Два метода прогноза


«Как там экономика?» Этот простой вопрос ежедневно задается инвесторами, предпринимателями, потребителями и политическими деятелями. Они хотели бы научиться понимать происходящее сегодня и что, вероятно, произойдет завтра.

Наиболее распространенный подход к пониманию и прогнозированию экономики — анализ множества экономических индексов и других индикаторов, отражающих недавние события. Десятки тысяч людей — статистики, экономисты, компьютерные специалисты — работают, чтобы собрать статистику, классифицировать и расшифровывать, что она означает. Однако, несмотря на все ресурсы, брошенные на прогнозирование экономики, существует неудовлетворенность результатами. И не без причины: все усилия всех этих людей могут сказать нам лишь, что случилось, а не что случится. Вот что писал Ирвинг Кристол в газете The Wall Street Journal 9 января 1986 года: «Все усилия привнести большую количественную точность в эту науку [экономику] — трата таланта в завалах статистики... В экономике нет ни одной количественной корреляции, имеющей более чем мимолетное правдоподобие. Все экономические прогнозы, однако, извлекаются из таких корреляций, набожно вводимых в компьютер и соединяемых с другими корреляциями. Эти корреляции всего лишь обобщение временных трендов. Поэтому экономическое прогнозирование неизбежно разновидность информированной догадки».

Удивительное дело, мы уже имеем доступный нам инструмент прогноза — легкий и замечательно точный — сам фондовый рынок. В этой главе обобщены результаты моих исследований почти 100-летних рыночных данных. Полагаю, эти исследования однозначно доказывают: фондовый рынок предсказывает экономическую активность, движения рынка сегодня повторяют подобные же движения общей экономики завтра.

В основном, традиционный метод экономического прогноза состоит в изучении недавних данных, нахождении тренда и допущении, что этот тренд в течение некоторого времени продолжится. Это метод, используемый комитетом Национального бюро экономических исследований (National Bureau of Economic Research, NBER), в обязанности которого входит классификация экономических циклов.

NBER, некоммерческая организация, основанная в 1920 году, занимается объективным количественным анализом американской экономики, анализирует экономические циклы и классифицирует даты их высших и низших точек. Чтобы осуществлять эту классификацию, специальный комитет из семи или восьми предпринимателей и экономистов с неограниченным доступом к экономической статистике рассматривает и обсуждает эти данные.

Приблизительно через шесть — двенадцать месяцев после достижения высшей или низшей точки комитет приходит к общему согласию относительно месяца, когда произошел разворот. Этот академический взгляд, интересный для историков, имеет небольшую практическую ценность для кого-либо еще. В самом деле, они датировали спад с марта 1990 по июль 1991 гг. после его завершения.

Другой подход к прогнозированию экономических изменений — использование прогнозирующей силы самого фондового рынка — первоначально предложен Робертом Риа в его изданной в 1938 году книге «Теория Доу применительно к бизнесу и банковскому делу» (Dow Theory Applied to Business ana Banking) Он сравнил рыночные изменения (измеренные индексами Доу-Джонса для акций промышленных предприятий и акций железнодорожных компаний) с экономической активностью (измеренной Ежемесячным индексом физического объема промышленного производства журнала Barrons) с 1896 по 1938 гг. В рамках этого 42-летнего периода даты подтверждения теории Доу (Dow Theory) показали, что рынок шел впереди общей экономики с замечательной последовательностью.

Конкретно рынком отмечено, что «для десяти бычьих рынков теория Доу дала бычьи подтверждения, когда 80,6% продвижения индекса Доу-Джонса для акций промышленных предприятий еще не произошло, 72,6% для индекса железнодорожных компаний и 74,3% для индекса деловой активности. Теория аналогичным образом предвосхитила 69,7, 65,9 и 79,9% соответствующих снижений индексов акций промышленных предприятий, железнодорожных компаний и деловой активности в периоды медвежьего рынка».

В 1985 году я обновил его исследование, используя индекс промышленного производства (Industrial Production Index). Для бычьих рынков обновленные цифры составили 70,1% для индекса промышленных предприятий, 69,3% для транспорта и 74,6% для деловой активности. Для медвежьих рынков эти цифры соответственно составили 57,9, 53,3 и 61,76%. Одни лишь эти цифры ясно говорят, что фондовый рынок и в самом деле имеет способность прогнозирования.