A racionális várakozások elméletének fogalmi inkonzisztenciájáról

A racionális várakozások elméletének fogalmi inkonzisztenciájáról

103

Galbács Péter*

A racionális várakozások elméletének fogalmi inkonzisztenciájáról A tanulmányban a racionális várakozások elméletét alkotó feltételezések és következtetések ellenmondásait vizsgáljuk meg. Érvelésünk annak belátására irányul, hogy a későbbi újklasszikus elmélet szempontjából meghatározó fontosságú tételek érvelési zavarokat okoznak, s ezért a torzítatlanság követelménye átgondolást igényel. A racionális várakozások elmélete mégsem haszontalan elméleti konstruktum, hiszen a hipotézis határainak megfelelő kijelölésével kiváló elméleti igazolást nyújthatunk az inflációs célkövetési rezsimek működőképességére vonatkozóan. Ha a túlzó előfeltevéseket elengedjük, amellyel helyet szorítunk a várakozások vezetésére képes és arra hivatott monetáris hatóságnak, a Muth által adott hipotézis mérsékelt változatához jutunk ugyan, ám e koncepció némely következménye konzisztens lesz az eredeti (erős) definíció – egyébként tarthatatlannak tűnő feltételeken nyugvó – feltételezéseivel. Journal of Economic Literature (JEL) kód: B2, E5. Kulcsszavak: racionális várakozások, monetarizmus, újklasszikus makroökonómia, inflációs célkövetési rendszer.

Bevezető megjegyzések Kétség sem fér hozzá, hogy a racionális várakozások elmélete, illetve az azt kidolgozó újklasszikus makroökonómia sok fejtörést okozott a közgazdászoknak, s az elmélet helye mind a mai napig nem tisztázódott megnyugtató módon. Annak ellenére (vagy inkább azzal együtt), hogy a racionális várakozások elmélete a folyamatos piacmegtisztulás paradigmájával kiegészülve az aktivista gazdaság- és monetáris politika eleve elrendelt kudarcát hirdeti,1 az elmélet szerves módon beépült a mai modernnek nevezett politikai ajánlásokba (gondoljunk csak Finn E. Kydland és Edward C. Prescott Nobel-díjjal jutalmazott téziseire). Logikailag világosan levezethető, hogy a racionális várakozások elmélete (illetve annak teljesülése) meghatározó fontosságú az inflációs célkövetési rendszerek hatásmechanizmusának magyarázatához (vö. Harasztosi 2004) – legalábbis belátható, hogy teljesül a Muth által felvetett kritérium, amely szerint a releváns elmélet és a gazdasági szereplők várakozásai Galbács Péter a Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Karának doktori ösztöndíjasa. E-mail: petergalbacs@chello. hu. A szerző hálás köszönettel tartozik Dr. Bugnics Richárdnak, Dr. Vigvári Andrásnak, Dr. Vígh Lászlónak, illetve két anonim lektorának a tanulmány korábbi változatához fűzött kritikai megjegyzéseikért. Minden további hiba a szerzőt terheli. 1 A racionális várakozások nem egyensúlyi környezetben történő működésének következményeiről, s az anticiklikus gazdaságpolitika anticipált akciók melletti hatásosságáról lásd pl. (Fischer 1977). *

104

Galbács Péter

egybeesnek, még ha a működés ténye – ahogy látni fogjuk – a muth-i definícióból nem is következik. S mégis, egyre nyilvánvalóbbá válik, hogy terjedelmes lyuk tátong közgazdasági tudásunk szövetén. A maga nyers formájában a racionális várakozások elmélete nem vet számot a költségek hatásával (vö. Erdős 1998:45), az infláció a klasszikus szövegek szerint már kizárólag a várakozásoktól függ. A várakozások racionalitására a jegybanki politika is számít – ugyanakkor a jegybanki inflációs modellek az árak alakulását teljes egészében a költségekből vezetik le (ezzel összefüggésben az egyik legfontosabb eredményhez lásd Várpalotai 2003). Ha az árak magyarázatához (ökonometriai szempontból) elegendőek a költségek (vagyis a keynesi alapok meghaladása – legalábbis ezen a téren – gyakorlatilag szükségtelen), akkor az egyre szélesebb körben hivatkozott várakozások hol jutnak szerephez? E kérdés megnyugtató megválaszolásához mai tudásunk bizonyosan hiányos.2 Az inflációs célkövetési rendszer működése, illetve annak sajátságai még egy fontos momentumra felhívják a figyelmet. A monetarizmus (amelyhez radikális szárnyként végső soron a racionális várakozások elméletét megfogalmazó új-klasszikus csoport is sorolható3) saját elméletét egy nagyon erős megkötés alkalmazása mellett fogalmazta meg – s e vonás nagyban korlátozta az elmélet relevanciáját. Úgy tűnhet tehát, hogy a monetarista elmélet kizárólag ott (azon makrogazdasági rendszerek leírására) alkalmazható, ahol a központi bank a pénzmennyiség befolyásolására fogalmazza meg közbülső célját. A pénzmennyiség operatív célként való alkalmazása ma már semmiképp sem tekinthető általánosnak (s korábban sem volt túlzottan sikeres, ráadásul puszta kivitelezhetősége is problémás a pénzügyi innováció előretörésének köszönhetően4). Mindebből arra lehet következtetni – ahogyan erre egyébként néhányan hajlamosak is –, hogy a monetarista elmélettel napjainkban már szükségtelen számot vetni.5 A helyzet azonban merőben más. A modern, az inflációs célkövetésre épülő jegybanki politika ma (a korábbi állapotokhoz viszonyítva) sokkal inkább tart a kezében olyan eszközt, amelynek alkalmazásával megfelelő hatékonysággal képes befolyásolni az árszínvonalat. Erősen leegyszerűsítve tehát azt is mondhatnánk, hogy ami a pénzmennyiség befolyásolásával nem sikerült, ma valóra válhat az inflációs célkövetési rezsimekben. A monetarizmust tehát nem elfelejteni kell, hanem ismét napirendre venni, és A várakozások árdinamikában betöltött szerepe hosszú évtizedek óta a magaselmélet legfontosabb kérdései közé tartozott, még ha a neki tulajdonított jelentőség időnként meg is fakult. Mises például már 1912-ben felhívta a figyelmet arra, hogy egyes esetekben (például hiperinfláció mellett) az árfolyamatok elszakadhatnak a pénzmennyiség által jelentett alaptól, s a pénz értékének alakulását ekkor már a várakozások határozzák meg (vö. Mises 1981:251–262). A későbbi elméleti fejlődés szempontjából igen kellemetlen ez a megfigyelés, amelyről a közgazdászok igyekeztek nagyvonalúan meg is feledkezni, hiszen ebből a mennyiségi egyenlet érvénytelenítése következik (hiszen végső soron nem a pénzmennyiség fogja meghatározni az árszínvonalat). Bármilyen furcsa is, a várakozások hangsúlyozása közben az ortodox monetarista és újklasszikus közgazdászok egyetlen percre sem helyezték hatályon kívül a nyers mennyiségi egyenletet – a várakozások szerepe kizárólag a tévedések területére korlátozódott, s az árszínvonal és a pénzmennyiség közötti következetes összefüggés mintegy ex machina működött. 3 Ez az ítélet koránt sem olyan egyértelmű, mint amennyire vonzó és tetszetős. Egyes szerzők határozottan állítják, hogy az újklasszikus csoport a monetarista iskolához sorolandó (pl. Mátyás 1984), míg mások szerint az ortodox monetarizmus inkább Marshall, az újklasszikus makroökonómia pedig Walras útját követi (Hoover 1990). Az értékelést némiképp segítheti, ha hiszünk Milton Friedmannek, aki például a munkanélküliség természetes rátája kapcsán a walrasi egyensúlyra hivatkozik (M. Friedman 1986:229). 4 E pénzügyi innováció sajátos aspektusairól és a megvalósulás instrumentumairól lásd (Vigvári 2004: 78–79). Mindezzel kapcsolatban elegendő, ha az egyre inkább teret nyerő e-money példájára gondolunk, amely a vásárlóerő közvetítésére alkalmas pénzállománynak a monetáris hatóság által gyakorlatilag ellenőrizhetetlen elemét alkotja. 5 Fel kell hívni a figyelmet, hogy a REH és az újklasszikus elmélet nem szinonim fogalmak; a REH – leválva az újklas�szikus makroökonómia elméletéről – önálló életre kelt. Akárhogyan is nézzük, a REH mégis ezer szállal kapcsolódik a monetarista közgazdaságtanhoz (ezzel kapcsolatban lásd az ortodox monetarizmus és az újklasszikus elmélet gyökereiről elmondottakat is). 2


105

egy újabb (potenciális) monetáris forradalom keretei között átgondolni, melyek az elmélet ma is releváns (vagy helyesebben fogalmazva: melyek az elmélet ma újból relevánssá tehető) elemei – illetve megvizsgálni, hogy a REH (Rational Expectations Hypothesis – racionális várakozási hipotézis) mellett milyen relevanciája van például az árak (közvetlen) jegybanki szabályozásának, ami végső soron egy, a mennyiségi egyenletre emlékeztető szabály életbe lépését jelentheti. Egy elmélet sohasem monolit tömeg, sokkal inkább olyan mozaik, amelynek darabjait feltételezések és következmények kötik össze. Ezt a sajátságot természetesen a közgazdasági elmélet is felismerte, hiszen ennek híján ma aligha lehetne szó a racionális várakozások elméletéről anélkül, hogy a teljes monetarista elméleti rendszert (bármi legyen is az) meg ne próbálnák ránk erőltetni. E rövid tanulmányban – nem kertelünk – e feladatnak talán legegyszerűbben kivitelezhető elemét igyekszünk megragadni, és a monetarizmus talán legéletképesebb, ugyanakkor legvitatottabb elemének, a racionális várakozási hipotézis belső ellenmondásaira kívánjuk felhívni a figyelmet – de természetesen nem feledkezünk meg az elmélet azon vonzó tulajdonságairól sem, amelyek sikerét okozták. Ennek megfelelően elsőként egy koherens képet igyekszünk rajzolni arról, amit racionális várakozási elméletnek neveznek – s talán belátjuk majd, hogy ez cseppet sem egyszerű feladat, hiszen a hipotézis követői sem alkotnak egységes csoportot a feltételezéseket és a következményeket illetően.6 Figyelmünk középpontjában ezért azok a (gyakorlati) nehézségek állnak, amelyek kétségessé teszik a REH erős hipotézisének plauzibilitását. Ezen problémák számbevétele révén eljutunk majd a REH erős hipotézisének egy alternatív (mérsékelt) formájához, amelyben elismerjük a gazdasági szereplők által készített egyedi becslések torzítottságát, alapul véve a becslések aszimptotikus torzítatlanságát, s egy központi helyzetben lévő intézmény (a jegybank) bevezetésével végső soron biztosítjuk majd, hogy a releváns (kvázi-releváns) modell és a gazdasági szereplők várakozásai egybeessenek, teljesítve a REH erős hipotézisének alapvető követelményét, igaz, alternatív működési mechanizmus révén. A racionalitás fogalmai A REH irodalmában – gondolva itt nemcsak az újklasszikus iskolára, hanem mindazon elméleti csoportokra, amelyek mondanivalójuk megfogalmazásakor a várakozások (valamilyen szintű) racionalitását feltételezték – egyetlen mértékadó szerző sem működött az utóbbi néhány évtizedben anélkül, hogy ne hivatkozott volna John F. Muth 1961-ben közreadott, a későbbi elméleti fejlődés szempontjából meghatározó fontosságú tanulmányára (Muth 1961) (a gondolat eredetileg merőben más közegben bukkant fel, mint amivel

6

Arról sem szabad megfeledkezni, hogy a REH kidolgozói és alkalmazói talán minden korábbi iskolánál jobban támaszkodtak a matematikai apparátus igénybevételére. Ezért őket kritika semmiképp sem illetheti, hiszen a formulák erdeje nagyban segíti hipotéziseik és tételeik interpretációját. Ugyanakkor az is igaz, hogy a modelljeik alapján levont következtetések a szó legszorosabb értelmében vett következmények, vagyis közvetlenül az egyenletek felírási módjából következnek – az általánosítások levonása tehát időnként nehézkes.

106

Galbács Péter

kapcsolatban egy évtizeddel később Robert E. Lucas alkalmazta7). Muth sokat idézett definíciója szerint a vállalatok8 várakozásainak eloszlása (vagy pedig, általánosabban fogalmazva, a kimenetek szubjektív valószínűség-eloszlása) az elmélet által adott jóslás (illetve a kimenetek „objektív” valószínűség-eloszlása) körül alakul, ugyanazon információs készlet esetében. Vagyis a racionális piaci szereplők arra számítanak, aminek bekövetkezése a legvalószínűbb (s egyben ez lesz az a kritérium is, amely alapján az előállított várakozások racionalitásáról dönthetünk). Muth néhány sorral később elméletének értelmezését is igyekszik megadni – az általa kiemelt jellegzetességek közül talán legfontosabb az a kitétel, amely szerint az elmondottak értelmében egy nyilvánosságra hozott előrejelzés nem fog érdemi hatást gyakorolni a vizsgált makrogazdasági rendszer működésére, hacsak e jóslat nem bennfentes (vagyis a gazdasági szereplők számára nem hozzáférhető) információkon alapul.9 A Muth nyomán adott interpretációk kiemelik, hogy a várakozásformálódás ekként történő leírása egyébként nem jelenti a piaci szereplők tökéletes előrelátásának, vagy teljes körű információk birtoklásának feltételezését – mindössze arról van szó, hogy az aktorok igyekeznek az ismereteket a lehető leghatékonyabb módon felhasználni, s arra számítanak, ami a legvalószínűbb,10 várakozásaik kialakításakor pedig erőteljesen támaszkodnak a releváns gazdaságelmélet eredményeire (Pete 2001:135). Mellesleg a REH és a tökéletes előrelátás feltételezésének (PFH – Perfect Foresight Hypothesis) viszonya sokszor tisztázatlanul bukkan fel – időnként (és egyébként tévesen) a két modell egymás szinonimája (vö. Bryant 1983). A helyes értelmezéshez mindenképpen szükséges a determinisztikus és a sztochasz-

Meggyőző érvekkel alátámasztható, hogy a racionális várakozások feltevése eredetileg nem Muth-nál bukkant fel elsőként. Jan Tinbergen 1932-ben publikált tanulmányában (Ein Problem der Dynamik) egy olyan modellt épít fel, amely koncepcióját tekintve sokban emlékeztet Muth három évtizeddel későbbi munkájára – bár természetesen jelentős különbségek mutatkoznak. Tinbergen tudatában volt annak, hogy a jövőt övező bizonytalanság miatt az aktorok várakozásokat formálnak (bár az egyszerűség kedvéért modelljében azt feltételezte, hogy a gazdasági szereplők között nincsenek véleménykülönbségek). E várakozások racionálisak (vernünftig), ha azt tételezhetjük fel róluk, hogy konzisztensek a gazdasági összefüggésekkel, s bizonyos esetekben e várakozások fel is cserélhetők gazdaságelméleti következtetésekkel – s ez a meghatározás rímel a Muth által adott definícióra, valamint a releváns gazdaságelmélet koncepciójára (vö. Keuzenkamp 1991). 8 Talán nem lenne túlzás, ha e megállapítást a gazdasági szereplők összességére is általánosítanánk. 9 A diszkrecionális monetáris politika hatástalanságához tehát nem elegendőek a racionális módon képzett várakozások, ahhoz bizonyos a ragadósság kizárására, illetve a monetáris politika és az egyéb gazdasági szereplők információnak azonos állományának követelményére is szükség van (vö. Dickinson et al. 1982). Érvelésünk a későbbiek során éppen annak beláttatására irányul, hogy Muth tételének ezen kiegészítő – és a magaselmélet által teljesen elhanyagolt – megjegyzése (csakis bennfentes információk képesek a gazdasági szereplők várakozásainak módosítására) valójában kritikus fontosságú az elmélet működése szempontjából. 10 Megtévesztő lehet, hiszen a későbbiekben úgy fogunk beszélni a várakozásokról, mintha azok diszkrét pontok volnának – holott nyilvánvaló, hogy a várakozások sokkal inkább valószínűség-eloszlást alkotnak. E diszkrét pontokat tekintsük egyszerű pontbecsléseknek. 7

zások fogalmánál. ki kell térnünk arra a momentumra, amelyre amelyre cionalitás, illetve aMindenekelĘtt racionális várakozások fogalmánál. MindenekelĘtt ki kell térnünk arra a momentumra, inkább kognitív aktus, mintsem matematikai eszközökkel felírható várakozási énk, el kell idĘznünk a racionalitás, illetve a racionális Muth hívja fel a figyelmet. Tanulmányából egyértelmĦen kiderül, hogy a hogy a k szintén arra a momentumra, amelyre Muth hívja fel aegyszerĦ figyelmet. Tanulmányából egyértelmĦen kiderül, or. Legyen szó akár egy extrapolatív (vagy annak puszta algebrai MindenekelĘtt ki kell térnünk arra a momentumra, amelyre lisracionális módon képzett várakozás (vagy másként: a várakozások racionális képzése) egyértelmĦen kiderül, hogyvárakozás a 12(vagy másként: a várakozások racionális13képzése) képzett zékairól, a módon naiv, illetve a regresszív modellrĘl), akár adaptív várakozási sémáról, figyelmet. Tanulmányából egyértelmĦen kiderül, hogyegy ainkonzisztenciájáról inkább kognitív aktus, mintsem matematikai eszközökkel felírható A racionális várakozások elméletének fogalmi 107 árakozások racionális képzése) sokkal inkább kognitív aktus, mintsem matematikai eszközökkel felírható várakozási nciaegyenletek segítségével a várakozásképzési folyamat jól felírható. Muth árakozás (vagy másként: a várakozások racionális képzése) r.operátor. Legyen felírható szó akárszó egyakár egyszerĦ extrapolatív (vagy annak algebrai zközökkel várakozási Legyen egy aegyszerĦ extrapolatív (vagypuszta annak puszta13 algebrai 12racionalitás ánya viszont rávilágít arra, hogy (a várakozások racionalitása) tus, mintsem matematikai eszközökkel felírható várakozási zékairól, a naiv, illetve a regresszív modellrĘl), akár egy adaptív sémáról, 12 tikus modellek határozott megkülönböztetése, hiszen a REH az előbbiek esetében valóban13 (vagy annak puszta algebrai modellrĘl), akár formálódásának egy adaptív sémáról, származékairól, a naiv, illetve a regresszív 11 egészen más minĘség, és e kategória nem a várakozások 13 r egy egyszerĦ extrapolatív (vagy annak puszta algebrai (Barro –jól Fischer 1976). Muth azonosítható a tökéletes nciaegyenletek segítségével a előrelátás várakozásképzési folyamat felírható. ),differenciaegyenletek akár egy adaptív segítségével a feltételezésével várakozásképzési folyamat jól inkább felírható. 12 sémáról, 13 ényeként elĘálló számadat képzési módjára (annak eljárására), sokkal a Muth Mielőtt továbblépnénk, el kell időznünk a(a racionalitás, illetve a racionális várakozások etve a regresszív modellrĘl), akár egy adaptív sémáról, ánya viszont rávilágít arra, hogy a racionalitás várakozások racionalitása) folyamat jól viszont felírható. Muth arra, hogy a racionalitás (a várakozások racionalitása) tanulmánya rávilágít fogalmánál. Mindenekelőtt ki kell térnünk arra a momentumra, amelyre szintén Muth hívnált információkhoz való viszonyra vonatkozik (muth-i értelemben racionálisnak tségével amás várakozásképzési jólnem felírható. Muth egészen minĘség, és efolyamat kategória a várakozások formálódásának (a várakozások racionalitása) valami egészen más minĘség, és eáltal kategória nem a lehetĘvé várakozások formálódásának ja fel a figyelmet. Tanulmányából egyértelműen kiderül, hogy a racionális módon képzett tett elĘrejelzés számos, a helyzet indokolt és tett módon gít arra, elĘálló hogy formálódásának aszámadat racionalitás (a várakozások racionalitása) nyeként képzési módjára (annak eljárására), sokkal inkább ainkább a várakozások eredményeként elĘálló számadat képzési módjára (annak eljárására), sokkal várakozás (vagy másként: a várakozások racionális képzése) sokkal inkább kognitív aktus, etĘ).információkhoz A REH legenyhébb megfogalmazása nem állít értelemben mást (erĘsebb definíciói Ęség, és e kategória nem a várakozások formálódásának nált való viszonyra vonatkozik (muth-i racionálisnak akfelhasznált eljárására), sokkal inkábbvaló a viszonyra mintsem matematikai eszközökkel felírható várakozási operátor. Legyen szóracionálisnak akár egy egyinformációkhoz vonatkozik (muth-i értelemben persze jóval messzebbre mennek), mint hogyalgebrai a gazdasági várakozásaik madat képzési módjára (annak eljárására), sokkal inkább a 12 ettminĘsített elĘrejelzés számos, a helyzet által indokolt és szereplĘk lehetĘvé tettilletve módon szerű extrapolatív (vagy annak puszta származékairól, a naiv, atett regresszív muth-i értelemben racionálisnak elĘrejelzés számos, a helyzet által indokolt és lehetĘvé módon tásakor nemcsak a kérdéses változó múltbeli értékeit veszik számba, hanem 13 nem való viszonyra vonatkozik (muth-i értelemben racionálisnak etĘ). A REH legenyhébb megfogalmazása állít mást (erĘsebb definíciói differenciaegyenletek segítségével a várakozásképmodellről), akár egy adaptív sémáról, kolt és lehetĘvé tett módon képezhetĘ). A REH legenyhébb megfogalmazása nem állít mást (erĘsebb nersze olyan információt is,jól amely a Muth historikus adatokon kívül rendelkezésre áll definíciói a mos, a helyzet által indokolt és lehetĘvé tett módon zési folyamat felírható. tanulmánya viszont rávilágít arra, hogy a racionalitás (a jóval messzebbre mennek), mint hogy a gazdasági szereplĘk várakozásaik állít mást (erĘsebb definíciói mennek), mint hogy 14 a gazdasági szereplĘk várakozásaik ennél persze jóval messzebbre Egy szemléletes hasonlattal es változót befolyásoló faktorokra vonatkozóan. várakozások racionalitása) valami egészen más minőség, és e számba, kategória nem a várakozáyhébb megfogalmazása nem állít mást (erĘsebb definíciói ásakor nemcsak a kérdéses változó múltbeli értékeit veszik hanem zdasági szereplĘk várakozásaik kialakításakor nemcsak a eredményeként kérdésesvonatkozó változó múltbeli értékeit veszik számba, hanem sok formálódásának előálló számadat képzési módjára (annak brazíliai kávé jövĘbeli várakozások el kell mozduljanak bre mennek), mint hogy a gazdasági szereplĘk várakozásaik olyan információt is, árfolyamára amely a amely historikus adatokon kívül rendelkezésre áll eljárására), a rtékeit veszik számba, hanem minden olyan információt is, a historikus adatokon kívül rendelkezésre áll a sokkal inkább a ha felhasznált információkhoz való viszonyra vonatkozik (muth-i értelemben 14 hosszú távú trendjétĘl, valamilyen természeti csapás következtében elpusztult múltbeli értékeit veszik számba, hanem Egy szemléletes hasonlattal skérdéses változót befolyásoló faktorokra vonatkozóan. 14 okon kívülváltozó rendelkezésre áll a kérdéses változót befolyásoló faktorokra vonatkozóan. Egy szemléletes hasonlattal racionálisnak minősített előrejelzés számos, a helyzet által indokolt és lehetővé tett módon és éskávé errĘl a piaci árfolyamára szereplĘk tudomást is szereznek (vö.aelPete 2001:134). Ki 14 is,fele, amely a historikus adatokon kívül rendelkezésre áll brazíliai jövĘbeli vonatkozó várakozások kell(erősebb mozduljanak Egy szemléletes hasonlattal képezhető). A REH legenyhébb megfogalmazása nem állít mást ennél élve, a brazíliai kávé jövĘbeli vonatkozó várakozások elfeltétlenül kelldefiníciói mozduljanak 14 árfolyamára melni azonban, hogy adaptivitás és racionalitás szembeállítása nem Egy szemléletes hasonlattal oló faktorokra vonatkozóan. hosszú távú ha valamilyen természeti csapás következtében elpusztultelpusztult persze jóval messzebbre mennek), mint hogy a gazdasági szereplők várakozásaik kialakíárakozások eltrendjétĘl, kell mozduljanak az árak hosszú távú trendjétĘl, ha valamilyen természeti csapás következtében lt, vagyis elképzelhetĘk olyan szituációk, amelyekben adaptív séma követése árfolyamára vonatkozó várakozások kell mozduljanak seli és errĘl aés piaci szereplĘk tudomást is szereznek (vö. Pete 2001:134). Ki olyan tásakor nemcsak kérdéses változóelmúltbeli értékeitaz veszik számba, hanem minden csapás következtében elpusztult afele, termés fele, errĘl aapiaci szereplĘk tudomást istermészeti szereznek (vö. Pete 2001:134). Ki cionális. Az elĘbbi példához visszatérve: ha sem katasztrófa, sem is, amely acsapás historikus adatokon kívül rendelkezésre áll a kérdéses változót befotĘl, haazonban, valamilyen természeti elpusztult melni hogy adaptivitás és következtében racionalitás szembeállítása nem feltétlenül reznek (vö.információt Pete 2001:134). Kiadaptivitás kell emelni azonban, hogy és racionalitás szembeállítása nem feltétlenül 14 Egy szemléletes hasonlattal a brazíliai kávé jövőbeli lyásoló faktorokra vonatkozóan. olyan tényezĘ nem lépett fel, amely eltéríthetné a kávé annak hosszú aci szereplĘk tudomást isolyan szereznek (vö. Pete 2001:134). Ki élve, t,szembeállítása vagyis elképzelhetĘk szituációk, amelyekben azárfolyamát adaptív követése nem feltétlenül indokolt, vagyis elképzelhetĘk olyan szituációk, amelyekben az séma adaptív séma követése árfolyamára vonatkozó várakozások el kell mozduljanak az árak hosszú távú trendjétől, ha endjétĘl, a piaci szereplĘk racionálisan, minden információt felhasználva adaptivitás és racionalitás szembeállítása nem feltétlenül cionális. Az elĘbbi példához visszatérve: ha sem természeti katasztrófa, sema kben az adaptív séma követése lesz racionális. Az elĘbbi példához visszatérve: ha sem természeti katasztrófa, sem valamilyen természeti csapás következtében elpusztult a termés fele, és erről a piaci szerepitĘk folyamatok további mĦködésére számíthatnak –követése ebben az esetben az olyan szituációk, amelyekben azeltéríthetné adaptív séma olyan tényezĘ lépett fel, amelyfel, a kávé árfolyamát annaktehát hosszú megyéb természeti katasztrófa, sem olyan nem tényezĘ nem lépett amely eltéríthetné a kávé árfolyamát annak hosszú vendjétĘl, séma követése mindenben megfelel a Muth által adott (erĘs) hipotézisnek. példához visszatérve: ha sem természeti katasztrófa, sem a piaci annak szereplĘk racionálisan, minden minden információt felhasználva a kávé árfolyamát hosszú trendjétĘl, a piaci szereplĘk racionálisan, információt felhasználva A sztochasztikus modellek esetében az feltételrendszer nem határozza meg egyértelműen, Atávú társadalomelméleti irodalomban – alkalmazott beleértve a gazdaságelméleti területet isazhogy – egy kér-a épett fel, amely eltéríthetné a kávé árfolyamát annak hosszú folyamatok további mĦködésére számíthatnak – ebben az esetben tehát enkorábbi információt felhasználva a déses esemény bekövetkezik-e, vagy sem – a determinisztikus modellek esetében persze más a helyzet, az eredfolyamatok további mĦködésére számíthatnak – ebben várakozások az esetben ott tehát az cionalitásdefiníció forog közszájon. Mi a bekövetkezés). helyzet tehát a racionális zereplĘk racionálisan, minden információt felhasználva a ménymindenben egyértelmű lesz (bekövetkezés vs. nem Még(erĘs) inkább egyértelmű a megkülönböztetés, ha arra séma követése megfelel a Muth által adott hipotézisnek. –adaptív ebbenséma azgondolunk, esetben tehát az követése mindenben megfelel a Muth által adott (erĘs) hipotézisnek. hogy egy determinisztikus modell egyenlete konkrét számértéket ad az mint inputok behelyetTömör megfogalmazása ez nem mond kieredményül egyebet, bi mĦködésére számíthatnak – ebben azszerint esetben tehát az modell Ahipotézisével? társadalomelméleti irodalomban –általbeleértve a egy gazdaságelméleti területet is – adott (erĘs) hipotézisnek. tesítéseként (a modell paraméterei befolyásolva); sztochasztikus outputja ezzel területet szemben egyis va-– A társadalomelméleti irodalomban – beleértve a gazdaságelméleti alamelymegfelel (gazdasági) változó jövĘbeli értékére vonatkozó elĘrejelzést a racionális denben a Muth által adott (erĘs) hipotézisnek. lószínűség-eloszlás. A statisztikai és Mi ökonometriai módszereken alapuló becslésekrevárakozások éppen ez jellemző, hiszen a cionalitásdefiníció forog közszájon. a helyzet tehát a racionális gazdaságelméleti területet is – több racionalitásdefiníció forog közszájon. Mi a helyzet tehát aakérdéses racionális várakozások pontbecslések mellettmegadhatók olyankonfidencia-intervallumok is,amelyek pontbecslés valószínűségági szereplĘk úgy alakítanak hogy a leghatékonyabb módon az tihipotézisével? irodalomban –Tömör beleértve a ki, gazdaságelméleti területet is – éppen megfogalmazása szerint ezszerint nem mond kifelhasználják egyebet, mint eloszlását mutatják meg. John megfogalmazása Weeks érveléséből ugyanakkor az is kiderül, hogy amond PFH működésének cáfolatamint nem tehát a racionális várakozások gyenge hipotézisével? Tömör ez nem ki egyebet, is olyanMi egyszerű. A gyakori érv az, hogy a tökéletesvonatkozó előrelátáshoz olyan mennyiségű információ összegyűjtésére és orog közszájon. a helyzet tehát a értékére racionális várakozások alamely (gazdasági) változó jövĘbeli elĘrejelzést a racionális ez nem mond ki egyebet, mint hogy valamely (gazdasági) változó értékére vonatkozó elĘrejelzést a racionális feldolgozására volna szükség, amelyrejövĘbeli a hasznosságmaximalizálás egyszerűen már nem ad magyarázatot – a PFH mör megfogalmazása ez mond kiműködését egyebet, mint ági szereplĘk úgy tehát alakítanak ki, nem hogy akétségtelen, leghatékonyabb módon felhasználják az alaponaz eszerint nem lenne gazdaságos, persze nemalehetne Weeks ehelyett ontológiai natkozó elĘrejelzést a szerint racionális ssággal nem lesznek elĘre jelezhetĘk, bárbár hogy mindkizárni. nagyobb mennyiségĦ gazdasági szereplĘk úgy alakítanak ki, hogy a leghatékonyabb módon felhasználják kritikáját csökkenti megfogalmazni (Weeks 1998:149), és(Arrow az implicit előfeltevést igyekszik cáfolni, amely szerint a változó jövĘbeli értékére vonatkozó elĘrejelzést aaztracionális ció birtoklása ésigyekszik feldolgozása bizonytalanságot 1979:368). onyabb módon az akizárólag jövő felhasználják megismerése és előrejelzése a feldolgozott információk mennyiségén alapul. Nyilvánvaló, hogy a jövő e akítanak ki, hogy a leghatékonyabb módon felhasználják az egyszerĦbb extrapolatív modell az xdeterminisztikus x t 1 D xviszonyok írható fel, x te nem az kap szeretökéletes ismerete legfeljebb lehetne elképzelhető, ahol ahol a véletlen t t 1 x tközött 2 formában 11

sággal nem lesznek elĘre jelezhetĘk,szemléletes bár kétségtelen, hogy a mind nagyobb mennyiségĦ pet. Kenneth Arrow egyébként példa keretében mutatja be, hogy ha véletlen szerephez jut, a jövőbeli bizonyossággal lesznek elĘre jelezhetĘk, bár kétségtelen, hogy a amind nagyobb mennyiségĦ zóra vonatkozó, a nem t 1 idĘpontban kialakított várakozás. Észre kell venni, hogy ha D ! 0nagyobb , akkor ió birtoklása ésfolyamatok feldolgozása csökkenti a bizonytalanságot (Arrow 1979:368). teljes bizonyossággal nem lesznek előre jelezhetők, bár kétségtelen, hogy a mind mennyiségű információ és feldolgozása csökkenti a bizonytalanságot (Arrow 1979:368). hogy a mindbirtoklása nagyobb mennyiségĦ e információ birtoklása és csökkenti a bizonytalanságot (Arrow 1979:368). formában egyszerĦbb extrapolatív modell azfeldolgozása x te xaat mind De xnagyobb x t 2mennyiségĦ írhatófigyelembe fel, ahol x véve, lĘre bár kétségtelen, hogy e e x12t 1AjelezhetĘk, extrapolációjaként fog alakulni, módosulását 1változó t az 12 Arrow 1979:368). legegyszerĦbb extrapolatív modell x t txt1legutóbbi formában írható fel, az A legegyszerűbb extrapolatív modellaz az írható fel, ahol xahol 1 D x t 1 x t 2 formában t eaz xxt tválzása csökkenti a bizonytalanságot (Arrow 1979:368). e tozóra a txHa − 1kialakított időpontban kialakított várakozás. Észrenaiv kell venni, hogy ha ha ,,akkor óra vonatkozó, a t vonatkozó, 1fel, idĘpontban várakozás. Észre kell venni, hogy D ! 0szemben, akkorx t az x t −1 meskedve a változás irányának. D 0 , akkor a legegyszerĦbb, sémával állunk formában írható ahol az 2 x t változórae vonatkozó, a t 1 t idĘpontban kialakított várakozás. Észre kell venni, hogy ha Da változás ! 0 , akkor e fog alakulni, a változó legutóbbi módosulását engedelmeskedve irámodell az szereplĘk x t extrapolációjaként x t 1 ajelen D x t egyszerĦ x t 2 folytatódására formában írható fel, ahol Afigyelembe x tharmadik az véve, 0 ,a jelen egyszámítanak. esetben, ha Dvéve, 1 xgazdasági extrapolációjaként alakulni, a változó legutóbbi nyának. Ha D fog ,,akkor a legegyszerűbb, naiv sémával állunkmódosulását szemben, vagyisfigyelembe a gazdasági szereplők szre venni, hogy ha ! 0 akkor tx 1ekell az x extrapolációjaként fog alakulni, a változó legutóbbi módosulását figyelembe véve, t t 1szerűprognosztizáló ódĘpontban korábbi szintjét regresszív séma lép mĦködésbe. különféle kialakított várakozás. Észre venni, hogy ha akkor folytatódására számítanak. harmadik ha D ! 0 ,,aA változó korábbi várakozásképzési szintjét prognosztizáló regresszív meskedve a változás irányának. Ha D kell 0 A,várakozásképzési akkor a esetben, legegyszerĦbb, naiv sémával állunk szemben, óbbi módosulását figyelembe sémalehetĘségeirĘl lép működésbe.irányának. Avéve, különféleösszefoglalást operátorokról, használatuknaiv lehetőségeiről összefoglalást engedelmeskedve a változás Ha D 0 , akkor aVisco legegyszerĦbb, sémávalkiváló állunk szemben, okról, használatuk kiváló nyújt (1984). t fog alakulni, a változó legutóbbi módosulását figyelembe véve, gazdasági szereplĘk a jelen egyszerĦ folytatódására számítanak. A harmadik esetben, ha D 0 , nyújt Visco (1984). daptív modell lényege, hogy ajelen korábbi (rendszerint a tárgyidĘszakot megelĘzĘ periódusra zerĦbb, sémával állunk szemben, D 0, vagyisnaiv a gazdasági szereplĘk a egyszerĦ folytatódására számítanak. A harmadik esetben, ha 13 Az0 adaptív modell lényege, hogy anaiv korábbi (rendszerint a tárgyidőszakot megelőző periódusra kialakított) vákorábbi szintjét regresszív séma mĦködésbe. különféle várakozásképzési yának. Dkorábbi ,prognosztizáló akkor a legegyszerĦbb, sémával állunk szemben, tt) várakozás alapján kalkulált elép aAmegfelelĘ tényadata D tévedés 0tévedés , (vagyis anak. AHa harmadik esetben, ha a változó szintjét prognosztizáló regresszív séma lép A idĘszak különféle várakozásképzési rakozás alapján kalkulált (vagyis e várakozás várakozás és és amĦködésbe. megfelelő időszak tényadata közötti eltérés) lép okról, használatuk lehetĘségeirĘl kiválóa összefoglalást nyújt Visco (1984). D várakozások 0 , kialakításánál. elen egyszerĦ számítanak. AtárgyidĘszakra harmadik esetben, ha eltérés) befolytatódására tényezĘként atárgyidőszakra vonatkozó bekorrekciós korrekciós tényezőként vonatkozó várakozások Algebrailag kifejezve: operátorokról, használatuk lehetĘségeirĘl kiváló összefoglalást nyújt Visco (1984).kialakításánál. désbe. Alépkülönféle várakozásképzési daptív modell lényege, hogy a korábbi (rendszerint a tárgyidĘszakot megelĘzĘ periódusra 13 e e e osztizáló regresszív séma lép mĦködésbe. A különféle várakozásképzési Az(1984). adaptív modell lényege, hogy a korábbi (rendszerint a tárgyidĘszakot megelĘzĘ periódusra Visco x x E x x . ilag kifejezve: 1 t t kalkulált t 1tévedés t 1 (vagyis e várakozás és a megfelelĘ idĘszak tényadata tt) várakozás alapján ĘségeirĘl kiváló összefoglalást nyújt Visco (1984). kialakított) alapján kalkulált tévedés (vagyis e várakozás és a megfelelĘ idĘszak 14 várakozás tárgyidĘszakot megelĘzĘ periódusra Talán helyesebb lenne, ha ezt a kitételt a racionális várakozásokról adott különféle definíciók közös elemének tekintehelyesebb lenne, ha ezt atényezĘként kitételt a racionális várakozásokról adottvárakozások különféle definíciók közös tényadata ltérés) lépkorábbi be korrekciós a tárgyidĘszakra vonatkozó kialakításánál. hogy (rendszerint a tárgyidĘszakot periódusra közötti eltérés) lép be korrekciós tényezĘként amegelĘzĘ tárgyidĘszakra vonatkozó várakozások kialakításánál. nénk. ás és a amegfelelĘ idĘszak tényadata e e e k tekintenénk. x t (vagyis x t 1kialakításánál. eEe várakozás x x és. a megfelelĘ idĘszak tényadata lag kifejezve: alkulált tévedés onatkozó várakozások x t tx1te 1 tE1 x t 1 x te 1 . Algebrailag kifejezve: ós tényezĘként a tárgyidĘszakra várakozások kialakításánál. helyesebb lenne, ha ezt a kitételtvonatkozó a racionális várakozásokról adott különféle definíciók közös 14 Talán helyesebb lenne, ha ezt a kitételt a racionális várakozásokról adott különféle definíciók közös e ktekintenénk. E x x . t 1 különféle t 1 elemének tekintenénk. król adott definíciók közös a kitételt a racionális várakozásokról adott különféle definíciók közös

108

Galbács Péter

lők tudomást is szereznek (vö. Pete 2001:134). Ki kell emelni azonban, hogy adaptivitás és racionalitás szembeállítása nem feltétlenül indokolt, vagyis elképzelhetők olyan szituációk, amelyekben az adaptív séma követése lesz racionális. Az előbbi példához visszatérve: ha sem természeti katasztrófa, sem egyéb olyan tényező nem lépett fel, amely eltéríthetné a kávé árfolyamát annak hosszú távú trendjétől, a piaci szereplők racionálisan, minden információt felhasználva a korábbi folyamatok további működésére számíthatnak – ebben az esetben tehát az adaptív séma követése mindenben megfelel a Muth által adott (erős) hipotézisnek. A társadalomelméleti irodalomban – beleértve a gazdaságelméleti területet is – több racionalitásdefiníció forog közszájon. Mi a helyzet tehát a racionális várakozások gyenge hipotézisével? Tömör megfogalmazása szerint ez nem mond ki egyebet, mint hogy valamely (gazdasági) változó jövőbeli értékére vonatkozó előrejelzést a racionális gazdasági szereplők úgy alakítanak ki, hogy a leghatékonyabb módon felhasználják az összes nyilvános információt azon tényezőkre vonatkozóan, amelyek vélekedésük szerint hatást gyakorolnak a kérdéses változó jövőbeli alakulására (Horváth 2000). Jól látható, hogy ez a definíció semmit sem árul el magáról a várakozásról, mindössze képzéséről tudunk meg valamit – ez alapján pedig más lesz a racionálisnak tekinthető előrejelzés, mint az erős hipotézis esetében, ahol a valószínűség-eloszlásra való hivatkozás fontos többletet hordoz. A kávéárfolyamok példájához visszatérve: a költségek és hasznok összevetése alapján optimalizáló piaci szereplő addig a pontig fogja folytatni az információk beszerzését és feldolgozását, amíg ennek költségei meg nem haladják az ezek révén elérhető hasznokat (illetve az elkerülhető veszteségeket). E gyengébb hipotézis szerint egy befektető a kávéültetvényeket érintő időjárási csapások bekövetkezte után is racionálisan számíthat az árfolyam trendet követő viselkedésére, ha a vélekedésének megváltoztatásához szükséges információk beszerzése költségesebb, mint téves várakozásaiból adódó (potenciális) vesztesége. Világos ugyanakkor, hogy ez a kritikus pont minden befektető esetében más és más, hiszen ugyanazon szituációban a befektetés összegétől függően egyes piaci szereplők téves becslés esetén csak csekély összeg elvesztésére számíthatnak, míg mások esetében ez tetemes is lehet. S ha ez így van, szó sem lehet az egyes piaci szereplők várakozásainak konvergenciájáról, hiszen az információfeldolgozási folyamatot különböző ponton felfüggesztve egymástól eltérő becsléseket fognak adni a jövőbeli folyamatokra vonatkozóan (amelyek akár szisztematikus torzítást is tartalmazhatnak). Egy kisbefektető egyszerű trendhosszabbítása tehát racionális lehet a gyenge hipotézis szerint. A racionalitás egyetlen követelménye ebben az esetben mindössze az, hogy a gazdasági szereplő az optimális pont eléréséig folytassa információfeldolgozási tevékenységét, és az ennek megfelelően képzett várakozások racio nálisak lesznek. A birtokolt információk optimális mennyisége csak nehezen interpretálható, amelyhez – ahogy láttuk – szükség lehet a többletinformáció megszerzésével kapcsolatban felmerülő költségeknek, illetve az ezen ismeretek birtoklásából adódó haszonnövekménynek a meghatározására. Az optimalitás egy másik lehetséges megközelítése szerint az információ azon mennyisége nevezhető optimálisnak, amely még érdemben befolyásolja a meghozott döntést. Problémát ekkor csak az jelent, hogy az ekként értelmezett optimalitás legfeljebb ex post ítélhető meg. Ebben az esetben arra az információs egységre már nincs szükség, amely már változatlanul hagyja a korábban kialakított és akkor az újabb és újabb információk hatására (akár) folyamatosan módosuló döntést. Ennek nyilvánvalóvá válásához azonban szükséges, hogy az utóbb szükségtelennek bizonyuló információegységet is meg-

109 szerezzük (vagyis ex ante nem tudhatjuk, hogy egy információs egység felesleges lesz). Ez a definíció semmiképp sem lenne kielégítő, hiszen akár tévedhetünk is, ha azt tételezzük fel, hogy az n + 1 -edik egységnyi információ nem fogja már befolyásolni döntésünket, ha e vélekedés alapja mindössze az, hogy az n -edik egység megszerzése után nem módosítottuk várakozásunkat – ennek feltételezése egyenértékű lenne azzal, mintha azt gondolnánk, hogy a releváns információk mindig a sor elején állnak (fontossági sorrendben), valamint ha egy információs egységről megszerzése után kiderül, hogy birtoklása haszontalan (abban az értelemben, hogy hatására nem revideáljuk korábbi álláspontunkat), akkor nyugodt szívvel gondolhatjuk, hogy ezek után már nem is jutnánk érdemi többletismerethez. Az optimum továbbá lehet egyfajta szubjektív optimum is, amikor a becslést készítő úgy gondolja, hogy minden szükséges információt beszerzett és feldolgozott. Ezen dilemmák elkerülése érdekében a racionális döntések szociológiai elmélete például egyszerű időbeli optimalizálásból indul ki, vagyis addig tartja helyesnek az ismeretek gyűjtését, amíg e folyamat nem veszélyezteti a döntés meghozatalát (vö. Elster 2001:33) – ez a szabály azonban nem mond többet ki annál, mint hogy a döntési helyzet elmúltával (azaz, ha már elszalasztottuk azt a pillanatot, amikor döntésünket még meghozhattuk volna) már nem érdemes újabb információk után kutatni. Észre kell venni, hogy a REH gyenge hipotézise a vélekedés és annak alapja közti viszonyt vizsgálja (ezt a megállapítást rövidesen tovább árnyaljuk), s emiatt ez a fogalom közeli kapcsolatban áll a szociológiaelméleti irodalomban felmerülő meghatározásokkal. A racionalitás ezek szerint a vélekedés és a vélekedés alapja közötti viszony – amelyet semmiképp sem szabad összetéveszteni az igazsággal, ami viszont a vélekedés és a vélekedés tárgya viszonylatában értelmezhető (vö. Elster 2001:33). E mérsékelt szociológiai fogalom szerint Othelló racionálisan vélekedik, amikor azt hiszi, hogy Desdemona hűtlenné válik hozzá, hiszen a rendelkezésre álló információk alapján ez a következtetés tűnik logikusnak. Ennél többet pedig a REH gyenge hipotézise sem állít, vagyis a racionalitásnak nem feltétele, hogy a vélekedések helyesek legyenek, vagyis a gyenge hipotézis szerint a várakozásoknak nem kell egybeesniük sem a későbbi tényleges kimenetekkel, sem azok előzetesen ismert valószínűség-eloszlásának várható értékével. A REH erős hipotézise ennél azonban messzebbre megy. A racionalitás fogalmához a vélekedés és a vélekedés tárgya közti viszonyt is hozzákapcsolja, sőt, gyakorlatilag kizárólag erre koncentrál; vagyis a helyesség is bekerül a kritériumok közé, s mindezt úgy teheti meg – mivel a vélekedés nem egy jelenbeli, ellenőrizhető tényre irányul –, hogy a pontosság továbbra sem lesz feltétel. Ha a racionális várakozások erős hipotéziséhez hasonlóan rigorózus fogalmat szeretnénk alkalmazni a jelenben ellenőrizhető tények közegében, akkor a vélekedések racionálisnak minősítésével kapcsolatban ez egyet jelentene a vélekedések igazságának megkövetelésével: Othelló gyanúja nem lenne racionálisnak tekinthető, hiszen Desdemona valójában hű maradt hozzá. Nem szabad ugyanakkor megfeledkezni arról, hogy a REH jövőbeli folyamatok jelenbeli becsléseit írja le, és ha ebben az idődimenzióban követelnénk meg pontosságot, ez nem lenne más, mint a PFH teljesülésének elvárása (tökéletes előrelátás azonban sztochasztikus viszonyok között elképzelhetetlen). A jelenben a jövőre vonatkozó legtöbb ismeretet a még be nem következett kimenetek valószínűség-eloszlásának ismerete jelenti; a REH erős hipotézise tehát a jövő lehető legpontosabb ismeretét követeli meg, ami persze nem lehet több, mint annak elvárása, hogy a gazdasági szereplők A racionális várakozások elméletének fogalmi inkonzisztenciájáról

110

Galbács Péter

várakozásai kövessék a jövőbeli folyamatok objektív valószínűség-eloszlását.15 Csak a társadalmi és gazdasági folyamatok sztochasztikus jellege miatt nem beszélhetünk pontosságról a kritériumok között. Úgy tűnik, a REH erős hipotézise olyan kritériumot szolgáltat, amely alapján szubjektív értékítélet nélkül is besorolhatók az egyes aktorok által képzett vélekedések racionális, illetve nem racionális kategóriába. A gyenge hipotézis alapján egy efféle döntés meghozatala már sokkal problémásabb, hiszen egy, valamely vélekedés racionalitására vonatkozó külső értékelés a tudásra vonatkozó tudást is feltételez, vagyis ismerni kell azt az információs állományt, amelyre támaszkodva a vizsgált szereplő döntését meghozta.16 Érdemes azon is elgondolkodni, hogy vajon mi a gyenge hipotézis esetében a racionalitástól való megfosztás ítélkezési kritériuma. Mondhatjuk, hogy egy bizonyos előrejelzés nem racionális, ha az azt kialakító piaci szereplő még az optimális pont előtt befejezi az információk gyűjtését; ebben a helyzetben nem is érdemes vizsgálni, hogy mi a viszony a vélekedés és a vélekedés alapja között, hiszen a rendelkezésre álló információk elégtelenek. Az a piaci szereplő, aki óriási összegeket fektetett a kávéüzletbe, bízva annak sikerében, aligha nevezhető racionálisan várakozó ágensnek, ha a jövőbeli árfolyamok alakulását érintő eseményekről mindössze a tévéhíradóból vagy a szomszédjától igyekszik információkhoz jutni (hacsak a szomszédja nem brazíliai kávéültetvényes); még akkor sem, ha ezen információk által kialakított várakozása összhangban van is a rendelkezésére álló ismeretekkel. A racionalitás elvitatásának alapja ekkor nem az ésszerűtlenség (bár kétségtelen, hogy a „racionalitás” hétköznapi értelme ezt diktálná), hanem az, hogy a kérdéses szereplő nem jutott az optimális mennyiségű információ birtokába. Ha a gyenge hipotézis csak a vélekedés alapja és a vélekedés közti viszonyt vizsgálná, az információgyűjtésre fordított csekély erőfeszítés nyomán (gondoljunk csak a kávépiaci kisbefektető iménti példájára) – nem tudva meg semmit az időjárás által okozott károkról – az árfolyamok trendet követő jövőbeli pályáját prognosztizáló piaci szereplő racionálisan várakozna. Ám a gyenge hipotézis szerint van egy másik lehetőség is a racionalitástól való megfosztásra. Ha a vizsgált piaci szereplő az információfeldolgozás során el is jutott az optimális mennyiség birtoklásához (bárhogyan definiáljuk is e mennyiséget), ez alapján még mindig kialakíthat olyan vélekedést, ami ellentmond ismereteinek. Ez a Úgy tűnik, a szociológusok előtt nem nyilvánvaló az idődimenzió problémája, és egy jövőre vonatkozó döntés, illetve vélekedés racionalitását is elvitatják, ha utólag tévesnek bizonyul (vö. Farkas 2006). A tanmese egy munkakeresőről szól, aki elfogad egy állásajánlatot, mert úgy gondolja, hogy az számára – figyelembe véve preferenciarendszerét – a legideálisabb. E döntéséhez a döntés aktusa előtt hozzáférhető valamennyi releváns információt összegyűjti. Utóbb azonban csalatkozik, hiszen például a vártnál kevesebb szabadidővel rendelkezett munkavégzése során, vagy a bérre vonatkozó elképzelései nem teljesültek. Némelyek úgy gondolják, hogy ekkor a döntés (várakozás) racionalitása elvitatható – ők azonban nem veszik észre, hogy a valóság előzetes ismeretét követelik meg úgy, hogy eközben e tudással ők sem rendelkeznek (hiszen a racionalitás elvitatása részükről utólag történik meg). 16 Ezen a ponton kell említést tenni a muth-i definíció kiegészítő megjegyzése által okozott zavarról. A közös információs készletre vonatkozó kiegészítő kitétel jól észrevehetően hidat ver a REH gyenge hipotézisének irányába, hiszen ha a gazdasági szereplők valamely csoportja a releváns modell inputjainál kevesebb információt birtokol, az így képzett várakozásaik Muth szerint továbbra is racionálisak maradhatnak, habár torzítottak lesznek. Nyugodtan kimondhatjuk tehát, hogy a REH erős és gyenge hipotézise egyaránt Muth definíciójára kanyarodik vissza, csak annak más-más elemeit állítja a tételek középpontjába. Muth (teljes) hipotézisének alkalmazása túlságosan kényelmes (ám zavaros) helyzetbe hozna minket, hiszen ha nem is teljesülnek az erős definíció követelményei, a gyenge hipotézis még továbbra is működésbe hozható (annak minden kuszaságával együtt). A legnagyobb gondot az jelentené, hogy e teljes hipotézis alapján nem lehet megmondani, hogy mit is kell racionális módon képzett várakozásnak tekinteni. Láttuk, hogy a gyenge és az erős definíció által támasztott követelmények mennyire eltérők, így semmiképp sem pártolható e két definíció összemosása. Nem meglepő tehát, ha az újklasszikusok a későbbiekben kizárólag az erős definícióra összpontosítottak (a továbbiakban a REH alatt mi is annak erős hipotézisét értjük). 15


111

klasszikus példa esete: a kávétermés elpusztulása után az árak változatlan szinten maradását prognosztizáló befektető szintén nem racionálisan várakozik. A REH gyenge hipotézise tehát két kritériumot állít fel, a köztük való viszonyt azonban tisztázatlanul hagyja. Vegyük észre azt is, hogy analitikai szempontból alig ér valamit, ha a gyenge hipotézis szerint azt állítjuk (vagy legalábbis feltételezzük), hogy a piaci szereplők racionális módon képezik előrejelzéseiket. Egy efféle kijelentés igazsága mellett az előrejelzések akár végtelenül heterogének is lehetnek, s erre a feltevésre aligha lehetett volna az újklasszikus makroökonómia gazdaságpolitikai elemzési apparátusát és következtetéseit felépíteni.17 A legfőbb probléma mégis az, hogy a gyenge hipotézis annyira óvatosan fogalmaz, hogy ennek eredményeként már szinte semmi olyat nem állít, amit a közgazdászok józan eszükre hallgatva már ne tudnának nemzedékek óta (a piaci szereplők döntéseikhez információt gyűjtenek, és vélekedéseiket ezek ismeretében alakítják ki). Az erős hipotézis ezeket a problémákat megkerüli – bár helyette másokat teremt. A racionalitás feltétele ekkor mindössze az, hogy a piaci szereplők a folyamatok valószínűségeloszlásával konzisztens módon alakítsák ki várakozásaikat.18 Egy ilyen definíció birtokában az ítéletalkotás könnyű feladat: racionálisan várakozik az a piaci szereplő, akinek előrejelzése egybeesik a jövőbeli folyamatok várható kimenetelével. Nem merül fel az optimum ködös és nem egyértelmű értelmezésének problémája, és nem kell a tudásra vonatkozó tudással sem rendelkezni – bár, ahogy látni fogjuk, a várakozásképzés homályban hagyott háttere jelenti az erős hipotézis egyik legnagyobb gondját. Racionális várakozások és a torzítatlanság De térjünk vissza e rövid kitérő után a Muth által adott erős definícióhoz! Az ártatlannak tűnő megfogalmazások gyanúra adnak okot. Ha a releváns modell által szolgáltatott, illetve a gazdasági szereplők készítette becslések eloszlásfüggvénye (illetve az ebből származtatott sűrűségfüggvény) azonos, akkor ebből természetes módon adódik, hogy a gazdasági szereplők által adott becslések torzítatlanok lesznek (hiszen azonos lesz az eloszlás várható érté Ennek ellenére voltak a szakirodalomban arra vonatkozó kezdeményezések, hogy a gyenge hipotézis implicit elfogadásából az erős hipotézis következtetései kerüljenek levonásra. Ezek azonban semmiképp sem tekinthetők logikailag konzisztens kísérleteknek (vö. pl. Shaw 1984:47–50). 18 A REH erős hipotézise által birtokolt erős mérce hiánya a gyenge hipotézis esetében a szubjektív ítélet problémáját is felveti. Nyilvánvaló, hogy a racionalitás elvitatása, illetve elismerése külső szemlélő (például egy tudományos megfigyelő) által történik. Ha fel is tételezzük, hogy a külső szemlélő ismeri a megfigyelt piaci szereplő által birtokolt információs állományt, s ha fel is tételezzük, hogy ezen állomány optimális mennyiségű, az ez alapján levont következtetés tekintetében kialakulhat véleménykülönbség a két fél között. A vélekedés és a vélekedés alapja közti viszony képlékeny. Ismét a kávéültetvények példájához fordulva: hiába szerez tudomást a befektető a fagykárokról, és hiába számít ezek után az árfolyamok jövőbeli emelkedésére, vajon milyen mértékű árfolyam-ingadozás prognosztizálása tekinthető racionálisnak? Ha a befektető 25%-os emelkedésre számít, miközben a megfigyelő 50%-ot jelez előre (vagy fordítva), a várakozás racionalitása elvitatásra kerül majd. A gyenge hipotézis tehát azért is támadható (az eddigieken túlmenően), mert tisztázatlanul hagyja a vélekedés alapja és a vélekedés között fennálló kapcsolat természetét (bár eközben egy ítélet tárgyává teszi). Az erős hipotézis ezen a ponton a releváns gazdaságelméletre hivatkozik, amely egy jól meghatározott outputot szolgáltat – a mérce tehát egyértelmű. A gyenge hipotézis azonban egy képlékeny információs kör (akár minden piaci szereplő más információkat birtokolhat), s egy egyértelmű várakozásképzési mód (a releváns gazdaságelméletre és makrogazdasági modellre vonatkozó hivatkozás) hiányában valójában azt állítja, hogy a magatartásra vonatkozó döntéseket – Berlin hasonlatával élve – akár logarléc használatával is meg lehet hozni (Berlin 1990:441). Számos oldalról kritizálható lenne egy olyan magatartás, amelyben a tudományos szerepben tetszelgő megfigyelő saját ítéletét magasabb rendűnek tételezné a megfigyelt személy vélekedésénél – és szinte közvetlenek azok a szálak, amelyek a paternalizmusról folytatott vitához kapcsolják e diskurzust (vö. Mill 1980:37–109). 17

112

Galbács Péter

ke), de még a becslések varianciája (vagyis a várható értéktől való átlagos eltérés) is meg fog egyezni. A racionális várakozások erős értelmezése tehát így azt jelentené, hogy a gazdasági szereplők ugyanazt várják, mint ami a kérdéses makrogazdasági rendszert leíró releváns elmélet outputját jelenti. Tökéletes előrelátássá azért nem merevedhet a mechanizmus, hiszen hibák adódhatnak, vagyis végső soron nem lesz igaz az, hogy a gazdasági szereplők várakozásai egytől egyig azonosak lesznek (és lássuk be, a tökéletes előrelátás – ami definíciószerűen zárja ki a tévedés lehetőségét – egyben a várakozások azonosságát is jelentené). Azt, hogy Muth valóban az elmélet és a gazdasági szereplők várakozásainak azonos eloszlására gondolt, az is bizonyítja, hogy kizárja annak lehetőségét, hogy az elmélet felhasználásával jobb becsléseket lehetne készíteni (Muth 1961:318). Alapvető tehát a különbség a kizárólag a múltbeli információkra támaszkodó adaptív (és az említett egyéb) modell, valamint a racionálisan működő mechanizmus végkimenete között, hiszen előbbiek esetében nyilvánvalóan szisztematikus torzítás léphet fel a tényleges folyamatokhoz (illetve a releváns modell által készített becslésekhez) képest – racionalitás mellett ez a torzítás (elviekben) kizárt. Látni fogjuk azonban, hogy éppen a torzítatlanság jelenti a REH leginkább vitatható elemét, amelynek feltételezése valójában csak komoly fenntartások megfogalmazása mellett tartható fenn. Semmiképp sem fogadható el az a nagyvonalú értékelés, amely szerint a rendszer mögött valójában csak az információk hatékony kihasználására való törekvés áll, és hogy az információkezelési és -szerzési folyamat egyetlen magyarázó változója a profitmaximalizálás19 (vö. Kantor 1979) – ez legfeljebb a motívumokra adhat magyarázatot. Kétségtelen, hogy a REH az információk hasznosításának jelentőségére hívja fel a figyelmet (vö. Black 2002:389), annak módszere azonban mindvégig homályban marad. Az előző bekezdésben elmondottakkal kapcsolatban néhány kiegészítő megjegyzést kell tenni. Bár Muth látszólag kizárta annak lehetőségét, hogy az elmélet felhasználásával jobb (sic!) várakozások képezhetők, mint a cégek becslései a várakozások racionalitása mellett, egy helyen azt is megjegyzi, hogy az egyes cégek által készített előrejelzések nagyobb hibákat véthetnek, mint az elmélet20 (Muth 1961:317). Kétségtelenül óvatos a megfogalmazás, ahogy az is, hogy Muth nem mondja ki határozottan, hogy a már említett szubjektív és objektív valószínűség-eloszlások azonosak, mindössze annyit állít, hogy a két eloszlás hajlamos arra, hogy azonos legyen.21 A látszólagos ellentmondás persze feloldásra kerül, hiszen Muth közli, hogy racionális várakozások esetén a piaci szereplők aggregált (és nem egyedi) várakozásai fognak egybeesni az elmélet által nyújtott becsléssel (és így várhatóan a tényleges kimenetekkel). Bár igaz az is, hogy a véletlen hibák térítik el a piaci szereplők egyedi jövendöléseit a későbbi tényadatoktól, és hogy a hibák várható értéke zérus (biztosítandó azt, hogy az aggregált egyedi becslések egybeessenek a modell jövendöléseivel), kiegészítve mindezt a később tárgyalandó ortogonalitás kritériumával, a hibák abszolút értékének alakulása mögött a Muth által elmondottak alapján valamiféle divergencia mutatkozik egyéb, Ezzel összefüggésben meg kell említeni, hogy a REH azért válthatta fel sikerrel a korábbi adaptív sémát, mert a várakozások adaptív képzése aligha volt összeegyeztethető a hasznosságérzet maximalizálására való törekvés hagyományos feltételezésével (vö. Shaw 1984:42). 20 Ami implicite azt jelenti, hogy a releváns elmélet által nyújtott előrejelzések sem pontosak, vagyis a PFH követelményeit sem a releváns modell, sem az aggregált előrejelzések nem teljesítik. A REH egyes definíciói ennél merészebben fogalmaznak azt állítva, hogy az aktorok várakozásai aggregált szinten pontosak (Begg 1982:29). 21 „[…] expectations of firms (or, more generally, the subjective probability distribution of outcomes) tend to be distributed, for the same information set, about the prediction of the theory (or the »objective« probability distribution of outcomes)” (Muth 1961:316) (kiemelések: G. P.). Kérdés persze, hogy mi történik akkor, ha a felhasznált információs készlet jelentős mértékben eltér, és hogy vajon a torzítatlanság ilyen körülmények között is fenntartható marad-e. 19


113

homályban hagyott változók befolyása alatt. Nem mindegy tehát – még látszólag sem –, hogy ki készíti a becsléseket. Az aggregált torzítatlanság a feltételezés szintjén még így is adott, a szisztematikus tévedés lehetősége tehát ki lett zárva.22 Ahogy a releváns modell torzítatlan becsléseket képes szolgáltatni, ugyanúgy torzítatlanok lesznek összességükben az egyedi előrejelzések is. Egészen nyilvánvaló azonban, hogy a releváns modellt aligha ismeri bárki is (legalábbis nem teljes egészében), hiszen Muth szerint a várakozások jelentős keresztmetszeti eltéréseket mutatnak (megfogalmazásában kerülve a feltételes mód használatát), amiből egyébként az egyedi becslések torzítottságára is lehetne következtetni, hiszen – ahogy látni fogjuk – a hiányos információkon alapuló becslések nagy valószínűséggel torzításhoz vezetnek.23 Azt, hogy a becslések készítésénél végső soron a modell ténylegesen nem kerül használatra, az is mutatja, ahogy Muth a keletkezett várakozások pontosságával kapcsolatban megjegyzi, hogy azok átlagukat tekintve, vagyis aggregált szinten, ugyanolyan pontosak (sic!), mint a bonyolult egyenletrendszerek outputjai – amiből az következik, hogy e becslések valamely egyéb módon készülnek – sőt, Muth arra is felhívja a figyelmet, hogy elmélete nem állítja azt, hogy a gazdasági szereplők becslésekkel kapcsolatos tevékenységei hasonlítanának az egyenletrendszereket alkalmazó módszerekre (Muth 1961:317), bár azt igen, hogy a várakozások formálódásának módja a gazdasági rendszert leíró releváns elmélettől függ (Muth 1961:316). A kétféle várakozás (vagyis a piaci szereplőké és a releváns gazdaságelméleté) tehát nem azonos, csak egyforma. Mindez súlyos következményekkel jár, hiszen így most már nem csak azt kell megmondani, hogy miként épül fel a modell (és hogy miként lehet az erre vonatkozó tudást elsajátítani), hanem azt is meg kell magyarázni, hogy a piaci szereplők miként jutnak egy olyan tudás birtokába, ami valójában nem azonos a releváns modell ismeretével, csak teljesen hasonló hozzá (legalábbis eredményeiben24). Valójában egyszerűbb volna a helyzet, ha feltételezhetnénk, hogy a gazdasági szereplők az ökonometriában és a gazdaságelméletben jártas ágensek. Ekkor, ha igaz, hogy e szereplők és a releváns gazdaságelmélet egyenként azonos értékű (s csak a véletlen hatását tükröző eltéréseket tartalmazó) információs készlet felett rendelkeznek (beleértve a modell specifikálására vonatkozó ismereteket is), az egyedi becslések kivétel nélkül a folyamatok torzítatlan becsléseit fogják szolgáltatni, továbbá a paraméterbecslések valószínűségeloszlásának centrumában ott fog állni a releváns modell; az elméleti paraméterek azonban nem ismertek – legfeljebb csak az alkalmazott függvényformák. (Ennyiben tehát megvalósulhatna a releváns modell aktorok általi ismerete és kiaknázása, még ha az inputokkal való feltöltés feladata az egyedi szereplőkre marad is). Teljesülne tehát Muth azon követelménye, A torzítatlanság követelménye sztochasztikus viszonyok között azt jelenti, hogy a paraméterbecslések várható értéke a becsült elméleti paraméter, és a becsléseket véletlenszerű hibák térítik el attól, hogy az egyes becslések esetében teljesüljön az elméleti és az empirikus paraméterek egyezése. 23 Az OLS-becslések minden esetben biztosítják, hogy a hibák várható értéke zérus legyen – ebből azonban nem lehet következtetni a modell, valamint a modellel készített becslések torzítatlanságára. Mindemellett az is igaz, hogy minél kevesebb információ kerül kiaknázásra a modell specifikálása során (vagyis minél több releváns változót rekesztenek ki), az eltérésnégyzet-összeg annál nagyobb lesz. Kihagyott releváns változók mellett torzítatlan becslés aligha képzelhető el. 24 Muth akkor is talányosan fogalmaz, amikor kijelenti: „a várakozások átlagai egy rendszerben pontosabbak a naiv modelleknél, és épp olyan pontosak, mint a bonyolult egyenletrendszerek” […] (Muth 1961:316). Ismét azzal szembesülünk tehát, hogy a gazdasági szereplők becslései nem matematikai alapokon készülnek (legalábbis nem komplex módszerek felhasználásával). Éppen ez az az érvelési blöff, amelyet Benjamin Friedman és John Weeks is az újklasszikusok szemére hány (és amelyhez nagyon hasonlít az eloszlásfüggvények közeledésére vonatkozó imént említett homályos megfogalmazás is): a várakozások úgy képződnek, mintha a gazdasági szereplők ismernék a releváns modellt (B. Friedman 1979:23; Weeks 1998:152). 22

114

Galbács Péter

amely szerint a várakozások átlagukat tekintve helyesek (torzítatlanok). Ez a magyarázat azonban nem konzisztens Muth fogalmaival, hiszen az aktorok módszere szerinte nem az ökonometriai modellezésen alapul. Ez a felfogás megmagyarázná a szereplők által elkövetett nagyobb előrejelzési hibákat, az egyedi becslések szintjén azonban várhatóan torzítottságot eredményezne a várakozások képzési folyamatainak kezdetlegessége miatt; ám érthetővé válna, hogy a hibák keresztmetszeti eltéréseket mutatnak az egyes csoportok között (hiszen az előbbiekből az is következik, hogy a magasabb szintű tudást birtoklók jobb becslések készítésére képesek). Ekkor azonban semmiféle értelmes magyarázat nem adható arra, hogy az egyébként torzított egyedi becslések átlaga mitől szolgáltatná a tényleges folyamatok torzítatlan becsléseit. A két magyarázati lehetőség (az aktorok jól informált professzionális modellezők vs. az aktorok várakozásai kezdetlegesek) más-más módon konzisztensek Muth definíciójával. Az első lehetőség következményeit tekintve: az egyedi becslések torzítatlanok; a második pedig feltételezéseit illetően: a gazdasági szereplők módszere nem bonyolult ökonometriai alapokon áll. Úgy tűnik, a Muth által adott definíció e két kitétele együttesen csak nagy nehézségek árán tartható fenn. Az a lehetőség pedig kizárható, hogy Muth a releváns modell outputjainak gazdasági szereplők általi alkalmazására gondolt volna, hiszen ha így lenne, nem beszélhetnénk a várakozások tekintetében keresztmetszeti különbségekről. S így valójában a mintha-érvelés is elgyengül, hiszen ha igaz lenne, hogy az aktorok várakozásai úgy képződnek, mint a releváns modell outputjai, akkor teljesen tisztázatlan marad, honnan származnak a Muth által említett keresztmetszeti véleménykülönbségek. Azt mondhatjuk, hogy a racionális várakozások elméletét alkalmazva az újklas�szikus csoport ezen a ponton a bizonyítandóval bizonyít. A torzítatlanság azért fontos kritérium, mert a szisztematikus anticiklikus monetáris politika hatásosságának lehetőségét az újklasszikus elmélet követői erre hivatkozva tagadják – ha tehát nincs torzítás, nincs monetáris oldalról érkező stimulálási lehetőség. S az újklasszikusok szerint ez fordítva is igaz: ha az output szabályozása a monetáris politika segítségével nem valósítható meg, ebből a becslések torzítatlanságára lehet következtetni (illetve kell következtetni, hiszen a racionális várakozások elmélete per definitionem kötette ki a torzítatlanságot).25 Legfontosabb kérdésünk tehát annak megvizsgálása, hogy a várakozások torzítatlansága erősen leegyszerűsítő, avagy hihető (tartható) előfeltevés a REH részéről, hiszen ha sikerülne belátni, hogy e feltételezés fenntartása reálisan nem képzelhető el, ez a fejlemény jelentősen csorbítaná a REH relevan-

Ezen a ponton érdemes szót ejteni Weeks érveléséről (Weeks 1998:151), amely szerint a REH abban is bűnös, hogy a valóságot determinisztikus törvényeknek engedelmeskedőként szemléli. Ennek belátása mindenképpen problémás. A helyzetünk könnyebb volna, ha elfogadhatnánk azt az első látásra kényelmes feltételezést, hogy a gazdasági szereplők és a releváns modell becslései azonosak (a fenti értelemben). Ha létezik a gazdaság működésére vonatkozó teljes tudás (mint ahogy a REH állítja), modellbecslések segítségével a jövő determinisztikus módon bekövetkező eseményei pontosan (és nem csak torzítatlanul) előre jelezhetők volnának – ekkor viszont a REH és a PFH ekvivalens volna az egyes aktorok szintjén is – ezt viszont a REH nem állítja. Emiatt tehát – legalábbis ami az explicit feltételezéseket illeti – nem lehet szó determinizmusról. A determinizmus vádja úgy tűnik, hogy ezen a szinten egészen prózai ok miatt hamis, hiszen Muth megfogalmazásából kiderül, hogy maga az elmélet sem képes pontos, csak torzítatlan előrejelzésre (Muth 1961:317–318). Más kérés azonban, hogy például a munkapiac működéséhez – ahogy azt az újklasszikusok elképzelik – a PFH működésére igenis szükség van.

25


115

ciáját, valamint az újklasszikusok gazdaságpolitikai következtetéseinek helytállóságát is.26 Nem mellékes körülmény, és erre itt kell felhívni a figyelmet, hogy a REH elemzése során kétféle várakozásról, kétféle becslésről kell szót ejteni – a későbbiek során ehhez fogunk ragaszkodni –, hiszen meg kell különböztetni a releváns modellel készített becsléseket, illetve a gazdasági szereplők előrejelzéseit. Észre lehet venni ugyanakkor, hogy a releváns modellre valójában nincs is szükség, hacsak azért nem, hogy vezesse az aktorok mintha-várakozásait. A monetáris politika megtévesztési szándéka az aktorokra irányul, az ő várakozásaik torzítatlansága lényeges – eközben a releváns modell torzítatlansága (ha van ilyen egyáltalán) gyakorlatilag lényegtelen momentum. Szükséges tehát áttekinteni, minek kell ahhoz teljesülni, hogy a gazdasági szereplők, illetve maga a releváns modell torzítatlan becsléseket adhasson – úgy fogunk eljárni, hogy a gazdaság szereplőit professzionális ökonometriai modellezőknek tekintjük, hiszen másként torzítatlan egyedi becsléseket csak bajosan lehetne feltételezni. Ha arra jutunk, hogy bizonyos körülmények között a gazdasági szereplők képesek torzítatlan becslések előállítására, akkor a kritikát más területre, vagyis a körülményekre kell összpontosítani, kifogásolva például, hogy a sarki közértesről aligha lehet magasabb szintű matematikai tudást felételezni. A releváns modell létezése, illetve sikeres specifikálásának lehetősége, valamint a gazdasági szereplők becsléseinek torzítatlansága tehát nem feltételezik egymást, és a gazdaságpolitikai következmények szempontjából kizárólag utóbbiak bírnak relevanciával. Ha a tudásra és információkra vonatkozó szükséges feltételek nem állnak fenn, és így az aktoroktól nem várható torzítatlan becslések készítése, akkor e torzítatlanság csakis a REH sajátos mintha-feltevése révén biztosítható (ami nyilvánvalóan igazolásra szorulna). A REH ortogonalitási feltevése Az előzőek során megvizsgáltuk, hogy milyen koncepcionális nehézségek adódnak abból, hogy a REH a gazdasági szereplők által képzett várakozások torzítatlanságából indul ki. Jól láthatóan körbe-körbe kell járnunk, ha az elmélet érvelését kívánjuk követni: nem komplex módszerek alapján az egyedi szereplők aligha juthatnak torzítatlan becslésekhez – ezek Itt azt állítjuk, hogy a REH relevanciája szempontjából meghatározó az általa alkalmazott előfeltevések realitása. Ha el is fogadjuk, hogy a monetarista elmélet nem tűzte ki célul a világ szabatos leírását, az elmélet kritikája ellene fordíthatja ezt a fegyvert – felvállalva persze, hogy ekként olyan témában nyitunk vitát az elmélet képviselőivel, amelyben ők nem fogalmazták meg azt az állítást, amelyet vitatni igyekszünk; eszerint egy elmélet megítélése szempontjából egyedül az számít, hogy az miként képes előre jelezni valamely jelenséget (vö. pl. M. Friedman 1986:17–50). Máshol Milton Friedman mégis azt hangoztatta, hogy a puszta empirikus összefüggések nem elegendők egy kapcsolat feltételezésére; csak az, ha az elméleti alapvonalak megfelelően tisztázottak (M. Friedman 1970:229), sőt, Weeks is felhívja a figyelmet, hogy a REH a gazdasági szereplők tényleges viselkedését írja le (Weeks 1998:150). Ám az itt elmondottakkal kapcsolatban természettudományos analógiaként eszünkbe juthat a naprendszer működését leíró geocentrikus és heliocentrikus modell esete is, amelyek mindegyike alkalmas volt arra, hogy a Nap megfigyelt pályáját leírja, illetve előre jelezze (vö. Weeks 1998:134) – vagyis egy modell helyessége szempontjából mit sem számít, ha pusztán helyes becslések készítésére alkalmas. A világ valós működéséről ekkor nem tudunk meg semmit, s így azt sem leszünk képesek megmagyarázni, hogy minek köszönhetően változik az előrejelzések pontossága, ha ez bekövetkezik. Amíg a modell megfelelően működik, az outputok konzisztensek lesznek ugyan a valósággal, de nem azért, amivel a modell magyarázza. Mi, a kritikusok, nem elégedhetünk meg azzal, hogy egy modell pontos előrejelzéseket szolgáltat, hiszen ez egyenlő lenne a tudomány fejlődésének megállításával – s ha az alapot pusztán a predikciók helyessége jelenti, a geocentrikus modell meghaladására nem is lett volna szükség. Erre a szempontra elsőként Vígh László hívta fel a figyelmemet.

26

következhetnek. Torzítatlanságról beszélni tehát a szó legszorosabb értelmében csak elĘfeltételezésként lehet. következhetnek. Torzítatlanságról beszélni tehát a szó legszorosabb értelmében csak A racionális várakozások elmélete Galbács Péter a torzítatlanság mellett azonban az 116 elĘfeltételezésként lehet. következhetnek. Torzítatlanságról beszélni tehát szó legszorosabb értelmében csak ortogonalitás teljesülését is feltételezi. ElĘbbi egyszerĦen azt jelenti, hogy a tényadat A racionális várakozások elmélete a atorzítatlanság mellett azonban az elĘfeltételezésként lehet. (mint valószínĦségi változó) és annak becslése közötti eltérésként definiált hibatag ortogonalitás teljesülését is feltételezi. ElĘbbi egyszerĦen azt jelenti, hogy a tényadat eléréséhez professzionális modellezői ismeretekre lenne szükség az aktorok részéről, ezt Aértéke racionális várakozások elmélete a közötti torzítatlanság mellett azonban az a körülményt azonban Muth eleveéskizárta, és becslése a modellezői módszerekre vonatkozó kikövárható zérus. Az ortogonalitás ezzel szemben azt jelenti, hogy adefiniált várakozási hiba (mint valószínĦségi változó) annak eltérésként hibatag tésekből csakisteljesülését torzított következhetnek. Torzítatlanságról a szó ortogonalitás is feltételezi. ElĘbbi egyszerĦen aztbeszélni jelenti, a tényadat nem korrelál azérus. rendelkezésre álló információkészlettel az ortogonalitás értelmében várható értéke Azbecslések ortogonalitás ezzel szemben azt –jelenti, hogytehát ahogy várakozási hiba legszorosabb értelmében csak előfeltételezésként lehet. (mint valószínĦségi változó) és annak becslése közötti eltérésként definiált hibatag tehát az ex post (vagyis már a tények ismeretében kalkulált) várakozási hiba nem nem korrelál a rendelkezésre álló információkészlettel – az ortogonalitás értelmében A racionális elmélete a torzítatlanság mellett azonban az ortogonalitás várható zérus. Az ortogonalitás ezzel szemben azt jelenti, hogy aálló várakozási hiba jelezhetĘ elĘre exvárakozások ante a már várakozások kialakításakor rendelkezésre éshiba használt tehát azértéke ex (vagyis a tények kalkulált) várakozási nem teljesülését is post feltételezi. Előbbi egyszerűen azt ismeretében jelenti, hogy a tényadat (mint valószínűsénem korrelál a rendelkezésre álló információkészlettel – az ortogonalitás értelmében információk alapján (Gerrard 1994). Jobban meggondolva mindez szükségszerĦen van jelezhetĘ ex becslése ante a közötti várakozások kialakításakor rendelkezésre álló és gi változó)elĘre és annak eltérésként definiált hibatag várható értéke zérus. Az használt tehát az ex post (vagyis már a tények ismeretében kalkulált) várakozási hiba nem így, hiszen haalapján elĘzetesen meg lehetne becsülni az elĘrejelzési hibát, a várható hiba információk (Gerrard 1994).hogy Jobban meggondolva mindez szükségszerĦen van ortogonalitás ezzel szemben azt jelenti, a várakozási hiba nem korrelálmaga a rendelkejelezhetĘ elĘre ex ante a várakozások kialakításakor rendelkezésre álló és használt is a rendelkezésre álló információs készlet elemévé válna (ex ante), amely módosíthatná zésre álló információkészlettel ortogonalitás értelmében tehát azhibát, ex postmaga (vagyis már így, hiszen ha elĘzetesen meg– az lehetne becsülni az elĘrejelzési a várható hiba információk alapján (Gerrard 1994). Jobban meggondolva mindez szükségszerĦen van aaéppen tények ismeretében kalkulált) hiba elemévé nem előre exante), ante aamely várakozások az kialakítás alatt lévĘvárakozási várakozásokat, s jelezhető így válna végsĘ soron hibával nem is kellene is rendelkezésre álló információs készlet (ex módosíthatná kialakításakor álló és használt információk alapjánteljesülésének (Gerrard 1994). Jobban így, hiszenkialakítás ha rendelkezésre elĘzetesen meg lehetne becsülni elĘrejelzési hibát, maganem a várható hiba számolni, vagyis reductio ad absurdum a PFH általános igen csak erĘs az éppen alatt lévĘ várakozásokat, sazígy végsĘ soron hibával is kellene meggondolva mindez szükségszerűen van így, hiszen ha előzetesen meg lehetne becsülni is a rendelkezésre álló információs készlet elemévé válna (ex ante), amely módosíthatná feltételezéséhez lépnénk aazPFH utcára, ha tudnánk, hogy aigen fejünkre fog számolni, vagyisjutnánk reductio(nem ad absurdum általános teljesülésének csak erĘs előrejelzési hibát, maga várható hiba is a rendelkezésre álló információs készlet nem eleméazazéppen kialakítás alattAa lévĘ várakozásokat, s így végsĘ soron hibával is kellene pottyanni egy cserép). várakozások racionalitása tehát a REH szerint mindössze feltételezéséhez jutnánk (nem lépnénk az utcára, ha tudnánk, hogy a fejünkre foga vé válna (ex ante), amely módosíthatná az éppen kialakítás alatt lévő várakozásokat, s így számolni, vagyis reductio ad absurdum a PFH általános teljesülésének igen csak erĘs szisztematikus hibák kizárását jelenti, véletlenszerĦ elĘre nem jelezhetĘ) eltéréseka pottyanni egy cserép). várakozások racionalitása tehát a REH szerint mindössze végső soron hibával nem isAkellene számolni, vagyis reductio(így ad absurdum a PFH általános 27 lépnénk az utcára, ha tudnánk, hogy a fejünkre fog feltételezéséhez jutnánk (nem (a REH szerint véletlenszerĦ eltérések) – ahogy már utaltunk rá – adódhatnak. Az szisztematikus hibák kizárását jelenti, véletlenszerĦ (így elĘre nem jelezhetĘ) teljesülésének igen csak erős feltételezéséhez jutnánk (nem lépnénk az utcára, ha tudnánk,eltérések 27 pottyanni egy cserép). A várakozások racionalitása tehát a REH szerint mindössze ortogonalitás követelménye valahogy így lenne felírható a szokásos formulákkal: a fejünkre pottyanni egy cserép). A várakozások tehátráa REH szerint (ahogy REH szerintfog véletlenszerĦ eltérések) – ahogyracionalitása már utaltunk – adódhatnak. Aza szisztematikus hibák kizárását jelenti, véletlenszerĦ (így elĘre nem jelezhetĘ) eltérések mindössze a szisztematikus hibák kizárásátígy jelenti, véletlenszerű előre nem jelezhető) ortogonalitás követelménye valahogy lenne felírható a(így szokásos formulákkal: 27 27 ahogy már – adódhatnak. (a REH szerint véletlenszerű (aeltérések REH szerint véletlenszerĦ eltérések) már utaltunk utaltunkrá rá – adódhatnak.(1) Az cov eltérések) et ; :t 1– –ahogy 0 Az ortogonalitás követelményevalahogy valahogy így lenne felírható a szokásos formulákkal: ortogonalitás követelménye így lenne felírható a szokásos formulákkal: cov et ; :t 1 0 (1) ahol e t a t-edik idĘszakban tapasztalt (és a fenti módon definiált) hibatag, :t 1 pedig az (1) e(és (1) (et ; Ω covcov 0 0 módon definiált) hibatag, : tt;−: t= 1fenti 1 )a tapasztalt aholinformációs e t a t-edik idĘszakban az készlet, amelynek kiaknázásával a t-edik idĘszakra t vonatkozó 1 pedig az becsléseket készítették a t–1-dik idĘszak során. Az ortogonalitás azonban egy nagyon azaholinformációs készlet, amelynek kiaknázásával a t-edik idĘszakra vonatkozó t-edik időszakban tapasztalt (és (és a fenti módon definiált) hibatag,hibatag, Ωt −1 pedig idĘszakban tapasztalt a abból fenti módon definiált) pedig az ahol e et következtetéshez :t az t aa t-edik 1 fontos vezet. Ha ugyanis indulunk ki (és aligha cselekedhetnénk becsléseket készítették a t–1-dik idĘszak során. Azidőszakra ortogonalitás azonban egy nagyon az információs készlet, amelynek kiaknázásával a t-edik vonatkozó becsléseket azkészítették információs készlet, amelynek kiaknázásával a t-edik idĘszakra vonatkozó másként), hogy fontos következtetéshez vezet. Ha ugyanis abból indulunk ki (és aligha cselekedhetnénk a t–1-dik időszak során. Az ortogonalitás azonban egy nagyon fontos következbecsléseket készítették t–1-dik idĘszak Az ortogonalitás azonban egy nagyon másként), hogy tetéshez vezet. Ha ugyanisaabból indulunk ki (éssorán. aligha cselekedhetnénk másként), hogy fontos következtetéshez vezet. Ha ugyanis abból indulunk ki (és aligha cselekedhetnénk e t i :t 1 , ahol i = 1, 2, 3,… (2) másként), hogy e : , ahol i = 1, 2, 3,… (2) (2) t i Ω t 1 et − i ⊂ t − 1 , ahol i = 1, 2, 3,… amellyel nem állítunk mást, mint hogy a t–1-dik, valamint az azt megelĘzĘ e t elĘrejelzési i = 1, 2,elĘrejelzés 3,… (2) i : t 1 , ahol idĘszakokban megfigyelt hiba készítése amellyel nemállítunk állítunk mint hogy aaz t–1-dik, valamint az szempontjából azt megelĘzĘ amellyel nem mást, mást, mint hogy a t–1-dik, valamint az azt megelőző időszakokban meghatározó idĘszakra részét jelenti,időszakra tehát a t-edik megfigyelt előrejelzési hibavonatkozó az elĘrejelzési előrejelzésinformációs készítése meghatározó idĘszakokban megfigyelt hiba szempontjából az készlet elĘrejelzés készítése szempontjából amellyel nem állítunk mást, mint hogy a t–1-dik, valamint az azt megelĘzĘ vonatkozó vonatkozó információs készlet részételkészítésekor jelenti, tehát a t-edik időszakra vonatkozó idĘszakra becslések akészlet gazdasági szereplĘk már pontosan meghatározó idĘszakra vonatkozó információs részét jelenti,becslések tehát a t-edik elkészítésekor a gazdasági szereplők már pontosan ismerték az ortogonalitásból előző időszakok előrejelzési idĘszakokban megfigyelt elĘrejelzési hibahibáit. az a elĘrejelzés készítése szempontjából ismerték azvonatkozó elĘzĘ idĘszakok elĘrejelzési Az azonban az is idĘszakra becslések elkészítésekor gazdasági szereplĘk már pontosan hibáit. Az ortogonalitásból azonban az is következik, hogy meghatározó idĘszakra vonatkozó információs készlet részét jelenti, tehát a t-edik következik, ismerték azhogy elĘzĘ idĘszakok elĘrejelzési hibáit. Az ortogonalitásból azonban az is idĘszakra vonatkozó becslések elkészítésekor a gazdasági szereplĘk már pontosan következik, hogy (3) ismerték az elĘzĘ idĘszakok ortogonalitásból azonban az 0 , ahol i1,= 2, 1, 3,…, 2,Az 3,…, (et ; eet −it ; e)t elĘrejelzési covcov = i =hibáit. (3)is i 0 , ahol következik, hogy cov e t ; e t i 0 , ahol i = 1, 2, 3,…, (3) mivel valamennyi korábbi előrejelzési hiba beépült márbeépült a rendelkezésre információs mivel valamennyi korábbi elĘrejelzési hiba már álló a rendelkezésre álló cov e ; e 0 , ahol i = 1, 2, 3,…, készletbe (a fenti egyenlőség másként fogalmazva a reziduális autokorreláció hiányának (3) t t i információs készletbe (a fenti egyenlĘség fogalmazva a reziduális mivel valamennyi korábbi elĘrejelzési hiba másként beépült már a rendelkezésre álló autokorreláció hiányának(akövetelményét jelenti).másként Vagyis fogalmazva a modell mĦködésébĘl a információs készletbe fenti egyenlĘség a reziduális E kitétellel azt igyekszünk hangsúlyozni, hogy a szisztematikus hibák (vagyis a torzítás) kizárása sokkal inkább kijelenmivel valamennyi korábbi elĘrejelzési hiba beépült már a rendelkezésre álló tanulási teljes kizárásra hiszen aVagyis gazdasági szereplĘk a korábbia autokorreláció hiányának követelményét jelenti). a modell mĦködésébĘl tés a REH folyamat részéről, mintsem korrekt módon védhető, kerül, érvekkel alátámasztott megállapítás. információs készletbe (akizárásra fenti egyenlĘség fogalmazva a areziduális tévedéseik alapján nem képesek nem szereplĘk tudják megbecsülni, tanulási folyamat teljeslesznek kerül,korrigálni hiszenmásként ahibáikat, gazdasági korábbi autokorreláció hiányának követelményét jelenti). Vagyis a modell mĦködésébĘl tévedéseik alapján nem lesznek képesek korrigálni hibáikat, nem tudják megbecsülni,a 27 tanulási folyamat teljes hangsúlyozni, kizárásra kerül, a gazdasági szereplĘk a korábbi E kitétellel azt igyekszünk hogy ahiszen szisztematikus hibák (vagyis a torzítás) kizárása 27 tévedéseik alapján nem lesznek képesek korrigálni hibáikat, nem tudják megbecsülni, sokkal inkább kijelentés a REH részérĘl, mintsem korrekt módon védhetĘ, érvekkel alátámasztott E kitétellel azt igyekszünk hangsúlyozni, hogy a szisztematikus hibák (vagyis a torzítás) kizárása 27


117

követelményét jelenti). Vagyis a modell működéséből a tanulási folyamat teljes kizárásra kerül, hiszen a gazdasági szereplők a korábbi tévedéseik alapján nem lesznek képesek korrigálni hibáikat, nem tudják megbecsülni, hogy a jelenlegi modellt alkalmazva hogyan fog alakulni a következő időszak előrejelzési hibája. A tanulási folyamat lehetőségének hiányát azonban az okozza, hogy a releváns modell birtokában már csak véletlenszerű (így előre jelezhetetlen) hibák adódhatnak – vagyis az e hibákból való tanulás szükségtelen, és egyben lehetetlen is.28 A torzítatlanság további vizsgálata Az előző bekezdésekben elmondottak kivétel nélkül azon a feltételezésen alapultak, hogy a gazdaságra vonatkozó olyan tudás a priori fennáll, amely a tényleges jövőbeli folyamatok torzítatlan becslését képes nyújtani – a releváns modell tehát rendelkezésre áll. Ebben a helyzetben a gazdaság szereplői például úgy juthatnának e tudás birtokába, hogy egyszerűen közlik azt velük – és másik helyes implicit feltételezés nem képzelhető el, hiszen a hiányos információk miatt a gazdasági szereplők egyedi becslései nagy valószínűséggel torzítottak lesznek.29 Most először jutunk el valami olyasmihez, ami némiképp emlékeztet az inflációs célkövetési rendszerre, hiszen ebben a helyzetben a gazdasági szereplők hasznosítani tudják a kvázi-releváns gazdasági modell (vagyis a releváns modell legjobb ismert közelítésének) eredményeit (persze jókora passzivitás mellett, hiszen ténylegesen inkább annak outputjait birtokolják, mintsem a modellt alkalmaznák ténylegesen becslések készítésére), és a becslések egybe fognak esni a modell által adott előrejelzésekkel. Ez persze csak látszólag könnyíti meg a dolgunkat, hiszen figyelembe véve a trial and error módszerű specifikáció eleve adott korlátait az elméleti paraméterek meghatározása terén legfeljebb azt mondhatjuk, hogy a teljes tudás létezik, de azt megszerezni, ahhoz eljutni nem lehet – a releváns modellre vonatkozó tudás tehát kényelmes és nélkülözhetetlen előfeltevés, és nem reális következmény. Más lesz tehát a helyzet, ha abból indulunk ki, hogy a releváns modell a priori egyszerűen nem létezik (csak létezhet), vagyis a gazdasági szereplőknek (és így magának a monetáris hatóságnak is) meg kell keresniük azt. E kérdés nem kerülhető meg, hiszen ha létezhet is releváns modell, valahogy el is kell ahhoz jutni. A REH talán legszellemesebb kritikáját ezeken az alapokon John Weeks fejtette ki. Érvelése figyelemreméltó, hiszen eszerint a releváns modell még akkor sem határozható meg a trial and error módszer alapján, ha elvben a gazdasági rendszerre vonatkozó teljes és tökéletes tudás elképzelhető is. Egy adott gazdasági változó sztochasztikus adatgeneráló folyamata az alábbi módon írható fel:

Érdekes, hogy Thomas Sargent és Neil Wallace egészen hasonló alapokon állva tagadják a szisztematikus gazdaságpolitika lehetőségét (ami egy árnyalattal több annál, mint ha a sikertelenségét állítanák, hiszen az ő érvelésükben már maga a törekvés is lehetetlen). Az aggregált kibocsátás fokozása csakis úgy történhet, ha a monetáris hatóság nem várt árszínvonal-elmozdulásokat gerjeszt. Ahhoz, hogy a meglepetés a t-edik időszakban sikerüljön, teljesülnie kell annak, hogy a pénzkínálat szisztematikus (vagyis előre jelezhető) részen felüli komponense megjósolhatatlan legyen a t-edik időszakra vonatkozó várakozások alapjául szolgáló (és a t–1-edik időszakban rendelkezésre álló) információk alapján. Ám amíg a gazdasági egyéb szereplői és a monetáris hatóság azonos információs halmazzal rendelkezik, a jegybank módszeresen maga is képtelen lesz a véletlenszerű (és a meglepetésért felelős) komponens meghatározására, hiszen az ő esetében is teljesül a rendelkezésére álló információk és a szisztematikus részen felüli pénzkínálati komponens korrelálatlansága (Sargent – Wallace 1975). 29 Ne feledjük: a gazdasági szereplőkről azt feltételezzük, hogy professzionális gazdasági modellezők! 28

figyelemreméltó, hiszen eszerint a releváns modell még akkor sem határozható meg a trial and error módszer alapján, ha elvben a gazdasági rendszerre vonatkozó teljes és tökéletes tudás elképzelhetĘ is. Egy adott gazdasági változó sztochasztikus adatgeneráló Galbács Péter 118 folyamata az alábbi módon írható fel: alakulásátmeghatározó meghatározóvalamennyi valamennyimagyarázó magyarázóváltozó változóvektora vektora aholx t xaz ahol alakulását t azy t y idĘbeli t idĘbeli (4) yt =yreleváns x′bx+tcEutvalamennyi , uinformációt), y a változó gazdasági változó (amely tartalmazza összes (4)t t ahol(amely x t az így yígy alakulását meghatározó magyarázó vektora t treleváns t ,információt), tartalmazza azazösszes ymagyarázó változó t idĘbeli t t a gazdasági x az y idĘbeli alakulását meghatározó valamennyi változó vektora ahol t t ahol az y t ȕidĘbeli alakulását meghatározó valamennyi változó vektora idĘszaki értéke, ȕpedig pedig azelméleti elméleti paramétervektor. a gazdasági rendszerre y t létezik amagyarázó gazdasági változó t (amely ígyx t értéke, tartalmazza az az összes releváns információt), idĘszaki paramétervektor. HaHalétezik a agazdasági rendszerre (amely így tartalmazza az összes releváns információt), y gazdasági változó t t ahol x az y időbeli alakulását meghatározó valamennyi magyarázó változó vektora vonatkozó tökéletes tudás, akkor a releváns modell nyilván az elméleti paraméterek 28 (amely így tartalmazza az összes releváns információt), y a gazdasági változó t t Érdekes, hogy Thomas Sargent ésa Neil Wallace egészen hasonló állva tagadják at vonatkozó tökéletes tudás, akkorparamétervektor. releváns modell nyilván az elméletirendszerre paraméterek t alapokon idĘszaki értéke, ȕ pedig az elméleti Ha létezik a gazdasági y t aHa gazdasági változó t időszaki (amely így tartalmazza az összes releváns információt), idĘszaki értéke, ȕmodellbecslés pedig az lehetĘségét elméleti paramétervektor. létezik gazdasági rendszerre ismeretét jelenti, apedig modellbecslés felírása tehát az alábbi módon történhet szisztematikus gazdaságpolitika (ami egyaz árnyalattal több ha ameg: sikertelenségét ismeretét jelenti, aȕtudás, tehát alábbi módon történhet meg: idĘszaki értéke, az elméleti paramétervektor. Ha létezik aamint gazdasági rendszerre vonatkozó akkor a felírása releváns modell nyilván azannál, elméleti paraméterek értéke,tökéletes βhiszen pedig paramétervektor. Ha létezik gazdasági rendszerre vonatkozó vonatkozó tökéletes tudás, akkor a releváns modell nyilván az elméleti paraméterek állítanák, azazĘ elméleti érvelésükben már maga a törekvés is alehetetlen). Az aggregált kibocsátás fokozása vonatkozó tökéletes anyilván releváns modell nyilván az elméleti paraméterek ismeretét jelenti, a modellbecslés felírása tehát az módon történhet meg: tökéletes tudás, akkor atudás, relevánsakkor modell az alábbi elméleti paraméterek ismeretét jelenti, a csakis úgy történhet, ha a monetáris hatóság nem várt árszínvonal-elmozdulásokat gerjeszt. Ahhoz, hogy ismeretét jelenti, jelenti, aa modellbecslés modellbecslés felírása alábbi módon módon történhet meg: meg: tehát E yt történhet , meg: c xcE az Etfelírása xtehát 1 t alábbi modellbecslés felírásaidĘszakban tehát az alábbi módon (5)(5) 1ty t Et , azkell aismeretét meglepetés a t-edik sikerüljön, teljesülnie annak, hogy atörténhet pénzkínálat szisztematikus (vagyis elĘre jelezhetĘ) részen felüli vonatkozó Et komponense xtcE ,megjósolhatatlan legyen a t-edik idĘszakra (5) 1 yt cE , rendelkezésre álló) információk alapján.(5) Et 1yadott yidĘszakban xbecslés. t x tE várakozások alapjául szolgáló (és a t–1-edik Ám c ahol E . a kiválasztott változóra A releváns modell becslési hibája E , (5) (5) hibája ahol Et 1t.1 a kiválasztott változóra becslés. A releváns modell becslési 1) =t x′b (tytadott ,t t hatóság amíg a gazdasági egyéb szereplĘi ésEta−1monetáris azonos információs halmazzal rendelkezik, a ezek alapján úgy definiálható, a két egyenletet egymásból alábbi módon: aholezek Et alapján kiválasztott változóra becslés. A kivonjuk releváns modell becslési hibája úgy definiálható, haha a adott két egyenletet kivonjuk azaz alábbi módon: jegybank maga is változóra képtelen lesz a véletlenszerĦ aegymásból meglepetésért komponens 1 . amódszeresen ahol Et 1.. aa kiválasztott kiválasztott adott becslés. A A(ésreleváns releváns modellfelelĘs) becslési hibája ahol E változóra adott becslés. modell becslési hibája () ahol Et túgy a kiválasztott becslés. A relevánsegymásból modell becslési hibája ezek hiszen az Ę változóra esetében teljesül a rendelkezésére álló információk és a módon: szisztematikus −11 . definiálható, ezek meghatározására, alapján ha a két isadott egyenletet kivonjuk az alábbi ezek alapján úgy definiálható, definiálható, ha két egyenletet kivonjuk egymásból az alábbi alábbi módon: módon: részen felüli komponens – Wallace 1975). alapján úgypénzkínálati definiálható, ha a két ha egyenletet kivonjuk azegymásból alábbi módon: yaat E E egyenletet yt ut(Sargent u. tegymásból . kivonjuk ykorrelálatlansága y 1 t ezek alapján úgy két az (6)(6) 29 t t 1t Ne feledjük: a gazdasági szereplĘkrĘl azt feltételezzük, hogy professzionális gazdasági modellezĘk! yt Et 1 yt ut . (6) yt EEthibák ut .. (6) (6) modellbecslésteszerint eszerintvéletlen véletlen térítik el a tényleges kimenetektĘl, így u (tyt11)=yyttu térítik yt −yE . (6) A Amodellbecslést el a tényleges kimenetektĘl, így t t −1hibák t t biztosítva azt, hogy még a releváns modell se legyen képes pontos elĘrejelzésekre. azt, hogy még véletlen a releváns modell se legyen képes pontos elĘrejelzésekre. A biztosítva modellbecslést eszerint hibák térítik el a tényleges kimenetektĘl, így A A A modellbecslést eszerint véletlen hibák térítik el a tényleges kimenetektĘl, így torzítatlan egyedi becslések ezek alapján pedig az alábbi formát veszik fel: modellbecslést eszerint véletlen hibák térítik atérítik kimenetektől, így biztosítva A így torzítatlan becslések ezek alapján pedig aztényleges alábbi veszik fel: AA modellbecslést eszerint véletlen hibák el formát a pontos tényleges kimenetektĘl, biztosítva azt,egyedi hogy még a releváns modell se el legyen képes elĘrejelzésekre. azt, hogy még releváns modell se legyen képes pontos előrejelzésekre. A torzítatlan egyedi biztosítva azt,a hogy hogy még még releváns modell se legyen legyen képes pontos pontos elĘrejelzésekre. A biztosítva azt, aa releváns modell képes torzítatlan egyedi becslések ezek alapján pedig az se alábbi formát veszik fel: elĘrejelzésekre. A becslések ezek alapján pedig azezek alábbiialapján formát veszik fel: i torzítatlan egyedi becslések pedig az alábbi formát veszik fel: E yt pedig torzítatlan egyedi becslések ezek Etalapján xtcbxttcb1t ,1az, alábbi formát veszik fel: 1 t (7)(7) 1ty i Et 1i yt i xtcbt 1 , (7) (7) (7) E(készítéséhez t 1 ,, Et készítéséhez yit 1)=yt x ′b −x1tctcbb,felhasznált aholbt b1t a1 at t 1 1idĘszaki idĘszaki becslés empirikus paramétervektor. −1E (7) ahol becslés empirikus paramétervektor. AA t t1 yt t t x t 1felhasznált torzítatlanság követelménye itt jelenti, hogyEEbtb1t empirikus . Ha ez teljesül, vagyis, ha a aholtorzítatlanság btahol becslés felhasznált paramétervektor. ittkészítéséhez aztazt jelenti, hogy .empirikus Ha ez teljesül, vagyis, 1 E E 1 a bt 1a idĘszaki időszaki becslés készítéséhez felhasznált empirikus paramétervektor. A Aha aA ahol bt t −11aa tttkövetelménye idĘszaki becslés készítéséhez felhasznált paramétervektor. −111 idĘszaki b becslés készítéséhez felhasznált empirikus paramétervektor. ahol gazdasági szereplĘk tényleges folyamatok becsléseit képesek elĘállítani, t 1 szereplĘk Ha ez vagyis, ha aha a A torzítatlanság követelménye itt jelenti, hogy Etorzítatlan torzítatlanság követelménye itt aztaztjelenti, hogy btorzítatlan E . becsléseit Ha ezteljesül, teljesül, vagyis, gazdasági a atényleges folyamatok képesek elĘállítani, t 1 torzítatlanság követelménye itt azt jelenti, hogy E b E . Ha ez teljesül, vagyis, ha aa 1 gazdasági szereplők a tényleges itt folyamatok torzítatlan becsléseit képesek előállítani, akkor akkor a becslési bttbecsléseit E . Haképesek ez teljesül, vagyis, ha torzítatlanság követelménye azt jelenti, hogy E akkor a szereplĘk becslési hiba 1 gazdasági ahiba tényleges folyamatok torzítatlan elĘállítani, a becslési hiba gazdasági szereplĘk aa tényleges tényleges folyamatok folyamatok torzítatlan torzítatlan becsléseit becsléseit képesek képesek elĘállítani, elĘállítani, akkorgazdasági a becslésiszereplĘk hiba akkor a becslési hiba ∧ akkor a becslési hiba i (8) (8)(8) i tiE ytu iu,ti u, ti , ty 1)t = ( yty−t yEt E y 1 t −1 t t (8) yt Eti1 yt i uti , i (8) y E u it 1 yt it , t (8) lesz, mivelE Extc>xEtc>E bt b1t@ 1 @ 0 ..0Észre . yÉszre hogya areleváns releváns modell, illetve ytvenni, venni, Ekell ut , ahogy Észre modell, illetve azaz lesz, t t venni, 1kell lesz,mivel mivel kell hogy releváns modell, illetve az egyedi becslések azonosak. Bár a véletlen hatása az egyes egyedi becsléseket eltérítheti egyedi becslések azonosak. Bár a véletlen egyes egyedi becsléseket @ b nem lesz, mivel E hibái xtc>E nem hibái bhibái 0 .azonosak. Észre kellBár venni, hogy ahatása releváns modell, illetve az egyedi becslések a véletlen hatása azaz egyes egyedi becsléseket c>tE1 nem @ E x 0 . Észre kell venni, hogy a releváns modell, illetve az lesz, mivel az elméleti paramétervektortól, ezek az eltérések aggregált szinten kiegyenlítődnek, és így t t 1 c eltérítheti az elméleti paramétervektortól, ezek az eltérések aggregált szinten @ Eelméleti xt >Enem btazonosak. 0 . Észre kell venni, hogy aegyes releváns modell, illetve az lesz, mivel eltérítheti az ezek az eltérések aggregált szinten 1paramétervektortól, egyedi becslések hibái Bár a véletlen hatása az egyedi becsléseket a paraméterbecslés eloszlásának várható értéke elméleti paraméter lesz. A becslési hiba egyedi becslésekéshibái hibái nem azonosak. Bár az a véletlen véletlen hatásavárható az egyes egyedi becsléseket kiegyenlítĘdnek, és így paraméterbecslés eloszlásának várható értéke azelméleti elméleti kiegyenlítĘdnek, így a aparaméterbecslés eloszlásának értéke azszinten egyedi becslések nem azonosak. Bár aezek hatása az egyes egyedi becsléseket eltérítheti az elméleti paramétervektortól, azhanem eltérések aggregált azonban nemcsak a specifikációs hibák következménye, a véletlen hatások eredője eltérítheti az elméleti paramétervektortól, ezek az eltérések aggregált szinten paraméter lesz. A becslési hiba azonban nemcsak a specifikációs hibák következménye, 30 paraméter becslési hiba azonban nemcsak a specifikációs hibák következménye, eltérítheti paramétervektortól, ezek eltérések aggregált Éppen aka- szinten is lehet – lesz. az,az hogy éppen a következménye, viszont nemaz deríthető ki. kiegyenlítĘdnek, ésAelméleti így a minek paraméterbecslés eloszlásának várható értéke azezelméleti kiegyenlítĘdnek, és így a paraméterbecslés eloszlásának várható értéke az elméleti lehet– –az, hogyéppen éppen minek akövetkezménye, következménye, hanemlesz. véletlen eredĘje hanem a avéletlen hatások is is lehet hogy minek aértéke kiegyenlítĘdnek, éshatások így a azonban paraméterbecslés eloszlásának várható az elméleti paraméter A becslési hibaeredĘje nemcsak aaz, specifikációs hibák következménye, 30 30hiba paraméter lesz. A becslési azonban nemcsak a specifikációs hibák következménye, viszont nem deríthetĘ ki. Éppen ez akadályozza meg azt, hogy a releváns modellhez viszont nem deríthetĘ ki. Éppen ez akadályozza meg azt, hogy releváns modellhez paraméter lesz. A becslési hiba azonban nemcsak a specifikációs hibák következménye, hanem a véletlen hatások eredĘje is lehet – az, hogy éppen minek a következménye, Ezen a ponton érdemes felhívni a figyelmet, hogy a torzítatlanság, illetve az, hogy a becslési hiba várható értéke zérus, hanem a véletlen hatások eredĘje is lehet – az, hogy éppen minek a következménye, 30 korábbanAemlítettük, empirikus módon eljuthassunk. modell valamely közbülsĘ még tökéletes, nem szinonim fogalmak. Ahogy az valamely OLS-becslések minden esetben biztosítják, hogy anem hibatag empirikus módon eljuthassunk. közbülsĘ (tehát még nem tökéletes, hanem aderíthetĘ véletlen hatások is lehet – az, éppen minek a következménye, viszont nem ki. Éppen ezAmodell akadályozza meghogy azt, hogy a(tehát releváns modellhez 30eredĘje várhatónem értéke zérus legyen.is Ezen túlmenően pedig azakadályozza is igaz, hogy becslést, torzított paramétervektor esetén is előállhat azmodellhez a viszont deríthetĘ ki. Éppen ez meg azt, hogy a releváns 30 végsĘ) állapotában szolgáltathat pontos pusztán a véletlen hatásának végsĘ) állapotában is várható szolgáltathat pontos a avéletlen hatásának viszont nem ki. Éppen akadályozza megpusztán azt, hogy releváns modellhez empirikus módon eljuthassunk. A modell valamely közbülsĘ (tehát még nem tökéletes, helyzet, hogy aderíthetĘ becslési hiba értéke zérus,ez ha az elméletibecslést, és az empirikus paramétervektorok különbségeként empirikus módon eljuthassunk. A modell valamely közbülsĘ (tehát még nem tökéletes, engedelmeskedve. Ebben a helyzetben a modell készítĘje természetesen képzett vektor merőleges a magyarázóváltozók vektorára. Más kérdés azonban, hogy ekkor a becslési hiba nem lesz engedelmeskedve. Ebben a helyzetben a modell készítĘje természetesen aztazt empirikus módon eljuthassunk. A modell valamely közbülsĘ (tehát még nem tökéletes, végsĘ) független állapotában is változóktól, szolgáltathat pontos becslést, pusztán a véletlen hatásának a magyarázó amely csakis az empirikus paramétervektor torzítatlansága mellett lenne kiküszvégsĘ) állapotában is szolgáltathat pontos becslést, pusztán a véletlen hatásának végsĘ) állapotában becslést, pusztántermészetesen a véletlen hatásának engedelmeskedve. Ebbenis aszolgáltathat helyzetben pontos a modell készítĘje azt öbölhető. engedelmeskedve. Ebben a helyzetben a modell készítĘje természetesen azt 30 engedelmeskedve. Ebben a helyzetben a modell készítĘje természetesen azt 30 Ezen a ponton érdemes felhívni a figyelmet, hogy a torzítatlanság, illetve hogy a becslési hiba Ezen a ponton érdemes felhívni a figyelmet, hogy a torzítatlanság, illetve az,az, hogy a becslési hiba 30

várható értéke zérus, nem szinonim fogalmak. Ahogy korábban említettük, az OLS-becslések minden várható értéke zérus, nem szinonim fogalmak. Ahogy korábban említettük, OLS-becslések minden Ezen a ponton érdemes felhívni a figyelmet, hogy a zérus torzítatlanság, illetve az,azhogy a becslési hiba 30 esetben biztosítják, hogy a hibatag várható értéke legyen. Ezen túlmenĘen pedig az is igaz, hogy esetben biztosítják, hogy a hibatag várható értéke zérus legyen. Ezen túlmenĘen pedig az is igaz, hogy Ezen a ponton érdemes felhívni a figyelmet, hogy a torzítatlanság, illetve az, hogy a becslési hiba 30 értéke zérus, nem szinonim fogalmak. Ahogy korábban említettük, az OLS-becslések minden várható Ezen aparamétervektor ponton érdemesesetén felhívni a figyelmet, hogy a hogy torzítatlanság, illetve az, hogy a becslési hiba torzított elĘállhat a Ahogy helyzet, a becslési hiba várható értéke zérus, ha torzított paramétervektor esetén is is elĘállhat az az a helyzet, hogy a becslési hiba várható értéke zérus, ha az az várható értéke zérus, nem szinonim fogalmak. korábban említettük, az OLS-becslések minden 30


119

dályozza meg azt, hogy a releváns modellhez empirikus módon eljuthassunk. A modell valamely közbülső (tehát még nem tökéletes, végső) állapotában is szolgáltathat pontos becslést, pusztán a véletlen hatásának engedelmeskedve. Ebben a helyzetben a modell készítője természetesen azt gondolhatja, hogy munkája ezen a ponton véget ért, hiszen valamiféle végső tudás birtokába került. Ennél sokkal érdekesebb az a helyzet, amikor a modell outputja elvéti a későbbi tényadatokat (hiszen ne feledjük, előrejelzések készítéséről van szó). Ez nagyjából két ok miatt következhet be. Egy köztes állapotú modellnél (amelynél jobbat Weeks szerint egyébként el sem lehet képzelni) a modellező egyetlen esetben sem fogja tudni azonosítani, hogy a téves becslés melyik része köszönhető a téves specifikációnak (vagyis mi a szisztematikus rész), s melyik tükrözi a véletlen hatását. Ennek híján képtelen lesz a modellen érdemben javítani. Feltéve, de meg nem engedve, hogy tökéletes modell létezik (bár ennek sikeres specifikálásának folyamatáról a fentiek értelmében aligha lehet számot adni), a folyamatok sztochasztikus jellege miatt hibák ekkor is adódhatnak (hiszen a becslésekkel kapcsolatban a REH muth-i értelmében szó sincs pontosságról), és ezt tapasztalva a modellező nyilvánvalóan nekiállna a modell újraspecifikálásának – ami egyértelműen visszalépés lenne a megelőző állapothoz képest. Weeks az ökonometria-elméleti apparátus mellőzése mellett találóan jegyzi meg, hogy a modell fokozatos javítása kizárólag úgy lenne elképzelhető, ha előzetesen már ismernénk a modellt, amelyhez lépésről lépésre közelíteni szándékozunk (Weeks 1998:153). A tanulási folyamat eleve elrendelt lehetetlensége, illetve a releváns modell gazdasági szereplők általi ismeretének hiánya együttesen megnehezíti a becslések torzítatlanságának feltételezését. A releváns modell ismerete a szó legszorosabb értelmében vett magasabb rendű tudás, deus ex machina, és mintha a releváns modell képében a walrasi mindentudó árverező kelne újra életre.31 Bárki kifogásolhatja persze, hogy miért várjuk el a releváns modelltől az elméleti paraméterek ismeretét. Úgy gondoljuk, ez szükségszerűen következik Muth megfogalmazásából, amely szerint a várakozások átlaga ugyanolyan pontos, mint az egyenletrendszerekkel készített becslés32 (persze az érvelésben, ahogy ezt korábban jeleztük, most megfeledkezünk arról, hogy Muth szerint az aktorok ténylegesen nem foglalkoznak modellépítéssel). Hiszen ha professzionális modellezőknek tételezzük fel az aktorokat, akkor a torzítatlan egyedi becslések valószínűség-eloszlásának centrumában az elméleti paraméterek fognak állni, amelyek értéke azonban senki számára nem ismert. Az újklasszikus és az azt megelőző klasszikus elmélet között is számos párhuzam mutatható ki, amelyek közül Filippo Cesarano számos elemet kiemel a pénzmennyiség várt és nem várt növekedésének hatásaira koncentrálva (Cesarano 1983). Jellemző, hogy a klasszikus közgazdászok is a pénzállomány nem anticipált bővülésének szenteltek nagyobb figyelmet, miközben az előre látható változásokat gyakorlatilag hatástalannak tételezték (bár az is igaz, hogy kimutatások, illetve információáramlási csatornák híján szinte valamennyi változás váratlannak volt tekinthető – kivéve a bejelentett leértékeléseket). Alapvető törvényszerűségként feltételezték, hogy a pénzmennyiség bővülése csak fokozatosan váltja ki az árszínvonal megfelelő alkalmazkodását, ez előtt a reáljövedelem és a foglalkoztatás azonban módosul (vö. Hume 1994:47–48). A hatások kiváltásában a főszerepet nem az árak és a bérek ragadóssága, hanem az információhiány játszotta (ez erősen emlékeztet a REH teoretikusainak álláspontjára, nem mindegy azonban, hogy mire vonatkozóan hiányosak az információk: ezzel összefüggésben a klasszikusok a pénzállományban bekövetkező változásokra, a REH követői viszont a relatív és az abszolút ármozgások megkülönböztethetőségére koncentrálnak). Cesarano egyébként még azt a megállapítást is megkockáztatja, hogy a klasszikus közgazdászok a gazdasági szereplők részéről implicite feltételezték a gazdasági rendszert leíró releváns modell ismeretét, hiszen – érvelése szerint – azok csak ennek tudatában lehettek képesek felmérni a bejelentett döntések hatásait. 32 „Averages of expectations in an industry are […] as accurate as elaborate equation systems […]” (kiemelések: G. P.) (Muth 1961:316). A „pontosság” említése persze némi zavart kelthet, amelyet azonban a korábban elmondottak alapján megfelelően kezelhetünk (és jelen esetben a torzítatlanság szinonimájaként kell értelmeznünk). 31

valóságnak (a tényleges adatgenerálási folyamatnak) valóságnak (a tényleges folyamatnak) csak valóságnak (aadatgenerálási tényleges adatgenerálási folyam Természetes, hogy a gazdaság szereplĘi nem lehet.lehet. Természetes, hogy a gazdaság szereplĘi nem lesz lehet. Természetes, hogy a gazdaság szereplĘ atgenerálási jó közelítése Galbács Péter 120 folyamatnak) csak többé-kevésbé tudásért folytatott küzdelmekben – vagyis az egye tudásért folytatott küzdelmekben –jó vagyis az egyes ak tudásért folytatott küzdelmekben – vagyis a (aszereplĘi tényleges adatgenerálási folyamatnak) csak közelítése aalóságnak gazdaság lesznek azonos helyzetben aze többé-kevésbé e csak többé-kevésbé valóságnak (anem tényleges adatgenerálási folyamatnak) jó közelítése állhatnak neki tevékenységnek, ahol a jobb esélyekke állhatnak neki e tevékenységnek, ahol a jobb esélyekkel ren állhatnak neki e tevékenységnek, ahol esé ehet. Természetes, a gazdaság szereplĘi nem lesznek helyzetben az e a jobb mekben – vagyis azhogy egyes más és szereplĘi más eséllyel lehet. Természetes, hogy a gazdaság nem azonos lesznek azonos helyzetben az nem e Ha nem hiszünk aaktorok gazdaságra vonatkozó éshipotetikus tökéletes tudás létében, akkor leg- nem arra, hogy ahogy releváns (és ténylegesen arra, hogy ateljes hipotetikus releváns (és ténylegesen is arra, a hipotetikus releváns (és tényleges udásért folytatott küzdelmekben – vagyis az egyes aktorok más és más eséllyel 33 eséllyel gnek, ahol a jobb esélyekkel rendelkezĘk lehetĘséget kapnak feljebb aztfolytatott mondhatjuk, hogy e tökéletes híján ökonometriai modell vatudásért küzdelmekben – tudás vagyis azminden egyes aktorok más és33amás 33 ke Észre modellt másoknál jobban megközelítsék. Észre kell ve modellt másoknál jobban megközelítsék. modellt másoknál jobban megközelítsék. És llhatnak neki e tevékenységnek, ahol a jobb esélyekkel rendelkezĘk lehetĘséget kapnak lóságnak (a tényleges adatgenerálási csak többé-kevésbé jó közelítése lehet. leváns (és ténylegesen is létezĘ, modell, és folyamatnak) kimodell, sem alakítható) állhatnak neki enem tevékenységnek, ahol amind jobb esélyekkel rendelkezĘk lehetĘséget kapnak mind az egyedi elĘrejelzések szintjén a t azis egyedi elĘrejelzések szintjén a szintj torzí modell, mind az elĘrejelzések 33 rra, hogy a hipotetikus releváns (ésszereplői ténylegesen létezĘ, és kiegyedi sem alakítható) Természetes, a gazdaság nem lesznek azonos helyzetben az eés tudásért folykell venni, hogy mind anem releváns megközelítsék. arra, hogyÉszre a hogy hipotetikus releváns ténylegesen nem is létezĘ, kiállítjuk sem alakítható) vonatkozó feltételezéssel egyszerre magának vonatkozó feltételezéssel egyszerre állítjuk magának a rela 33(és vonatkozó egyszerre tatott küzdelmekben – vagyis az egyes aktorok más ésvenni, más feltételezéssel eséllyel állhatnak e tevé-állítjuk mag Észrekészítésére kell hogy mind aneki releváns modellt másoknál jobban 33 elĘrejelzések szintjén a megközelítsék. torzítatlan becslések modellt másoknál jobban megközelítsék. Észre kell venni, hogy mind a releváns modellbecslés inputjait jelentĘ adatsoroknak az ismer inputjait jelentĘ adatsoroknak az ismeretét. kenységnek, ahol a jobb esélyekkelmodellbecslés rendelkezők kapnak arra, hogy a hipotetiinputjait jelentĘ adatsoroknak az modell, mind azmagának egyedi elĘrejelzések szintjén modellbecslés alehetőséget torzítatlan becslések készítésére gyszerremodell, állítjuk a releváns modellnek, valamint a mind az egyedi elĘrejelzések szintjén a torzítatlan becslések készítésére nem teljesül, a kapott becslések szisztematikus tor nem teljesül, a kapott becslések szisztematikus torzítás kus releváns (és ténylegesen nem is létező, és ki sem alakítható) modellt másoknál jobban nem teljesül, a kapott becslések szisztematik onatkozó feltételezéssel egyszerreegyszerre állítjuk magának a releváns modellnek, valamint valamint a 33 ntĘ adatsoroknak az ismeretét. ezek közül bármelyik is ismeretének vonatkozó feltételezéssel állítjuk magának a releváns modellnek, a elméleti paraméterek ismeretének és megismerhetĘsé Észre kell Ha venni, hogy mind a elméleti releváns modell, mind az egyedi előrejelzémegközelítsék. elméleti paraméterek és megismerhetĘségén paraméterek ismeretének és megisme 34 modellbecslés inputjait jelentĘ adatsoroknak az ismeretét. Ha ezek közül bármelyik is cslések modellbecslés szisztematikus torzítást fognak tartalmazni. Az inputjait jelentĘ adatsoroknak az ismeretét. Ha ezek közül bármelyik is sek szintjén a torzítatlan becslések készítésére vonatkozó feltételezéssel egyszerre állítjuk szót, deszót, néhány megjegyzést még hozzá kell fĦznü– szót, de néhány megjegyzést még hozzá kell fĦznünk 34 de néhány még em teljesül, a kapott szisztematikus torzítást fognakmegjegyzést tartalmazni. Azhozzá 34 kell magának a releváns modellnek, valamint amár modellbecslés inputjait jelentő adatsoroknak retének és megismerhetĘségének kérdésérĘl ejtettünk nem teljesül, a becslések kapott becslések szisztematikus torzítást fognak tartalmazni. Az rendelkezés problémájának tárgyalását kicsit késĘbbre rendelkezés problémájának tárgyalását kicsit késĘbbre rendelkezés problémájának tárgyalását kicsithala ké lméleti paraméterek ismeretének és az megismerhetĘségének kérdésérĘl már ejtettünk az ismeretét. Ha ezek közül bármelyik is nem teljesül, a kapott becslések szisztematikus ést mégelméleti hozzá kell fĦznünk – így információk feletti paraméterek ismeretének és megismerhetĘségének kérdésérĘl már ejtettünk B Matematikai modellvizsgálatokra hivatkozva Matematikai modellvizsgálatokra hivatkozva Benja 34 hozzá kell Matematikai modellvizsgálatokra hivatk zót, de néhány megjegyzést még fĦznünk – így az információk feletti Az elméleti paraméterek ismeretének megismerhetőségétorzítást tartalmazni. tárgyalását kicsit késĘbbre halasztjuk. szót, de fognak néhány megjegyzést méghogy hozzá kell fĦznünk – ésígy az információk feletti még végtelen idĘhorizont esetén sem biztosíto hogy még végtelen idĘhorizont esetén sem biztosított, hogyhalasztjuk. mégmég végtelen sem b nekproblémájának kérdéséről már ejtettünk szót,kicsit de néhány megjegyzést hozzá kellidĘhorizont fűznünk – ígyesetén az endelkezés tárgyalását késĘbbre vizsgálatokra hivatkozva Benjamin Friedman amellett érvel, rendelkezés problémájának tárgyalását kicsit késĘbbre halasztjuk. ténylegesen eljutnak a helyes modellhez, így várako ténylegesen eljutnak a helyes modellhez, így várakozása információkmodellvizsgálatokra feletti rendelkezés problémájának tárgyalását kicsit későbbreaamellett halasztjuk. ténylegesen eljutnak helyes modellhez, így hivatkozva Benjamin Friedman érvel, rizont Matematikai esetén Matematikai sem biztosított, hogy amuth-i gazdasági szereplĘk Matematikai modellvizsgálatokra hivatkozva Benjamin Friedman amellett érvel, muth-i (erĘs) értelemben (B.amellett Friedman 1979 ). 1979 Kanyaro B. Friedman 1979 ). Kanyarodjun (erĘs) értelemben ( modellvizsgálatokra hivatkozva Benjamin Friedman érvel, hogy B. Friedman ). K muth-i (erĘs) értelemben ( ogymodellhez, még végtelen idĘhorizont esetén sem biztosított, hogy a gazdasági szereplĘkszereplĘk yes így végtelen várakozásaik nemhibájának lesznek racionálisak hogy még idĘhorizont esetén semhogy biztosított, hogy a melletti gazdasági még végtelen időhorizont esetén sem biztosított, a gazdasági szereplők ténylegesen hibájának sztochasztikus viszonyok melletti definíciójá sztochasztikus viszonyok definíciójához: hibájának sztochasztikus viszonyok melletti def énylegesen eljutnak a helyes várakozásaik nem lesznek racionálisak . Friedman 1979a).helyes Kanyarodjunk vissza azígy egyedi becslések eljutnak modellhez, így várakozásaik nem lesznek racionálisaknem muth-i (erős) érteténylegesen eljutnak amodellhez, helyes modellhez, így várakozásaik lesznek racionálisak Friedman 1979). Kanyarodjunk vissza azvissza egyedi becslések muth-i (erĘs) értelemben (B. 1979). lemben (B. Friedman vissza becslések szonyok melletti definíciójához: muth-i (erĘs) értelemben (Kanyarodjunk B. Friedman 1979az ). egyedi Kanyarodjunk egyedi ytt hibájának 1 Eyt 1y yaz bE yt E xt tc sztochasz> E xtc>yEE bbecslések @ t 1u [email protected]ub t E 1x c E > ibájánakhibájának sztochasztikus viszonyok melletti definíciójához: tikus viszonyok melletti definíciójához: t t 1 t t sztochasztikus viszonyok melletti definíciójához: Et 1 yt xtc>E E bt 1 @ ut . (9) oldalán oldalán Az egyenlet bal álló elĘrejelzési csakis ac egyenlet bal állóoldalán elĘrejelzési hiba csakis akkor c yt Et 1 yyt ExAz E b @ u .  ubal (9)hiba Az egyenlet álló elĘrejelzési hiba (9) t >E t 1 t c 1 )ha ytváltozóktól, b]t+1teljesül (9) (btE−teljesül yt − Et t −1 (ytváltozóktól, x t′[bxt−>EEha u @t . az, t 1)= t . hogy az, hogy , és aígy Eaz, bt E1hogy bt E1 ,EésEbt így változóktól, ha teljesül Ehibák , aésh 1 ó elĘrejelzési hiba csakis akkor lesz független a magyarázó B. Friedman 1979:30 ). Másként pe tükrözik (vö. tükrözik (vö. B. Friedman 1979:30 ). 1979:30 Másként Az egyenlet bal álló elĘrejelzési hiba csakis akkor lesz független a magyarázó tükrözik (vö. B. lesz Friedman ). pedig Másk egyenlet oldalán álló álló előrejelzési csakis akkor lesz független a magyarázó váltohogy E Az bAz Eoldalán , ésbal így a hibák kizárólag ahiba véletlen hatását bal oldalán elĘrejelzési hiba csakis akkor független a magyarázó t 1 egyenlet hiba csakis akkor lesz független a magy elĘrejelzési hiba csakis akkor független magyaráz E bhogy EelĘrejelzési ésígy ígyaelĘrejelzési a, hibák kizárólag alesz véletlen hatását áltozóktól, ha teljesül ,,bés a véletlen hatását zóktól, ha teljesül az,hogy hogyaz, csakis akkor lesz afüggetlen t 1 változóktól, haaz, teljesül E Ehibák és kizárólag így a hiba hibák kizárólag a tükrözik véletlen hatását an 1979:30 ). Másként pedig azt mondhatjuk, hogy az t 1 paraméterbecslések torzítatlansága. Ha tehát Etehát bt E1 bz paraméterbecslések torzítatlansága. Ha tehát E E (vö. B.B. Friedman 1979:30). Másként pedig azt mondhatjuk, hogymondhatjuk, az előrejelzési hiba paraméterbecslések torzítatlansága. ükrözik (vö. Friedman 1979:30 ).1979:30 Másként pedig azt hogycsakis azHa kor lesztükrözik független a magyarázó változóktól, ha teljesül a (vö. B. Friedman ). Másként pedig azt mondhatjuk, hogy az akkor lesz független a magyarázó változóktól, ha teljesül avárható paraméterbecslések torzítatlansábecslési hibák értéke zérus, ami csak akkor telj becslési hibák várható értéke zérus, ami csak akkor teljesül lĘrejelzési hiba csakis akkor lesz független a magyarázó változóktól, ha teljesül a becslési hibák várható értéke zérus, ami csak lansága. Ha tehát E E b z 0 , nem lesz igaz, hogy a elĘrejelzési hiba csakis akkor lesz független a magyarázó változóktól, ha teljesül aak , nem lesz igaz, hogy a becslési ga. Ha tehát hibákvárható értéke zérus, ami t 1 y E y u (hiszen a hibatag fehér zaj), ami y E y u (hiszen a hibatag fehér zaj), ami visz araméterbecslések torzítatlansága. Ha tehát E E b z 0 , nem lesz igaz, hogy a t t 1 t t t t 1 t t y E y u (hiszen a hibatag fehér zaj a hibatag fehér hogy a csakcsak akkorakkor teljesülhetne, ha igaz lenne az, hogy t az,t 1hogy Et 1 Etbt 1 tz(hiszen 0 , nem lesz igaz, torzítatlansága. Ha tehát e zérus, paraméterbecslések ami teljesülhetne, ha igaz lenne c c > @ és így . modell A modell p E akkor x E E b 0 > @ így . A param EcsakE bt E1 b,Etteljesülhetne, x E E b 0 és így . A modell zaj), ami viszont ekvivalens azzal, hogy ecslési hibák várható értéke zérus, ami ha igaz lenne az, hogy és 1 ,,E t t 1 t t 1 c > , és így x t ha A mo bt 1teljesülhetne, E igaz Eblenne 0 . hogy a hibatag fehér zaj), ami viszont ekvivalens azzal, hogy t 1 @ az, becslési hibák várható értéke zérus, ami csak akkor torzított becslésefehér számos tényezőre vezethető vissza: ilyen okazzal, lehet például a hibatag y E paramétereinek y u t (hiszen zaj), ami viszont ekvivalens hogy számos tényezĘre vissza: ilyen ok lehet számos tényezĘre vezethetĘ vissza: ilyen ok lehet péld számos tényezĘre vezethetĘ vissza: ilyen ok y t u ttéves (hiszen a hibatag fehér zaj), ami vezethetĘ viszont ekvivalens azzal, hogy paramétereinek torzított becslése t Ebt t 1 1@ yat tfüggvényforma 0 .EA megválasztása. Ha helytelenül választunk lineáris függvényformát, t 1 modell megválasztása. Ha helytelenül választunk lineáris függ megválasztása. Ha helytelenül választunk lineáris függvén c > @ és így . A modell paramétereinek torzított becslése E Ebt E1a ,hibatag x E E b 0 megválasztása. Ha helytelenül választunk lineá alakulása nem saját vagyis autokorreláció tc>1Efüggetlen @ 0maga ést így bt 1 nem .független A korábbi modell paramétereinek torzított becslése E bt ok xlesz aEnem tĘ vissza: ilyen például függvényforma tévesértékeitől, 1 , lehet t független saját maga korábbi értékeitĘl, vag maga korábbi értékeitĘl, fog fellépnivezethetĘ – ebben az esetben pedig nemlesz leszlesz igaz az, hogysaját a hibatagokra vonatkozóan nem vagyis nem lesz független saját maga korábbi értékeit zámos tényezĘre vissza: ilyen ok lehet például a függvényforma téves nül választunk lineáris függvényformát, a hibatag alakulása számos tényezĘre vezethetĘ vissza: ilyen ok lehet például a függvényforma téves ebben az esetben pedig nem lesz igaz az, hogy a hiba ebben az esetben pedig nem lesz igaz az, hogy a hibatago állnak Ha rendelkezésre előzetes információk. Továbbá a becslések készítésekor hozzáférhető az –esetben nem lesz igaz az, hogy megválasztása. helytelenül választunk lineáris függvényformát, apedig hibatag alakulása aga korábbi értékeitĘl, vagyis autokorreláció fogebben fellépni megválasztása. Ha választunk lineáris függvényformát, aTovábbá hibatag rendelkezésre elĘzetes információk. Továbbá a becs információk alapján ahelytelenül reziduum isrendelkezésre – bizonyos korlátok között – előre jelezhetővé válik. Aalakulása elĘzetes információk. a Továbbá becslése rendelkezésre elĘzetes fog információk. lesz független saját maga korábbi értékeitĘl, vagyis autokorreláció fellépni –fellépni mem lesz igaz az, hogy a hibatagokra vonatkozóan nem állnak nem lesz független saját maga korábbi értékeitĘl, vagyis autokorreláció fog – modellparaméterek téves meghatározása azt is jelentheti, magyarázó információk alapján a némely reziduum – bizonyos korlátok információk alapján ahogy reziduum isfontos – is bizonyos korlátok köz információk alapján a reziduum is – bizonyos k bben az esetben pedig nem lesz igaz az, hogy a hibatagokra vonatkozóan nem állnak változó akészítésekor priori tévesen zérussal egyenlővé –vonatkozóan ez az eset követormációk. Továbbá a paraméterét becslések hozzáférhetĘ ebben azbecsült esetben pedig nem lesz igaz az, hogytesszük a hibatagokra nem állnak A modellparaméterek téves meghatározása azt is A modellparaméterek téves meghatározása azt is jelen modellparaméterek téves meghatározása a endelkezésre elĘzetes információk. Továbbá a A becslések készítésekor hozzáférhetĘ uum is –rendelkezésre bizonyos korlátok között – elĘre jelezhetĘvé válik. elĘzetes információk. Továbbá a becsült becslések készítésekor magyarázó változó becsült paraméterét ahozzáférhetĘ priori magyarázó változó paraméterét a priori tévesen zér magyarázó változó becsült paraméterét a tévesen priori nformációk alapján a reziduum is – bizonyos korlátok között – elĘre jelezhetĘvé válik. es meghatározása azt is jelentheti, hogy némely fontos információk alapján a reziduum is – bizonyos korlátok között – elĘre jelezhetĘvé válik. az eset következményeit tekintve egyébként ekvivalen az eset következményeit tekintve egyébként ekvivalens ar Az esélyen jelen esetben a több és jobb minőségű adatsorokhoz való hozzáférést kell érteni. Jusson eszünkbe, hogy az tekintve egyébként ek Aparaméterét modellparaméterek téves meghatározása azt is eset jelentheti, hogy némely aegyes priori tévesen zérussal –következményeit ezis jelentheti, gazdasági szereplőkről professzionális szintűegyenlĘvé ökonometriaiazt ismereteket feltételeztünk – ennek persze a A azmodellparaméterek téves tesszük meghatározása hogyhíjánfontos némely fontos magyarázó változó paraméterét priorimodell tévesen zérussal tesszük egyenlĘvéegyenlĘvé – ez módszertanibecsült ismeretek hiánya is rontaná aamegfelelő kialakításának esélyeit. kintve egyébként ekvivalens a releváns magyarázó változók magyarázó változó becsült paraméterét a priori zérussal – ez Itt még egyszer érdemes felhívni a figyelmet a (hipotetikus) relevánstévesen elmélet, illetve az egyedi tesszük becslések megkülön33 33 z eset következményeit tekintve egyébként ekvivalens a releváns magyarázó változók Az esélyen jelen esetben amegismerésére több és jobb adatsorokh Azegyébként esélyen esetben a több és jobb minĘségĦ adatsorokhoz v 33jelen Láttuk, hogy sztochasztikus folyamatok mellett az elméleti paraméterek mégminĘségĦ elviekben az böztetésére. eset következményeit tekintve ekvivalens a releváns magyarázó változók 33

34

Az esélyen jelen esetben a több és jobb minĘségĦ ad

sem nyílik lehetőség. A REH előzőekben adott értelmezése szerint aazpriori létezik tehát egy releváns modell, amelyprofesszionális tor- professzion eszünkbe, hogy az egyes gazdasági szereplĘkrĘl eszünkbe, hogy egyes gazdasági szereplĘkrĘl hogy gazdasági szereplĘkrĘl pr zítatlan becslésekre képes, az egyedi szereplők által készítetteszünkbe, becslések pedig egytőlaz egyigegyes az adatgenerálási folyamat feltételeztünk – ennek híján persze a módszertani ismeretek feltételeztünk – ennek híján persze a módszertani ismeretek hiány minĘségĦ adatsorokhoz való hozzáférést kell érteni. Jusson – ennek híján persze a módszertani torzítatlan becslései. feltételeztünk ismh

bb és jobb Az esélyen jelen esetben a több és jobb minĘségĦ adatsorokhoz való hozzáférést kell érteni. Jusson kialakításának esélyeit. 33 kialakításának esélyeit. dasági szereplĘkrĘl professzionális ökonometriai ismereteket Az esélyen jelen esetben szintĦ a több és adatsorokhoz való hozzáférést kell érteni. Jusson kialakításának esélyeit. 34 minĘségĦ 34 jobb szünkbe, hogy az egyes gazdasági szereplĘkrĘl professzionális szintĦ ökonometriai Itt még érdemes felhívni a ismereteket figyelmet a (hipotetiku Itt még egyszer érdemes felhívni a figyelmet aa (hipotetikus) re 34 egyszer rsze a módszertani ismeretek hiánya is rontaná a megfelelĘ modell eszünkbe, hogy az egyes gazdasági szereplĘkrĘlIttprofesszionális szintĦ ökonometriai ismereteket még egyszer érdemes felhívni figyelmet a (h eltételeztünk – ennek híján persze a módszertani ismeretek hiánya is rontaná aLáttuk, megfelelĘ modell becslések megkülönböztetésére. hogy sztochasztikus foly becslések megkülönböztetésére. Láttuk, hogy sztochasztikus folyamato feltételeztünk – ennek híján persze a módszertani ismeretek hiánya is rontanáLáttuk, a megfelelĘ modell becslések megkülönböztetésére. hogy sztochaszti ialakításának esélyeit. megismerésére még elviekben sem nyílik lehetĘség. A REH elĘzĘ megismerésére még elviekben semelviekben nyílik lehetĘség. A REH elĘzĘekbe hívni a figyelmet a (hipotetikus) illetve az egyedi kialakításának esélyeit. releváns elmélet, megismerésére még sem nyílik lehetĘség. A RE 4 Itt még érdemes folyamatok felhívni a mellett figyelmet a tehát (hipotetikus) elmélet, illetve az egyedi tehát egy releváns releváns modell, torzítatlan becslésekre 34egyszer létezik egy releváns modell, amelyamely torzítatlan becslésekre képes,k Láttuk, hogy sztochasztikus az létezik elméleti paraméterek

3


121

kezményeit tekintve egyébként ekvivalens a releváns magyarázó változók kényszerű mellőzésével, amelyet hiányos információk okozhatnak. Ekkor a hibatag a kihagyott változók hatását is tükrözni fogja, vagyis annak alakulása a modellben nem szerepeltetett változók alapján előre jelezhető lesz, és a fellépő autokorreláltság miatt pedig a hibák jövőbeli alakulása a reziduumok múltbeli értékei alapján is közelíthető lesz – mindeközben pedig a modellben hagyott változók paraméterei is várhatóan torzítottak lesznek; az ortogonalitásra vonatkozó tétel tehát ismét megsérül. Mondhatnánk, hogy a releváns modell trail and error alapú keresésének esélyét e problémák tovább csökkentik, ha az nem volna eleve lehetetlen. Bár kétségtelen, hogy az egyedi becslések torzítatlansága – ha azt nem a mintha-érvelés alapján tételezzük fel – igen magas szintű technikai és információs követelményeken alapul. Az adatok rendelkezésre állása tehát nem kevésbé fontos kérdés. A becslések szisztematikus torzítása emiatt még akkor is létrejöhet, ha egyébként teljesülne a releváns modell léte és a paraméterek értékeinek pontos a priori ismerete. Ahogy korábban már említettük, a gazdasági szereplők ebben az információk megszerzéséért folytatott versenyben nem indulhatnak egyenlő esélyekkel: léteznek könnyebben, mindenki számára hozzáférhető, illetve „bennfentes” (vagyis speciális) információk, amelyek egyaránt hatással lehetnek a kérdéses gazdasági változó időbeli lefutására –, ráadásul a teljes informáltság állapotába való eljutás költséghatékonysági alapon is megkérdőjelezhető.35 A jegybank által készített inflációs becslések például számos olyan információt tartalmaznak, amelyek az idősorok ismerete alapján nem sajátíthatók el; jellemző például a hazai gyakorlatból is ismert eset, amikor a modellek alapján adott becsléseket a szakértői konzultációk során megszerzett információk alapján módosítják. Az árak alakulására számos olyan tényező hat, amely a múltbéli adatokból nem következik: ha például a kiskereskedelmi élelmiszerforgalmazók versenyében néhány hónapon belül új résztvevő fog megjelenni. Erre vonatkozóan a már jelenleg is a piacon tartózkodó forgalmazók rendelkeznek információkkal (s esetleg előzetes külföldi példák alapján azt is sejtik, hogy az új szereplő milyen ár- és versenypolitikát fog folytatni), mindez már a jelenbeli, s a közeljövőre vonatkozó árazási döntéseiket is meg fogja határozni. Így, ha például az új szereplőtől azt várják, hogy a szokásosnál alacsonyabb árakkal igyekszik majd átírni a piaci részesedési viszonyokat, már a jelenlegi áremelkedési ütem is módosulni fog, vagyis a piacon tartózkodók igyekeznek visszafogni a drágulást, ezzel felkészülve az élesedő versenyre. Ha a központi bank ennek alapján módosítja a modellekből származó előrejelzéseket, nem tesz mást, mint racionálisan alakítja ki várakozásait. Meg kell jegyezni azt is, hogy általánosságban a jegybanki előrejelzések a különböző időtávokon más-más súlyokat adnak az egyes előrejelzési módszereknek. Rövid távon jól használhatók a szakértői becslések, vagyis ezek hatására a modellekből származó előrejelzések módosításra kerülnek, míg az időhorizont növekedésével a modellbecslések egyre nagyobb jelentőséget kapnak. Azt is észre kell venni, hogy az e kiegészítő információkat nélkülöző piaci szereplők becslései el fognak térni a jegybank által adott előrejelzéstől, holott mindkettő racionális (gyenge értelemben legalábbis), hiszen azokat az információkat ténylegesen nem lehet figyelembe venni, amelyek nem ismertek az aktorok számára.36 Azt persze nem lehet feltételezni, hogy a szakértői Mindez egyébként komoly érv az inflációs célkövetési rendszer működése mellett, hiszen az aktorok számára gazdaságosabb lehet egy készen kapható modell-output felhasználása. 36 Barro és Fischer ehhez teljesen hasonló értelemben használja a várakozások racionalitásának fogalmát, hiszen racionálisnak tekintenek minden olyan előrejelzést, amely a rendelkezésre álló információk alapján a jövőbeli folyamatok optimális becslésének tekinthető, még akkor is, ha a piaci szereplő nem rendelkezik mindazzal az információval, amelyet a modellben felhasználnak (Barro – Fischer 1976:156). 35

feltételezni, feltételezni, hogy hogy aa szakértĘi szakértĘi konzultációkat konzultációkat nélkülözni nélkülözni kényszerülĘ kényszerülĘ aktorok aktorok is is rendelkeznek az így elsajátítható tudással, hiszen ha ez aa tudás eleve rendelkezésre rendelkeznek az így elsajátítható tudással, hiszen ha ez tudás eleve rendelkezésre Galbács Péter 122 állna, állna, aa jegybanki jegybanki elemzĘk elemzĘk –– mint mint hétköznapi hétköznapi fogyasztók fogyasztók –– maguk maguk is is tudatában tudatában lennének ezen információkkal. Így aa szakértĘi egyeztetések feleslegessé válnának. Erre lennének ezen információkkal. Így szakértĘi egyeztetések feleslegessé válnának. Erre konzultációkat nélkülözni kényszerülő aktorok is rendelkeznek azsem így elsajátítható tudással, valójában nincs is szükség, hiszen még Muth definíciója írta elĘ a releváns modell Muth definíciója sem írta elĘ a releváns valójában nincs is szükség, hiszen még hiszen helyettesítĘje ha ez a tudás eleve rendelkezésre állna, a jegybanki elemzők – mint hétköznapi fo- azmodell (ennek ebben az esetben aa jegybank által készített elĘrejelzés) és egyes (ennek helyettesítĘje ebben az esetben jegybank által készített elĘrejelzés) és gyasztók – maguk is tudatában lennének ezen információkkal. Így a szakértői egyeztetések az egyes egyedi becslések egyformaságát. Az elĘzĘek során elmondottakból azonban az feleslegessé válnának. Erre valójában nincs szükség,során hiszen elmondottakból még Muth definíciója sem egyedi becslések egyformaságát. Az iselĘzĘek azonban az is is következik, hogy aa jegybanki sem fokozottan ez írta elő a releváns (ennekmodell helyettesítője ebbentorzítatlan, az esetben ass jegybank általigaz készített következik, hogy modell jegybanki modell sem lesz lesz torzítatlan, fokozottan igaz ez az az egyedi egyedi becslésekre is. előrejelzés) és becslésekre is.az egyes egyedi becslések egyformaságát. Az előzőek során elmondottakból azonban az is következik, hogy a jegybanki modell sem lesz torzítatlan, s fokozottan igaz ez az egyedi becslésekre is. Következtetések: út az inflációs célkövetési rendszerig

Következtetések: út az inflációs célkövetési rendszerig

Érvelésünk eddigiekben beláttatására irányult, hogy Érvelésünk az azKövetkeztetések: eddigiekben annak annak beláttatására irányult, hogy aa releváns releváns modell modell út az inflációs célkövetési rendszerig kialakításának lehetĘségei korlátozottak, s így egy-egy makrogazdasági rendszert kialakításának lehetĘségei korlátozottak, s így egy-egy makrogazdasági rendszert leíró leíró teljes és tudás legfeljebb kényelmes elĘfeltételezés lehet. Az Érvelésünk az eddigiekben beláttatására irányult, hogy a releváns modell teljes és tökéletes tökéletes tudásannak legfeljebb kényelmes elĘfeltételezés lehet.kialakíAz elméleti elméleti paramétervektor még szintĦ ökonometriai eszközök és tásának lehetőségeiismerete korlátozottak, így egy-egy makrogazdasági rendszert leíró birtoklása teljes és paramétervektor ismerete még s magas magas szintĦ ökonometriai eszközök birtoklása és aa tökéletes magyarázó tudás legfeljebb kényelmes előfeltételezés lehet. Azmellett elméletisem paramétervektor isreleváns változók adekvát azonosítása képzelhetĘ el releváns magyarázó változók adekvát azonosítása mellett semmagyarázó képzelhetĘ el –– még még merete igaz még magas szintű ökonometriai eszközökegyes birtoklása és a releváns válto-is tovább inkább ez, ha a modellezĘk munkáját információk elérhetetlensége inkább igaz ez, ha a modellezĘk munkáját egyes információk elérhetetlensége is tovább zók adekvát melletttehát sem képzelhető el – még inkább igaz ez, ha egy a modellezők nehezíti. Azazonosítása elĘzĘek során bevezettünk fogalmat (vagy nehezíti. elĘzĘek során tehát alig alig észrevehetĘen észrevehetĘen bevezettünk egy tehát fogalmat munkájátAz egyes információk elérhetetlensége is tovább nehezíti. Az előzőek során alig (vagy aa becslések torzítása nem független helyesebb talán jelenségnek nevezni). Eszerint helyesebb talán jelenségnek nevezni). Eszerint becslések torzítása nemEszefüggetlen aa észrevehetően bevezettünk egy fogalmat (vagy helyesebb talán jelenségnek nevezni). . Ezt modellezĘ által birtokolt információk mennyiségétĘl és minĘségétĘl rint a becslések torzítása nem független a modellező által birtokolt információk mennyiségétől . Ezt másként másként modellezĘ által birtokolt információk mennyiségétĘl és minĘségétĘl fogalmazva mondhatnánk, aa becslések aszimptotikusan torzítatlanok és minőségétől.úgy Ezt másként fogalmazvahogy úgy mondhatnánk, a becslések aszimptotikufogalmazva úgy mondhatnánk, hogy becslésekhogy aszimptotikusan torzítatlanok aa felhasznált információkra vagyis: san torzítatlanok a felhasználtnézve, információkra felhasznált információkra nézve, vagyis: nézve, vagyis:

lim E E4 4 4 4 ,, lim iE o i(

Θ )= Θ , lim i oi i →i ∗

(10)

4 H 1 , minden H ! 0 esetén.  4 P P 4 4 HH d d4d d 4 H 1 , minden H ! 0 esetén. lim limlim iP oi(

Θ − e ≤ Θ ≤ Θ + e )= 1 , minden e > 0 esetén.

(11)

(10) (10)

4 4 az elméleti paraméter, ennek empirikus becslése, az ahol ahol az elméleti paraméter, Θ empirikus becslése, az i változó pedig a pedig becslésa ahol 4Θaz elméleti paraméter, 4ennek ennek empirikus becslése, az ii változó változó pedig a becslés becslés ∗ készítésekor feldolgozott információk mennyiségét jelenti. ez tart aa teljes készítésekor feldolgozott információk mennyiségét jelenti. Ha ez tartHa a teljes tudáshoz ( i ),tudáshoz készítésekor feldolgozott információk mennyiségét jelenti. Ha ez tart teljes tudáshoz

az empirikus paraméterek egyre jobban és jobban megésfogják közelíteni az adatgeneaz paraméterek egyre meg közelíteni (( iiakkor

), akkor ), akkor az empirikus empirikus paraméterek egyre jobban jobban és jobban jobban meg fogják fogják közelíteni az az rálási folyamatban közreműködő elméleti paraméterek értékeit. Ehhez hasonlóan értelmezadatgenerálási folyamatban közremĦködĘ elméleti paraméterek értékeit. Ehhez adatgenerálási folyamatban közremĦködĘ elméleti paraméterek értékeit. Ehhez hetnénk a konzisztencia követelményét is: hasonlóan hasonlóan értelmezhetnénk értelmezhetnénk aa konzisztencia konzisztencia követelményét követelményét is: is:

i →i ∗ i oi

(11) (11)

37 37 A REH hipotézisének olyan is 37)is megadható hipotézisének olyan (mérsékelt ) értelmezése az aszimptotikus AA REH REHerőserĘs erĘs hipotézisének olyan (mérsékelt (mérsékelt ) értelmezése értelmezése is megadható megadható az az torzítatlanság alapján, amelyben nem követeljük meg a releváns modelltől az elméleti paaszimptotikus torzítatlanság alapján, amelyben nem követeljük meg aa releváns aszimptotikus torzítatlanság alapján, amelyben nem követeljük meg releváns raméterek az ismeretét – mindez persze azt jelenti, hogy feloldjuk az egyedi jelenti, becslésekhogy torzí-feloldjuk modelltĘl elméleti paraméterek ismeretét – persze modelltĘl azvonatkozó elméleti feltételt. paraméterek ismeretét – mindez mindez persze azt azthatóság), jelenti,aki hogy tatlanságára Az a gazdasági szereplő (pl. a monetáris kellőfeloldjuk az egyedi torzítatlanságára vonatkozó feltételt. Az aa gazdasági szereplĘ (pl. azmennyiségű egyedi becslések becslések torzítatlanságára vonatkozó feltételt. Az gazdasági szereplĘ (pl. aa és minőségű információ, illetve módszertani ismeret birtokában van, el tudja monetáris hatóság), aki kellĘ mennyiségĦ és minĘségĦ információ, illetve módszertani majd készíteni a kérdéses rendszert leíró kvázi-releváns modellt (a felhaszmonetáris hatóság), akimakrogazdasági kellĘ mennyiségĦ és minĘségĦ információ, illetve módszertani ismeret ismeret birtokában birtokában van, van, el el tudja tudja majd majd készíteni készíteni aa kérdéses kérdéses makrogazdasági makrogazdasági rendszert rendszert leíró kvázi-releváns modellt (a felhasznált információk növelésével tehát E mérsékelt hipotézist határozottan különbözetni ainformációk REH gyenge hipotézisétől, hiszen e mérsékelt hipotézis leíró kvázi-releváns modelltmeg (akell felhasznált növelésével tehát mindenképpen mindenképpen értelmében továbbra erős definíciójának körén és belülminél mozgunk.inkább központi szerepben van, annál mérsékelni tudja torzítás mértékét), mérsékelni tudja isaaa REH torzítás mértékét), és minél inkább központi szerepben van, annál nagyobb nagyobb eséllyel eséllyel tudja tudja azt azt elfogadtatni elfogadtatni majd majd aa gazdaság gazdaság többi többi szereplĘjével szereplĘjével (valójában (valójában nem teszünk tehát mást, mint lazítunk a feltételezéseken, és a kvázi-releváns nem teszünk tehát mást, mint lazítunk a feltételezéseken, és a kvázi-releváns modelltĘl modelltĘl 37

37


123

nált információk növelésével tehát mindenképpen mérsékelni tudja a torzítás mértékét), és minél inkább központi szerepben van, annál nagyobb eséllyel tudja azt elfogadtatni majd a gazdaság többi szereplőjével (valójában nem teszünk tehát mást, mint lazítunk a feltételezéseken, és a kvázi-releváns modelltől követeljük meg azt – vagyis a puszta torzítatlanságot, nem pedig az elméleti paramétervektor ismeretét –, amit eddig az egyedi becslésektől vártunk el. Ha így az egyedi becslések torzítottak lesznek, nem lesz igaz az sem, hogy az egyedi becslések átlagát a releváns modell fogja jelenteni). Innen már csak egy lépés tehát az inflációs célkövetési rendszer sikeres bevezetésének lehetősége, hiszen a gazdasági szereplők, tapasztalva az információk feldolgozásába fektetett fáradozásaik haszontalanságát (hiszen szisztematikusan torzított becslések készítésénél többre nem voltak képesek), úgy fognak dönteni, hogy ehelyett a releváns modell outputjaihoz igazítják majd várakozásaikat. Így az egyedi aktorok várakozásai végső soron ismét torzítatlanok lesznek, bár passzivitás mellett. Ha ez nem teljesülne, a monetáris hatóság alkalmazhatná a megtévesztés politikáján alapuló output-szabályozás eszközét – ettől legfeljebb azért tartózkodna, mert célfüggvénye úgy van definiálva, hogy az e megtévesztést nem teszi szükségessé. Láttuk, hogy a modellezési munka körülményeiből nagy valószínűséggel egyenesen következik az egyedi becslések torzítottsága, ha tehát a racionális várakozásokat az információra vonatkozó aszimptotikus torzítatlanság koncepciója alapján kívánjuk értelmezni, a megtévesztésen alapuló jegybanki politika kizárásához szükség lesz a jegybanki célfüggvény megfelelő kialakítására is. A REH gyengített, vagyis a kvázi-releváns modell outputjainak használatára épülő verziójából levezethető lesz az inflációs célkövetési rezsim működése, a monetáris hatóság ugyanis kezében tartja a várakozások formálásának lehetőségét, az idő-inkonzisztens politika kerülése mellett tett elköteleződése azonban megakadályozza a potenciális trade-off-ok kiaknázását. Ám ha a REH Muth által szándékolt értelmű definícióját tekintjük, azt kell látnunk, hogy abban nem is maradna hely a fenti értelemben vett jegybank számára a várakozások befolyásolása terén, hiszen a racionálisan várakozó aktorok önállóan is torzítatlan becslések készítésére képesek. Úgy tűnik tehát, hogy az aggregált egyedi becslések torzítottsága információs oldalról is belátható. Magától értetődő, hogy a készített becslések a felhasznált információknak valamely függvényei. Nem nehéz belátni azt, hogy vannak könnyen, mindenki számára hozzáférhető információk, s vannak – erre láttunk példát – olyanok is, amelyek gyakorlatilag bennfentes ismereteknek tekinthetők. Nézzünk egy példát. Tételezzük fel, hogy egy nemzetgazdasági rendszerben a gazdasági szereplőknek két csoportja különíthető el, akik legyenek – az előző példánál maradva – élelmiszeripari fogyasztók, valamint egy élelmiszeripari forgalmazó (az ágazatnak természetesen semmi jelentősége sincs az illusztráció szempontjából). Mind a fogyasztók, mind a kereskedők önálló gazdasági egységnek számítanak. Inflációs várakozásaikat a fogyasztók ebben a helyzetben kizárólag a múltbéli folyamatok alapján alakítják ki, míg a forgalmazó figyelembe veszi speciális ismereteit is, amely szintén releváns információ az árszínvonal alakulása szempontjából. A torzítatlanság azt jelenti, hogy az egyedi becslések úgy fogják körbe a későbbi tényadatokat, hogy az egyes becslések torzításai kioltják egymást – ez az állapot azonban csak véletlenül következhet be, hiszen a becslések készítésénél aggregált szinten körülhatárolható egy olyan információs kör, amely erősen felülreprezentált (vagyis igen nagy súllyal kerül számbavételre). Ha elhisszük, hogy a speciális (szűkebb körben hozzáférhető) információk birtokában lévő piaci szereplő is tudatában van a fogyasztók által birtokolt (múltbeli folyamatokra vonatkozó) ismereteknek, azt mondhatjuk, hogy az általa készített becslés jobban fogja közelíteni a későbbi tény-

124

Galbács Péter

adatokat (illetve a kimenetek valószínűség-eloszlásának várható értékét), ám az aggregált torzítatlansághoz az kellene, hogy az összes többi (a példa szerint azonos módon, illetve azonos irányba torzított) becslés olyan módon legyen torzított, hogy ezek a fogyatékosságok összességükben kioltsák egymást, ez pedig nem lehetséges, éppen azért, mert a torzítások következetesen egy irányba mutatnak – sőt, kiegyenlítés helyett sokkal inkább arról lesz szó, hogy az aggregált módon értelmezett várakozások alá-, vagy felülbecsülik majd a tényadatokat. A speciális információkat is tartalmazó becslés38 fogyatékosságait kell az összes többinek ellensúlyoznia, hogy átlagosan torzítatlan becsléseket kapjunk, ugyanakkor semmiféle értelmes szabályszerűség nem szól amellett, hogy ezt a kikötést akár feltételezésként is elfogadhassuk. Aggregált torzítatlanság (vagyis az az állapot, amelyben az egyes becslések átlagaként a későbbi tényadat vagy elméleti paramétervektor áll elő) legfeljebb véletlenül alakulhat ki. Ha adódik is ilyen helyzet (amelyben tehát az aggregált becslések torzítatlanok lesznek), annak permanens működésére semmiképp sem lehet számítani. Torzított egyedi becslésekből tehát torzítatlan aggregált becslések aligha származhatnak – láttuk, hogy ezt végső soron maga Muth sem tagadta, hiszen definíciójában az információs készlet nagysága kiemelt jelentőséggel szerepel. Ez az információs szimmetria azonban csak nehezen tételezhető fel, hiszen számos tényező eredményezheti az egyedi várakozások torzítottságát. További problémát jelent, hogy a REH egyes feltételezései nem konzisztensek egymással, hiszen a torzítatlanság, illetve a várakozásképzés nem professzionális alapú tételezése kizárja egymást (és itt valójában a mintha-érvelés is cserbenhagyja az elméletet, hiszen hogyan lehetne megmagyarázni a keresztmetszeti véleménykülönbségeket, ha az aktorok várakozásai a releváns elmélethez hasonlóan képződnek), és empirikusan gyakorlatilag megoldhatatlan az elméleti paraméterek ismeretén alapuló releváns modell kalibrálása. Mindezek nyomán tehát a REH Muth által adott erős definíciójától eljutottunk az inflációs célkövetési rendszerig. Ehhez csupán arra volt szükség, hogy belássuk: a mintha-érvelés alkalmazásán kívül nem tételezhetjük fel, hogy a gazdasági szereplők a jövőbeli folyamatok torzítatlan becsléseit képesek előállítani. Azt is láttuk, hogy módszertani nehézségek miatt az elméleti paramétervektorra irányuló ismeret aligha szerezhető meg a szokásos trial and error módszer segítségével. Még ha el is fogadjuk, hogy létezhet kiemelkedő makromodellezési készség a gazdasági szereplők oldalán, az információkhoz való korlátozott hozzáférés miatt becsléseik így is torzítottak lesznek, lehetőséget teremtve a szisztematikus jegybanki megtévesztésre épülő politika számára. A REH itt bevezetett mérsékelt elmélete szerint a várakozások kielégítő torzítatlansága annak köszönhető, hogy a gazdasági szereplők átveszik a legjobban teljesítő (kvázi-releváns) modell outputjait, így végső soron teljesülni fog a modell és az aktorok várakozásainak egybeesése. Ennek híján az aktorok csak torzított becsléseket lennének képesek előállítani, lehetőséget teremtve a szisztematikus anticiklikus jegybanki politika Ha a REH erős hipotézisének működését annak mérsékelt elmélete szerint az inflációs célkövetés rendszerében értelmezzük, egy megtévesztésre vonatkozó tilalom fennállásával kell számolnunk: az elköteleződésre képes és hajlandó jegybank rögzítheti a várakozásokat, hiszen a várakozások irányításával nem szolgál rövid távú kibocsátás-maximalizálási célokat. Mivel az egyedi becslések torzítatlanságát (vagy másként: a torzítás lehető legnagyobb mértékű hiányát) nem az egyedi modellezők teljesítménye okozza, a jegybanki megtévesztés hiánya csakis önkéntes elköteleződés eredménye lehet – ennek híján az inflációs célkövetési rendszer működése kerülne veszélybe. Amely szintén nem a releváns, vagy kvázi-releváns modell.

38


125

Hivatkozások Arrow, Kenneth J. (1979): Egyensúly és döntés. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest. Barro, Robert J. – Fischer, Stanley (1976): Recent Developments in Monetary Theory. Journal of Monetary Economics, 2. sz., 133–167. Begg, David K. H. (1982): The Rational Expectations Revolution in Macroeconomics – Theories and Evidence. Philip Allan, Oxford. Berlin, Isaiah (1990): Négy esszé a szabadságról. Európa Könyvkiadó, Budapest. Black, John (2002): Dictionary of Economics. Oxford University Press, Oxford. Bryant, John (1983): A Simple Rational Expectations Keynes-type Model. The Quarterly Journal of Economics, augusztus, 525–528. Cesarano, Filippo (1983): The Rational Expectations Hypothesis in Retrospect. The American Economic Review, március. 198–203. Dickinson, D. G. – Driscoll, M. J. – Ford, J. L. (1982): Rational Expectations, Random Parameters and the Non-neutrality of Money. Economica, 241–248. Elster, Jon (2001): A társadalom fogaskerekei. Osiris Kiadó, Budapest. Erdős Tibor (1998): Infláció. Akadémiai Kiadó, Budapest. Farkas Zoltán (2006): A racionális cselekvés, a társadalmi cselekvés és kölcsönhatás. Miskolci Egyetem, Miskolc. http://mek.oszk.hu/03900/03944/ Fischer, Stanley (1977): Long-Term Contracts, Rational Expectations, and the Optimal Money Supply Rule. The Journal of Political Economy, február, 191–205. Friedman, Benjamin (1979): Optimal Expectations and the Extreme Information Assumptions of ’Rational Expectations’ Macromodels. Journal of Monetary Economics, 23–41. Friedman, Milton (1970): The Optimum Quantity of Money. Aldine Publishing Company, Chicago. Friedman, Milton (1986): Infláció, munkanélküliség, monetarizmus. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest. Gerrard, Bill (1994): Beyond Rational Expectations: a Constructive Interpretation of Keynes’s Analysis of Behaviour Under Uncertainty. The Economic Journal, március, 327–337. Harasztosi Péter (2004): Racionális várakozások és a Monetáris Konszenzus. Fordulat, tavasz. 64–75. Hoover, Kevin D. (1990): The New Classical Macroeconomics – A Sceptical Inquiry. Blackwell, Oxford. Horváth László (2000): Monetarizmus. In: Alapművek, alapirányzatok. AULA, Budapest. Hume, David (1994): A pénzről. In: David Hume összes esszéi II. Atlantisz, Budapest, 43–56. Kantor, Brian (1979): Rational Expectations and Economic Thought. Journal of Economic Literature, december, 1422–1441. Keuzenkamp, Hugo A. (1991): A Precursor to Muth: Tinbergen’s 1932 Model of Rational Expectations. The Economic Journal, szeptember, 1245–1253. Mátyás Antal (1984): A polgári politikai gazdaságtan napjainkban. Kossuth Könyvkiadó, Budapest. Mill, John Stuart (1980): A szabadságról – Haszonelvűség. Magyar Helikon, Budapest. Mises, Ludwig von (1981): The Theory of Money and Credit. Liberty Classics, Indianapolis. Muth, John F. (1961): Rational Expectations and the Theory of Price Movements. Economica, 3. sz., 315–335. Pete Péter (2001): Bevezetés a monetáris makroökonómiába. Osiris Kiadó, Budapest. Sargent, Thomas J. – Wallace, Neil (1975): „Rational” Expectations, the Optimal Monetary Instrument, and the Optimal Money Supply Rule. Journal of Political Economy, 2. sz., 241–254. Shaw, G. K. (1984): Rational Expectations – An Elementary Exposition. Harvester Press, Brighton. Várpalotai Viktor (2003): Dezaggregált költségbegyűrűzés-alapú ökonometriai infláció-előrejelző modell. Magyar Nemzeti Bank, Budapest. Vigvári András (2004): Pénzügy(rendszer)tan. KJK–KERSZÖV, Budapest. Visco, Ignazio (1984): Price Expectations in Rising Inflation. North-Holland, Amsterdam – New York – Oxford. Weeks, John (1998): A neoklasszikus közgazdaságtan kritikája. Aula Kiadó, Budapest.

A racionális várakozások elméletének fogalmi inkonzisztenciájáról

Recommend Documents