Makroökönómia a válság után: DSGE modellek és a pénzügyi rendszer

A válság előtti időszak modern makroökonómiájának a zászlóshajói a DSGE modellek[1] voltak, a válság azonban alaposan megtépázta a renoméjukat. Talán az volt a legsúlyosabb kritika velük szemben, hogy nem vették figyelembe a pénzügyi szektor működését. 2008 óta azonban a DSGE modellezés területén is nagyot fordult a világ. Intenzív kutatások indultak, és ma már csak a tájékozatlanság mondathatja bárkivel azt, hogy a DSGE modellek nem képesek a pénzügyi szektor viselkedését megjeleníteni, annak anomáliáit vizsgálni.

A teljesség igénye nélkül felsorolnék néhány példát. A pénzügyi válságok okaival és makroökonómiai következményeivel foglalkoznak Gertler és Kiyotaki (2015), Boissay és szerzőtársai (2016) és Gertler és szerzőtársai (2017) tanulmányai. A pénzügyi szabályozási és makroprudenciális politikák hatásait vizsgálják De Walque és szerzőtársai (2010), Chadha és Corrado (2012), Arquié (2015), Clerc és szerzőtársai (2015) valamint Feve és Pierrard (2017). Az optimális monetáris és makroprudenciális politikák kapcsolata a tárgya Angeloni és Faia (2010), Barnea és szerzőtársai (2015) és Collard és szerzőtársai (2017) tanulmányainak. Általános célú gazdaságpolitikai szimulációkra tervezett, de a bankrendszert is megjelenítő modellek leírása taláható Bokan és szerzőtársai (2016) és Coenen (2018) tanulmányaiban. A nem-konvencionális monetáris politikák makorökonómiai hatásait elemzik Hilberg és Hollmayr (2011) valamint Gertler és Karádi (2012) írásai. A bankrendszer pénzteremtésnek makroökonómiai hatásai a témája Jakab és Kumhof (2019) tanulmányának. A témakörrel kapcsolatban érdemes még a következő szakirodalom-áttekintő tanulmányokat elolvasni: Brázdik és szerzőtársai (2012), Beck és szerzőtársai (2014), valamint Duncan és Nolan (2017).

A fenti – szándékosan hiányos – felsorolásnak már csak a mérete is figyelemre méltó. De vajon a mennyiség együtt jár-e a minőséggel ebben az esetben? Érdemes ezzel kapcsolatban Freixas és szerzőtársainak (2014) a rendszerszintű válságokról és a makroprudenciális politikáról írt átfogó könyve harmadik fejezetének a 3.3 szakaszát idézni. Bár a szerzők elismerik az eredményeket, amiket a DSGE modellezők elértek az elmúlt tíz évben, súlyos kritikákat is megfogalmaznak a modellekkel kapcsolatban.

Először is kiemelik, hogy a pénzügyi rendszert vizsgáló DSGE modellekben nem épül fel endogén módon rendszerszintű kockázat. A 2007-2008-as válság ismét ráirányította a fegyelmet arra a tényre, hogy a rendszerszintű pénzügyi válságok nem a semmiből jönnek, nem pusztán véletlen sokkok okozzák, hanem a pénzügyi intézményrendszer túlzott és endogén kockázatvállalása építi fel azt a rendszerszintű kockázatot, amely a válság során realizálódik. Ezzel szemben a DSGE modellekben a válságokat továbbra is egzogén sokkok okozzák.

A fenti észrevételhez kapcsolódik a következő kritika. A DSGE modellekben nincs túlzott hitelkiáramlás, ami az empirikus vizsgálatok szerint jelentős mértékben hozzájárult a fent említett túlzott kockázatvállaláshoz. Éppen ellenkezőleg, a DSGE modellekben jellemzően még a válságmentes időszakokban is optimális vagy az optimálisnál alacsonyabb a hitelezés.

Továbbá, a rendszerszintű válságok mechanizmusának leírásához fontos a pénzügyi rendszer komplexitását és annak bonyolult hálózati struktúráját figyelembe venni. Ez egyelőre teljesen hiányzik a DSGE modellekből, a pénzügyi rendszer megjelenítése még mindig túl sematikus.

A fenti állításhoz kapcsolódik a következő kritikai észrevétel is. A DSGE modelleknek, mint általános makroökonómiai modelleknek éppen az lenne az előnye a parciális, csak bizonyos részpiacokra fókuszáló modellekkel szemben, hogy képesek megragadni egy-egy részpiaci eseménynek az általános, tovagyűrűző hatásait, illetve képesek megjeleníteni a visszahatásokat, és szimultán módon leírni mindezeknek a makroökonómiai következményeit. Sajnos a jelenlegi DSGE modellek nem képesek realizálni ezeket a potenciális előnyöket, éppen túlzó leegyszerűsítéseik miatt.

Mindennek következményeként Freixas és szerzőtársai szerint a DSGE modellek még nem érettek arra, hogy megbízható alapját nyújtsák a makroprudenciális politikának, dacára annak, hogy nem kevés DSGE modell készült éppen ezzel a céllal, amint azt a fenti szakirodalmi felsorolás is alátámasztja.

A fentieket érdemes egy konkrét példával, Boissay és szerzőtársai (2016) modelljével illusztrálni. A szerzők célja egy olyan nem-lineáris DSGE modell készítése volt, amely képes reprodukálni azt a jelenséget, hogy ha egy gazdaságot folyamatosan normál méretű sokkok érnek, akkor ez ugyan legtöbbször mérsékelt méretű ingadozásokhoz vezet, de ritkán — néhány évtizedenként — rendszerszintű pénzügyi válságot és mély recessziót okoz.

A modellben a válságokat az okozza, hogy ha a befektetések várt hozama egy bizonyos szint alá esik, akkor drasztikusan csökken a bankrendszer tőkeáttétele és lényegében megszűnik a pénzügyi közvetítés. Ebből adódóan a megtakarítások nem jutnak el a leghatékonyabb beruházási lehetőségekhez, ami végül is recessziót okoz.

A fentiek akár meggyőzőnek is tűnhetnek, de ha figyelmesen tanulmányozzuk a modellt a következő problémákkal szembesülünk. Egyrészt, az a mechanizmus, ami a modellbeli bankrendszer tőkeáttételének a csökkenéséhez és összeomlásához vezet, nagyon nem emlékeztetett arra, amit az empirikus tanulmányok leírtak a legutóbbi válság kapcsán. Brunnermeier (2009) írása világosan bemutatja azt a negatív likviditási spirált, amelyben a csökkenő tőkeáttétel pánikszerű eszközeladásokhoz (fire sale) vezet, ami leszorítja az eszközárakat, ami további tőkeáttétel csökkenésekhez vezet, és képes az egész pénzügyi rendszert megfertőzve egy kezdeti sokk hatásait aránytalanul felnagyítani. Boissay és szerzőtársai modelljében egy nagyon stilizált bankrendszer szerepel, ami nem képes megragadni az előbb tárgyalt komplex folyamatot, és helyette egy teljesen másik mechanizmus okozza a modellben a tőkeáttétel csökkenését.

Továbbá Boissay és szerzőtársainál egy egzogén technológiai folyamat vezet az összeomláshoz: ha elég sokáig pozitív technológiai sokk éri a gazdaságot, akkor az átlagnál nagyobb beruházások miatt nőni fog a tőkeállomány. A nagymennyiségű tőke csökkenti a tőke határtermékét, de ezt kompenzálják a technológiai folyamatok és összességében nő a befektetések hozama. Ha viszont ezután a fellendülés után egzogén okból egy negatív technológia sokk éri a gazdaságot, akkor hirtelen lecsökkennek a hozamok, ami a bankrendszer összeomlását okozza. Ez a mechanizmus is nagyon távol van attól, amit a válságot megelőző folyamokról tudunk. A válságot nem egzogén technológiai sokkok okozták, hanem a túlzott kockázatvállalás.

Boissay és szerzőtársai modellje pontosan illusztrálja Freixas és szerzőtársai kifogásait. A modellben nem endogén módon épülnek fel a válsághoz vezető kockázatok, normál időszakban a pénzügyi közvetítés optimális, ezért a modellben nem jeleníthető meg a túlzott hitelkiáramlás. A pénzügyi piacok parciális modelljei sokkal jobb leírását adják a komplex jelenségeknek, mint a modellben szereplő túlstilizált bankrendszer, és mindebből adódóan a modell nem alkalmas arra, hogy komoly makroprudenciális politikai következtetéseket vonjunk le belőle.

Mindezek után már hallani is vélem a DSGE modellek védelmezőinek a szokásos ellenérveit, miszerint, a közgazdaságtan sokkal nehezebb helyzetben van, mint például a fizika, ahol lehet kísérletezni, és az adatok is sokkal jobb minőségűek, továbbá a gazdaság jóval bonyolultabb rendszer, mint amiket klasszikus fizika vizsgál. Ezért már az is nagy eredmény, hogy a DSGE modellezés elérte a jelenlegi állapotát, és természetesen szükség van a további fejlődésre, de ez csak fokozatosan, lépésről lépésre lehet.

Bizonyos mértékig el tudom fogadni ezt a véleményt. A bevezetésben hivatkozott DSGE modellek mögött minden esetben komoly intellektuális teljesítmény van, és a modellek tárgyalt gyengeségei nem abból adódónak, hogy a készítőik tehetségtelenek, tájékozatlanok vagy gondatlanok. A modellek készítői jellemzően maguk is tisztában vannak a fentiekben tárgyalt problémákkal. Részükről nem a felismerés vagy a szándék hiányzik, hogy ezeket a problémákat orvosolják, hanem a közgazdaságtudomány fentebb említett sajátosságaiból adódik, hogy nagyon nehéz egy igazán jó modellt készíteni.

Mindezeket elismerve, mégis van egy nagyon határozott ellenvetésem a fenti diagnózissal szemben. Ugyanis a nehézségek egy része nem a közgazdaságtan objektív korlátaiból adódik, hanem abból, hogy a DGSE modellezés gyakorlata továbbra is ragaszkodik egy megkérdőjelezhető feltevéshez: a racionális várakozásokhoz.

Ezen a ponton kell visszakanyarodnom az előző blogbejegyzésemben tárgyalt témához, ahol amellett érveltem, hogy a DSGE modellekben alkalmazott, gyakran bántó leegyszerűsítések a racionális várakozások feltevés következménye. Azért van rájuk szükség, mert racionális várakozások mellett nagyon nehéz a modelleket megoldani, és erre csak akkor van esély, ha a modellek maguk kellően egyszerűek. Tehát a racionális várakozások tulajdonképpen egy „bonyolító” feltevés, amit egyébként szükségtelen, gyakran életszerűtlen és torzító egyszerűsítő feltevésekkel kell kompenzálni. Mindezt a gyakorlatban nagyon jól szemlélteti Boissay és szerzőtársai fentebb tárgyalt modellje: a modell készítői lényegében gúzsba kötve táncolnak – aki készített már DGSE modellt, az tudja értékelni, hogy milyen intellektuális energiákat mozgósítottak, hogy a racionális várakozások állította korlátok ellenére képesek legyenek egy relatíve értelmes modellt építeni. De mindezekkel az intellektuális erőfeszítésekkel sokkal komplexebb és realisztikusabb modellt is készíthettek volna, ha nem ragaszkodnak a szakma implicit elváráshoz, és nem építik be a racionális várakozásokat a modelljükbe.

Való igaz, hogy a gazdaság komplexitása és a jó minőségű adatok hiánya miatt a makroökonómiai modellezés komoly kihívások elé állítja a kutatókat, de feleslegesen ne nehezítsük tovább az életünket! Meggyőződésem, hogy a DSGE modellezés képes lenne szintet lépni, ha megszabadulnánk a racionális várakozások feltételezés béklyójától. Nem vagyok naiv, tudom, hogy önmagában ez a lépés nem küszöbölné ki a makroökonómia minden problémáját, de ezáltal jelentős előrelépést lehetne tenni.

A fenti megállapítást tovább is árnyalhatjuk. Eddig ugyanis azért érveltem a racionális várakozások ellen, mert szükségtelen technikai nehézséget okoz a modellezőknek. De természetesen legalább ennyire nyomós érv az, hogy a racionális várakozások a valóságnak egy nagyon torz leírása. Ma már bőséges empirikus evidencia támasztja alá ezt az állítást. Ennek kapcsán Gennaioli és Shleifer (2018) figyelemre méltó könyvét ajánlanám az olvasó figyelmébe, amelyben az elmúlt években végzett kutatásaikat foglalják össze. Egyrészt, bőségesen dokumentálják, hogy kérdőíves felmérések alapján a gazdasági szereplők várakozásait nem írja le helyesen a racionális várakozások hipotézis, mivel a szereplők szubjektív valószínűség-eloszlásukban permanensen alulbecsülik a kockázatokat fellendülések esetén. Másrészt, bizonyítják, hogy a 2007-2008-as válság szempontjából kulcsszerepet játszottak az ilyen módon képzett várakozások. Végül, empirikus eredményeik alapján megalkotnak egy elméleti modellt, ami alternatívája lehet a racionális várakozások megközelítésének.

Mindez különösen annak a fényében érdekes, hogy a pénzügyi blokkal kiegészített DSGE modellek egyik legnagyobb hiányossága, hogy nem képesek megfelelően megragadni a pénzügyi ciklusok felívelő szakaszát, amikor a túlzott kockázatvállalás és hitelkiáramlás miatt felépülnek azok a kockázatok, amik a későbbi rendszerszintű válságot okozzák. Viszont, ha a racionális várakozásokat egy olyan empirikusan megalapozott várakozási sémára cserélnénk, mint például Gennaioli és Shleifer megközelítése, akkor egyrészt jóval komplexebbé tehetnénk a DSGE modelleket, mivel megszabadulnánk a racionális várakozásokból adódó technikai akadályoktól, másrészt az empirikusan alátámasztott alternatív várakozási séma lehetővé tenné, hogy a modellekben megjelenjen endogén módon a túlzott kockázatvállalás, mint a későbbi válságok fő oka.

Összefoglalva, a válság után jelentős mennyiségű új DSGE modell született, amelyekben megjennek a pénzügyi közvetítés anomáliái. Azonban a racionális várakozások feltevésének köszönhetően ezeknek a modelleknek továbbra is komoly hiányosságaik vannak. Mivel túlzottan leegyszerűsítő módon írják le a pénzügyi szektort, ezért a makroprudenciális politikák numerikus finomhangolására nem alkalmasak. Legfeljebb stilizált modelleknek tekinthetők, de ilyen téren sem tűnnek jobbnak az egyszerű, parciális, részpiaci modelleknél. Ugyanakkor, ha a pénzügyi DSGE modellek megszabadulnának a racionális várakozásoktól, akkor a valóság megértésének egy jóval hatékonyabb eszközévé válhatnának.

Világi Balázs


A cikksorozat előző része itt, a következő pedig itt olvasható.


Hivatkozások:

Angeloni, I. és E. Faia (2010). Capital Regulation and Monetary Policy with Fragile Banks, Bruegel Working Paper, 2010/04.

Arquié, A. (2015). Fire sales, pecuniary externality and inefficient banking: going beyond liquidity ratios. European University Institute.

Barnea, E., Y. Landskronerb és M. Sokoler (2015). Monetary policy and financial stability in a banking economy: Transmission mechanism and policy tradeoffs. Journal of Financial Stability, 18, 78–90.

Beck T., A. Colciago és D. Pfajfar (2014). The Role of Financial Intermediaries in Monetary Policy Transmission. DNB Working Paper, No. 420.

Boissay F., F. Collard és F. Smets (2016). Booms and Banking Crises. Journal of Political Economy, 124(2), 489-538.

Bokan, N., A. Gerali, S. Gomes, P. Jacquinot és M. Pisani (2016). EAGLE-FLI A Macroeconomic Model of Banking and Financial Interdependence in the Euro Area. ECB Working Paper, No. 1923.

Brázdik, F., M. Hlavácek és A. Marsál (2012). Survey of Research on Financial Sector Modeling within DSGE Models: What Central Banks Can Learn from It. Czech Journal of Economics and Finance, 62, 252-277.

Brunnermeier, M.K. (2009). Deciphering the Liquidity and Credit Crunch 2007-2008, Journal of Economic Perspective, Winter, 23(1), 77-100.

Chadha, J.S és L. Corrado (2012). Macro-prudential policy on liquidity: What does a DSGE model tell us? Journal of Economics and Business, 37-62.

Clerc, L., A. Derviz, C. Mendicino, S. Moyen, K. Nikolove, L. Stracca, J. Suarez és A.P. Vardoulakis (2015). Capital Regulation in a Macroeconomic Model with Three Layers of Default, International Journal of Central Banking, 11(3), 9-63.

Coenen G., P. Karadi, S. Schmidt, A. Warne (2018). The New Area-Wide Model II: An Extended Version of the ECB’s Micro-Founded Model for Forecasting and Policy Analysis with a Financial Sector. ECB Working Paper, No. 2200.

Collard, F., H. Dellas, B. Diba és O. Loisel (2017). Optimal Monetary and Prudential Policies. American Economic Journal: Macroeconomics, 9(1), 40-87.

De Walque, O. Pierrard és A. Rouabah (2010). Financial (In)Stability, Supervision and Liquidity Injections: A Dynamic General Equilibrium Approach. The Economic Journal, 120, 1234-1261.

Duncan, A. és Ch. Nolan (2017). Financial Frictions in Macroeconomic Models. University of Kent School of Economics Discussion Papers, KDPE 1719.

Feve, P. és O. Pierrard (2017). Financial Regulation and Shadow Banking: A DSGE Perspective. Kézirat, Toulouse School of Economics.

Freixas, X., L. Laeven, J. Peydró (2015). Systemic Risk, Crises, and Macroprudential Regulation, MIT Press.

Gennaioli, N. és A. Shleifer (2018). A Crisis of Beliefs: Investor Psychology and Financial Fragility. Princeton University Press.

Gertler, M. és P. Karadi (2011). A Model of Unconventional Monetary Policy. Journal of Monetary Economics, 58(1), 17-34.

Gertler, M. és N. Kiyotaki (2015). Banking, Liquidity, and Bank Runs in an Infinite Horizon Economy, American Economic Review, 105(7), 2011–2043.

Gertler, M., N. Kiyotaki, és A. Prestipino (2017). A Macroeconomic Model with Financial Panics. International Finance Discussion Papers 1219.

Hilberg, B és J. Hollmayr (2011). Asset Prices, Collateral and Unconventional Monetary Policy in a DSGE Model, ECB Working Paper, No. 1373.

Jakab, Z. és M. Kumhof (2019). Banks Are Not Intermediaries of Loanable Funds — Facts, Theory and Evidence. Bank of England Staff Working Paper No. 761.


[1] Dynamic stochastic general equilibrium models.


Főoldali kép forrása: pixabay.com