Nobelovu cenu za ekonomii získali statistici Clive Granger a Robert Engle
Granger? Engle? Jestliže vám tato jména nejsou vůbec známá, pak se neděste. Ne každý laureát Nobelovy ceny za ekonomii je citován populárními médii nebo pracuje ve Světové bance. Naopak, drtivá většina v klidu bádá v šeru univerzitních knihoven a matném svitu počítačových obrazovek. Až se občas zdá, že ekonomie ztrácí lidský rozměr. Ve zdůvodnění letošních cen čteme, že Brit Clive Granger (68) byl oceněn „za vypracování metod analýzy časových řad s obecnými trendy“ a Američan Robert Engle (60) „za vyvinutí metod analýzy časových řad vykazujících časově podmíněnou volatilitu“. Neznamená to ovšem, že v těchto zdánlivě složitých a nesrozumitelných slovech je lidský prvek ztracen úplně. Často stojí za to pokusit se ho vyhledat.
Pozor na metodu
Ekonomie je věda převážně neexperimentální (byť právě za experimentální ověřování ekonomických teorií byla udělena Nobelova cena loni – Vernonu Smithovi, viz Respekt č. 42/2002) a většinu svých hypotéz musí testovat na datech z reálného světa. A ta jsou často získána ve formě časových řad, tedy v sérii pozorování některých veličin v určitém časovém úseku. Dobrým příkladem jsou každodenní informace o vývoji kurzů akcií, dluhopisů, měn nebo měsíční zprávy o inflaci či nezaměstnanosti. Problém analýzy časových řad spočíval v tom, že se na jejich zkoumání dlouho používaly metody vyvinuté pro analýzu v přírodních vědách. To mělo ovšem svá úskalí: tyto metody pro správné využití vyžadovaly, aby platily některé základní předpoklady. Jedním z nich je stacionarita, což znamená, že veličina má tendenci se vracet k určité hodnotě či opisovat trend. Jinou klíčovou vlastností je homo-skedasticita, což zní strašidelně, ale není to nic jiného, než že náhodné šoky budou víceméně stále stejné. Časové řady však často nejsou stacionární – nemají jednoznačný trend, ani se nevracejí ke stejné hodnotě (typickým příkladem jsou data o HDP nebo o směnných kurzech). K čemu to vede? Clive Granger spolu s Paulem Newboldem v článku z roku 1974 ukázali, že pokud v ekonomických datech není splněn předpoklad stacionarity (což většinou není), pak může dojít k tomu, že klasická statistická analýza může mylně vyvodit výrazné vzájemné vztahy mezi veličinami, které spolu nemají ve skutečnosti nic společného. Omyly v určení závislosti mohou pak vést ke zcela chybným závěrům nejenom v teorii, ale v důsledku existence významných státních zásahů do ekonomiky i k fatálně chybným hospodářským politikám. Co se s tím dá dělat? Jednou z možností je upravit nestacionární časové řady tak, aby se stacionárními staly jiným způsobem. A právě to je další velký Grangerův příspěvek z roku 1981. Prokázal, že za určitých okolností můžeme zkombinovat časové řady tak, aby vznikly řady stacionární.
Až přijde šok
Kromě nestacionarity časové řady vykazují i heteroskedasticitu, tedy zažívají velmi rozdílné náhodné šoky. Typickým příkladem jsou akciové kurzy. Po velkých výkyvech a šocích (třeba po Černém úterý 13. října 1987, kdy americká burza zaznamenala jeden z největších propadů – o čtvrtinu za jediný den!) zpravidla následuje období s velkými změnami kurzu, které se teprve následně snižují. Je to celkem logické a vysvětlitelné selským rozumem: po velkém šoku reagují lidé poněkud přepjatě i na podněty, které by je za jiných okolností nechávaly v klidu. Z toho poznatku vyšel Robert Engle a založil svou analýzu na úvaze, že náchylnost ke změně bude v následujícím období do značné míry ovlivněna náchylností v období současném. Pokud byla v současnosti vysoká, pak s velkou pravděpodobností bude vysoká i zítra – a naopak. K čemu lze objevy obou statistiků využít? Například k tomu, abychom byli schopni předvídat budoucí hodnotu ekonomických veličin. Grangerovy metody jsou využívány převážně při zkoumání závislosti spotřeby na jiných veličinách, jako je permanentní důchod, bohatství nebo příjmy apod. Engle své modely aplikoval nejprve na data o inflaci, nicméně hlavní oblastí, ve které se jeho modely používají, je finanční sektor. Na základě těchto modelů jsou odhadovány možné budoucí ztráty portfolií investičních fondů a bank či třeba elektroenergetických společností.
Odstranit nejhorší
Hlavním poselstvím letošní Nobelovy ceny by však mohlo být to, že o společenských jevech víme stále zoufale málo. A většina statistik a ekonometrických modelů je do značné míry pouze předstíráním znalostí. Grangerovy a Engleho postupy vytlačily a překonaly klasickou statistickou analýzu a odstranily nejhorší omyly v hodnocení závislostí makroekonomických veličin. Nikdo však již nevrátí chyby hospodářské politiky založené na takových omylech. A každý by si měl uvědomit, že omylů „podepřených“ sesbíranými a špatně analyzovanými daty zůstává v ekonomii i nadále velké množství.
