Прогноз на основе естественного отбора

Вопрос о том, как улучшить прогнозы изменений деловой активности, волнует экономистов со времен Великой депрессии. Для раннего предсказания поворотных моментов в деловом цикле аналитики используют множество индикаторов, например, опережающий композитный индикатор ОЭСР (Composite leading indicator – CLI), индекс опережающих индикаторов (Leading Economic Index – LEI) департамента торговли правительства США, индекс деловой активности PMI. С развитием методов машинного обучения стали разрабатываться высокочастотные индикаторы, основанные на анализе открытых данных в режиме реального времени, – например, в пандемию, которая привела к крайне высокому уровню неопределенности, экономисты для анализа ситуации использовали данные Google Trends и Twitter.

Экономист ЕЦБ Габриэль Перес-Кирос и Елена Диас из мадридского Университета Понтифисия Комильяс создали новый индекс GEA Tracker, предсказывающий изменение бизнес-цикла на основе данных о ценах на сырье, котировки которых доступны в режиме реального времени. Глобальная экономическая активность обусловлена агрегированным спросом на все сырьевые товары, которые используются в производстве, а значит, спрос на них может использоваться для оценки состояния мировой экономики, объясняют авторы.

Идея прогнозировать экономическую активность исходя из цен на сырье не нова. Цены на сырьевые товары всегда служили индикатором текущего и будущего состояния экономики, ведь в них заложены ожидания относительно будущих объемов производства. Однако у цен на сырье есть большой недостаток, объясняют выбор Перес-Кирос и Диас: далеко не все сырьевые товары в одинаковой степени отражают состояние бизнес-цикла; цены на одни из них взаимосвязаны, а на другие подвержены сильным колебаниям, обусловленным ситуацией на конкретном рынке, а не деловой активностью в целом (например, на ценообразование на рынке сельхозсырья влияют климатические шоки). Получается, что, если включить в расчет все сырьевые цены, индекс будет сильно «зашумлен» и плохо отразит состояние экономики, считают авторы.

Многочисленные существующие сырьевые индексы включают в себя либо слишком мало данных для оценки динамики всей экономики (например, только сельхозтовары), либо, наоборот, слишком много. К примеру, Dow Jones Commodity Index, созданный в 1998 г. на основе 19 товаров, сейчас рассчитывается по 28 сырьевым товарам (от нефти и газа до живого скота), вес которых в индексе пересматривается ежегодно. Индекс S&P GSCI, служащий как оценкой инвестиционной активности, так и экономическим индикатором, рассчитывается по 24 сырьевым товарам. Но расчет колебаний бизнес-цикла при помощи данных о сырьевых ценах – как раз та ситуация, когда подход «чем больше, тем лучше» не работает, считают авторы. В разработанном ими индикаторе они после тщательного анализа оставили всего 4 из рассмотренных 47 сырьевых товаров: алюминий, никель, платину и природный газ.

Естественный отбор

Для отбора товаров, на основе которых был построен GEA Tracker, Перес-Кирос и Диас использовали данные об изменении цен на сырье начиная с 1960 г. из базы Всемирного банка и так называемый генетический алгоритм, популяризированный в 1970-х профессором информатики Мичиганского университета Джоном Генри Холландом. Этот алгоритм имитирует принцип биологического естественного отбора, создавая «популяции» разных индексов, в основе которых лежат комбинации из различных товаров, и определяя, какие из комбинаций в наибольшей степени отражают уровень глобальной экономической активности в определенный момент времени.

У тех товаров, которые лучше других отражали состояние экономики, шанс передать свою «генетическую информацию» последующим «поколениям» товаров, которые попадут в индекс, был выше. На их основе алгоритм создавал следующие «популяции» – и так до тех пор, пока не были подобраны наиболее релевантные комбинации.

За 60 лет, на данных которых обучался алгоритм, набор цен, включенных в индекс, постепенно менялся. Например, «поняв» на данных нефтяного кризиса 1990-х, что цены на сырую нефть в большей степени отражают действия ОПЕК и политическую, а не экономическую ситуацию, алгоритм убрал из расчета индекса нефтяные котировки и вместо них включил в него цены на природный газ. Волатильные цены на сельскохозяйственные товары, изменение которых лишь в небольшой степени зависит от состояния бизнес-цикла и, по мнению исследователей, добавляет в индекс шум, за все шесть десятилетий тестирования алгоритм довольно редко включал в расчет индекса и никогда не давал им в нем много веса.

«Обнаружив», что цена цинка реагирует не только на изменение глобальной экономической активности, но и на динамику его запасов, алгоритм заменил цены на цинк в индексе ценами на никель, который к середине 2000-х стал широко использоваться в производстве мобильных телефонов, транспорта, электроэнергии, строительстве, а также при создании сплавов. То же самое произошло с ценами на медь, использовавшуюся в строительстве и производстве промышленного оборудования, – с середины 2000-х она уступила алюминию, который начали использовать для более эффективных проводников, и способность цен на медь отражать экономическую ситуацию практически исчезла.

На протяжении всего процесса формирования индекса алгоритм присваивал разный вес сырьевым товарам, попадавшим в комбинации для анализа. Единственным материалом, цена на который учитывалась в индексе за все время анализа, оказалась платина (причем ее вес в индексе значительно вырос после 2005 г., когда материал стали активно применять в автомобильной промышленности для сокращения выбросов углекислого газа, биомедицине и производстве электроники).

Самым подходящим набором для отслеживания текущей мировой экономической ситуации алгоритм выбрал сочетание цен на металлы и энергоносители, а именно на алюминий, никель, платину и природный газ: использование цен на все остальные товары для оценки экономической активности снижало точность индикатора.

Результаты комбинаций авторы GEA Tracker сравнивали с эталонным индикатором, в качестве которого выбрали индекс глобальной экономической активности, разработанный профессором Мичиганского университета Лутцем Килианом на основе данных о стоимости морских перевозок промышленных товаров (см. врез): идея этого индекса в том, что изменения в мировой экономической активности – это движущая сила спроса на морские перевозки, а более высокий спрос проявляется в увеличении стоимости транспортировки.

GEA Tracker и пандемия

GEA Tracker смог точно отразить кризисы 1970-х гг., вызванные нефтяным эмбарго ОПЕК и падением Бреттон-Вудской системы, сокращение экономики в 1980-х, в 1990-х, кризис доткомов в начале 2000-х, финансовый кризис 2008 г. и замедление экономики в 2011–2016 гг. Все серьезные снижения GEA Tracker совпадают с замедлением мировой экономики, пишут Перес-Кирос и Диас, отмечая, что по точности он превосходит и имеет информационные преимущества перед индексом PMI, основанным на опросах предприятий, и индексом на основе фрахта, цены на который не находятся в публичном доступе, в отличие от сырьевых котировок.

GEA Tracker точно следовал за изменением глобальной экономической активности в период пандемии 2020 г.: плавно опускался весь январь и февраль, когда как минимум 14 стран уже запретили поездки в Китай из-за ухудшения там эпидемиологической обстановки, и вошел в пике в начале марта, когда начались первые локдауны в Европе (в Италии) и в то же время обвалились фондовые индексы. Но с середины марта GEA Tracker начал медленно восстанавливаться, что было связано с монетарными и фискальными мерами в ответ на кризис, объясняют авторы (так, 15 марта ФРС США понизила ставку фактически до нуля и объявила о программе количественного смягчения на $700 млрд, а 19 марта американский Сенат представил пакет стимулирующих мер на $1 трлн для помощи бизнесу и гражданам; 20 марта британские власти также объявили о планах по стимулированию экономики, 21 марта Китай возобновил строительство по почти всем инфраструктурным проектам).

В конце августа 2020 г. с возобновлением торговых противоречий между США и Китаем восстановление мировой экономики снова застопорилось, но в сентябре возобновилось, показывают данные индикатора. В целом GEA Tracker оказался надежным и полезным индикатором ежедневной динамики мировой экономической активности в режиме реального времени, полагают авторы.