Ученые из Университета Ла Сапиенца предложили метод классификации стран в соответствии с типом их экономики. Метод позволяет сказать, насколько поведение страны поддается прогнозу и соответствует ли оно «ламинарному» или «хаотическому» типу развития. Работа опубликована в журнале PLoS ONE, кратко о ней можнопрочитать на сайте Nature.
Главной задачей исследования был поиск метрики, которая максимально точно могла бы предсказать, как будет развиваться экономика данной страны в будущем. Ранее в качестве такой метрики была предложена диверсифицированность экспорта — иными словами, то, насколько разные товары экспортирует страна. Эта метрика получила название индекса экономической сложности (ECI) и, несмотря на свою простоту, показала значительную предсказательную силу.
Однако ECI, как выявили наблюдения, сама по себе способна сильно меняться с годами и для некоторых стран ведет себя аномально. Чтобы понять природу этого поведения, ученые занялись моделированием многолетней динамики экономики на двумерной диаграмме. По вертикальной оси на ней был отложен уровень подушевого ВВП, а по горизонтальной — «приспособленность» (упрощая, можно сказать, что это усовершенствованный вариант ECI с упором на нематериальные активы).
Оказалось, что по поведению экономик разные страны делятся на две большие группы. Одни из них двигаются на диаграмме ламинарно, то есть в целом согласованно и без случайных скачков. Такие страны располагаются в области с высокой приспособленностью, то есть с диверсифицированной экономикой. Другая группа вела себя хаотично, и разные члены этой группы часто двигались разнонаправленно. В этой группе преимущественно были сырьевые страны и страны со слабой экономикой.
Утверждение о том, что страны с диверсифицированной экономикой более устойчивы, можно назвать тривиальным, но главный результат данной работы касается не этого. По словам авторов, различие в поведении двух типов стран говорит о том, что использовать традиционные регрессионные модели для экономического прогноза развития стран из разных групп нельзя. Для хаотических стран даже относительно высокие показатели приспособленности могут быть случайными и, следовательно, не имеющими предсказательной силы.
Вместо этого ученые предлагают использовать в прогнозах другие методы. Например, принятый в метеорологии
: когда погоду предсказывают на основании данных о похожем случае в прошлом (если в один из дней в прошлом была такая же погода, а затем пошел дождь, то скорее всего завтра тоже будет дождь). Такой подход требует моделирования фазового пространства, где каждой точке был бы сопоставлен вектор движения — на его основе и планируется делать прогноз. Прогнозирование это возможно, конечно, только для ламинарных областей фазового пространства.