Denne kommentaren sto på trykk i Dagens Næringsliv 17. august 2017.

I våres så vi en debatt om SSBs forskningsavdeling og makroøkonometriske modeller. Modellene fikk hard medfart av økonomer som selv har valgt andre forskningsretninger. De hevdet blant annet at modellene tilhørte et rammeverk som ble sterkt kritisert og senere oppgitt av forskningen på 1970/1980-tallet. Nå er det strukturelle DSGE-modeller som ligger på forskningsfronten; for prognoseformål kombinert med mer rent statistiske modeller. Slik en gjør det i Norges Bank.

DSGE-modellene (dynamiske, stokastiske, generell likevekt) er i større grad preget av modellbyggerens preferanser hva gjelder teoretiske forutsetninger, og mindre av data. Aktørene pålegges eksempelvis fremadskuende, rasjonelle forventninger. Slike hypoteser er testet i byråets modeller, men så langt forkastet.

Det synes likevel ikke i praksis å være så store forskjeller mellom modellene ved analyser av for eksempel finanspolitikk, se tabell som sammenligner virkninger av ulike finanspoliske tiltak i SSBs Modag-modell og et gjennomsnitt for åtte DSGE-modeller for USA og EU.

1. års virkning på BNP av en finanspolitisk stimulans tilsvarende 1 prosent av BNP

 

MODAG

Gjennomsnitt 8 DSGE-modeller

Økt offentlig konsum

0,9-1,0

1,54

Økte offentlig investeringer

0,9

1,54

Økte overføringer

0,3

0,36

Redusert personskatt

0,3

0,38

Kilde: Boug mfl, SSB Rapporter 2017/9. Coenen mfl, American Economic Journal: Macroeconomics 2012, 4.

Effektene i Modag er noe svakere enn snittet for DSGE-modellene, det kan henge sammen med at høyere skattenivå i Norge gjør at husholdningene beholder en mindre del av en inntektsvekst og at mer av inntektsveksten lekker ut i import. Men forholdet mellom effekten av økte utgifter og skattelette – ofte et politisk stridsspørsmål – er om lag like for de to modelltypene.

Det som ikke framgår av tabellen er at det er betydelig spredning mellom de åtte DSGE-modellene, til tross for at de modellerer de samme økonomiene. Alle oppfattes som strukturelle modeller, i motsetning til hva de vil kalle MODAG, men de er ikke enige om hva som er riktig struktur!

Modellene på forskningsfronten gir altså i snitt tilsvarende effekter som det rammeverket mange forkastet for 30 år siden. Tilbake til start, som noen økonomer har konkludert. Det synes forhastet at SSB – med begrensede ressurser – i en slik situasjon skulle skrape sine modeller, og heller bygge opp DSGE-modellkompetanse, eventuelt i samspill med rent statistiske modeller, som i Norges Bank.

Hva Norges Banks DSGE-modell for Norge ville gitt, vet vi ikke. Den egner seg muligens ikke til denne type analyse, og kanskje ikke til noe utover å underbygge hvordan banken setter renten. I alle fall er den så langt jeg kan se ikke brukt i noe arbeid som belyser andre sider ved virkemåten til norsk økonomi.

Men banken sier selv at modellen brukes til å lage prognosene som inngår i de pengepolitiske rapportene, og da sammen med et sett (for noen år siden oppgitt til nærmere 300) rent statistiske modeller. Derfor kan det være interessant å se på resultatene av dette arbeidet.

Samfunnsøkonomenes forening har siden 2005 utdelt en pris for den mest treffsikre prognosemakeren. Prognosene gis på slutten av året før prognoseåret. Vi snakker altså om prognoser på forholdsvis kort sikt, et område der rene statistiske modeller og omfattende analyser og bearbeiding av data normalt har et fortrinn framfor økonomiske modeller. Det burde gi Norges Bank et fortrinn og SSB et handicap.

Ressursinnsats på modellering og analyse av norsk og internasjonal økonomi

  • SSB: 10 økonomer, herav 2 årsverk på løpende konjunkturanalyser, makromodellbasert
  • DNB: 7 økonomer, ikke bruk av noen formell økonomisk modell
  • Norges Bank: Et meget stort antall økonomer, bruker både rent statistiske modeller og en DSGE-modell
 


Til tross for dette har Norges Bank scoret dårligere enn både SSB og DNB, som kommer ut som vinnerne av prognosetevlingene i et 11 års perspektiv. Forkorter vi perspektivet, svekkes resultatene for SSB, der ressursbruken er redusert over tid. DNBs score styrker seg, ressursbruken der har økt over tid. Norges Banks score har ligget uendret, og viktigst: klart dårligere enn DNB, til tross for betydelig større ressursinnsats.

Det er vanskelig å tro at det er de rent statistiske korttidsmodellene som svekker Norges Banks prognoser. Det kan heller ikke være antallet eller kvaliteten på de økonomene som arbeider der. Det er dermed grunn til å spørre om det å involvere DSGE-modellen i prognosearbeidet bidrar negativt til treffsikkerheten.

Det harmonerer i så fall med anbefalingen Olivier Blanchard, tidligere sjeføkonom i IMF, ga i en nettartikkel i april i år, om at de som skal drive anvendt økonomisk analyse bør satse på makroøkonometriske modeller og ikke på DSGE-modeller.

Nå vil noen at SSB, med langt mindre ressurser tilgjengelig, skal gjøre det samme som Norges Bank. Hva er gevinsten for det norske samfunnet av dette?