1.1. Чем занимаются эконометристы

В литературе можно встретить много определений эконометрической науки. Например, такое:

Эконометрика— это наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей.

Однако лучше всего для понимания того, что представляет собой наука эконометрика, выяснить, какие задачи можно решать с ее помощью:

1. описательный (дескриптивный) анализ,
2. выявление причинно-следственных связей между переменными,
3. прогнозирование.

Поясним суть каждого из этих пунктов и приведем примеры.

Описательный (дескриптивный) анализ

Речь идет о количественных оценках зависимостей между переменными без выявления направления причинно-следственных связей.

Об этом вы уже много знаете из курса математической статистики. Например, скорее всего, вы умеете вычислять коэффициент корреляции, сравнивать средние значения в выборках и тестировать гипотезы о соотношении средних друг с другом. В рамках данного учебника мы обсудим и более продвинутые техники.

Рассмотрим такой пример. Некоторым исследователям интересно, есть ли корреляция между здоровым образом жизни (скажем, количеством времени, которое индивид в течение месяца посвящает тренировкам) и заработной платой.

Более тонкий вопрос: сохранится ли эта корреляция, если учесть влияние прочих важных факторов, которые могут быть связаны и со склонностью к занятиям физкультурой, и с доходами (например, возраст, здоровье, страна проживания)? Для ответа потребуется нечто большее, чем простой парный коэффициент корреляции, так как он не позволяет учесть влияние прочих факторов. Например, тут может пригодиться множественная регрессия (см. главу 3). Тем не менее, какой бы инструмент вы ни использовали (коэффициент корреляции, диаграмму рассеяния, регрессию и т.д.), пока вы не задаетесь вопросом о том, где причина, а где следствие¹, подобный анализ остается дескриптивным.

Выявление причинно-следственных связей между переменными

В отличие от предыдущего случая здесь речь идет не просто о наличии корреляции, а о попытке ответа на вопрос: является ли изменение переменной X причиной изменения переменной Y? Идея о том, что корреляция и причинно-следственная связь — это совсем не одно и то же — одна из ключевых идей эконометрики, и в рамках нашего курса мы будем возвращаться к ней снова и снова, сопровождая рассказ примерами (в том числе уже в следующем параграфе).

Вот несколько вопросов о причинно-следственных связях, на которые умеют отвечать эконометристы:

1. Что произойдет с уровнем преступности, если принять закон, разрешающий гражданам носить личное огнестрельное оружие? Это нетривиальный вопрос, дискуссия по поводу которого ведется и среди политиков, и среди экспертов, и среди простых обывателей. Сторонники закона утверждают, что его введение позволит снизить преступность, так как граждане получат возможность защититься от злоумышленников. Их оппоненты возражают, что в результате введения такого закона преступность, наоборот, вырастет из-за избыточного количества огнестрельного оружия на руках у населения и его спонтанного использования. Оказывается, что при наличии достаточного массива данных ответ на этот вопрос вполне может быть получен с помощью подходящих эконометрических методов. Мы обратимся к этому примеру в главе, посвященной панельным данным.

2. Увеличится ли уровень инфляции в результате ускорения темпов роста денежной массы? Если да, то на сколько процентных пунктов? Произойдет ли это сразу или через некоторое время? Через какое? Макроэкономическая теория подсказывает нам, что когда центральный банк наращивает количество денег в экономике, общий уровень цен должен расти. Проверка этой гипотезы — достаточно трудная задача, потому что на уровень инфляции в стране оказывают влияние не только решения центрального банка, но и многие другие факторы: скажем, изменения тарифов на услуги естественных монополий (на перевозки грузов по железной дороге или на жилищно-коммунальное хозяйство). Тем не менее, в рамках эконометрики временных рядов возможно не только выявить эффект воздействия изменений денежной массы на инфляцию, но и понять его распределение во времени. Например, выяснить, как сильно изменится общий уровень цен через три месяца, если увеличить предложение денег сегодня.

Отдельно отметим, что ответ на этот вопрос интересен не только государству, но и частному сектору. Например, коммерческим банкам, которым для назначения оптимальных процентных ставок нужно понимать, как будущая инфляция среагирует на сегодняшние действия центрального банка.

3. Влияет ли образование индивида на уровень его доходов? Сложность ответа тут в том, что обычный подсчет средних уровней дохода более и менее образованных людей вряд ли даст корректный результат. Образование обычно коррелировано с ненаблюдаемыми характеристиками (например, с уровнем таланта, интеллекта и мотивации), которые тоже влияют на заработную плату индивида. Например, более талантливым людям легче поступить в университет. Поэтому они чаще это делают.

Таким образом, может оказаться, что более образованные люди получают более высокую зарплату не потому, что они более образованные, а потому, что они более талантливые.

В результате сравнение средних приведет к преувеличенной оценке эффекта от образования. Такую ситуацию называют смещением из-за самоотбора (selection bias).

Поскольку важные факторы оказываются ненаблюдаемыми (получить надёжный измеритель уровня таланта очень трудно), чтобы отделить эффект их влияния от эффекта самого образования, приходится использовать довольно тонкие методы, которые мы обсудим в главе, посвященной инструментальным переменным.

Прогнозирование

Речь идет о прогнозировании/предсказании значений тех или иных переменных, и примеры тут привести проще всего.

• Сколько будет стоить однокомнатная квартира с заданными характеристиками на вторичном рынке недвижимости Москвы через полгода?
• С какой вероятностью в следующем году в России начнется экономический спад?
• Если выдать кредит этому клиенту с известными характеристиками, вернёт ли он его в будущем или нет?

Все эти вопросы в том или ином смысле являются вопросами о прогнозировании, и нет сомнений в практической пользе от умения отвечать на них.

Лирическое отступление о моих личных наблюдениях по поводу востребованности эконометрики

Вокруг экономического факультета МГУ, где я со своими коллегами преподаю эконометрику, сформировалось значительное сообщество выпускников, для которых применение эконометрических методов стало основой профессии, источником вдохновения (да и денег тоже).

Они используют эконометрику и другие продвинутые методы анализа данных в совершенно разных областях:

1. В корпоративном секторе. Например, в Яндексе, ВТБ Капитале, в ведущих российских операторах мобильной связи и многих других компаниях, принимающих решения на основе работы с данными.
2. В Центральном банке Российской Федерации, Министерстве экономического развития и других подобных государственных структурах².
3. Наконец, в науке — в ведущих российских университетах и исследовательских центрах, а также в лучших университетах по всему миру, например, в Принстоне, Чикаго и Мадриде.

Истории всех этих людей заставляют меня верить в то, что инвестиции времени и сил в изучение эконометрики определенно окупаются, а знание этой науки является важным преимуществом на соответствующем рынке труда.

Можно ли быть успешным экономистом, совсем не зная эконометрики? Конечно, можно. Однако с эконометрикой эта задача становится гораздо более реалистичной.

---

1. Мы сознательно выбрали пример, в котором причинно-следственная связь может быть направлена в обе стороны: с одной стороны, люди в хорошей спортивной форме могут иметь более высокую производительность на работе, что способствует увеличению зарплаты; с другой стороны, более состоятельные люди имеют больше возможностей для занятий спортом, так как им легче позволить себе необходимую экипировку или абонемент в спортзал. ↵
2. Мой дипломник рассказывал, что директор одного из департаментов минэкономразвития на собеседовании неожиданно стал задавать ему вопросы по поводу свойств эконометрических оценок. Меня, впрочем, это не удивило, так как я знал, что этот директор не только чиновник, но и автор хороших академических статей, использующих эконометрические методы. ↵