Page 137 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

Если встать на позицию пользователя прогноза (например,
министра финансов или управляющего центральным банком),
адекватность, надежность и качество прогнозирования опреде-

ляют степень доверия к рекомендациям экономистов. Если про-
гнозы систематически ошибаются, не предсказывают кризисы,
чрезмерно оптимистичны или пессимистичны, то доверие к ним
падает. Власти могут начать игнорировать прогнозы или исполь-
зовать их чисто формально. Чтобы этого не происходило, эко-
номисты стремятся обеспечить не только количественные меры
точности, но и качество коммуникации прогноза. Часто, помимо
центральных оценок, аналитики предоставляют доверительные

интервалы, фан-чарты (графики с интервалами предсказаний),
оценки рисков перекоса (skewness) прогнозных распределений.
Это помогает пользователям понять степень неопределенности,
связанной с прогнозом, и не воспринимать прогноз как точное
пророчество, а скорее, как ориентир.
Качество прогнозирования также можно понимать, как его

способность стимулировать правильные действия. Если прогноз
высокой инфляции позволяет регулятору своевременно повы-
сить процентные ставки и снизить инфляционные ожидания,
то можно сказать, что прогноз был не только точным, но и по-
лезным для принятия решений. Если же прогноз указывает на
рост ВВП, но политика строится без учета рисков, и неожидан-
ный шок приводит к рецессии, можно сказать, что-либо прогноз
был неадекватным, либо политика не смогла использовать его

сигналы . Таким образом, качество прогнозирования связано с
75
практическим результатом применения прогнозов в реальной
жизни.
Современные подходы к повышению адекватности, надежно-
сти и качества прогнозирования включают использование ма-
шинного обучения и Big Data. Методы машинного обучения по-
зволяют выявлять сложные нелинейные закономерности, взаи-

75 Кругман, П., Обстфельд, М., Мелиц, М. Международная экономика: теория и политика.
– М.: Питер, 2021. – 424 с

136