Prognosmakeri – en omöjlig konst

Måndagen den 4 januari blåste positiva vindar in över landets tillverkningsindustri enligt Swedbanks och Silfs månatliga mätningar av inköpsindex. Förklaringen låg i den ökade världshandeln under hösten, positiva tongångar i omvärlden, en andra coronavåg utan nedstängningar och vaccinoptimism. Nordea uppdaterade sina prognoser: BNP växer med 4% för helåret 2021. Samtidigt varnade man för möjliga risker som kan påverka utfallet.

Att sia om framtiden är svårt, oavsett om det gäller viruseffekter, börsen eller väder. Det är lättare att beräkna omloppsbanan för Nasas raket till Merkurius (4,35 miljarder mil med en hastighet på 135 989 kilometer i timmen) än att förstå räntebanan. Rymdsonden har oförändrade ekvationer sedan Newtons dagar, och utgår från ett slutet och tydligt avgränsat system, utan mänsklig påverkan. Förutsägelser om ekonomi förhåller sig annorlunda då människor integrerar med varandra och har förväntningar något som i sin tur påverkar framtiden och skapar ett system i konstant förändring. Utmaningarna för en aktör som Konjunkturinstitutet (KI), vars uppgift är att komma med prognoser om den mest sannolika ekonomiska utvecklingen, är stora.

”De modeller vi har är baserade på historiska data – där har inget som covid-19 hänt tidigare. Modellerna vi har nu kan inte riktigt besvara frågan om ekonomins utveckling, konsekvenserna av att jobba hemifrån, att restauranger går omkull, och så vidare. Det är komplexa mekanismer”, säger Kristian Nilsson, biträdande prognoschef på KI.”

Enligt Gerd Gigerenzer, riskexpert och psykolog vid Max Planck-institutet, är alla scenarier relaterade till exempelvis aktier, romantik, jordbävningar, affä­rer och hälsa präglade av osäkerhet, medan i princip bara casinon utmärks av risk. Ett casino styrs av lagar där man kan räkna ut hur stor sannolikheten är att kulan i rouletthjulet ska landa på rött. I en sådan ”liten värld” finns ett tydligt rätt och fel med givna utfall. Att en dator till slut vann mot människan i schack var naturligt – maskinen kunde räkna ut 200 miljoner drag i sekunden – och på brädet finns alltid ett bästa drag att gå. Osäkerhet hade uppstått om roulettbordet gömt hur många röda eller svarta rutor det fanns från början med en färgfördelning som skiftar. Distinktionen mellan risk och osäker­het – i dag sammanflätad – ekar Chicago­ekonomen Frank Knights teorier från 1921.

Jackpot 22 gånger i rad

För att kunna spegla en ”stor värld” måste modeller värdera osäkerhet och utgå från antaganden. Ett sådant skulle kunna vara att människor agerar någorlunda rationellt, är ute efter att maximera vinst och följer en normalfördelning. Det kokar ner till de mest fundamentala frågorna om människans vara. Där spelar smarta datorer mindre roll om miljön den verkar i är svår att greppa. Att det kan gå snett vet vi. Ett tidigt tecken på finans­krisen 2008 kunde man se redan i augusti 2007, då Goldma Sachs finanschef David Viniar gick ut i media och förklarade varför två av deras hedgefonder förlorat en fjärdedel av värdet på en vecka och behövde en kapitalinjektion på 3 miljarder dollar.

”Vi såg saker som var en rörelse på 25 standardavvikelser, flera dagar i rad”, sa Viniar.

Det han sa var en sannolikhet som är så pass låg att en person vinner jackpot på det stora lotteriet 22 gånger i rad, skriver den tidigare chefen för Bank of England Mervyn King och nationalekonomen John Kay i boken ”Radical Uncertainty”. Men debaclet, enligt författarna, var inget datorhaveri eller en felkalkylering, utan en övertro att modellen kunde spegla den riktiga världen. För ju mer avancerad modell som ligger till grund för siffror som matas in, desto känsligare kan kalkylen bli när det slår ut.

”När vi skulle prognosticera förra våren behövde vi göra vissa antaganden: Hur många blir sjuka och hur många håller sig hemma från jobbet? Hur stort blir produktionsbortfallet? Vi hade inget att gå på. Prognoserna från i höstas hade vi hjälp av utfallen för kvartal två och tre”, säger Kristian Nilsson på KI.

Kalkonproblemet

Den tidigare hedgefondtradern Nassim Taleb, författare till bästsäljaren ”Den svarta svanen” illustrerar svårig­heten med sitt favoritexempel ”kalkonproblemet”. Under tusen dagar i följd lever en kalkon i en trygg till­varo på sin gård. För en smart kalkon är det lätt att tänka på livet i linjära termer: ny dag, solen upp som vanligt. Men soluppgången den ettusenförsta dagen är inte vilken morgon som helst, utan Thanksgiving. Kalkonens trygghetskänsla har aldrig varit starkare än precis före det grymma slutet. Teorin kring den svarta svanen handlar om en övertro på de observationer och information vi har till hands.

”Hur mycket pengar som än spenderas på forskning, så är att förutse revolutioner inte detsamma som att räkna kort; människor kommer aldrig kunna omvandla politik till den fogliga slumpmässigheten i black jack”, skriver Taleb.

KI använder transparens i sina prognoser och belyser när avvikelser väntar. För lekmän brukar Kristian Nilsson förklara att en läkare kan säga till en patient: ”Om du fortsätter dricka, äta, röka på samma sätt, leder det till hjärtinfarkt – men när infarkten slår till är oklart”.

”Avvikelserna är det vi kallar chocker. Men när vi tittar framåt lägger vi inte in nya chocker utan försöker förstå hur den chock vi har nu kommer påverka, för att sedan gå tillbaka till normal trend”, säger Nilsson.

Det är därför viktigt att politiker och investerare tar höjd för avsteg och osäkerhet inom ekonomin, enligt Nilsson. KI:s metod att trumfa en naiv gissning är att ständigt uppdatera modellerna och använda flera olika för samma fråga, vilket är i linje med de två stora prognostävlingarna som ständigt rullar.

Tävlingarna kan ge en fingervisning hur de bästa siarna gör. Psykologen och statsvetaren Philip Tetlock har ägnat 20 år att studera hur bra experter är och lanserade tesen att en pilkastande schimpans är lika duktig som experter. Toppskiktet var ”rävar”: De förhåller sig ödmjukt, och karaktäriseras av en vilja att ompröva sina tidigare antaganden. Problemet, enligt King och Kay, är att Tetlocks tävlingar har små definierbara problem inom ett snävt tidsspann, till exempel över eller under en kurs för en aktie ett visst datum. Det svarar inte på de stora frågorna som hur relationen till Kina blir under Joe Bidens presidentskap. Deras förslag är att våga skrota nummer, sannolikhetssatser och ställa en öppen fråga: Vad händer här egentligen?

En annan strategi är att använda sig av tumregler. När den nobelprisade ekonomen Harry Markowitz portföljteori, som ligger till bas för hedgefonder och pensionsbolagens traditionella livförsäkrings-portföljer, handlar om att studera risken i varje aktie, samt hur risken mellan aktierna relaterar till varandra. Han ledde matematiskt i bevis exakt hur en fördelning skulle se ut. När han själv fick frågan hur han ekonomen fick frågan hur han själv investerade blev svaret att han sprider fördelningen jämnt. Det vill säga om du har två alternativ så delar du investeringen lika, och en tredjedel om du har tre alternativ, och så vidare. Tumregeln heter ett dividerat med antalet alternativ, eller ett genom n.

En enkel modell är ofta bättre än en komplicerad då den ignorerar information och brus, enligt beslutsprofessor Spyros Makridakis som arrangerat prognostävlingar sedan 80-talet.

”Modeller ger inte bra prognoser mer än ett, två kvartal fram, kanske tre”, säger Nilsson.