Макроэкономические прогнозы и макроэкономические прогнозисты

Специфика макроэкономических прогнозов обусловлена не столько перечнем прогнозируемых параметров или особенностями используемого математического инструментария, сколько фактически неустранимым человеческим фактором, из-за чего прогнозы разных экспертов подчас радикально различаются. В русскоязычной литературе эта сторона макроэкономического прогнозирования не получила должного освещения; наша работа призвана заполнить эту лакуну. Информационной базой исследования послужил массив прогнозных данных, сформированный на основе начавшихся в I кв. 2000 г. ежеквартальных Опросов профессиональных прогнозистов (ОПП). Анализ многолетних данных о прогнозах реального ВВП и ИПЦ позволил выявить среди независимых экспертов оптимистов и пессимистов, а также показать, что официальные прогнозы Минэкономразвития и Банка России часто чрезмерно оптимистичны (исключая, возможно, прогнозы на текущий год). Подтвердилось, что по своей точности усредненные консенсус-прогнозы превосходят (в долгосрочной перспективе) и официальные, и прогнозы большинства независимых экспертов. Это дает основания использовать консенсус-прогнозы в качестве эталона ( benchmark), с которым следует сопоставлять макроэкономические прогнозы других экспертов и организаций. Анализ показал, что наиболее значимые ошибки прогнозов на ближайшие один-два года обусловлены недооценкой резистентности экономики России к внешним шокам. В настоящее время именно этот аспект макропрогнозирования, тесно связанный с прогнозированием циклической динамики (в частности, с предсказанием рецессий, времени их начала, глубины и продолжительности), требует повышенного внимания.

1. Астафьева Е. В., Турунцева М. Ю. (2021). Пересмотры ВВП: данные и оценка статистических свойств // Экономический журнал ВШЭ. Т. 25, № 1. С. 65—101. [Astafieva E. V., Turuntseva M. Y. (2021). Revisions of GDP: Data and assessment of statistical properties. HSE Economic Journal, Vol. 25, No. 1, pp. 65—101. (In Russian).] https://doi.org/10.17323/1813-8691-2021-25-1-65-101

2. Горностаев Д., Пономаренко А., Селезнев С., Стерхова А. (2022). База данных пересмотров макроэкономических показателей в России // Деньги и кредит. Т. 81, № 1. С. 88—103. [Gornostaev D., Ponomarenko A., Seleznev S., Sterkhova A. (2022). A real-time historical database of macroeconomic indicators for Russia. Russian Journal of Money and Finance, Vol. 81, No. 1, pp. 88—103. (In Russian).] https://doi.org/10.31477/rjmf.202201.88

3. Куликов Д. (2020). Существенный положительный пересмотр отраслевых данных — норма для России и многих других стран. Аналитический комментарий. Аналитическое Кредитное Рейтинговое Агентство (АКРА). 20 окт. https:// acra-ratings.ru/research/2119/?lang=ru [Kulikov D. (2020). A significant positive revision of industry data is the norm for Russia and many other countries. Analytical commentary. Analytical Credit Rating Agency (ACRA), October 20. https://acra-ratings.ru/research/2119/?lang=en]

4. Смирнов С. В., Красков В. В. (2003). Макроэкономические прогнозы и «консенсус-прогноз» // 1000 лучших предприятий России-2003. М.: Изд. дом ВШЭ. С. 82—97. [Smirnov S. V., Kraskov V. V. (2003). Macroeconomic forecasts and “consensus-forecast”. In: 1000 best enterprises of Russia-2003. M.: HSE Publ., pp. 82—97. (In Russian).]

5. Batchelor R. (2007). Bias in macroeconomic forecasts. International Journal of Forecasting, Vol. 23, No. 2, pp. 189—203. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2007.01.004

6. Binder С. С., Sekkel R. (2023). Central bank forecasting: A survey. Bank of Canada Staff Working Paper, No. 2023-18. https://doi.org/10.34989/swp-2023-18

7. Butler K. C., Lang L. H. P. (1991). The forecast accuracy of individual analysts: Evidence of systematic optimism and pessimism. Journal of Accounting Research, Vol. 29, No. 1, pp. 150—156. https://doi.org/10.2307/2491033

8. Clemen R. T. (1989). Combining forecasts: A review and annotated bibliography. International Journal of Forecasting, Vol. 5, No. 4, pp. 559—583. https://doi.org/10.1016/0169-2070(89)90012-5

9. ECB (2009). How are forecasts in the ECB Survey of Professional Forecasters formed? Results of a special questionnaire. ECB Monthly Bulletin, April, pp. 47—50.

10. Genre V., Kenny G., Meyler A., Timmermann A. (2010). Combining the forecasts in the ECB Survey of Professional Forecasters: Can anything beat the simple average? ECB Working Paper, No. 1277. https://doi.org/10.2139/ssrn.1719622

11. Huang R., Pilbeam K., Pouliot W. (2022). Are macroeconomic forecasters optimists or pessimists? A reassessment of survey based forecasts. Journal of Economic Behavior and Organization, Vol. 197, pp. 706—724. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2022.03.012

12. Ito T. (1990). Foreign exchange rate expectations: Micro survey data. American Economic Review, Vol. 80, No. 3, pp. 434—449.

13. Wang X., Hyndman R. J., Li F., Kang Y. (2023). Forecast combinations: An over 50-year review. International Journal of Forecasting, Vol. 39, No. 4, pp. 1518—1547. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2022.11.005