Олег Шибанов: «Нейроэкономика и нейрофинансы уже интригуют некоторыми результатами»
Новые технологии становятся для экономической науки ключом к лучшему пониманию самых разных процессов. Экономист Олег Шибанов размышляет о том, к каким открытиям они могут привести нас через 30 лет
Как академические, так и прикладные экономисты получили фантастическую пользу от доступности достаточно больших данных в последние 20 лет. Еще в двухтысячных казалось, что изучать поведение людей сложно и удобнее опираться на теории, а макроэкономисты и вовсе верили, что «уже разобрались с макроэкономикой» и, например, что «финансовый сектор не важен». Если у макроэкономиста есть четыре наблюдения квартального ВВП в год, то за сто лет наберется всего 400 точек — сегодня с такими объемами уважающий себя аналитик больших данных даже знакомиться не будет.
К 2023 году мы умеем использовать очень разные методы исследования решений компаний, граждан и государства. Можно проводить эксперименты и видеть причинно-следственные связи в том, как влияет информация на действия агентов. Можно использовать транзакционные действия клиентов и формировать хорошую модель поведения или кластеризации. Есть скоринговые модели с большими данными, которые автоматизируют процесс принятия решений о выдаче кредитов как физлицам, так и фирмам. Поэтому экономисты 2020-х скорее страдают от излишеств, потому что вытащить из огромного множества разнообразных наборов данных хорошую историю достаточно непросто.