых в тесте переменных отсутствует геометрическое распределение и, следовательно, тест не может сравнивать разные временные отрезки и как свидетельствовать о равенстве двух геометрических распределений показателей, происходящих в разные промежутки времени, так и указывать на их несовпадение. Во-вторых, выборка критерия классификации старых и молодых циклов происходит на случайной основе. Обычно составляется три варианта: худший, лучший и средний. Средний вариант становится определяющим и находится в основе классификации. Оценка на основе средних показателей страдает недостатком — случайным характером выбора именно средней.

Национальное бюро экономических исследований США рассматривает не периодические циклы, а изменения в каждом данном цикле. Продолжительность цикла — главный показатель, который принимают во внимание большинство экономистов и используют для идентификации и классификации циклов. В частности, выделяются бизнес-циклы продолжительностью от одного до 10 и даже 12 лет.

Продолжительность циклов чаще всего определяется на основании гипотезы МК. Наиболее типичным при измерении продолжительности циклов является их тройное измерение:

• • измерение, связанное с четким определением времени начала и продолжительности цикла;
• • определение интервалов между различными точками циклов (фазами и их крайними пунктами); с этой целью проводят сезонное «очищение» цен;
• • изменение показателей внутри специфических или выбранных для анализа циклов.

Бизнес-цикл находится под воздействием бесчисленного количества случайных факторов, и их воздействие может быть разнонаправленным и различаться по характеру и масштабам. Следовательно, спецификой каждого цикла является его индивидуальность, отличие по множеству показателей одного от другого. Но по продолжительности и глубине падения возможны сравнения и поиск аналогов. В 1977 г. Р. Лукас выделил общие свойства, соответствующие различным циклам:

• 1) изменения в выпуске продукции в различных секторах экономики происходят в одном направлении, что подтверждает развитие в рамках той или иной фазы;
• 2) различия между колебаниями производства средств производства и потребительских товаров, а также между выпуском товаров для текущего потребления и длительного пользования;
• 3) во время рецессии производство и цены сельскохозяйственных и сырьевых товаров, как правило, ниже среднего уровня по экономике;
• 4) колебания рентабельности производства и массы прибыли значительно сильнее, чем в среднем по экономике;
• 5) цены движутся в направлении цикла, т. е. цены нроцикличны;
• 6) краткосрочная процентная ставка проциклична (ее движение соответствует циклу), в то время как долгосрочная только частично проциклична, поскольку действует с временным лагом (отстает);
• 7) денежные агрегаты крайне подвижны и их колебания процикличны.

Общие свойства циклов для различных децентрализованных рыночных экономик свидетельствуют о том, что везде и всегда бизнес-циклы имеют сходства и, следовательно, возможны общий к ним подход и унифицированное их объяснение. Тем не менее уровни безработицы, спада производства, цен и заработных плат, а также характер изменения спроса и предложения в каждом бизнес-цикле и в каждой стране могут различаться. Также неопределенным является и время наступления кризиса.

• [1] McCulloch J. II. The Monte-Carlo cycle in business activity // Econometric Inquiry. 1975.Vol. 13. No. 3 (September). P. 303−321.