أجهزة الكمبيوتر للتنبؤ بالتحركات الاقتصادية

ويحاول الباحثون العثور على نماذج تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتنبؤ بالتحركات الاقتصادية. فهل هذا ممكن، وما هي صعوبات التنبؤ بالتطورات الاقتصادية؟

إسرائيل بنيامين مجلة جاليليو

"إنه الاقتصاد يا غبي" كان أحد الشعارات التي رافقت حملة بيل كلينتون الانتخابية لرئاسة الولايات المتحدة عام 1992. وقد استخدم كلينتون هذا الشعار لإقناع الناخبين بالتركيز على قدرة المرشحين على حل المشاكل الاقتصادية، لأن الاقتصاد الأمريكي لا يزال في وضع حرج. كانت تمر بفترة من التباطؤ. وكما تذكرون، تمكنت كلينتون في النهاية من هزيمة جورج دبليو بوش الأب، على الرغم من أن بوش كان قد حصل قبل عام واحد فقط على مستوى غير مسبوق من الدعم الشعبي بنسبة 89%.

لقد استمد شعار كلينتون قوته من التأثير الهائل الذي يخلفه الوضع الاقتصادي على كل شخص، غنيا وفقيرا. كما أنه دافع قوي لإيجاد طرق للتنبؤ بالتطورات الاقتصادية. لا يريد صناع السياسة الاقتصادية فقط تحديد الاتجاهات الاقتصادية ومعرفة ما إذا كان من المحتمل أن تعكس اتجاهها، ولكن أيضًا فهم كيف ستؤثر الإجراءات التي يفكرون في اتخاذها على تطور هذه الاتجاهات: هل يستحق الأمر تغيير سعر الفائدة؟ هل سيؤدي دعم المصانع والمؤسسات المالية إلى حماية الوظائف أم مجرد إهدار المال العام؟

الصعوبات في التنبؤ بالعمليات الاقتصادية

وبما أن التنبؤات والتحليلات الاقتصادية تعالج كمية كبيرة جدًا من البيانات، فمن المعقول أن نتساءل عن مدى قدرة أجهزة الكمبيوتر على المساعدة في التنبؤات الاقتصادية. والإجابة اليوم مخيبة للآمال إلى حد ما: فرغم أن خبراء الاقتصاد والممولين يستخدمون الآن أجهزة الكمبيوتر والبرمجيات بشكل متطور، إلا أن القدرة على التنبؤ الجديرة بالثقة لا تزال بعيدة عن متناولهم.

ويكمن جزء من السبب في ذلك في الصعوبة العامة للتنبؤ بعملية تطور الأنظمة الفوضوية: فحتى الطقس، الذي تُعرف معادلاته السلوكية، لا يمكن التنبؤ به لأكثر من بضعة أيام في المستقبل. وتضع عملية التنبؤ المحوسبة في هذه المعادلات القياسات الحالية (درجة الحرارة والرطوبة والضغط الجوي واتجاه الرياح وسرعتها) لأكبر عدد ممكن من الأماكن وتحسب من ذلك قيم القياس المتوقعة بعد فترة زمنية قصيرة. عند وضع نتيجة العملية الحسابية في نفس المعادلات، يمكنك العثور على القيم المتوقعة بعد مرور المزيد من الوقت، وهكذا حتى تصل إلى التنبؤ بالوقت المطلوب في المستقبل. ترجع صعوبة التنبؤ إلى حقيقة أن الأخطاء الصغيرة في قياس البيانات وفي الحسابات نفسها تتراكم أثناء تكرار الحساب، بحيث قد تكون النتيجة المحسوبة بعيدة جدًا عن النتيجة الحقيقية.


بل إن التنبؤ بالعمليات الاقتصادية أمر أكثر صعوبة. أحد عوامل الصعوبة هو تأثير عملية التنبؤ نفسها على التطور الذي تحاول العملية التنبؤ به: على سبيل المثال، إذا حصل شخص واحد فقط على توقعات موثوقة توضح أن أسعار النحاس سترتفع الأسبوع المقبل، فسيكون قادراً على ذلك. شراء كمية كبيرة من النحاس دون رفع سعره، وبيعه بربح في الأسبوع التالي. ولسوء حظه، سيجد أنه بمجرد وجود طريقة للتنبؤ الموثوق به، سيكون هناك المزيد من المتداولين الذين سيستخدمونها. وستكون النتيجة زيادة فورية في سعر النحاس - وربما أعلى من السعر المتوقع له في الأسبوع المقبل. هل من الممكن التنبؤ بتأثير التوقع نفسه على سعر النحاس؟ ومن الواضح أن مثل هذا التنبؤ سيواجه أيضًا نفس المشكلة عندما يستخدمه المتداولون مرة أخرى.

والنتيجة مشابهة للدائرة السحرية العقلية "هل يعرفون أنني أعرف أنهم يعرفون أنني أعرف؟"، وكما هو الحال في هذه الدائرة لا توجد طريقة مؤكدة لمعرفة متى يكون من المناسب إيقاف الدوران. يتم الحصول على عملية تشير إلى نفسها (مرجع ذاتي)، على غرار الميكروفون الذي ينقل إلى مكبر الصوت الأصوات التي يلتقطها الميكروفون من ذلك مكبر الصوت، بحيث يتم إنشاء صوت عالٍ وخشن.

تقييم مختلف للمخاطر

الصعوبة الأساسية تكمن في فهم القوانين التي تحكم العمليات الاقتصادية. بالمقارنة مع الأرصاد الجوية، حيث من المعروف أن الهواء سيتدفق من منطقة ذات ضغط مرتفع إلى منطقة ذات ضغط أقل (وهذا مجرد تجريد ولكنه ليس بعيداً عن الواقع)، نتوقع أن نرى تلك الأموال سوف تتدفق إلى الأماكن التي يكون فيها سعر الفائدة أعلى. هذه المقارنة أبعد ما تكون عن الاكتمال: فبصرف النظر عن الفرق بين أسعار الفائدة، هناك العديد من العوامل الأخرى التي تؤثر على حجم الأموال التي ستتدفق إلى سعر الفائدة المرتفع، وحتى عندما تكون هذه العوامل معروفة فمن الصعب تقدير تأثيرها .

على سبيل المثال، أحد العوامل هو المخاطرة، لكن الأشخاص المختلفين يقيمون المخاطر بشكل مختلف. حتى لو قام الفاعلون العاملون في السوق بتقييم نفس مستوى المخاطرة بالنسبة لبعض الإجراءات، فقد يقوم البعض بهذا الإجراء بينما يتجنبه الآخرون، نتيجة لاختلاف الميل إلى قبول المخاطر، من التركيبات المختلفة لاستثماراتهم الأخرى، وقصيرة الأجل. الأهداف طويلة المدى وطويلة المدى ، إلخ.
الصعوبة الأساسية تكمن في فهم القوانين التي تحكم العمليات الاقتصادية. أحد العوامل هو المخاطرة، لكن الأشخاص المختلفين يقيمون المخاطر بشكل مختلف

هل يمكن أن نستنتج من ذلك أنه لا يمكن التنبؤ بالاقتصاد وأن النماذج الاقتصادية ليس لها قيمة؟ بالطبع لا، ولكن حتى أفضل النماذج هي مجرد أدوات يعتبر تشغيلها فنًا أكثر منه علمًا. في بعض الأحيان ينجح التوقع، لكنه في بعض الأحيان يؤدي إلى فشل ذريع، كما شهد العالم في الأشهر الأخيرة.

من الصعب التعامل مع مشاكل الأنظمة الفوضوية أو العمليات الذاتية، ولكن من الممكن اكتشاف المزيد عن القوانين التي يعمل السوق بموجبها، حتى يتسنى استخدام النماذج الاقتصادية بشكل أكثر ذكاءً. لقد تم إجراء الكثير من الأبحاث في هذا المجال، ومن الطبيعي أن معظم الإنجازات ساهم بها الاقتصاديون. توضح هذه المقالة مساهمات متواضعة إضافية، والتي جاءت من مجال علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي.

الروابط المخفية في شبكة النفوذ

يعلم كل من يعمل في سوق الأوراق المالية أن هناك روابط بين التغيرات في قيمة الأسهم المختلفة. وفي بعض الأحيان تأتي التغييرات معًا، على سبيل المثال عندما يؤدي التباطؤ العام في مجال معين إلى انخفاض أسهم الشركات العاملة في ذلك المجال معًا. وفي حالات أخرى، غالباً ما ينذر انخفاض قيمة الأسهم في بعض القطاعات بتغير مستقبلي، في نفس الاتجاه أو في الاتجاه المعاكس، في أسهم قطاع آخر. وهذه الحالات مثيرة للاهتمام بشكل خاص، بطبيعة الحال، لأن معرفة رد الفعل المستقبلي يسمح بالتنبؤ، على الأقل في شكل تقييم مستنير للاحتمالات.

بعض الروابط معروفة وواضحة، ولكن يصعب اكتشاف روابط أخرى. من السهل استخدام الأدوات الإحصائية التي تبحث عن ارتباط في التغير بين أي زوج من الأسهم، ومعرفة ما إذا كان الارتباط إيجابيا أم سلبيا (يكون الارتباط إيجابيا عندما تكون الزيادة في أحد الأسهم تنبئ بزيادة في سهم آخر، و والعكس صحيح)، ما هي قوة الارتباط، وكم من الوقت يستغرق لإظهار نفسه (أي، هل تحدث التغييرات في كلا المخزونين في نفس الوقت أو مع بعض الاختلاف الزمني).

المشكلة في استخدام هذه الأدوات هي الكم الكبير من الارتباطات التي يتم الكشف عنها: عندما نسمع في الراديو أن "بورصة نيويورك تظهر حاليًا اتجاهًا لارتفاع الأسعار"، فإننا نفهم أن معظم الأسهم ارتفعت، وبالتالي نحن سوف تكتشف الارتباطات بين كل زوج من الأسهم تقريبًا. ولذلك، فإن الغالبية العظمى من الروابط بين سلوك الأسهم ليست مثيرة للاهتمام، ولكن الكمية الكبيرة من الروابط وقوة الروابط "غير المثيرة للاهتمام" تخفي الروابط المثيرة للاهتمام، مثل إخفاء خيوط رفيعة وشاحبة ملفوفة في كرة كبيرة من الصوف.

إيجاد نماذج اقتصادية ذات معنى

وفي منتصف ديسمبر 2008، نشر مجموعة من الباحثين من كلية دارتموث (كلية دارتموث، في ولاية نيو هامبشاير، الولايات المتحدة الأمريكية) طريقة جديدة لاكتشاف الروابط الخفية داخل شرنقة الخيوط تلك. إن الأساليب الرياضية التي تم تطويرها لهذا الغرض معقدة للغاية، ولكن يمكن وصفها بأنها سلسلة من العمليات يتم في كل منها تحديد مجموعات مختلفة. لتوضيح ذلك، سننظر إلى القيم اليومية لـ 2547 سهمًا مختلفًا على مدار 1251 يوم تداول من خلال تطبيق الطريقة: بعد حساب الارتباطات بين كل زوج من الأسهم، تم تحديد المجموعات الأساسية للأسهم التي تتصرف بطريقة مماثلة . ليس من المستغرب أن تتوافق هذه المجموعات بشكل عام مع قطاعات (قطاعات) معروفة - فهي تتمتع بنوع مماثل من المهنة أو منطقة جغرافية مماثلة.

كما تبين أن التجمعات أسهمت مجتمعة من عدة قطاعات: على سبيل المثال، في إحدى هذه التجمعات ظهرت أسهم من مجالات التكنولوجيا والخدمات والتمويل، عندما كانت جميعها مرتبطة بشركات الرعاية الصحية. وتؤكد مطابقة المجموعات مع القطاعات (أو مع المجموعات عبر القطاعات التي تميل إلى التجارة مع بعضها البعض) أن الطريقة الرياضية تكشف بالفعل عن نماذج اقتصادية منطقية.

بالنسبة للأسهم الموجودة في نفس المجموعة، تكون الارتباطات قوية، لذلك من المستحيل تحديد التأثيرات الأخرى دون طرح الارتباطات الأولى التي تم العثور عليها. يؤدي طرح الارتباطات إلى إنتاج سلسلة جديدة من قيم الأسهم، والتي تمثل كيفية تصرف قيم الأسهم لو لم تتأثر بتلك الارتباطات الموجودة بالفعل. مثال افتراضي: إذا انخفضت معظم الأسهم في قطاع التكنولوجيا الحيوية في فترة معينة مقارنة بالأسهم في المجالات الأخرى، فلن نتمكن من معرفة أن أسهم التكنولوجيا الحيوية المرتبطة بالطاقة الخضراء ارتفعت أقل قليلاً من غيرها، نتيجة لذلك انخفاض أسعار النفط الخام. وفي هذه الحالة فإن الارتباط الإيجابي المرتفع بين أسهم شركات التكنولوجيا الحيوية يخفي ارتباطا إيجابيا أقل بين بعض هذه المجموعة وأسعار النفط، ولن يتم الكشف عن الارتباط الثاني إلا بعد طرح تأثير الارتباط الأول.

אפשר לחזור על הפעולה עבור סדרות חדשות אלה, ואז נחשפים מתאמים חדשים המגדירים מקבצים נוספים של מניות (הערה: הרעיון של זיהוי אפקטים עיקריים וניכוי השפעתם כדי לזהות אפקטים נוספים אינו חדש למחקר זה; החידוש כאן הוא בשיטה המתמטית המתאימה לכמות גדולה של מתאמים בין סדרות של قيم).

وعندما فعل الباحثون ذلك، تم اكتشاف نمط جديد من الارتباطات بين قطاعات الأعمال المختلفة: نمط دائرة تتنبأ فيه التغيرات في قطاع واحد بتغيير في قطاع آخر، ويتنبأ بتغيير في قطاع آخر، وما إلى ذلك، حتى الدائرة مغلقة. وهذا النمط معروف أيضاً، ويعرف في التحليلات الاقتصادية باسم "التناوب القطاعي". إن قدرة الطريقة الجديدة على تأكيد نظرية دوران القطاع وحساب مؤشراتها الرقمية تعزز الأمل في أن استخدام مثل هذه الأساليب سيساعد على فهم قوانين السلوك الاقتصادي وخلق نماذج اقتصادية أكثر دقة من تلك التي لدينا اليوم.

عندما يتم كسر القواعد

لدراسة السلوك الاقتصادي يتم استخدام برامج حاسوبية تحاكي سلوك الإنسان المستقل، ويستجيب لبيئته وفق نموذج السلوك المحدد له

ويشير الباحثون من دراتمات في مقالتهم إلى أنهم اختاروا تحديد السلوك الطبيعي وعدم التحقيق في السلوك غير العادي - تلك الأحداث التي يتحول فيها العالم الاقتصادي بشكل حاد إلى مسار جديد. وفي مثل هذه الأحداث، تفقد قواعد التنبؤ القديمة صلاحيتها، ويغير السوق سلوكه بسرعة وقوة أعلى بكثير من السلوك في الأوقات العادية. وبعد فترة يعود السوق إلى سلوك أكثر "هدوءًا"، والذي قد يطيع قواعد التنبؤ القديمة أو يبدأ في التصرف وفقًا لقواعد جديدة.

يتم اكتشاف قواعد التنبؤ من خلال تحليل سلوك السوق، ولكن إذا تمكنا من شرح ما الذي يجعل هذه القواعد صحيحة، فقد نفهم أيضًا النقطة التي "تنكسر" عندها هذه القواعد.

إحدى الخطوات نحو تحقيق هذا الهدف الطموح تم تقديمها في نوفمبر 2008 من قبل تشارلز ماكال، عالم الأنظمة في مختبر أرجون التابع لوزارة الطاقة الأمريكية. وكما عرف الاقتصاديون منذ فترة طويلة، فإن النماذج الاقتصادية التقليدية تفترض أن الأنظمة الاقتصادية تحقق توازناً مثالياً بين مصالح جميع المشاركين في ذلك النظام - المنتجين، والمستهلكين، والممولين، وما إلى ذلك. هذا الافتراض هو في الأساس افتراض للعقلانية غير المحدودة، حيث يتمتع جميع المشاركين بإمكانية الوصول إلى نفس المعرفة، ويتخذون أفضل القرارات بناءً على تلك المعرفة.

وكان أحد المساهمين الرئيسيين في فهم خطأ هذا الافتراض هو عالم النفس الأميركي هربرت سايمون، الذي فاز بجائزة نوبل في الاقتصاد عام 1978 عن بحثه الرائد في اتخاذ القرار الاقتصادي.

ولدراسة سلوك اقتصادي أكثر واقعية، استخدم ماكال وشركاؤه نموذج "الوكلاء" - برامج حاسوبية تحاكي سلوك الشخص المستقل، وتستجيب لبيئته وسلوك الوكلاء الآخرين وفق نموذج السلوك المحدد لهم. وفي هذا السياق فإن الوكيل هو شخص أو منظمة تنشط في سوق الأوراق المالية، وتحدد المحاكاة أنماط العمل الاقتصادي لكل "وكيل" وفق نموذج سلوكي مستمد من الدراسات والمسوح - على سبيل المثال، إلى أي مدى يرغب الوكيل في ذلك لتحمل المخاطر، وإلى أي مدى ينسب قيمة للربح المستقبلي مقابل الربح الحالي، وما مدى الجهد الذي يبذله في اتخاذ قراراته.

يقوم النظام البرمجي بالتوسط بين الأجزاء البرمجية التي تحاكي كل وكيل، ويراقب تطور السوق نتيجة التفاعل بين الوكلاء. وفي إحدى الدراسات، طُلب من مختبر أرجون إنشاء نموذج لسوق الكهرباء في ولاية إلينوي في الولايات المتحدة الأمريكية. عندما استعدت إلينوي لتحرير السوق من التنظيم، كانت هناك حاجة للتنبؤ بعواقب هذه العملية، ومن بينها تأثير الأسعار المختلفة في مناطق مختلفة من البلاد على سلوك السوق.

ومن بين أمور أخرى، درس الباحثون الفرضية القائلة بأنه في مثل هذا السوق، حيث يوجد عدد كبير من المنتجين والمستهلكين، لن يتمكن أي طرف من التلاعب بالسوق من خلال رفع الأسعار بشكل مفرط أو خفض نطاق إنتاج الكهرباء بشكل مصطنع. أظهر تشغيل البرنامج أن هذه الفرضية غير صحيحة في حالات الحمل الثقيل، ويمكن أن تؤدي هذه المواقف إلى حالات "خرق القواعد" حيث يبدو أن السوق يتصرف بطريقة غير عقلانية وغير متوقعة. وأدت هذه النتائج إلى التوصية بتنفيذ مستوى معين من الرقابة على التسعير وكميات إنتاج الطاقة.

قوة الحوسبة آخذة في النمو

وكما ذكرنا في بداية المقال، لا توجد حتى الآن طريقة في الأفق يمكنها منع، أو على الأقل التنبؤ، بحدوث أزمات اقتصادية مثل تلك التي نشهدها في هذا الوقت. ومع ذلك، فإن المساهمات المتواضعة مثل تلك المقدمة هنا قد تساعد في فهم العمليات الاقتصادية، ولو إلى حد ما.

على الرغم من أن بعض الأساليب الموصوفة هنا كانت مستخدمة بالفعل منذ عقد أو أكثر، فإن القدرة الحاسوبية اللازمة لتشغيل هذه الأساليب أصبحت متاحة فقط في السنوات الأخيرة: بالفعل في المرحلة الأولى من طريقة تحديد المجموعة، تم تحديد الارتباطات بين عدة ملايين من أزواج المخزونات المطلوبة، وطريقة الوكيل المستخدمة لسوق الكهرباء في إلينوي، تتطلب محاكاة سلوك الآلاف من المصنعين والمصانع والمستهلكين. وكان التقدم التكنولوجي من بين أسباب النمو الاقتصادي، وربما تكون نتائج هذا التقدم، في هيئة قوة حاسوبية هائلة، قادرة على المساعدة إلى حد ما في استئناف النمو.

يعمل Israel Binyamini في ClickSoftware لتطوير أساليب التحسين المتقدمة.

من: مجلة جاليليو، فبراير 2009