„Možná vás zklamu, krize nám nehrozí“. To jsou slova tehdejšího ministra financí Miroslava Kalouska, které řekl v říjnu 2008. Zatímco na obou březích Atlantiku se politici i byznysmeni modlili, aby se neopakovala Velká hospodářská krize, čeští představitelé se dušovali, že bohatnout určitě nepřestaneme, jen porosteme o trochu pomaleji. V následujícím roce 2009 se česká ekonomika propadla o 4.5 procentního bodu a od té doby má k „pomalejšímu bohatnutí“ poměrně daleko.
Je určitě možné říct, že se jedná o prostou politickou proklamaci, která nemá mnoho společného s realitou. Nicméně faktem je, že přehnanému optimismu nepodléhají pouze ministři financí, ale i lidé nejpovolanější – makroekonomičtí analytici, kteří mají předpovídání budoucnosti v popisu práce.
Podíváme-li se na makroekonomické predikce je vidět, že k přehnanému optimismu se v této době uchýlily bez výjimky všechny instituce. Do datasetu se dostaly banky, ministerstva, nadnárodní organizace a dokonce i jedna ratingová agentura. Problém není pouze v České republice, jak ostatně poměrně vtipně ukazuje obrázek.
Nejde pouze o příchod krize, který čekal opravdu málokdo (neznamená to ovšem, že krizi nikdo nečekal). Analytici ale průběh krize podcenili opakovaně (viz obrázek na další straně). Všechny instituce, které v roce 2010 předpovídaly HDP ČR pro rok 2012, čekaly, že HDP poroste poměrně svižným tempem okolo 4 %. Na reálný propad HDP o 1 pb nebylo ani pomyšlení. Data tomu prostě neodpovídala.
Není pochyb o tom, kde se tato „chyba“ vzala. Analytici se řídí především daty z národních účtů. Pokud tato čísla ukazují optimistické tendence, analytici tento optimismus pochopitelně přebírají. Nejtěžším údělem analytika je právě rozlišení mezi jednorázovým vychýlením a změnou reálných ekonomických trendů. Zpětné rozlišení je snadné, ale „za běhu“ je to prakticky nemožné.
Vývoj HDP (skutečnost) a predikcí (tečky představují predikce jednotlivých institucí z daného roku a až zhruba tři roky dozadu):
Právě proto mezi analytiky existuje sklon ke stádnímu chování. Guedj a Boucheaud (2008) na datasetu předpovědí zisků firem z celého světa tzv. herding effect u akciových analytiků jednoznačně prokázali. Ukázali, že predikce různých analytiků se mezi sebou vzájemně shodnou 5x více, než se shodnou s výslednou realitou.
Otázkou zůstává, proč se analytici ze svých chyb nepoučí. Není důležité, zda jsou optimističtí či pesimističtí, jednoznačně se ukazuje, že když se analytici mýlí, tak se mýlí všichni podobně.
Poměrně vtipně to ukázali polští ekonomové Tyszka a Zielonka (2002). Není překvapivé, že předpovědi počasí jsou výrazně úspěšnější než předpovědi ekonomického vývoje. Horizont těchto predikcí je řádově ve dnech, nikoliv v letech. Meteorologové se navíc nemusí potýkat s „nepříjemností“ zvanou svobodná lidská vůle. Překvapivé ale rozhodně je, že ekonomové svým predikcím mnohem více věří a své závěry považují za kvalitnější než meteorologové.
Důležitým poznatkem vyplývajícím ze stádního efektu analytiků je, že většina používaných postupů generuje velmi podobné výstupy. Z hlediska úspěšnosti predikce proto není zas tak důležité, jestli jí vytváří tým o desítkách lidí, nebo pouze jeden analytik.
To potvrzuje i řecký ekonometr Makridakis, organizující soutěže v predikcích. Ve shrnutí jedné z těchto soutěží (2000) napsal, že „nejlepší predikce nemusí dávat ty nejsložitější modely“. V analytické práci úspěšnost stojí spíše na něčem jiném – na schopnosti vidět dál než ostatní a představit si co se může stát. Úspěchu také může pomoci odvaha – nebát se vystoupit z davu a přijít s originální předpovědí. Nutno podotknout, že se tato odvaha samozřejmě může obrátit proti němu. Někdo ale prolomit ledy musí…
|
|---|
| Instituce | Od | | | | | |
|---|
| Nadnárodní | | 2003 | 44 | 0,10 | -0,30 | 1,50 | 0,90 |
|---|
| 2001 | 59 | 0,20 | -0,13 | -0,10 | -- |
|---|
| 1997 | 75 | -0,10 | -0,10 | -0,45 | 0,05 |
|---|
| Státní | | 2006 | 56 | 0,45 | 0,20 | 1,30 | 1,70 |
|---|
| 2002 | 142 | 0,60 | -0,30 | 1,70 | 3,05 |
|---|
| 2004 | 52 | 0,28 | -1,50 | 0,43 | -- |
|---|
| Soukromé | | 2002 | 17 | -0,70 | -0,45 | -- | -- |
|---|
| 2007 | 76 | 0,45 | 0,30 | -- | -- |
|---|
| 2005 | 86 | 0,50 | 0,00 | 0,1 | 2,05 |
|---|
| 2005 | 91 | 1,10 | 0,20 | 0,00 | 1,90 |
|---|
| Celkem | -- | 697 | 0,98 | -- | -- | -- |
|---|
|
|---|
Napsáno pro oddělení ekonomických a strategických analýz České spořitelny.
Reference:
MACHÁČEK, Vít. Optimismus a makroekonomické predikce. Praha, 2013. Dostupné z: https://www.vse.cz/vskp/37173_prilisny_optimismus_a%C2%A0makroekonomicke_predikce. Bakalářská práce. Národohospodářská fakulta VŠE. Vedoucí práce Daniel Šťastný.
Guedj, O., & Bouchaud, J. (2008). Experts’ Eearning Forecasts: Bias, Herding and Gossamer Information. … Journal of Theoretical and Applied Finance, 8(7), 933–946. Retrieved from http://arxiv.org/pdf/cond-mat/0410079.pdf
Tyszka, T., & Zielonka, P. (2002). Expert judgments: Financial analysts versus weather forecasters. The Journal of Psychology and Financial …, 1–18. Retrieved from http://www.kozminski.edu.pl/uploads/import/kozminski/pl/default_opisy_2/206/14/1/working_paper_no_2.pdf
Makridakis, S., & Hibon, M. (2000). The M3-Competition: Results, Conclusions and Implications. International Journal of Forecasting, 16, 451–476. Retrieved from http://www.forecastingprinciples.com/files/pdf/Makridakia-The M3 Competition.pdf
