To jest pierwszy newsletter po dłuższej przerwie, wiec nie będę udawał, że posiadam głęboką wiedzę na temat tego, jakie są dziś kluczowe dane, na które warto zwrócić uwagę. Ale mam dla Państwa może coś ciekawszego. Podzielę się wrażeniami na temat tego, co ostatnio czytałem (może powinienem częściej dzielić się takimi wrażeniami?). Była to książka „Radical Uncertainty” Johna Kaya i Mervyna Kinga, dwóch znanych brytyjskich ekonomistów.
Jest to rozprawa o tym, jak myśleć o przyszłości w warunkach ogromnej niepewności. Książka była napisana jeszcze przed epidemią, ale idealnie pasuje do dzisiejszych warunków. Bo przecież dzisiaj mierzymy się z gigantyczną niepewnością – żyjemy między rodzącymi się nadziejami na zażegnanie pandemii, a utrzymującym się strachem, że pandemiczny kryzys zniszczy globalny kapitalizm. Nie wiemy nic.
Autorzy – pierwszy to profesor Oxfordu, drugi to były gubernator Banku Anglii – rozprawiają się z klasycznym myśleniem o prognozach ekonomicznych, opartym o nadawanie różnym scenariuszom prawdopodobieństwa. Opisywanie złożonych zmian społecznych przez pryzmat prawdopodobieństwa jest, ich zdaniem, bardzo mocnym nadużyciem analizy statystycznej, która powstała do opisywania wąskich i precyzyjnie określonych zjawisk – jak deszcz, śmierć, wypadek. Większość wyzwań, z którymi zmagają się inwestorzy, menedżerowie czy politycy, nie jest precyzyjnie określonych.
Użyję panemię jako przykład, choć autorzy o tym akurat nie piszą. Możemy analizować, jak prawdopodobny jest bardzo precyzyjnie określony scenariusz – na przykład wynalezienie i wprowadzenie do masowej produkcji skutecznej szczepionki. Zgodnie z projekcjami tzw. Good Judgement Project, szansa na sukces szczepionki do marca 2021 roku jest oceniania obecnie na 39 proc., czyli dwukrotnie wyżej niż w połowie lipca. Jednak Kay i King odpowiedzieliby na to, że samo wynalezienie szczepionki to tylko jeden z kilkudziesięciu czynników, które zadecydują o przebiegu epidemii i jej wpływie na gospodarkę. Określenie rozkładu prawdopodobieństwa tych wszystkich czynników łącznie jest niemożliwe i niepożądane. Analitycy nadużywający statystyki dają nam iluzję, że przyszłość można opisać przez pryzmat rozkładu prawdopodobieństwa – scenariusz X może wydarzyć się z takim prawdopodobieństwiem, a scenariusz Y z innym.
Książka Kaya i Kinga jest w praktyce odpowiedzią na bardzo popularną książkę „Superforecasting”, napisaną przez politologów Philipa Tetlocka i Dana Gardnera, autorów wspomnianego Good Judgement Project. Ci autorzy promują myślenie probabilistyczne jako sposób na systematyzowanie wiedzy o trendach. Kay i King idą w innym kierunku.
Co proponują w zamian liczb? Rehabilitują opowieść (storytelling) jako fundament analizy. W skrócie: słowa, nie liczby. Twierdzą, że ekonomiści powinni uczyć się od prawników, albo nawet od śledczych. Często powołują się na … Sherlocka Holmesa. Prawnicy lub śledczy wyszkoleni są w dochodzeniu do odpowiedzi na proste pytanie, na które bardzo trudno jest udzielić odpowiedzi: co tu się do cholery dzieje? Z ograniczonej ilości informacji muszą stworzyć historię, która dla odbiorców będzie niepodważalna. Historia nie musi być w 100 procentach prawdziwa, bo prawda jest niemożliwa do odtworzenia. Ale musi być spójna i wiarygodna.
Wrócę znów do przykładu pandemii. Możemy odpowiedzieć na pytanie, jak prawdopodobne jest wynalezienie szczepionki lub szybkie wyjście z recesji. Możemy nadać scenariuszom prawdopodobieństwo. Ale ostatecznie kluczowa dla decydentów jest opowieść o tym, jak będzie wyglądał świat po epidemii w różnych swoich wymiarach, a tę opowieść trudno jednoznacznie przedstawić w formie rozkładu prawdopodobieństwa. Przypomniał mi się dyrektor finansowy jednej bardzo dużej firmy, który powiedział mi kiedyś: „nie interesuje mnie Pańska prognoza. Interesuje mnie dlaczego ona wygląda tak, jak wygląda”. DLA-CZE-GO? To jest najważniejsze pytanie, na które statystyka nie udzieli odpowiedzi.
Kluczowa teza Kaya i Kinga jest taka, że odnaleźć się w radykalnej niepewności możemy tylko poprzez umiejętne połączenie informacji w spójną historię, która pomoże decydentom usystematyzować rozproszoną wiedzę. Kładą nacisk na opowieść (storytelling) jako sposób analizy, analogię i metaforę jako niezbędny element ekonomicznego myślenia, zdolność łączenia faktów zamiast zdolności zestawiania liczb.
Podam przykład, który dobrze oddaje rolę opowieści. Którzy analitycy na rynku finansowym cieszą się największym zaufaniem inwestorów? Ci, którzy najtrafniej prognozują? Niekoniecznie. Prognozy jest trudno zweryfikować, bo kryteria weryfikacji najczęściej nie są w stanie uchwycić dużej złożoności analizowanych zjawisk. Trafność i zrozumienie nie zawsze idą w parze w środowisku, w którym rola przypadkowości jest ogromna. Dlatego największym zaufaniem cieszą się ci analitycy, którzy potrafią rzucić nowe światło na jakiś problem, postawić i uzasadnić odważną hipotezę, nad którą wcześniej niewielu myślało, połączyć fakty w nowatorski sposób, lub po prostu dobrze i przejrzyście coś wyjaśnić. Tego nie da się zrobić bez dobrej orientacji w liczbach, ale liczby to nie jest warunek w najmniejszym stopniu wystarczający.
Dobry analityk pokazuje nam coś, czego nie widzieliśmy. Takich ludzi potrzebuje każdy dobry decydent, czy to inwestor, czy menedżer, czy polityk. I takie powinno być kryterium oceny ludzi, których słuchamy.
Radical Uncertainty to nie jest książka bez wad. Ale mój tekst to nie jest recenzja. Zachęcam do lektury i spojrzenia na analizy ekonomiczne/biznesowe z nowego punktu widzenia.
Powyższy tekst pochodzi z newslettera Dane Dnia prowadzonego przez Ignacego Morawskiego, dyrektora centrum analiz SpotData. Chcesz codziennie takie informacje na swoją skrzynkę? Zapisz się na newsletter SpotData.
O Autorze:
 |
Ignacy Morawski, dyrektor centrum analiz SpotData Ignacy Morawski jest pomysłodawcą projektu i szefem zespołu SpotData. Przez wiele lat pracował w sektorze bankowym (WestLB, Polski Bank Przedsiębiorczości), gdzie pełnił rolę głównego ekonomisty. W latach 2012-16 zdobył wiele wyróżnień w licznych rankingach, zajmując m.in. dwukrotnie miejsce na podium konkursu na najlepszego analityka makroekonomicznego organizowanego przez „Rzeczpospolitą” i Narodowy Bank Polski. W 2017 roku znalazł się na liście New Europe 100, wyróżniającej najbardziej innowacyjne osoby Europy Środkowej, publikowanej przez „Financial Times”. Absolwent ekonomii na Uniwersytecie Bocconi w Mediolanie i nauk politycznych na Uniwersytecie Warszawskim.
|