Milan Damjanović, Analitsko raziskovalni center
Mnenja in zaključki, objavljeni v tem prispevku, ne odražajo nujno uradnih stališč Banke Slovenije ali njenih organov.
»Vsi modeli so napačni, a nekateri so koristni«
George Box (1976)
Makroekonomski modeli so nujno poenostavljena predstavitev gospodarstva. Njihova vrednost ni v tem, da bi popolno posnemali resničnost, temveč da ekonomistom omogočajo strukturirano presojo gospodarskih gibanj, preverjanje medsebojne skladnosti napovedi za posamezna področja ter analizo tveganj in alternativnih scenarijev. V Banki Slovenije zato uporabljamo nabor različnih modelov, ki v napovedni proces vstopajo iterativno in se med seboj dopolnjujejo v strukturi in napovedni natančnosti.
Makroekonomistov lokus kontrole
Ekonomisti ne moremo nadzorovati gospodarskih izidov, lahko in moramo pa prevzeti odgovornost za proces priprave napovedi. Ta mora združevati napredne analitične metode z ekspertno presojo ter voditi do napovedi gospodarskih obetov, ki so koherentne, transparentne in strokovno utemeljene. V Banki Slovenije zato sledimo iterativnemu procesu priprave napovedi. V njem usklajujemo sporočila med posameznimi področji napovedi, preverjamo modelske rezultate in vključujemo ekspertno presojo, ki bodisi odraža dodatne informacije, ki jih modeli ne vključujejo ali dokler ne dosežemo zadostne konsistentnosti in stabilnosti napovedi (slika 1).
Kot vidimo, imajo modeli v napovednem procesu pomembno vlogo. A gospodarstvo je odprt in nenehno spreminjajoč se sistem, na katerega ves čas vplivajo novi dejavniki, medtem ko pomen nekaterih starih dejavnikov slabi, ustaljena ekonomska razmerja pa so podvržena nestabilnostim in šokom. Ob tem se upravičeno postavlja vprašanje, zakaj bi ekonomisti preučevanje tako kompleksnega in dinamičnega okolja sploh zaupali modelom, ki temeljijo na preteklih podatkih in nujno zajemajo le omejen nabor ekonomskih povezav.
Slika 1: Iterativni proces napovedovanja v Banki Slovenije
Opomba: Slika prikazuje iterativni proces priprave makroekonomskih napovedi v Banki Slovenije. Proces se začne s posodobitvijo triletnega profila rasti BDP na podlagi novih kratkoročnih modelskih ocen ter učinkov predpostavk, ovrednotenih z osrednjim makroekonomskim modelom. Posodobljeni profil BDP se nato skupaj s pogojujočimi predpostavkami uporabi za pripravo napovedi posameznih izdatkovnih komponent BDP, trga dela in inflacije. Področne napovedi se nato združijo v osrednjem makroekonomskem modelu, s čimer se preveri njihova medsebojna skladnost in oblikuje posodobljen profil BDP, skladen s širšim ravnotežnim pogledom na gospodarstvo. Proces se ponavlja do dosežene konvergence. Končna napoved se nato razčleni na učinek novih podatkov in kratkoročnih ocen, učinek pogojujočih predpostavk ter implicitni prispevek ekspertne presoje.
Modeli kot zemljevidi gospodarskega okolja
Koristno je, da o modelih razmišljamo kot o zemljevidih ekonomskih povezav. Zemljevid nikoli ni popolna preslikava pokrajine z vsemi njenimi podrobnostmi, vendar nam kljub temu pokaže smer, razdalje in povezave med posameznimi točkami. Podobno tudi ekonomski model namenoma poenostavi resničnost, da bi jasneje osvetlil posamezne ekonomske mehanizme, razmerja in povezave.
Obenem številne centralne banke, med njimi tudi Banka Slovenije, uporabljajo nabor različnih modelov in se ne zanašajo zgolj na en sam analitični okvir (za pregled napovednih modelov ECB, glej Ciccarelli et al., 2023). Posamezni modeli so primerni za odgovarjanje na različna ekonomska vprašanja, vključujejo različno stopnjo teoretične rigoroznosti in se razlikujejo glede na uporabnost na različnih časovnih horizontih. Skupaj ekonomistom omogočajo oblikovanje bogatejše in bolj robustne razlage gospodarskih obetov. Slika 2 prikazuje napovedno modelsko infrastrukturo Banke Slovenije.
Na kratek rok govorijo predvsem podatki, medtem ko je makroekonomska teorija potisnjena v ozadje
Na najkrajšem napovednem horizontu je v ospredju predvsem napovedna natančnost. Modeli za ocenjevanje tekočih gospodarskih gibanj oziroma »nowcasting« lahko obdelajo velik obseg visokofrekvenčnih podatkov ter ocenijo trenutno stanje gospodarstva še pred uradno objavo podatkov nacionalnih računov ali harmoniziranega indeksa cen življenjskih potrebščin (HICP). Hkrati lahko ponudijo koristne signale tudi za gospodarska gibanja v naslednjih nekaj mesecih ali četrtletjih.
Platforma Banke Slovenije za kratkoročne modelske ocene rasti BDP združuje širok nabor modelskih specifikacij. Med njimi so dinamični faktorski modeli, ki iz velikega števila ekonomskih kazalnikov izluščijo njihove skupne signale, modeli mešanih frekvenc, kot je MIDAS, ki povezujejo podatke z različnimi frekvencami objav, vektorski avtoregresijski modeli, ki zajemajo medsebojne povezave med več ekonomskimi spremenljivkami, avtoregresijski modeli z distribuiranimi odlogi, ki opisujejo časovno dinamiko teh povezav, ter premostitveni (bridge) modeli, ki visokofrekvenčne kazalnike povezujejo s četrtletnim BDP.
Modeli uporabljajo več kot sto časovnih vrst z dnevno, tedensko, mesečno in četrtletno frekvenco. Podatki zajemajo gospodarsko aktivnost, razpoloženje podjetij in potrošnikov, trg dela, plačilno bilanco, finančne trge, cene ter gospodarska gibanja v najpomembnejših izvoznih partnericah Slovenije. Razpon posameznih modelskih ocen zato ne daje informacije le o osrednji oceni tekoče rasti BDP, temveč tudi o negotovosti, ki jo spremlja. Avtomatizirano orodje Banke Slovenije za kratkoročno ocenjevanje rasti BDP se posodablja tedensko in je javno dostopno na spletni strani Banke Slovenije. Tehnična podlaga modelskega okvirja za kratkoročno napovedovanje je na voljo v Radovan (2017) in Caka (2020).
Napredek na področju kratkoročnega napovedovanja je izboljšal tudi sposobnost zaznavanja nelinearnih gibanj in točk obrata v gospodarskem ciklu. Modeli, ki nakažejo povečano verjetnost zelo nizke ali negativne rasti BDP, lahko služijo kot kazalniki zgodnjega opozarjanja ter opozorijo na potrebo po dodatni analizi tveganj ali alternativnih scenarijev. Kratkoročni napovedni aparat Banke Slovenije se zato ne opira zgolj na osrednje oziroma medianske napovedi linearnih modelov, temveč vključuje tudi nelinearna orodja za preučevanje gospodarskega cikla, več v Radovan (2023).
Nabor kratkoročnih analitičnih orodij vključuje tudi kazalnike, namenjene spremljanju negotovosti v gospodarskem okolju. Ti temeljijo na gibanju širokega nabora makroekonomskih in finančnih spremenljivk, razpršenosti napovedi ter informacijah, ki jih vsebujejo gospodarske novice. Ker posamezni kazalniki zajemajo različne razsežnosti negotovosti in se na spremembe v okolju odzivajo z različno hitrostjo, lahko opozorijo na nastajajoča tveganja, še preden se ta v celoti pokažejo v običajnih makroekonomskih podatkih, glej Gabrovšek (2025). Novejša orodja, ki temeljijo na umetni inteligenci in obdelavi naravnega jezika, lahko ta informacijski nabor še dodatno razširijo, saj iz velike količine nestrukturiranih informacij izluščijo signale o gospodarskem razpoloženju in dojemanju tveganj.
Slika 2: Pregled modelske napovedne infrastrukture Banke Slovenije
Opomba: Slika prikazuje širši pregled modelske infrastrukture, ki se uporablja v procesu priprave napovedi Banke Slovenije. Modelsko infrastrukturo lahko razdelimo na orodje za kratkoročno ocenjevanje tekočih gospodarskih gibanj (»nowcasting«), osrednji polstrukturni makroekonomski model, osrednje orodje za pripravo napovedi inflacije, parcialne satelitske modele z manjšim številom spremenljivk, model za pripravo napovedi potencialnega proizvoda ter orodja za kvantitativno ocenjevanje tveganj. Nabor modelov in orodij se nenehno razvija in dopolnjuje.
Učinkovit napovedni proces mora iskati ravnotežje med napovedno natančnostjo in verodostojno razlago gospodarskih obetov
Prednost kratkoročnega napovednega aparata je v tem, da podatkom v veliki meri pusti, da govorijo sami zase. Njegova omejitev pa je, da so ekonomska razmerja v ozadju rezultatov pogosto težje razložljiva in niso nujno neposredno utemeljena v ekonomski teoriji. Z daljšanjem napovednega horizonta se negotovost povečuje, empirično ocenjene statistične povezave pa postajajo manj zanesljive. Zato napovedi potrebujejo več strukture. V ekonomiji ta struktura srednjeročnim obetom prinaša večjo koherentnost, disciplino in skladnost z zakonitostmi ekonomske teorije.
Pri Banki Slovenije napovedi posameznih izdatkovnih komponent BDP temeljijo na pristopu t. i. »thick modelling« ali gostem modeliranju, pri katerem ekonomisti upoštevajo rezultate več manjših strukturnih modelov časovnih vrst. Mednje sodijo modeli korekcije napak ter standardni in Bayesovi vektorski avtoregresijski modeli. Napovedi trga dela temeljijo na enačbah, ki izhajajo iz uveljavljenih ekonomskih povezav, kot sta Okunov zakon pri napovedovanju zaposlenosti in plačna Phillipsova krivulja pri napovedovanju sredstev na zaposlenega ter stroškov dela. Napovedi inflacije pa združujejo modele korekcije napak za podrobne komponente HICP z okvirom Phillipsove krivulje za ocenjevanje temeljnih cenovnih pritiskov.
Ko so modelske ocene za posamezno področje pripravljene, jih ekonomisti, odgovorni za posamezne segmente napovedi, dopolnijo z ekspertno presojo. Področne napovedi vključujejo zasebno potrošnjo, investicije, državno potrošnjo, mednarodno menjavo, trg dela in plače ter inflacijo. Ekspertna presoja omogoča vključitev informacij, ki jih modeli ne zajamejo, in prilagoditve za njihove znane pomanjkljivosti.
Mali in srednje veliki modeli združujejo napovedno moč z ekonomsko strukturo, vendar vsak od njih zajema le omejen nabor spremenljivk in ekonomskih povezav. V zaključni fazi vsake iteracije napovednega procesa področne napovedi vstopajo v osrednji Makroekonomski model Banke Slovenije, s katerim se napoved presoja s širšega vidika celotnega gospodarstva oziroma z vidika splošnega ravnotežja. Model omogoča preverjanje, ali so predvidena gibanja v posameznih delih gospodarstva medsebojno skladna in hkrati konsistentna z ekonomsko teorijo.
Osrednji model omogoča tudi razčlenitev spremembe napovedi glede na predhodno napoved na učinek novih podatkov, učinek sprememb v predpostavkah in ekspertno presojo. Takšna razčlenitev je ključna za razumevanje in pojasnjevanje, kako in zakaj so se gospodarski obeti spremenili. Odločevalcem mora biti razumljivo, kako smo od točke A – prejšnje napovedi – prišli do točke B – nove napovedi – ter kateri dejavniki so k spremembi največ prispevali. Jasna opredelitev in kvantifikacija prispevka ekspertne presoje obenem omogočata, da je ta v naslednjih iteracijah ponovno predmet kritične presoje, s čimer se krepita transparentnost in odgovornost celotnega procesa.
Osrednji makroekonomski model je primeren tudi za pripravo alternativnih napovednih scenarijev, ki so v obdobju pogostih šokov postali redno dopolnilo osrednjim makroekonomskim napovedim. S scenariji proučujemo, kako bi se lahko uresničila posamezna neugodna tveganja, kako bi alternativne poti ključnih predpostavk vplivale na gospodarske obete ter kako bi lahko delovali alternativni transmisijski kanali, glej na primer Ciccarelli et al. (2025). Poleg analize tveganj in alternativnih predpostavk je namen scenarijev tudi analiza optimalnih odločitev ekonomskih politik pri različnih možnih poteh gospodarskega razvoja, glej ECB, Izjava o denarni politiki, junij 2026.
Makroekonomske napovedi kot podlaga za informirano sprejemanje odločitev
Makroekonomske napovedi so pomembne, ker se odločitve ekonomskih politik sprejemajo, še preden so v celoti znane njihove gospodarske posledice. Odločevalci zato potrebujejo strukturiran pogled na to, kam se gospodarstvo usmerja, kateri dejavniki poganjajo njegova gibanja in katera tveganja bi lahko njegovo pot spremenila. Napovedi s premišljenim dopolnjevanjem modelskih ocen in ekspertne presoje znotraj iterativnega procesa zagotavljajo vsebinsko podporo za informirano sprejemanje odločitev. Obenem modeli omogočajo objektivno ovrednotenje učinkovitosti tovrstnih odločitev ter njihovo morebitno prilagoditev v prihodnje.