Лауреаты Нобелевской премии по экономике открыли универсальный способ не делать ошибок - Новости
$60.14
69.98
ММВБ1928.84
BRENT48.56
RTS1010.43
GOLD1257.54

Лауреаты Нобелевской премии по экономике открыли универсальный способ не делать ошибок

читайте также
Манипуляции и обман: как не попасть в ловушку охотника на простаков Вышел январский номер Forbes +4 просмотров за суткиВсе о технологиях продления жизни — в бесплатном еженедельнике Forbes для iPad +5 просмотров за суткиВышел декабрьский номер Forbes +2 просмотров за суткиВсе об Алексее Улюкаеве — в бесплатном еженедельнике Forbes для iPad +4 просмотров за суткиСергей Романчук: "Если вы не знаете, откуда изымается прибыль, то, скорее всего, ее делают на вас" Жизнь после «Копейки». Александр Самонов возвращается в ритейл Все о выборах президента в США — в бесплатном еженедельнике Forbes для iPad Все о проблемных банках — в бесплатном еженедельнике Forbes для iPad Вышел ноябрьский номер Forbes Все о бриллиантах — в бесплатном еженедельнике Forbes для iPad Агентские отношения и неполные контракты. Как заключать выгодные сделки Все о роботах — в бесплатном еженедельнике Forbes для iPad Экс-сенатор Лебедев продолжит судиться с Вексельбергом и Блаватником за $2 млрд Советы для инвесторов — в бесплатном еженедельнике Forbes для iPad Лекция Ольги Кузиной «Методом проб и ошибок: финансовые стратегии населения в 1991-2016» Все о хоккее — в бесплатном еженедельнике Forbes для iPad Следственный комитет прекратил преследование Дмитрия Каменщика Как автодилеры справляются с кризисом Вышел октябрьский номер Forbes Все о выборах 2016 года — в бесплатном еженедельнике Forbes для iPad

Лауреаты Нобелевской премии по экономике открыли универсальный способ не делать ошибок

Олег Замулин Forbes Contributor
Кристофер Симз фото REUTERS 2011
Рассказывает профессор ВШЭ Олег Замулин

Нобелевская премия по экономике за 2011 год присуждена американцам Томасу Сардженту и Кристоферу Симзу (на фото) за эмпирические исследования причинно-следственных связей в макроэкономике. В чем состоит суть их исследований?

В экономике вообще и в макроэкономике в частности, когда мы видим какую-то корреляцию, постоянно возникает вопрос: насколько в действительности одна переменная зависит от другой и наоборот.

Например, периоды, когда в развитых странах выпускают много денег, соответствуют периодам, когда экономика быстро растет. Из этого следует вопрос: экономика растет, потому что денежная масса выросла, или, наоборот, Центробанк напечатал деньги, потому что экономика растет и ей нужно больше денег? Или же вообще какая-то третья переменная влияет на оба этих события? Просто глядя на данные, дать правильный ответ невозможно, для этого нужно предложить какую-то теорию. Но, чтобы объяснить эту корреляцию, можно предложить множество теорий. Весь вопрос в том, как выбрать ту, которая максимально соответствует данным.

Именно на этот вопрос и искали ответ Томас Сарджент и Кристофер Симз, разрабатывая методы так называемого структурного регрессионного анализа. Этот анализ позволяет посмотреть на данные через призму экономической теории и выяснить, какая теория опровергается данными, а какая не опровергается.

Проводя свои исследования, Сарджент и Симз работали по отдельности. Сарджент начал заниматься этим вопросом с конца 1970-х годов, Симз приступил к исследованиям чуть позже, в 1980-е годы. Тогда Симз заложил основы, которые до сих пор являются базовыми для любых эмпирических исследований в макроэкономике.

Исследования Сарджента и Симза являются очень значимыми. Они не объяснили нам, как устроен мир. Они в первую очередь дали нам методы, показали, как надо смотреть на то, как устроен мир, чтобы при анализе данных делать правильные выводы и не делать неправильных. Сегодня в том числе и практики – сотрудники Центробанков, министерств финансов, международных организаций – активно используют методы, предложенные Сарджентом и Симзом, и методы, разработанные на основе их предложений. Меня нисколько не удивляет, что Нобелевку по экономике дали именно этим ученым. Учитывая их вклад в экономическую науку, это был лишь вопрос времени.

[processed]