Завтра в 10:00 в ауд. 539 экономического факультета МГУ расскажу о том, зачем нужно и как устроено макроэкономическое моделирование в Департаменте денежно-кредитной политики Банка России. Похожие лекции читались вовне, например, журналистам, но почему-то почти не читаются студентам. В итоге, как мне кажется, не все в академии понимают, как "тикает" Банк России, какова модельная начинка выдаваемой нами аналитики. Поскольку связь нашей работы с макроэкономической наукой так велика, я назвал доклад «Макроэкономика в действии». Конечно, я подробно расскажу и о своих статьях. Приходите, буду рад всех видеть!
Вместо сериалов понемногу смотрю видео с потрясающей конференции Rethinking Macro Policy, проводившейся месяц назад в Вашингтоне. Среди тем сессий денежно-кредитная и бюджетно-налоговая политика, финансовая стабильность и международная экономика, координаторы – Бланшар и Саммерс, среди выступающих – Драги, Холдейн, Бернанке (читай – ЕЦБ, Банк Англии и ФРС), Раджан, Эйхенгрин, Гопинат, Фурман и Вулферс.
Мой особый интерес вызвала сессия про неравенство, где Фурман и Вулферс пришли к, по сути, противоположным выводам. Фурман (после прекрасного обзора кросс-страновых свидетельств о связи неравенства и экономического роста) утверждал, что большинство предлагаемых сегодня Республиканской партией политических мер не способны существенно подстегнуть экономический рост, поэтому следует придерживаться «лексикографического подхода»: если политика помогает снизить неравенство, принимать её. Вулферс, напротив, считает экономический рост лучшим лекарством от неравенства и уверен, что существует много возможностей подстегнуть рост (и ещё больше – замедлить). Отчасти разница в их мнениях отражает разницу подходов: Фурман подходит к проблеме с позиции общественных финансов, а Вулферс – с позиции теоретика экономического роста. Очень верным кажется замечание Фурмана по поводу того, что очень много исследований посвящено связи неравенства и роста, и очень мало – связи политических мер, направленных на снижение неравенства, и экономического роста. А ведь это очень разные вещи! Очень красив предложенный Вулферсом анализ кривых безразличия для политика: если у домохозяйства логарифмическая функция полезности, то её можно разложить на сумму среднего дохода и функцию от индекса Джини.
Все материалы конференции доступны здесь: https://piie.com/events/rethinking-macroeconomic-policy
Мой особый интерес вызвала сессия про неравенство, где Фурман и Вулферс пришли к, по сути, противоположным выводам. Фурман (после прекрасного обзора кросс-страновых свидетельств о связи неравенства и экономического роста) утверждал, что большинство предлагаемых сегодня Республиканской партией политических мер не способны существенно подстегнуть экономический рост, поэтому следует придерживаться «лексикографического подхода»: если политика помогает снизить неравенство, принимать её. Вулферс, напротив, считает экономический рост лучшим лекарством от неравенства и уверен, что существует много возможностей подстегнуть рост (и ещё больше – замедлить). Отчасти разница в их мнениях отражает разницу подходов: Фурман подходит к проблеме с позиции общественных финансов, а Вулферс – с позиции теоретика экономического роста. Очень верным кажется замечание Фурмана по поводу того, что очень много исследований посвящено связи неравенства и роста, и очень мало – связи политических мер, направленных на снижение неравенства, и экономического роста. А ведь это очень разные вещи! Очень красив предложенный Вулферсом анализ кривых безразличия для политика: если у домохозяйства логарифмическая функция полезности, то её можно разложить на сумму среднего дохода и функцию от индекса Джини.
Все материалы конференции доступны здесь: https://piie.com/events/rethinking-macroeconomic-policy
PIIE
Rethinking Macroeconomic Policy
The Peterson Institute held a conference on "Rethinking Macroeconomic Policy," coordinated by Olivier Blanchard, PIIE C. Fred Bergsten Senior Fellow, and Lawrence H. Summers, member of the
[Технический пост для macroeconomic nerds, читать на свой страх и риск]
В макроэкономической блогосфере происходит небольшая драма. Кристиано, Эйхенбаум и Трабандт написали обзор о моделях динамического стохастического общего равновесия (DSGE), в котором заявили, что для анализа экономической политики можно использовать только DSGE-модели, а все, кто думает иначе – дилетанты. Разумеется, это обидело всех, кто не занимается DSGE, но дилетантом себя не считает. Ноа Смит назвал такую защиту DSGE моделей «защитой хохочущего злодея из мультфильма» («вы, жалкие дураки…»). В твиттере Джастин Вулферс заметил, что на большую часть вопросов, на которые, по мнению Кристиано, могут ответить только DSGE-модели, на самом деле даёт ответы атеоретическая эконометрика по типу program evaluation.
Спорить заочно – неблагодарное дело, но я скорее на стороне Кристиано, по двум причинам. Во-первых, я думаю, что скромность в науке нужна гораздо меньше, чем в policy advice. Когда вы даёте совет по поводу реальных политических мер, вы должны быть уверены, что человек, принимающий решение, рассмотрел все возможности. Но в науке бесконечные «с одной стороны» и «с другой стороны» не позволяют увидеть оригинальные идеи. Идея о том, что DSGE is the only game in town намеренно заострена, она провоцирует на ответ. Резкие ответы со стороны других экономистов гарантируют, что те, кто следит за спором, узнают много нового.
Во-вторых, ни одна из альтернатив для DSGE-моделей не кажется мне удачной. SEM страдают от критики Лукаса. SVAR намного лучше, но, в целом, бесполезны для «рассказывания историй» - в любом случае, они скорее дополняют DSGE. Program evaluation дают очень хорошо идентифицированный локальный эффект от какой-то конкретной меры в прошлом. Замечательно. Теперь вам нужно оценить эффект от какой-то другой меры, в будущем, и эффект часто не локальный, а весьма ощутимый – и вам нужно это делать дважды в квартал. Без структурной модели вы ничего такого не получите. Замечу, что сторонники program evaluation тоже считают, что их подход is the only game in town: например, в популярной книге Mostly Harmless Econometrics Ангриста и Пишке нет ни слова о макроэконометрике, временных рядах и проч. Наверное, макроэконометрика – harmful. Но к оценивающим эффект от повышения минимальной зарплаты на 1 доллар на границе одного из штатов никаких претензий нет!
Последнее обвинение Смита такое: Кристиано называет анализ DSGE «экспериментами», хотя на самом деле это никакие не эксперименты, а симуляции внутри модели. Тем самым поддерживается вредный миф о том, что экономика не наука – посмотрите, пытаются быть наукообразными, а у самих даже эксперименты не настоящие. Термин и вправду не очень удачный, но я не уверен, что отказ от него заставит упорных критиков экономики признать, что экономика, всё же, наука.
Оригинальная статья Кристиано, Эйхенбаума и Трабандта: http://faculty.wcas.northwestern.edu/~lchrist/research/JEP_2017/DSGE_final.pdf
Запись Ноа Смита со множеством ссылок на критику и защиту DSGE-моделей: http://noahpinionblog.blogspot.ru/2017/11/the-cackling-cartoon-villain-defense-of.html
Тред с обсуждением в твиттере: https://twitter.com/Noahpinion/status/930543415955144704
В макроэкономической блогосфере происходит небольшая драма. Кристиано, Эйхенбаум и Трабандт написали обзор о моделях динамического стохастического общего равновесия (DSGE), в котором заявили, что для анализа экономической политики можно использовать только DSGE-модели, а все, кто думает иначе – дилетанты. Разумеется, это обидело всех, кто не занимается DSGE, но дилетантом себя не считает. Ноа Смит назвал такую защиту DSGE моделей «защитой хохочущего злодея из мультфильма» («вы, жалкие дураки…»). В твиттере Джастин Вулферс заметил, что на большую часть вопросов, на которые, по мнению Кристиано, могут ответить только DSGE-модели, на самом деле даёт ответы атеоретическая эконометрика по типу program evaluation.
Спорить заочно – неблагодарное дело, но я скорее на стороне Кристиано, по двум причинам. Во-первых, я думаю, что скромность в науке нужна гораздо меньше, чем в policy advice. Когда вы даёте совет по поводу реальных политических мер, вы должны быть уверены, что человек, принимающий решение, рассмотрел все возможности. Но в науке бесконечные «с одной стороны» и «с другой стороны» не позволяют увидеть оригинальные идеи. Идея о том, что DSGE is the only game in town намеренно заострена, она провоцирует на ответ. Резкие ответы со стороны других экономистов гарантируют, что те, кто следит за спором, узнают много нового.
Во-вторых, ни одна из альтернатив для DSGE-моделей не кажется мне удачной. SEM страдают от критики Лукаса. SVAR намного лучше, но, в целом, бесполезны для «рассказывания историй» - в любом случае, они скорее дополняют DSGE. Program evaluation дают очень хорошо идентифицированный локальный эффект от какой-то конкретной меры в прошлом. Замечательно. Теперь вам нужно оценить эффект от какой-то другой меры, в будущем, и эффект часто не локальный, а весьма ощутимый – и вам нужно это делать дважды в квартал. Без структурной модели вы ничего такого не получите. Замечу, что сторонники program evaluation тоже считают, что их подход is the only game in town: например, в популярной книге Mostly Harmless Econometrics Ангриста и Пишке нет ни слова о макроэконометрике, временных рядах и проч. Наверное, макроэконометрика – harmful. Но к оценивающим эффект от повышения минимальной зарплаты на 1 доллар на границе одного из штатов никаких претензий нет!
Последнее обвинение Смита такое: Кристиано называет анализ DSGE «экспериментами», хотя на самом деле это никакие не эксперименты, а симуляции внутри модели. Тем самым поддерживается вредный миф о том, что экономика не наука – посмотрите, пытаются быть наукообразными, а у самих даже эксперименты не настоящие. Термин и вправду не очень удачный, но я не уверен, что отказ от него заставит упорных критиков экономики признать, что экономика, всё же, наука.
Оригинальная статья Кристиано, Эйхенбаума и Трабандта: http://faculty.wcas.northwestern.edu/~lchrist/research/JEP_2017/DSGE_final.pdf
Запись Ноа Смита со множеством ссылок на критику и защиту DSGE-моделей: http://noahpinionblog.blogspot.ru/2017/11/the-cackling-cartoon-villain-defense-of.html
Тред с обсуждением в твиттере: https://twitter.com/Noahpinion/status/930543415955144704
К хорошим новостям: Центр методов и практик работы с микроданными (CeMMAP) при британском Институте фискальных исследований сделал сайт с библиотекой кодов для статистического программирования с упором на макроэконометрику. Есть коды для Matlab, R, Stata, Gauss, удобная система тэгов. Минус - вся библиотека состоит из ссылок на страницы учёных, то есть если кто-то из них удалит страницу, прощайте коды. Стоит сохранить полезное, пока есть возможность: https://cemmapswlblog.wordpress.com/
"Книга Алесины и Джавацци — важный урок экономистов политикам, и не только левого толка: нельзя поддерживать ту или иную политическую меру просто потому, что она является традиционной в политической повестке вашей партии, необходимо смотреть на её реальные последствия, на то, какие группы населения выиграют, а какие проиграют". Моя новая рецензия здесь: https://iloveeconomics.ru/books/6838
Экономика для школьников
Либерализм — это левая идея | Экономика для школьников
Традиционное для Европы деление всего политического спектра на правые и левые силы, где правые выступают за свободный рынок и выражают интересы крупного бизнеса, а левые защищают бедных и трудящихся
Историк экономики из МГУ Григорий Баженов завёл канал в телеграме (подписываться тут: https://tttttt.me/faqingeconomics). Мы с ним расходимся по многим вопросам, но канал – хороший, и тексты в нём будут грамотные и популярные, без моей зауми. Рекомендую.
Но я же знаю, что вы ждёте спора! Первая запись посвящена тому, что такое экономическая наука (economics): после долгого исторического экскурса делается вывод о том, что «математический аппарат и моделирование с порцией базовых предпосылок … применяемый к частным аспектам экономической реальности – это и есть Economics». Я достаточно долго думал над тем, как определить экономическую науку, и понял, что с таким определением согласиться не смогу.
Для чего вообще нужны определения? Я думаю, что основная их цель – облегчить коммуникацию. Есть общественная условность, что какие-то виды научной деятельности называются «экономикой». Чтобы каждый раз не перечислять их все поштучно, удобно выделить какие-то общие признаки для всего множества. Удачное определение не только сэкономит время на коммуникацию, но и скоординирует ожидания участников обсуждения.
Определение поэтому является хорошим, если у него низкие ошибки первого и второго родов: оно не называет экономикой то, что ей не считается, и не отказывает в праве называться экономикой тем работам, которые ей считается. Иными словами, если человек работает профессором экономики, публикуется в экономических журналах и называет себя экономистом, но под определение не подходит – определение неудачно. Вы ведь не сможете приказать ему «перестать быть экономистом», потому что ваше определение его не включает?
И, конечно же, именно таких людей очень много. Значительная часть людей, занимающихся program evaluation, не применяют свой инструментарий к частным аспектам экономической реальности. Можно изучать влияние жиров омега-3 на успеваемость школьников, в качестве инструмента используя миграционные паттерны лосося – и публиковаться в AEJ Economic Policy, работать на экономическом факультете, считать себя экономистом. Вам кажется, что я утрирую? В ближайшем номере Economic Policy будет опубликована статья о том, как введение нового подхода к обучению английскому языку (synthetic phonics) повлияло на успеваемость учащихся. Сказать, что это «экономическая реальность» - значит полностью выхолащивать понятие экономической реальности, что, конечно, любят делать (люди принимают решения, значит это экономика). С другой стороны, многие люди, изучающие экономическую реальность количественными методами, считают, что они занимаются вовсе не экономикой, а, скажем, political science. Это относится к исследователям, например, институционального ресурсного проклятья.
Дисциплинарные границы крайне размыты: люди, занимающиеся одним и тем же вопросом с помощью одинаковых методов, могут называть себя экономистами, социологами или политологами. Поэтому пользоваться определениями, даже не очень строгими, неудобно – да и нужно ли?
Но я же знаю, что вы ждёте спора! Первая запись посвящена тому, что такое экономическая наука (economics): после долгого исторического экскурса делается вывод о том, что «математический аппарат и моделирование с порцией базовых предпосылок … применяемый к частным аспектам экономической реальности – это и есть Economics». Я достаточно долго думал над тем, как определить экономическую науку, и понял, что с таким определением согласиться не смогу.
Для чего вообще нужны определения? Я думаю, что основная их цель – облегчить коммуникацию. Есть общественная условность, что какие-то виды научной деятельности называются «экономикой». Чтобы каждый раз не перечислять их все поштучно, удобно выделить какие-то общие признаки для всего множества. Удачное определение не только сэкономит время на коммуникацию, но и скоординирует ожидания участников обсуждения.
Определение поэтому является хорошим, если у него низкие ошибки первого и второго родов: оно не называет экономикой то, что ей не считается, и не отказывает в праве называться экономикой тем работам, которые ей считается. Иными словами, если человек работает профессором экономики, публикуется в экономических журналах и называет себя экономистом, но под определение не подходит – определение неудачно. Вы ведь не сможете приказать ему «перестать быть экономистом», потому что ваше определение его не включает?
И, конечно же, именно таких людей очень много. Значительная часть людей, занимающихся program evaluation, не применяют свой инструментарий к частным аспектам экономической реальности. Можно изучать влияние жиров омега-3 на успеваемость школьников, в качестве инструмента используя миграционные паттерны лосося – и публиковаться в AEJ Economic Policy, работать на экономическом факультете, считать себя экономистом. Вам кажется, что я утрирую? В ближайшем номере Economic Policy будет опубликована статья о том, как введение нового подхода к обучению английскому языку (synthetic phonics) повлияло на успеваемость учащихся. Сказать, что это «экономическая реальность» - значит полностью выхолащивать понятие экономической реальности, что, конечно, любят делать (люди принимают решения, значит это экономика). С другой стороны, многие люди, изучающие экономическую реальность количественными методами, считают, что они занимаются вовсе не экономикой, а, скажем, political science. Это относится к исследователям, например, институционального ресурсного проклятья.
Дисциплинарные границы крайне размыты: люди, занимающиеся одним и тем же вопросом с помощью одинаковых методов, могут называть себя экономистами, социологами или политологами. Поэтому пользоваться определениями, даже не очень строгими, неудобно – да и нужно ли?
ЦБ удалось организовать семинар по макроэкономическому моделированию достаточно высокого уровня: выступили представители центральных банков Англии, Венгрии, Италии, Норвегии, Оксфордского университета. Первые две сессии были посвящены DSGE, а оставшиеся две – агентскому моделированию, при этом ведущим выступающим в секции агентского моделирования стал один из главных специалистов в мире, Андреа Ровентини. Специалисты из Банка Англии представили агентскую модель рынка жилья, а коллеги из Банка Венгрии – модель для финансового рынка. Несмотря на интересные выводы, мне сложно оценить их качество, агентская литература совсем чужая для меня.
В части про DSGE Франческо Занетти из Оксфорда отметил, что характер прогноза в ЦБ очень зависит от того, чьей «собственностью» является прогноз – аналитиков или руководства ЦБ. В последнем случае прогноз становится официальным взглядом на будущее, по поводу которого ЦБ связывает себя обязательством. Занетти выделил семь основных вызовов в DSGE-моделировании для целей ЦБ: (1) при включении в прогноз экспертных суждений непросто обеспечить согласованность прогнозов, (2) учёт ошибок измерения, (3) выбор между предсказуемыми и непредсказуемыми шоками в условных прогнозах, (4) включение экзогенной информации, (5) интеграция DSGE в общую систему прогнозирования, (6) необходимость наукастинга при «рваном крае» выхода данных (это когда одни данные вышли, а других нет времени ждать) и коррекции на их пересмотр, (7) возможность изменения самой модели.
Драго Бергхольт из Банка Норвегии рассказал очень интересную модель с крайне проработанным нефтяным сектором: в модели есть фирмы-производители нефти, которые имеют капитал, изменяющуюся утилизацию запаса капитала… Основной вывод состоит в том, что в экономике с большой долей природных ресурсов оптимальная денежно-кредитная политика обязана учитывать реальную деловую активность, причём с большим весом! Многообещающе также выглядит таргетирование номинального ВВП. Модель можно почитать тут: https://www.bis.org/events/ccacloseconf2016/norway_paper.pdf
Коллеги из Банка Италии представили огромную модель «старой школы», с сотнями уравнений, каждое из которых оценивается МНК. Такие модели уязвимы к критике Лукаса и смотрелись чужеродно на фоне как современных DSGE, так и симуляций агентских моделей. В целом, конференция (обещающая стать ежегодной) прошла в духе методологического плюрализма, что крайне приятно.
В части про DSGE Франческо Занетти из Оксфорда отметил, что характер прогноза в ЦБ очень зависит от того, чьей «собственностью» является прогноз – аналитиков или руководства ЦБ. В последнем случае прогноз становится официальным взглядом на будущее, по поводу которого ЦБ связывает себя обязательством. Занетти выделил семь основных вызовов в DSGE-моделировании для целей ЦБ: (1) при включении в прогноз экспертных суждений непросто обеспечить согласованность прогнозов, (2) учёт ошибок измерения, (3) выбор между предсказуемыми и непредсказуемыми шоками в условных прогнозах, (4) включение экзогенной информации, (5) интеграция DSGE в общую систему прогнозирования, (6) необходимость наукастинга при «рваном крае» выхода данных (это когда одни данные вышли, а других нет времени ждать) и коррекции на их пересмотр, (7) возможность изменения самой модели.
Драго Бергхольт из Банка Норвегии рассказал очень интересную модель с крайне проработанным нефтяным сектором: в модели есть фирмы-производители нефти, которые имеют капитал, изменяющуюся утилизацию запаса капитала… Основной вывод состоит в том, что в экономике с большой долей природных ресурсов оптимальная денежно-кредитная политика обязана учитывать реальную деловую активность, причём с большим весом! Многообещающе также выглядит таргетирование номинального ВВП. Модель можно почитать тут: https://www.bis.org/events/ccacloseconf2016/norway_paper.pdf
Коллеги из Банка Италии представили огромную модель «старой школы», с сотнями уравнений, каждое из которых оценивается МНК. Такие модели уязвимы к критике Лукаса и смотрелись чужеродно на фоне как современных DSGE, так и симуляций агентских моделей. В целом, конференция (обещающая стать ежегодной) прошла в духе методологического плюрализма, что крайне приятно.
#ЧтоПочитать в ноябре: краткий обзор новинок экономической литературы.
Structural Vector Autoregressive Analysis by Lutz Kilian and Helmut Lütkepohl. Структурные векторные авторегрессии – один из основных инструментов в прикладной работе макроэкономистов и финансистов, а когда выходит последний их обзор, да ещё и с упором на практические приложения, да ещё и от Килиана и Люткеполя (первый – один из главных специалистов по прогнозированию цены на нефть, а второй – автор популярного учебника по временным рядам), знакомство с книгой становится обязательным для всех, кто занимается макроданными: http://www.cambridge.org/gb/academic/subjects/economics/econometrics-statistics-and-mathematical-economics/structural-vector-autoregressive-analysis
Financial Decisions and Markets. A Course in Asset Pricing by John Y. Campbell. Продвинутый учебник по ценообразованию, затрагивающий ряд новых областей (разделение рисков гетерогенными агентами, частная информация). Полезен интересующимся финансовой экономикой, написан не так весело, как учебник Кохрейна, но учебник Кохрейна вышел 12 лет назад, так что читать Кэмпбелла придётся: https://press.princeton.edu/titles/11177.html
Economics for the Common Good by Jean Tirole. Нобелевский лауреат по экономике 2014 года Жан Тироль всю жизнь занимался техническими вопросами, которые никого за пределами экономики не интересовали. После получения премии он обнаружил, что стал знаменитостью, и к его мнениям по любым вопросам прислушиваются журналисты и читатели. Свои размышления Тироль оформил в книгу, и получилось превосходно. С позиций экономической теории информации – идеи о том, что не вся релевантная для принятия решения информация доступна в момент принятия решения – Тироль обсуждает вопросы безработицы и глобального потепления, промышленной политики и будущего Евросоюза, а также многие другие: https://press.princeton.edu/titles/10919.html
Clashing over Commerce. A History of US Trade Policy by Douglas A. Irwin. Каждая книга Дугласа Ирвина – праздник. Лучший специалист по экономической истории мировой торговли и убежденный сторонник свободной торговли, Ирвин взялся за задачу написать историю торговой политики США – ведь предыдущая книга на эту тему была написана Фрэнком Тауссигом в 1930-е годы! С точки зрения Ирвина торговая политика США прошла три этапа: revenue, restriction, and reciprocity – сначала хотели только получать деньги, затем хотели защищать своих производителей от иностранной конкуренции, а теперь переходят к системе взаимной открытости: http://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/C/bo24475328.html
Financial Decisions and Markets. A Course in Asset Pricing by John Y. Campbell. Продвинутый учебник по ценообразованию, затрагивающий ряд новых областей (разделение рисков гетерогенными агентами, частная информация). Полезен интересующимся финансовой экономикой, написан не так весело, как учебник Кохрейна, но учебник Кохрейна вышел 12 лет назад, так что читать Кэмпбелла придётся: https://press.princeton.edu/titles/11177.html
Economics for the Common Good by Jean Tirole. Нобелевский лауреат по экономике 2014 года Жан Тироль всю жизнь занимался техническими вопросами, которые никого за пределами экономики не интересовали. После получения премии он обнаружил, что стал знаменитостью, и к его мнениям по любым вопросам прислушиваются журналисты и читатели. Свои размышления Тироль оформил в книгу, и получилось превосходно. С позиций экономической теории информации – идеи о том, что не вся релевантная для принятия решения информация доступна в момент принятия решения – Тироль обсуждает вопросы безработицы и глобального потепления, промышленной политики и будущего Евросоюза, а также многие другие: https://press.princeton.edu/titles/10919.html
Clashing over Commerce. A History of US Trade Policy by Douglas A. Irwin. Каждая книга Дугласа Ирвина – праздник. Лучший специалист по экономической истории мировой торговли и убежденный сторонник свободной торговли, Ирвин взялся за задачу написать историю торговой политики США – ведь предыдущая книга на эту тему была написана Фрэнком Тауссигом в 1930-е годы! С точки зрения Ирвина торговая политика США прошла три этапа: revenue, restriction, and reciprocity – сначала хотели только получать деньги, затем хотели защищать своих производителей от иностранной конкуренции, а теперь переходят к системе взаимной открытости: http://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/C/bo24475328.html
На шестой латиноамериканской конференции по истории экономической мысли с докладом про "эмпирический поворот" выступает Ускали Мяки - крупнейший специалист по философии экономической науки. Мяки считает, что (примерно) тридцатилетний период господства теории во второй половине XX века был исключением, а не правилом. Для критиков экономики наступают сложные времена: больше не получится отмахнуться от экономики как от набора бессмысленных математических моделей. Отчасти - намеренно или по факту - эмпирический поворот стал риторической стратегией, которая позволяет экономике справиться именно с такой критикой. Тем не менее, рост числа эмпирических работ сам по себе не делает экономику ближе к реальности: необходимо лучше понимать, что отличает хорошую эмпирику от плохой (воспроизводимость, качество показателей, робастность), обращать больше внимания на вопросы экстраполяции и внешней валидности. Смотреть видео выступления здесь: https://www.youtube.com/watch?v=bHPOuGmkV9E
YouTube
Charla: ¿Empirical turn in economics? de Uskali Mäki
Profesor del Departamento de Política y Estudios Económicos (Universidad de Helsinki)
#ЧтоПочитать по философии экономики? Главу Ускали Мяки в антологии по философии экономики, откуда вы узнаете, что может означать выражение «реалистичные предпосылки» (готовьтесь быть озадаченными!)
Одному из ведущих журналов по экономике, Journal of Political Economy, исполнилось в этом году 125 лет. По этому случаю редакторы журнала попросили ведущих профессоров Чикагского университета написать по пять страниц о самых важных статьях в их области, которые выходили на страницах журнала - и в каждой области оказалось, что именно на страницах JPE появились многие прорывные работы. Благодаря JPE мы узнали об эквивалентности Барро-Рикардо, динамической несостоятельности Кидланда-Прескотта, эндогенном росте Ромера, невозможности паретовского либерала, первой версии теоремы Эрроу, возможности включения в модель реального делового цикла гетерогенных агентов, предпочтениях Эпштейна-Зина и о многом другом. Для права и экономики JPE стал практически родным домом. Общий результат: обязательный к прочтению, очень плотный сборник о недавнем прошлом и настоящем всей экономической науки, не только опубликованной в JPE, который может стать отличным подспорьем для специалистов по истории современной экономической науки.
Полный текст юбилейного номера JPE находится в открытом доступе здесь: http://www.journals.uchicago.edu/toc/jpe/current
Короткое видео с переднего края науки: Симс, Кочерлакота, Кохрейн и Липер обсуждают фискальную теорию уровня цен (FTPL) - идею, что уровень цен на самом деле опредляется не денежной массой, а текущей стоимостью будущих бюджетных излишков (межвременным бюджетным ограничением правительства). В каком-то смысле современные США представляют собой идеальную тестовую площадку для фискальной теории уровня цен. Большинство экономистов сходятся на том, что снижение налогов, планируемое администрацией Трампа, не "заплатит само за себя" в виде более высокого экономического роста. Это означает, что ожидаемые дефициты вырастут, и согласно FTPL должны вырасти цены. В то же время более стандартная экономическая теория предсказывает, что ужесточение денежно-кредитной политики ФРС окажет на цены сдерживающее воздействие. Размышления экономистов о FTPL смотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=22RZx9LbFKw
YouTube
Determining the Value of Money: Next Steps for the Fiscal Theory of the Price Level
The fiscal theory of the price level emphasizes the role of fiscal policy and the debt level in determining inflation—traditionally a task assigned to monetary policy. Starting with Milton Friedman’s famed quantity theory of money, the theory adds another…
Тем временем, опубликована нобелевская лекция Ричарда Талера: свежеиспечённый лауреат рассказывает про эффект наделенности, архитектуру выбора и как "подталкивания" могут сделать нашу жизнь лучше, не ограничивая свободу выбора. Про всё это уже многое написано, и будет написано ещё больше, но послушать автора всегда интересно (Талер - отличный рассказчик). Поведенческая экономика, как мне кажется, ещё таит в себе потенциал для многих революций: в ближайшие годы мы увидим больше поведенческого макро, поведенческой экономики общественного сектора, поведенческой теории отраслевых рынков и прочего разного.
Здесь можно посмотреть лекцию: https://www.youtube.com/watch?v=ej6cygeB2X0
А здесь прочитать слайды к ней: https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/economic-sciences/laureates/2017/thaler-lecture-slides.pdf
Здесь можно посмотреть лекцию: https://www.youtube.com/watch?v=ej6cygeB2X0
А здесь прочитать слайды к ней: https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/economic-sciences/laureates/2017/thaler-lecture-slides.pdf
YouTube
Prize Lecture: Richard Thaler, The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences 2017
"From Cashews to Nudges: The Evolution of Behavioral Economics"
Richard H. Thaler delivered his Prize Lecture on 8 December 2017 at the Aula Magna, Stockholm University.
Richard H. Thaler delivered his Prize Lecture on 8 December 2017 at the Aula Magna, Stockholm University.