Перспективи подальшого розвитку макроекономічного моделювання на основі історичного досвіду його еволюції

Abstract

У статті наведено ключові етапи розвитку макроекономічного моделювання та виявлено моделі, що домінували на кожному із етапів, а саме: прості теоретичні моделі, емпіричні прогностичні моделі та DSGE-моделі. Проаналізовано ключові особливості кожного етапу, а також причини їх неуспіху та заміни з теоретичного, практичного та прикладного боку. З теоретичного боку – це завжди великий обсяг критики від відомих вчених та поява нових теоретичних знань, недоступних раніше. З практичного боку – це настання неочікуваних подій, таких, як Велика депресія, які домінуючі на той час моделі не могли передбачити. З прикладного боку – це поява нових методів збору та аналізу даних, до прикладу, зародження економетрики. Доведено, що все ще домінуючі на сьогодні DSGE-моделі вже зазнали нищівної критики з боку відомих вчених та виявились неуспішними на практиці, не зумівши передбачити світову фінансову кризу 2008-2009 років, а нові досягнення в аналізі великих масивів даних дозволяють розробляти та застосовувати більш складні моделі. Запропоновано перехід, що вже частково розпочався, на нові агентські моделі, що довели свої переваги як у теорії, так і на практиці.

The article presents the key stages of macroeconomic modeling development and identifies the models that dominated at each stage, namely: simple theoretical models, empirical forecasting models and DSGE models. The key features of each stage are analyzed, as well as the reasons for their failure and replacement from the theoretical, practical, and applied sides. On the theoretical side, it is always a large amount of criticism from well-known scientists and the emergence of new theoretical knowledge that was not available before. On the practical side, it is the occurrence of unexpected events, such as the Great Depression, which the dominant models at that time could not predict. On the applied side, it is the emergence of new methods of data collection and analysis, such as the birth of econometrics. It is proved that DSGE models, which are still dominant today, have already been criticized by well-known scientists and have failed in practice, having failed to predict the global financial crisis of 2008-2009, and new advances in the analysis of large data sets allow to develop and apply more complex models. The transition, which has already partially begun, to new agent-based models, which have proven their advantages both in theory and in practice, is proposed.