Адаптивные ожидания


Моделирование ожиданий часто становится наиболее ответственной и сложной задачей в прикладной экономике. Это особенно верно для макроэкономики, где инвестиции, сбережения и спрос на активы оказываются чувствительными к ожиданиям относительно будущего.
Вводные учебники по макроэкономике, анализируя базовую модель определения доходов (модель IS-LM), рассматривают валовые инвестиции как заданные или по крайней мере как строго убывающую функцию от нормы процента. В итоге остается такая проблема, как исследование воздействия роста государственных расходов на валовой объем производства в рамках предположения о том, что валовые инвестиции реагируют только на норму процента. Однако последнее неверно. Если государство проводит стимулирующую политику, то это оказывает воздействие на ожидания бизнесменов как относительно общего состояния экономики в будущем, так и относительно уровня прибыльности, которые определяют их планы независимо от того, что происходит с нормой процента.
Так, например, если в стране наблюдается существенная безработица, то действия правительства могут рассматриваться как позитивные, и это стимулирует инвестиции. С другой стороны, если экономика близка к состоянию полной занятости, то та же самая государственная политика может рассматриваться как ведущая к росту уровня инфляции и это вызовет снижение доверия бизнесменов и падение инвестиционной активности.
Все это создает непростую проблему, что признавал и Дж. М. Кейнс. Перечитайте главы «Общей теории», посвященные инвестициям. Конечно, Дж. М. Кейнс отводил много времени рассмотрению предельной эффективности капитальных вложений, связи инвестиций с нормой процента, но он также делал акцент на зависимости инвестиций от ожиданий, и это не оставляет сомнений в том, что и сам он считал IS-кривую (или то, что мы под ней сейчас понимаем) чрезвычайно подвижной.
К сожалению, в настоящее время отсутствуют удовлетворительные методы измерения ожиданий для решения макроэкономических задач. Как следствие макроэкономические модели не позволяют получать достаточно точные прогнозы, что затрудняет управление экономикой.
В качестве паллиатива решения описанной проблемы в некоторых моделях используется косвенный метод, известный как «процесс адаптивных ожиданий». Этот процесс заключается в простой процедуре корректировки ожиданий, когда в каждый период времени реальное значение переменной сравнивается с ее ожидаемым значением. Если реальное значение оказывается больше, то значение, ожидаемое в следующем периоде, корректируется в сторону его повышения; если меньше — то в сторону уменьшения. Предполагается, что размер корректировки пропорционален разности между реальным и ожидаемым значениями переменной.
Таким образом, если рассматривается переменная х, а х* — ее значение, ожидаемое в период ґ, то
xf+1 - xf = М*, -xf) (0 lt; А lt; 1).              (10.26)
Это выражение может быть переписано в виде:
xf+x = Ах, + (1 - A)xf (0 lt; А lt; 1).              (10.27)
Выражение (10.27) служит утверждением, что значение переменной, ожидаемое в следующий период времени, формируется как взвешенное среднее ее реального и ожидаемого значений в текущем периоде.
Чем больше величина А, тем быстрее ожидаемое значение адаптируется к предыдущим реальным значениям переменной.
Сходство моделей адаптивных ожиданий и частичной корректировки очевидно. Однако следует заметить два различия между ними. Во-первых, процесс адаптивных ожиданий направлен в будущее, в то время как процесс частичной корректировки базируется в основном на инерции и прошлой динамике показателей. Во-вторых, выведение выражения, которое включает только наблюдаемые значения переменной в модели, более гибко, чем в случае модели частичной корректировки.
Предположим, например, что зависимая переменная у, связана с ожидаемым значением объясняющей переменной х в году ґ+ 1:
у, =а + Рх,*+1 +и,.              (10.28)
В уравнении (10.28) у выражена через величину х‘+1, которая не наблюдаема и которую необходимо так или иначе заменить наблюдаемыми переменными, т. е. реальными текущим и (или) прошлыми значениями переменной х и, может быть, прошлыми значениями переменной у. Процесс адаптивных ожиданий, описываемый уравнением (10.26), не позволяет это сделать прямо, поскольку он ставит х'ж в зависимость частично от наблюдаемых переменных, но частично — и от ненаблюдаемых (х').
Тем не менее если (10.27) выполняется для периода t, то оно также должно выполняться и для периода f — 1:
Величину xet в уравнении (10.27) можно заметить, но вместо нее появляется
xf+I = Хх, + Х(1 - Х)х,_, + (1 - \)2xf_x.              (10.30)
В выражении (10.29) можно выбрать позапрошлый период и использовать полученный результат для исключения х*,_, ценой введения х%2- Повторив эту процедуру бесконечное число раз, мы получим:
*/+1 =М*/ + (1-Х)х,_, + (1-Х)2х,_2 + ...].              (10.31)
В итоге модель адаптивных ожиданий сводится к утверждению, что ожидаемое значение переменной является взвешенным средним ее прошлых значений с геометрически убывающими весами.
Подставив полученное выражение в (10.28) и заменив (1 —X.) на 5, мы имеем:
у, = а + рХ[х, + 5х,_! + 62х,_2 +...] + и,,              (10.32)
откуда видно, что значение * определяется текущим и прошлыми значениями х с лагами, подчиняющимися распределению Койка. Параметры уравнения можно оценить с помощью метода нелинейного оценивания, описанного в разделе 10.2. (Преобразование Койка позволяет упростить уравнение математически, но оно неприменимо в качестве модели регрессии по причинам, уже обсуждавшимся в этом разделе.)
<< | >>
Источник: Доугерти К.. Введение в эконометрику: Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М,1999. — XIV, 402 с.. 1999

Еще по теме Адаптивные ожидания:

  1. Инфляция может вызываться адаптивными инфляционными ожиданиями, связанными с воздействием политической нестабильности, с деятельностью средств массовой информации, потерей доверия к правительству
  2. На пути к адаптивному предприятию
  3. Метод адаптивных изменений
  4. Адаптивная форма управления
  5. Органические (адаптивные) организации
  6. Органические (адаптивные) организации
  7. Адаптивность организации управления
  8. Математическое ожидание
  9. Теория рациональных ожиданий
  10. Математическое ожидание
  11. Рациональные ожидания
  12. Принцип ожидания
  13. Ожидание
  14. СРАВНЕНИЕ ОТРИЦАТЕЛЬНОГО/ ПОЛОЖИТЕЛЬНОГО ОЖИДАНИЯ
  15. 3. Теория рациональных ожиданий