A szerzőről: Világi Balázs a barcelonai Universitat Autonomán szerzett doktori fokozatot 2005-ben. A Magyar Nemzeti Bank vezető kutatója. Szakterülete a monetáris makroökonómia, a nyitott gzdaságok modellezése és az adaptív tanuláson alapuló modellek. Az MNB sztochasztikus, dinamikus, általános egyensúlyi modelljének kidolgozója, társserzője. Többször vett részt szakértőként az Európai Központi Bank munkájában, jelenleg is Frankfurtban dolgozik. Szakkollégiumi kurzusokon, illetve egy rövid kitérő erejéig a Corvinus egyetemen sokan az ő jegyzeteiből tanulták a modern makroökonómiai modellezés alapjait.
A hozzászólás egyben letölthető innen.
Bevezetés
1. kérdés
Más kérdés, hogy a modellekkel vissza lehet élni: az értelmes gondolatok, eredmények hiányát el lehet rejteni a csillogó technikai apparátus mögé. Ez a jelenség létezik és részben hozzájárul a közgazdaságtan problémáihoz. De a fenti alapelvet nem érvényteleníti.
2. kérdés
A probléma ugyanis az, hogy implicite már régen nem e szerint az elv szerint választunk: önkényesen szelektálunk a modellek között, nem pedig azok empirikus teljesítménye szerint.
3. kérdés
- Bár a létező makroökonómia modelleket sok szempontból lehet és kell is kritizálni, nem ezek minősége a lényegi intellektuális faktor, ami a válsághoz vezetett. A fő probléma a túlzott specializáció, ami egyaránt létező jelenség a közgazdaságtudományi életben, az üzleti szférában és a gazdaságpolitikában. Ezt a válságot előre látni és megelőzni csak széles látókörű tudással lehetett volna. Ilyennel jelenleg viszont nem nagyon rendelkezik senki.
- Strukturális modellekre szükség van a makroökonómiában. Viszont a Friedman-elv szigorú alkalmazása gyakorlatilag nem lehetséges az esetükben. Éppen ezért szükség lenne kidolgozni egy rugalmasabb, de egyértelmű elvet a modellek közötti választásra. Ez nem történt meg a szakmában. Helyette az önkényes, tekintélyalapú modellszelekció vált a gyakorlattá.
- Ennek eredménye, hogy a racionális várakozások feltevése egyeduralkodóvá vált a makroökonómiában, annak ellenére, hogy sem empirikus, sem komoly elméleti érvek nem szólnak mellette. A jelenlegi makroökonómia modellek erényei jórészt az új-keynesiánus elemek beemelésének köszönhetőek, hátrányai pedig nagy részben a racionális várakozások erőltetéséből adódnak. Ez utóbbiból következően fejlődési lehetőségeik behatároltak.
- A makroökonómiának nyíltabbá kéne válnia, más megközelítéseket is fel kéne vállalni. A különböző modell családok között pedig nem előítéletekből kiindulva, hanem a teljesítményük alapján kéne választani.
A válság és a túlzott specializáció
A jelenlegi válság azért jóval súlyosabb a szokásos recesszióknál, mert sok első látásra nem feltétlenül összetartozó tényező járult hozzá a létrejöttéhez. Ezek összefüggéseit szinte senki sem látta át. Sem a közgazdászok, sem a pénzügyi szakértők, üzletemberek vagy gazdaságpolitikusok. Olyan modell sohasem lesz, ami minden fontos tényezőt figyelembe fog venni. Nem csak azért, mert ennek technikai korlátai vannak. Hanem azért is mert a modellező nincsen feltétlenül tisztában avval, hogy a gazdasági élet különböző szegmenseiben milyen új, potenciálisan érdekes jelenségek vannak, amelyek figyelembe vétele szignifikánsan javíthatná a modell teljesítményét. Azonban mind a közgazdaságtudományt, mind az üzleti életet specialisták uralják. Ezek nem kommunikálnak egymással ezért nincs is esély arra, hogy ilyen jellegű információk eljussanak egy modellezőhöz.
Gorton (2008) és Király et al. (2008) szerint a válsághoz vezető fő tényezők a következők. Ingatlan piaci buborék és annak kipukkadása az Egyesült Államokban; a subprime jelzálogok elterjedése; az a tény, hogy a subprime jelzálogok sokkal érzékenyebbek az ingatlanárakra, mint a hagyományosak; az a tény, hogy ezen jelzálogokat asset-backed security-ken és azokra alapozott derivatív eszközökön keresztül finanszírozták; ugyanakkor az előbbi pénzügyi eszközök komplexsége elrejtette valódi kockázatukat; a FED monetáris politikája, illetve Kína tőkekínálata olcsóvá tette a hitelt, ami extrém kockázatvállalásra ösztönzött; ezért túlzott tőkeáttételeken keresztül fektettek az előzőekben említett ismeretlen kockázatú derivatívákba; részben azért, mert ezen befektetések jó részére nem vonatkoztak a szokványos, bankoka vonatkozó regulációs előírások. Az itt felsorolt jelenségek egy része makroökonómia jellegű, vannak köztük, amik a gyakorlati, illetve a kvantitatív pénzügyesek által vizsgált területek és végül vannak, amelyek a pénzügyi szabályozás elmélete és gyakorlata témakörébe tartoznak. Ezen szakterületek művelői hagyományosan nem kommunikálnak egymással, nem is értik egymás problémáit, elemzési eszközeit. Potenciálisan a gazdaságpolitikusok azok, akik az összes említett területtel kapcsolatban állnak, de ők is szeretik a döntéseiket néhány egyszerű elvre alapozni, ezért az ő látókörük is gyakran szűkebb a kelleténél.
A makroökonómusok egy része tett kísérletet arra, hogy a pénzügyi tökéletlenségeket beépítse a jelenlegi modell keretekbe. Például a FED jelenleg elnöke és szerzőtársai (Bernanke. et al, 1999) a kilencvenes évek végén figyelembe vettek pénzügyi tökéletlenségeket dinamikus makroökonómia modelljükben az úgynevezett financial accelerator mechanizmus tanulmányozására. Iacoviello (2005) modellje a lakásárak makroökonómiai hatásait vizsgálta, vegyük észre a tanulmány jóval a válság kezdete előtt íródott. Továbbá a makroökonómia kutatások egy része alaposan tanulmányozta a feltörekvő piacok és Japán pénzügyi válságait, lásd Calvo, Krugman, Mendoza és Reinhart írásait. Ennek ellenére az USA és az euróövezet vizsgálatára készített mainstream makromodellek túlnyomó többségében rendre elhanyagolták a pénzügyi tényezőket. Ennek oka pedig egyszerűen az, hogy készítőik tájékozatlanok voltak, nem voltak tisztában a pénzügyi piacok átalakulásának a jelentőségével. Sőt, áttérek az első személy használatára: mi, makroökonómusok nem voltunk tisztában ezekkel a jelenségekkel, én személy szerint a válság előtt nem is hallottam olyan dolgokról, mint subprime jelzálog, asset-backed security, CDO, nem foglalkoztatott egyáltalán a pénzügyi piac regulációjának a kérdése, nem tudtam mik a mérlegen kívüli tételek stb.
Esetleges ellenvetésként fel lehet hozni, hogy a makroökonómusok nem tájékozatlanságuk, hanem modelljeik alkalmatlansága miatt nem foglalkoztak pénzügyi kérdésekkel. A következő szakaszokban részletes tárgyalom, hogy a tudományos élet által preferált strukturális modelleknek mik a gyengéi, itt most eltekintek ettől. Viszont annak alátámasztására, hogy a túlzott specializációból adódó tájékozatlanság volt a fő ok, a jegybanki pragmatikus, szemi-strukturális makromodelleket hoznám példának. Ezeket a modelleket nem kötik olyan elméleti megfontolások, amelyeket a tudományos életben alkalmazottaknál találunk. Tehát elvileg rugalmasabbak, gyorsabban lehet új elemeket beépíteni ezekbe a modellekbe. Ennek ellenére ezen modellek esetén éppen úgy elhanyagolták a pénzügyi tényezők figyelembe vételét, mint az elméleti megfontolások által jobban korlátozott modellekben.
Összegezve: a jelenlegi pénzügyi válság intellektuális okai között az elsődleges a túlzott specializáció és az ebből fakadó informálatlanság, ami egyaránt jellemző a tudományos kutatókra, üzletemberekre és gazdaságpolitikusokra. A makromodellek minősége ebből a szempontból csupán másodlagos kérdés. Viszont ha már a válság kapcsán felmerült a makroökonómia tudományának a minősége, akkor érdemes elgondolkozni ezen is. Az írás további részeiben ezt fogom tenni.
A Lucas-kritika azt az alapelvet fogalmazza meg egy speciális kontextusban, amire minden bevezető statisztikakurzus elején felhívják a hallgatók figyelmét. Egy mért statisztikai összefüggés nem feltétlenül szállít oksági magyarázatot, és ebből adódóan nem feltétlenül stabil; ha a mögöttes okok megváltoznak a statisztikai összefüggés mértéke is módosulni fog. Ezt diákkoromban a településeken mért egy főre jutó gólyák és a születések száma közötti pozitív korrelációval illusztrálták. Ez nyilvánvalóan nem oksági magyarázat, és ha a vidéken hagyományosan magasabb termékenységi ráta valami okból lecsökken, akkor a pozitív korreláció gyengülni fog, vagy teljesen megszűnik.
Lucas érdeme az, hogy felhívta a figyelmet arra, hogy a potenciális külső okok között, amelyek miatt megváltozhat a gazdasági szereplők viselkedése a gazdaságpolitika az egyik legfontosabb (lévén a legváltozékonyabb). Ezért azok a mért statisztikai összefüggések, amelyek igazak egy adott politika mellett, nem feltétlenül maradnak igazak, ha a politika változik. Hogy ezt kezelni tudjuk, szükséges a statisztikai, redukált formájú modellek helyett az oksági összefüggéseket megragadó közgazdasági, strukturális modellekre fókuszálni.
Azt hiszem, hogy a fentiekkel minden közgazdász egyetérthet, függetlenül attól, hogy mit gondol a Lucas nevéhez köthető közgazdasági iskola tevékenységéről. Szándékosan nem említettem eddig a racionális várakozások (RE) hipotézist, mivel az előbb kifejtett gondolatmenetben semmi szükség erre a feltevésre. Persze racionális várakozások mellett a politika változásának hatására azonnal megváltozik a gazdasági szereplők viselkedése, adaptív várakozások mellett csak fokozatosan. Tehát a redukált forma paraméterei is meg fognak változni mindkét esetben, csak az elsőben azonnal, a másodikban fokozatosan. Azt is fontos hangsúlyozni, hogy a fenti gondolatmenet érvényessége nem kötődik a konkrét modellformákhoz sem, nem kapcsolódik a jelenlegi mainstream modellekhez. Ha valaki szerint teljesen más jellegű modelleket kéne a makroökonómiában alkalmazni, mint amik ma az uralkodóak, az az állítás akkor is igaz marad, hogy célszerű oksági kapcsolatokat megragadó modelleket építeni és annak a paramétereit megmérni. Mindezt azért volt fontos hangsúlyozni, mert a Lucas-kritika üzenetével egyet lehet érteni, még akkor is, ha valaki elveti a nevével fémjelzett iskola más eredményeit. (Az más kérdés, hogy azt hiszem maga Lucas nem értene egyet az én kiterjesztő interpretációmmal.)
Egy konkrét példát is szeretnék hozni, annak alátámasztására, hogy nem csak mért statisztikai összefüggésekre van szükség, hanem oksági kapcsolatot feltáró strukturális közgazdasági modellekre is. Ugyanis a fenti érvelést el lehet fogadni a maga elvontságában, de nyugodtan feltételezhetnénk, hogy a benne említett hatások csak marginálisak, a gyakorlat szempontjából lényegtelenek.
Induljunk ki a vitaindítóban felvetett empirikus összefüggésből: a rendelkezésre álló jövedelem és a fogyasztás között szoros, stabil, pozitív korreláció mérhető, azaz a fogyasztási határhajlandóság állandónak tekinthető. Közismert, hogy ennek a stabilitása a feltétele annak, hogy a keynesi költségvetési multiplikátor működjön, továbbá minél nagyobb a fogyasztási határhajlandóság, annál erősebb a multiplikátor.
Vajon a fogyasztási határhajlandóság empirikus stabilitása tekinthető-e egy oksági összefüggés statisztikai lenyomatának, vagy átmeneti jelenségről van-e szó, ami a gazdaságpolitika adott változásakor maga is meg fog változni? Hogyan érdemes az aggregált fogyasztást modellezni? Ez nyilván a helyzettől és a megválaszolandó kérdéstől függ.
Ha a vizsgált probléma szempontjából a fogyasztás alakulása másodlagos, miért ne lehetne ezzel az egyszerű statisztikai összefüggéssel dolgozni? Ilyenkor érdemes a modell más, fontosabb elemeire koncentrálni és azokat kidolgozni részletesen. Azonban vannak olyan esetek, amikor ez egyáltalán nem tűnik célszerűnek. A mostani gazdasági helyzet éppen ilyen: jelenleg több kormányzat is nagymértékű fiskális stimulussal szeretné a gazdaságot élénkíteni - gondoljunk csak a gigantikus Obama csomagra -, felelőtlenség lenne azt képzelni, hogy ilyen méretű fiskális sokkok esetén a fogyasztók viselkedését egyszerűen a múltban mért statisztikai összefüggések mechanikus alkalmazásával előre lehet jelezni. Ilyen esetekben szükségesek a strukturális modellek. Nem állítom, hogy a mostani helyzetet a jelenleg uralkodó strukturális modellek népszerű feltevése, a ricardói reprezentatív fogyasztó alapján lehetne a legjobban megérteni. De általában igaz, hogy ilyen méretű költségvetési expanzió mellett a fogyasztás reakcióját csak akkor lehet kielégítően előrejelezni, ha a megfelelő oksági összefüggésekkel tisztában vagyunk.
Van még egy felettébb triviális ok, amiért a strukturális modellekre szükségünk van: normatív elemzést csak ilyenekkel lehet végezni. Ez pedig fontos szempont mind a tudományos élet, mind a gazdaságpolitika számára. Hiába van remek ökonometriai modellünk az infláció előrejelzésére, azzal semmiféle választ nem kapunk olyan kérdésekre, hogy például mik az előnyei és hátrányai az inflációs célkövetésnek, vagy mi az inflációs cél optimális szintje.
Mindaz, amit eddig írtam ebben a szakaszban, azért készült, hogy meggyőzzem az olvasót a strukturális modellek szükségességéről, függetlenül attól, hogy gazdaságpolitikus vagy tudományos kutató, és hogy a makroökonómia mely irányzataival rokonszenvezik. Azért kellett ilyen hosszan bizonygatnom a szükségességüket, mert a jelenlegi strukturális modelljeink empirikusan rosszul teljesítenek. A különböző statisztikai vagy a jegybankokban használt pragmatikus közgazdasági modellek jobban illeszkednek a makroökonómiai idősorokra és jobb előrejelzéseket adnak, mint a tudományos berkekben favorizált, szigorú mikroökonómia elvekből levezett modellek. Ennek ellenére azt gondolom, hogy ezen modellek fejlesztése mind tudományos, mind gyakorlati gazdaságpolitikai szempontból fontos, ezért érveltem mellettük szokatlanul hosszan.
Viszont felmerül a kérdés, hogy ha a strukturális modellek empirikus teljesítménye gyenge, de mégis szükséges fejleszteni őket, akkor hogyan szelektáljunk köztük. Hiszen a gyakran hivatkozott Friedman-elv alapján el kéne dobnunk őket.
De ebben a törekvésben rengeteg a következetlenség. A racionális várakozások kérdése tabu, ha nincs jobb érv mellette, akkor hivatkoznak a Friedman-elvre, hogy nem baj, ha valószerűtlen a feltevés, mert a makro modellek empirikus teljesítménye az, ami számít. De ez csúsztatás, hiszen éppen ez utóbbival van baj. A Friedman-elv pedig nem azt állítja, hogy egy modell annál jobb, minél képtelenebb feltevésekre épít. Hanem azt, hogy ha egy modell jól teljesít empirikusan, akkor tolerálható, hogy valószerűtlen feltevéseket használ.
A másik csúsztatás az, hogy attól még nem alapul a modellünk mikroökonómiai szempontból plauzibilis viselkedéseken, ha annak minden egyes dinamikus egyenletét egy optimumfeladat megoldásából származtatjuk. Kétlem, hogy a végtelen ideig élő, tökéletesen előrelátó fogyasztó bármilyen mikroökonómiai empirikus evidenciával összhangban lenne. De kétségtelenül le lehet a viselkedését vezetni egy elegáns dinamikus programozási feladatból.
Az is egy lehetséges válasz, hogy továbbra is fogadjuk el a Friedman-elvet, de vegyük tudomásul, hogy a strukturális modellek másik pályán versenyeznek. Alkalmazzuk rájuk a Friedman-light verziót. Erre példa a kalibrálás. Nem várjuk el, hogy a modellek a makroökonómia idősorok minden aspektusát magyarázzák, már akkor is boldogok vagyunk, ha néhány empirikus momentumot (szórást, autokorrelációt) képesek vagyunk reprodukálni. Bár Canova (2007, 7. fejezet) prezentálja a kalibrálás precíz elméletét, a gyakorlatban ez elég önkényes eljárás, és felettébb szubjektív, hogy egy kalibrált modellt ki mikor tart jónak, elfogadhatónak.
Összegezve: nem alakult ki egységes elve a strukturális modellek szelekciójának. Nincs a szakmában konszenzus arról, hogy mitől lesz egy strukturális modell elfogadható. Pedig kéne egy közös tájékozódási pont, ami rugalmasabb, mint a Friedman-elv (amit ha komolyan vennénk, el kéne dobni a strukturális modelljeinket), de ugyanakkor egyértelmű és világos kritériumokat tartalmaz.
Mivel ilyen nincs, a korrekt megoldás a mostaninál jóval plurálisabb megközelítés lenne. Mivel nehéz eldönteni, hogy egy modell mikor jó vagy rossz, a modellek implikációit a mostaninál jóval alaposabb robosztusság-vizsgálatnak kéne alávetni. Ennek során pedig tolerálni kéne a mostani uralkodó feltevéseinktől való eltéréseket. Ehelyett a jelenlegi gyakorlat az önkényes, tekintélyalapú modellszelekció, ami indokolatlanul domináns pozícióba juttatott egy speciális megközelítést. Ezt fejtem ki részletesebben a következő szakaszban.
Természetesen értem Sargent magyarázkodását, de elfogadni nem tudom. Szerinte azért nem voltak az esetükben mérvadóak az ökonometriai tesztek, mert azok a modell tetszőleges hibája esetén az elvetés mellett döntenek. Vagyis ha a racionális várakozások (rational expectation, továbbiakban: RE) hipotézis igaz (vagy ha nem is igaz, de helyes következtetésekhez vezet az alkalmazása), de azt egy más szempontból hibás modellbe építik be, akkor a tesztek vissza fogják utasítani a modellt. Viszont ilyen esetben nem lehet tudni, mi vezetett az elutasításhoz, és a visszautasítás egy lehetséges interpretációja az, hogy az RE hibás feltevés.
Erre nyilván tudományos szempontból a helyes megoldás olyan tesztek kieszelése lenne, amelyek képesek a modell különböző elemeit önmagukban tesztelni. Ez természetesen nehéz feladat. De ez sem mentség arra, hogy ha egy feltevés következetesen empirikusan elfogadhatatlan modellekhez vezet, akkor pusztán a belé vetett hit alapján igazoljuk a létjogosultságát. (A várakozások empirikus vizsgálatáról lásd pl. Molnár és Reppa (2009) tanulmányát.)
Annak ellenére, hogy az RE hipotézisre alapuló modelleket nem támasztották alá sikeres empirikus tesztek, mára egyértelműen egyeduralkodóvá váltak a közgazdaságtudományi életben. Érvelni már nem nagyon szokás mellettük, annak ellenére, hogy az RE hipotézis teljesen ellentmond minden hétköznapi tapasztalatnak, intuíciónak. Legfeljebb az elsőéves PhD. hallgatók megnyugtatására szoktak odavetni néhány olyan színvonalú spekulatív érvet, amilyeneket egyébként más esetben mint komolytalanokat szigorúan visszautasítanának.
Az egyik ilyen érv, hogy a várakozásokat végtelen sokféleképpen lehet modellezni, viszont a racionális várakozások modellezése egyértelmű. Ha nem ragaszkodnánk az RE feltevéshez, az káoszhoz vezetne: bárki önkényesen bármilyen eredményt alá tudna támasztani a modelljével, ha abba a megfelelő formájú várakozást illeszti. Ez szerintem nem érv: egy elméleti konstrukciónak az unicitása nem támasztja alá a közgazdasági alkalmazhatóságát. Az előző szakaszban kifejtettek alapján nehéz empirikusan szelektálni a strukturális modellek között, de ez nem indokolja, hogy a szelekciót egy kétséges unicitási érvre alapozzuk.
A másik tipikus érv a pénzügytan arbitázsmentességi érvélésének az adaptálása. Ha a várakozások nem lennének racionálisak, akkor a gazdaságban hatalmas profitlehetőségek maradnának kihasználatlanul. Ilyen márpedig hosszútávon nem létezhet. Lesznek olyanok, akik ezt felismerik, invesztálnak abba, hogy pontosak legyenek az előrejelzéseik, majd kiszorítják a többieket, mivel sikeresebbek.
Ennek az érvnek az első részével az a baj, hogy pontos makroökonómiai előrejelzéseket nagyságrendekkel komplikáltabb készíteni, mint azt észrevenni, hogy két lényegében azonos pénzügyi eszköznek eltérő az ára. Aki már próbált készíteni ilyen előrejelzést, az tudja, miről beszélek. Tehát, ha tudjuk is, hogy nagy pénzek hevernek az utcán, és ezt megszerezhetnénk, ha nagyon jó előrejelzésket készítenénk, általában mégsem sikerül ezt megtenni, mert meghaladja a képességeinket. (Már hallom is az ellenérvet, hogy én nyilván jegybankos tapasztalatomból indulok ki. Viszont azért, mert a jegybankok nem tudnak felnőni a feladathoz, attól még a magánszféra képes lehet erre. Sőt mivel jobbak az ösztönzőik, mint az állami szférának, bizonyosan sokkal jobbak a makroökonómiai előrejelzéseik; más kérdés, hogy ezeket nem publikálják, ezért nem tudunk róluk. Viszont figyelembe véve, hogy a magánszféra cégei relatíve milyen kevés erőforrást fordítanak makroelemzésre, ez nem tűnik túl hihetőnek.)
Az érv második része evolúciós jellegű. Sajnos ez sem korrekt. Ajánlom mindenkinek a figyelmébe Dawkins (2001) könyvét: az evolúció nem feltétlenül vezet optimális megoldásokhoz. (Ezt a kérdést Szentes Balázs is tárgyalta plenáris előadásán az MKE konferenciáján 2008 decemberében.) A konkrét speciális kontextusban Molnár Krisztina (2007) bizonyította formálisan, hogy az adaptív tanuláson alapuló várakozásokkal rendelkező egyedek képesek fennmaradni a hosszútávon racionális várakozásokkal rendelkező egyedekkel szemben. Ezen kívül van még egy nagyon egyszerű ellenvetés a fenti evolúciós érvvel szemben. Ha még igaz is, hogy a helytelen előrejelzéseket készítő vállalkozókat kiszorítják a piacról pontosabban előrejelző versenytársaik, ugyanez nem fog megtörténni a fogyasztókkal. A rossz döntéseket hozó fogyasztók lehet, hogy elszegényednek, de nem tűnnek el a színről. Márpedig a jelenleg uralkodó strukturális modellekben azok a szereplők, akiknek a várakozásai a leginkább számítanak, éppen a fogyasztók.
Az RE hipotézis legelszántabb híveire amúgy jellemző, hogy rugalmasan változtatják az érveiket a feltevések érvényességének a vizsgálata és a modell makroökonómiai magyarázó erejének fontossága között. Szerintük az RE hipotézist természetesen nem szabad elvetni semmiféle pszichológiai vagy kísérleti közgazdaságtani érv alapján, hiszen a Friedman-elv számít, és egy modellt a makroökonómia magyarázó ereje alapján lehet megítélni (bár, mint láttuk a makroökonómiai magyarázó erőt is meglehetősen szabadon értelmezik). Ugyanakkor, ha valami nem tetszik nekik, akkor éppen fordítva érvelnek. A újkeynesi DSGE modellekben a jobb makroökonómiai illeszkedést biztosítandó feltételezik, hogy a gazdasági szereplők részben inflációs indexálást követnek, lásd Smets és Wouters (2002). Ezt Chari, Kehoe és McGrattan (2008) azért kritizálja, mert bizonyos evidenciák alapján az indexálás helytelen feltevés, ezért a jobb makroökonómiai illeszkedés ellenére sem indokolt a modellben való szerepeltetésük.
De mégis mi az RE hipotézis sikerének a titka, ha nem támasztják alá sem komoly empirikus, sem spekulatív érvek? Jókor volt jó helyen. Az 1960-as évek végén Milton Friedman és Edmund Phelps megkérdőjelezték a stabil Phillips-görbe érvényességét, és az 1970-es évek elején kiderült, hogy igazuk van. (Bár mára ez a gondolat, azaz a természetes ráta hipotézise szinte teljeskörűen elfogadottá vált, annak kizárólagos voltát többen megkérdőjelezik, lásd például Akerlof és Shiller könyvét.) Az érveik lényege a várakozások figyelembe vételén alapult. De a következtetéshez semmilyen formában nem volt szükség az RE hipotézisre. Az RE hozzáadása csak feltűnőbbé tette a gondolataikat. Chari és Kehoe (2006) szerint az RE hipotézisen alapuló makroökonómia két fő gazdaságpolitikai üzenete a diszkrecionális gazdaságpolitika időbeli inkonzisztenciájából adódó költségek bemutatása és a Lucas-kritika. Ezek valóban fontos dolgok, de ahogy a Lucas-kritikához sem feltétlenül kell az RE hipotézis, úgy a szabálykövető gazdaságpolitika előnyei is kiolvashatóak Friedman és Phelps munkásságából. Az RE hipotézis csak sarkosabbá teszi az üzeneteket, ezáltal segítette ezeknek a gondolatoknak az elfogadtatását. Az RE iskolának ez a szerepét elismerendő és értékelendő.
A probléma abból adódik, hogy ezeket a fontos eredményeket később a szakma úgy értelmezte, hogy ezek csak az RE hipotézisnek köszönhetőek. Sőt mivel az 1970-es évek fejleményei valóban bebizonyították, hogy nem létezik stabil átváltás az infláció és a munkanélküliség között, ezt úgy interpretálták, hogy az RE hipotézisen alapuló modellek univerzálisan jobbak minden más makrokönómiai megközelítésnél. Ez viszont szerintem súlyos tévedés. Csak sajnos ezt ma már nehéz bizonyítani, mert az RE iskola kiszorított mindenki mást a porondról, így nincsenek igazán felmutatható alternatív modellek, amelyeknek a felsőbbrendűségét igazolni lehetne.
Miért káros az RE hipotézis abszolutizálása? Most sokaknak nyilván a jelenlegi pénzügyi és gazdasági válságot részben előidéző ingatlanpiaci buborék jut eszébe, illetve az, hogy ezt mind a közgazdászok, mind a gazdaságpolitikusok figyelmen kívül hagyták. (Tisztelet a kivételnek, lásd pl. Shiller (2005, 2008)) Ezt pedig lehet úgy is értelmezni, hogy az RE hipotézis által is befolyásolt intellektuális környezetnek köszönhető. De erre ellenvetésként fel lehet hozni, hogy pl. a racionális várakozásokkal összeegyeztethetőek a buborékok, tehát itt csak a modellek helytelen felhasználásáról van szó. Szerintem a probléma ennél mélyebb: az RE feltevés olyan technikai korlátokat állít a modellezők elé, amiket mindeddig nem sikerült leküzdeni, ezért a szakma kénytelen olyan egyszerűsítő feltevésekkel élni, amikre valószínűleg egyébként nem lenne szükség, és amelyek hiánya valószínűleg jelentősen megnövelné a modelljeink magyarázó erejét.
Az alapvető probléma az, hogy általánosságban nagyon nehéz modelleket racionális várakozásokkal megoldani, mivel a megoldás matematikailag egy bonyolult fixpont problémán alapul. Általában csak közelítő, numerikus megoldások állnak a rendelkezésünkre, lásd Marimon és Scott (2001).
A gyakorlatban hatékonyan alkalmazható módszerek a modellek linearizálásán vagy esetleg a másodfokú közelítésén alapulnak. Nem azt állítom, hogy nincsenek nemlineáris módszerek. A fentebb hivatkozott tanulmánykötetben jó néhány található. De ezek alkalmazása gyakran komoly nehézségekbe ütközik. Említenék egy példát. Nekem Marcet és Lorenzoni (1998) parametrizált várakozások módszeréről van személyes tapasztalatom. Míg egy közepes méretű modell linearizált verziója adott paraméter vektor mellett néhány másodperc alatt megoldható, ugyannak a modellnek a nemlineáris megoldása több mint félórát is igénybe vehet. Egy modell becslése során a likelihood függvényt a becslő algoritmusnak többezerszer kell kiértékelnie, ugyanennyiszer meg is kell oldani a modellt különböző paraméterek mellett. Ebben az esetben gyakorlatilag lehetetlen a nemlináris módszer alkalmazása. Ilyen és hasonló nehézségek miatt igaz, hogy bár elvben vannak nemlineáris módszerek, ezeket praktikusan elvétve alkalmazzák.
Ebből adódóan a legtöbb modellben el kell tekinteni a nemlineáritásokból adódó hatásoktól. Ez pedig behatárolja a modellek magyarázó erejét. Például majdnem minden pénzügyi szempontból érdekes és fontos probléma a nemlinearitásokon alapul. Egy linearizált modellben az aktívaárazásban és a portfolióválasztásban kulcsszerepet játszó sztochasztikus diszkontfaktor érdektelenné egyszerűsödik. A makroökonómia egyik kulcskérdése a nominális merevségek (ragadós árak és bérek) modellezése. Ezek mikroökonómiai modelljei nemlineárisak, úgynevezett állapotfüggő (state-dependent) modellek. Ezért nem lehet őket beépíteni egy RE hipotézisen alapuló komplett makromodellbe, azok jelenleg a jóval kevésbé realisztikus időfüggő (time-dependent) árazási megközelítéseken alapulnak. A linearizálás kényszeréből adódik, hogy az empirikus irodalomban jól dokumentált tényeket, mint például a nominális bérek lefelé való rugalmatlanságát nehéz a makroökonómiai modellekben megragadni.
A modellek első, illetve másodfokú közelítéséhez szükség van a modell stacioner állapotára (steady state). Ilyen a makroökonómiai modelleknek általában nincs. Azonban egy régi trükk, hogy ha egy közös trenddel normalizáljuk a változókat, akkor a modellt fel lehet úgy írni, hogy rendelkezzen stacioner állapottal. Ehhez azonban bizonyos feltevésekre van szükség: például megfelelő formájú homogén hasznossági függvényeket kell alkalmazni. Ez egyáltalán nem olyan ártatlan feltevés, mint elsőre látszik. A homogenitásból adódóan nem tudjuk megragadni, hogy különböző vagyoni szintek mellett a fogyasztók különböző összetételű fogyasztói kosarakat preferálnak. A transzformált normalizált változókon alapuló modellek használata az empirikus vizsgálatot is megnehezíti: a makroökonómiai idősorok trendjét előzetesen ki kell szűrni, ami rengeteg problémát vet fel.
Hogy a modellek kezelhetőek legyenek racionális várakozások mellett a modellbeli döntéshozók lehetőségeit gyakran mesterségesen le kell szűkíteni. Például, mivel nehéz modellezni, hogy egy vállalat egyszerre hoz árazási és finanszírozási döntéseket, ha az árak ragadósak és a pénzügyi piacok tökéletlenek, ezért Bernanke et al. (1999) feltételezi, hogy ezeket a tevékenységeket két különálló vállalat végzi. Hasonlóan Christoffel et al. (2009) felteszi, hogy különálló vállalatok hoznak foglalkoztatási és árazási döntéseket.
Egy dinamikus modellt racionális várakozásokkal heterogén háztartások feltételezése esetén általánosságban nagyon nehéz megoldani. Ezért szinte kizárólag a reprezentatív háztartás feltevésen alapuló modellek készülnek. Ugyanakkor sok példát lehet hozni, hogy a gazdasági élet fontos elemeit veszítjük ezáltal szem elöl. Például, emiatt nem lehet a munkanélküliség jóléti következményeit teljességgel megragadni: ha van is munkanélküliség a modellekben, fiktív transzferek feltételezésével biztosítják, hogy minden háztartás ugyanannyit fogyasszon, lásd Christoffel et al. imént idézett tanulmányát. A heterogenitás elvetése miatt nem lehet empirikus mikroökonómiai információkat hatékonyan hasznosítani, pedig ezekre nagyon szükség lenne a makroökonómia idősorok nem kielégítő információtartalma miatt. A probléma az, hogy a mikröokonómia mérések eredményei a vizsgált egyedek heterogenitása miatt maguk is nagyon heterogének. Ugyanakkor ezek aggregálása, átlagolása kétséges eredményekhez vezethet. Viszont a heterogén mérési eredményeket nem lehetséges közvetlenül a modellekbe beilleszteni, mivel azokban a háztartások és a vállalatok egyformák.
A fenti lista nem teljes, de illusztrálja, hogy a tudományos életben alkalmazott makroökonómiai modellek legtöbb problémája az RE feltevésből adódik. E feltevés mellett a makroökonómiai modellezők gúzsba kötve táncolnak. A modellek felépítését nagyrészt nem a közgazdasági logika szabja meg, hanem az a technikai kényszer, hogy képesek legyünk adott modellben a rendelkezésre álló, a gyakorlatban is kellő gyorsaságú numerikus szoftverekkel egy bonyolult matematikai fixpontproblémát megoldani.
A fentiekre általános ellenvetésként fel lehet hozni, hogy a makroökonómia és a számítástechnikai infrastruktúra fejlődése eredményeként ezek a kérdések majd megoldódnak. Ezt az érvet azzal utasítanám vissza, hogy kár a szellemi és az anyagi erőforrásokat olyan problémák megoldására pazarolni, amelyek egy sem empirikusan, sem spekulatívan nem alátámasztott hipotézis erőltetéséből adódnak. De nem is igazán hiszem, hogy ezek a problémák hatékonyan megoldhatók jelen keretek között. A racionális várakozásokkal kombinált dinamikus makorökonómiai modellek lassan harminc éve a makroökonómia kutatások fókuszában vannak. Ez rengeteg idő. Ennyi idő után már sejteni lehet, hogy többé-kevésbé mire lehetnek képesek hosszú távon: véleményem szerint sok fejlődési potenciál már nincsen bennük.
Merre tovább?
Viszont az 1990-es évek végén jelentős fordulat állt be a dinamikus makroökonómiában: a ragadós árak és bérek feltevésével egészítették ki az RBC modelleket, és esetleg más súrlódásokat is adtak hozzájuk. Ezeket a modelleket szokás újkeynesi dinamikus sztochasztikus általános egyensúlyi (DSGE) modelleknek nevezni. A keynesi címke itt nem valamiféle gazdaságpolitikai credóra utal. Pusztán arra, hogy a Keynes által fontosnak tartott nominális merevségek részei a modellnek. Szemben a régi keynesi iskolával, a DSGE modellezők gazdaságpolitikai nézetei heterogének, nem feltétlenül az expanzív állami gazdaságpolitika hívei.
Ugyanakkor a nominális merevségek hozzáadása a modellekhez lehetővé tette, hogy a DSGE modellekkel értelmes, gazdaságpolitikai szempontból is érdekes kérdéseket vizsgáljanak az elemzők. Emlékszem az 1990-as évek végén ez a fordulat rám is óriási hatással volt. Míg addig magam is távolságtartással kezeltem a dinamikus makroökonómiát, a DSGE modellek megjelenése után lelkesen vetettem bele magam a témakör tanulmányozásába és művelésébe. Ezért kezdtem népszerűsíteni őket az elsők között Magyarországon.
Az sem véletlen, hogy a jegybankok olyan gyorsan adaptálták őket. Az RBC modellek uralma idején mintegy két évtizedig lényegében nem készültek olyan strukturális modellek, amelyek a gazdaságpolitikát segíthették volna. A jegybankok ki voltak éhezve az ilyen modellekre. Tehát nem csak egyszerű divatról van szó. Az RBC érában fel sem merült semmi hasonló, a tudományos kutatások és a jegybanki alkalmazások köszönő viszonyban sem voltak egymással. (Az már más kérdés, hogy a DSGE modellek adaptálása nem jelentette azt, hogy döntően befolyásolták volna döntéshozókat, ellentétben a vitaindító harmadik kérdésében sugalltakkal. Mivel ebben a kérdésben a felelősség kérdése is felvetődött, meg kell említenem, hogy az újkeynesi makroökonómia művelőire nem feltétlenül igaz a saját modelljeikbe vetett vakhit: érdemes elolvasni Mankiw (2006) meglehetősen szkeptikus számvetését.)
Amint azonban az előző szakaszban kifejtettem, minden kezdeti siker ellenére a DSGE modellek fejlődése behatárolt az RE hipotézis alkalmazása miatt. Ahogy azt az előzőkben tárgyaltam, a makorökonómia továbblépéséhez szükség lenne konszenzusos kritériumokra a strukturális modellek empirikus teljesítményének elfogulatlan értékeléséhez. E nélkül csak tekintélyalapon lehet szelektálni, ami a tudományban sohasem vezet jóra.
Ezeket a kritériumokat talán lehetne alapozni a bayesi modell összehasonlító módszerekre. Például ezek segítségével Milani (2007), Slobodyan és Wouters (2007) és Világi (2007) megmutatták, hogy ugyanazon DSGE modellek racionális várakozáson, illetve adaptív tanuláson alapuló verziói közül a tanulásos változat magyarázza jobban az USA, illetve az euróövezet makroökonómiai adatait. Del Negro és Schorfheide (2006) DSGE-VAR megközelítéséből kiindulva szintén lehetne modellértékelő kritériumokat kidolgozni.
Ha lennének ilyen kritériumok, lehetne versenyeztetni a különböző modell családokat. Nem kellene eldobni az eddigi az RE hipotézisen alapuló modelljeinket. Hasonlítsuk őket össze elfogulatlanul más megközelítésekkel. Győzzön a jobb!
Mostanra a racionális várakozásokon alapuló modellek mellett minden más megközelítés a perifériára szorult. Ezért nehéz megítélni milyen más irányokba indulhatna el a makroökonómia, ha nyitottabbá válna. Néhány szóba jöhető strukturális modellcsaládot a következő kötetek tárgyalnak: Aoki és Yoshikawa (2007), Colander (2006), Colander (2008), De Grauwe és Grimaldi (2007), Frydman és Goldberg (2007).
Ugyanakkor bármilyen változás ellen szól, hogy felnőtt két nemzedék, akik feltétel nélkül hisznek az RE hipotézisben. Ők a vezető folyóiratok szerkesztői, ők a legjobb tanszékek véleményformálói. Egy fiatal feltörekvő közgazdász, ha nem akarja kerékbe törni már az elején a karrierjét, jobb, ha alkalmazkodik hozzájuk. Viszont a változások mellett szól, hogy a gazdasági világválság is segítette Keynes addig eretnek megközelítésének az elfogadását. Talán most is hasonlóknak leszünk tanúi.