#макроэкономика #ИИ #инструментарий

Бахтизин А.Р. (директор ЦЭМИ РАН), о структурных ограничениях равновесных моделей и расширении инструментария макроэкономического прогнозирования (статья в Проблемах прогнозирования №5 2026) (Часть 3):

"Классические экономические модели по-прежнему полезны, но их возможности постепенно уменьшаются. Они хорошо работают, когда экономика развивается спокойно и правила игры почти не меняются. Однако в последние годы ситуация другая – происходят структурные сдвиги, технологические скачки, санкции, пандемии, разрывы цепочек поставок. В таких условиях ошибки прогнозов становятся не случайностью, а нормой. DSGE и другие макромодели просто не успевают адаптироваться к меняющейся реальности и часто дают результаты, которые трудно интерпретировать.

В результате меняется само понимание прогноза. Экономика все в большей степени рассматривается как сложная система взаимодействующих агентов, а задача прогнозирования смещается от поиска единственной траектории развития к анализу возможных сценариев и устойчивости экономической системы.

Наиболее перспективным инструментом оценки оказывается сочетание агенториентированных моделей и технологий искусственного интеллекта.

Агентные модели позволяют описывать экономику «снизу вверх»: не через усредненного представителя, а через множество отдельных участников – домохозяйства, фирмы, банки, государство. Они показывают, как из их взаимодействия возникают кризисы, рост, дефициты или перегрев.

Искусственный интеллект решает другую задачу – работу с информацией. Он умеет быстро анализировать тексты, новости, отчеты и другие неструктурированные данные, которые раньше почти не использовались в моделировании.

В последние годы центральные банки начали использовать модели искусственного интеллекта в задачах прогнозирования. Эксперименты Федеральной резервной системы США [20], Чешского и Словацкого национальных банков [21-22], а также исследования МВФ [23] показывают, что такие инструменты способны повышать точность прогнозов и выявлять изменения экономической динамики на ранних стадиях.

Эволюция методов экономического прогнозирования связана не с отказом от существующих моделей, а с их расширением. Современная система анализа должна объединять макроэкономические, структурные и интеллектуальные методы обработки данных. Это позволяет перейти от поиска единственного прогноза к оценке устойчивости экономики, выявлению структурных ограничений роста и повышению качества экономической политики в условиях неопределенности"

Источник