България | Политическа икономия на числата - Капитал
1 22 яну 2010, 14:30, 2594 прочитания
Съществува ли тест за проверка на качеството на статистическите данни Политическа икономия на числата
Всеки си го е помислял. Дори само в периферията на съзнанието, съмнението за достоверността на числата често спохожда търсещия "истината" зад макроикономическата статистика, независимо дали тя отчита растеж или спад на някакви показатели. Скептицизмът се среща както при хората, за които последните данни за икономиката са най-ненужният и досаден момент във вечерните новини, така и при професионално работещите със статистическа информация.
Напоследък първите страници на вестниците охотно дават простор на критиките на Европейската комисия към качеството на данните за бюджета на Гърция. Но недоверието към статистиката не е от вчера. На британския премиер от 19 век Дизраели се приписва твърдението, че имало три вида лъжи: лъжа, нагла лъжа и статистика. Противниците на правителствената намеса в икономиката са подозрителни, когато държавата едновременно произвежда макроикономическите данни и води политика, основаваща се върху същите тези данни.
Красотата на природния ред
Статистическата информация отговаря на дефиницията за "публично благо", а кризисните времена показват колко важни са достоверните и навременни данни за състоянието на икономиката и финансите. Некачествените данни могат да провалят и най-задълбочения икономически анализ. Докато достъпността на информацията расте с новите информационни технологии, темата за нейното качество става все по-актуална.
Всичко това стимулира учените, които дискутират доколко в икономиката е приложим законът на Бенфорд. През 1938 г. американският физик Франк Бенфорд публикува изследване, което анализира честотата на поява на първите цифри в данни, описващи природни или социални явления. Оказва се (противно на интуицията), че вероятностите да се появи дадена цифра като първа не са еднакви, а намаляват с нейната големина. Най-вероятно е присъствието на 1 като първа цифра, като тя се среща в около 1/3 от случаите, а 9 се среща като първа цифра най-рядко, в под 5% от случаите.
Ако данните се подредят във възходящ ред и наподобяват геометрична прогресия, разпределението на първите цифри следва закона на Бенфорд. Това намира потвърждение в най-разнородни по произход набори от данни - например речни площи, улични адреси и височини на сгради в даден град. Законът е използван за разкриването на подправени данни, свързани с данъчни задължения, а валидността му е доказана и при дневната възвращаемост на борсови индекси в САЩ.
Как се хваща стъкмистиката
При икономическите анализи често се акцентира върху избора на най-подходящ модел, но качеството на изходните данни обикновено се приема за даденост. Статия** на Nye и Moul от 2007 г. цели да докаже, че законът на Бенфорд може да служи за оценка на качеството на макроикономическата статистика. Авторите анализират серии от данни за брутния вътрешен продукт на две групи страни - от ОИСР и от Африка. Числата от развитите страни, където се предполага най-добро качество на данните, се подчиняват на закона на Бенфорд, докато резултатите при африканските данни се оказват смесени.
Интерпретацията на Nye и Moul е предпазлива, но според тях законът на на Бенфорд е добра отправна точка за разкриване на човешки грешки или намеса в макроикономическите данни. Несъответствието със закона е възможен сигнал за нарочно манипулиране на данните или трансформация на изходните числа, която да е влошила качеството им.
Нова статия*** на Gonzales-Garcia и Pastor обаче опровергава Nye и Moul. Авторите изследват повече серии от данни за периода от 1945 г. до 2007 г. в 80 страни, разпределени в шест групи, включително Централна и Източна Европа. Потвърждава се, че разпределението на първите цифри в данните обикновено съотвества на закона на Бенфорд. Най-добре в този смисъл се представят числата, описващи банковите системи и платежните баланси. Африканските данни най-често влизат в противоречие със закона на Бенфорд, докато цифрите от нашия регион спазват предписаното от него разпределение.
Но Gonzales-Garcia и Pastor са категорични, че нарушаването на закона на Бенфорд не значи лошо качество на макроикономическата статистика. Те сравняват по страни съответствията с въпросния закон и специалните рейтинги за качеството на данните, които МВФ присъжда в своите т. нар. Доклади за спазване на стандартите и изискванията. Оказва се, че няма ясна връзка между спазването на закона на Бенфорд и рейтингите за качество на данните на МВФ.
Например Япония и Финландия имат много висок рейтинг за качество на данните според методиката на МВФ. Номиналният им БВП обаче търпи периоди на структурни изменения, което не позволява на данните да следват разпределението на Бенфорд. Ето защо според Gonzales-Garcia и Pastor не само качеството на данните може да причинява неспазване на закона на Бенфорд. Въпреки че практиката често го потвърждава, той не следва да бъде използван за оценка на макроикономическата статистика.
Недоверие или незнание
Скептицизмът към официалната статистика понякога идва и от непознаването на професионалните принципи при производството на статистическа информация. Така или иначе, добрата икономическа политика е невъзможна без съответната статистическа база. В този ред на мисли, качеството на държавната статистика следва да се причисли към задължителните реквизити на обществения договор. Отношението към официалните данни може да бъде показателно и за доверието към управляващите. Всичко това дава храна за размисъл на изкушените в политическата икономия, докато статистиците продължават да търсят инструментите, с които един ден обективно ще преценяваме качеството на макроикономическите данни.
*Ивайло Николов е съветник на управителя на БНБ. Изказаните мнения са лични и не представляват официалната позиция на БНБ.
** Nye, J. и Moul, C. (2007). ‘The political economy of numbers: on the application of Benford’s law to international macroeconomic statistics’, The B.E. Journal of Macroeconomics, 7(1), Article 17.
*** Gonzales-Garcia, J. и Pastor, G. (2009). ‘Benford’s law and macroeconomic data quality’, IMF working paper WP/09/10.
Етикети: данни икономика математика статистика
23 май 2019, 1376 прочитания
23 май 2019, 2863 прочитания
Документи, уличаващи доц. Адамов в плагиатство