Звезда, у которой нет точных координат
Понятие нейтральной реальной ставки — r-star — восходит к шведскому экономисту Кнуту Викселлю, который ещё в 1898 году предположил: судить об инфляции по одному лишь уровню ставок бессмысленно, важно то, где ставки находятся относительно некоего равновесного уровня. Если реальная ставка политики выше r-star, политика жёсткая; если ниже — мягкая. Идея простая и элегантная, но у неё есть фундаментальная проблема: r-star, как и потенциальный ВВП или естественный уровень безработицы, напрямую не наблюдается. Её нельзя измерить термометром — только оценить с помощью модели, а любая модель — это набор допущений о том, как устроена экономика.
Председатель ФРС Джером Пауэлл в 2018 году сравнил ориентацию политики по таким показателям с навигацией по звёздам — отсюда и звёздочка в обозначении r*. Проблема в том, что «звёзды» сами двигаются, причём оценки их положения меняются задним числом. Президент ФРБ Нью-Йорка Джон Уильямс, один из авторов самой известной модели оценки r-star, признавал: по мере приближения к предполагаемому нейтральному уровню то, что казалось ясной точкой света, оборачивается размытым пятном. Это не оговорка и не излишняя скромность — это точное описание того, с чем работают и рынок, и центральные банки.
Что на самом деле передаёт кривая доходностей
Здесь и вступает в игру новая работа Нью-Йоркского Феда. Её логика начинается не с r-star, а с более общего наблюдения: макроэкономические переменные — ставки, инфляция, рост — состоят из долгосрочного тренда и более короткоживущих циклических колебаний, и инвесторы в реальном времени не могут точно разделить одно от другого. Наблюдая, скажем, краткосрочную ставку на уровне 5%, инвестор видит также траекторию инфляции и роста и на основе этого делает субъективный вывод — например, 2% тренда и 3% цикла. Это разложение не обязано совпадать с «истинным» состоянием экономики; оно лишь оптимально с учётом той информации, которой инвестор реально располагает.
Дальше работает простая причинная цепочка. Цены облигаций формируются не из истинных, скрытых от рынка компонентов экономики, а из субъективных представлений инвесторов о тренде и цикле. Значит, регулятор может извлечь из кривой доходностей полезный сигнал ровно в той мере, в какой у инвесторов есть информация, которой у самого регулятора нет. Но верно и обратное ограничение: кривая доходностей способна раскрыть только то, что видят инвесторы, — не больше. Она не окно в объективную реальность экономики, а слепок коллективного, несовершенного восприятия этой реальности.
flowchart TD A["Макроданные: ставки, инфляция, рост"] --> B["Инвесторы делят тренд и цикл (несовершенно)"] B --> C["Формируются ожидания и премия за срок"] C --> D["Кривая доходностей"] D --> E["Регулятор извлекает оценку r-star с широким интервалом"]
Именно поэтому доходность облигаций — это не «истина минус шум», а смесь ожиданий по будущим ставкам и премии за срок, которая сама по себе изменчива и зависит от риск-аппетита рынка. Отделить одно от другого — отдельная и тоже несовершенная задача.
Насколько велика неопределённость на практике
Оценивая свою модель на квартальных данных США с 1960-х годов, авторы получили конкретные ориентиры того, сколь размыты эти «звёзды» даже с точки зрения самих инвесторов. 95-процентные доверительные интервалы составили примерно ±225 базисных пунктов для тренда номинальной ставки, ±125 пунктов для тренда инфляции и ±80 пунктов для тренда роста. На конец выборки, в 2022 году, тренд номинальной ставки инвесторы оценивали на уровне 3,75% — но с интервалом от 1,55% до 5,95%. Это разброс шириной более четырёх процентных пунктов вокруг единственного, казалось бы, «текущего» числа.
Для самой r-star, которую в этой модели считают как разницу между трендом ставки и трендом инфляции, интервал неопределённости составил около ±170 базисных пунктов в реальном времени и не сократился принципиально даже тогда, когда авторы задним числом использовали всю историю данных вплоть до 2022 года — двусторонняя оценка всё равно давала разброс порядка ±130 пунктов. Иными словами, даже зная будущее, знать «истинную» r-star задним числом получается ненамного точнее, чем в моменте. Неопределённость — не следствие нехватки данных на сегодняшний день, а встроенное свойство самой задачи.
При этом рыночная (полученная из кривой доходностей) оценка r-star в этой модели оказалась заметно более плавной, чем более известная модель Лаубаха-Уильямса, доступная на сайте Нью-Йоркского Феда, хотя обе укладываются в общий доверительный интервал друг друга. Это уже намёк на следующий сюжет: разные подходы не просто «шумят» вокруг одной цифры — они по-разному её определяют.
Одна звезда, разные телескопы
Экономисты ФРБ Ричмонда сформулировали эту мысль прямо: расхождения между моделями r-star объясняются не только неопределённостью данных, но и различиями в самом определении показателя. Сравнение трёх ведущих подходов для второго квартала 2024 года дало разброс точечных оценок от 0,8% до 2,6% — притом что все три модели претендуют на оценку одного и того же понятия.
| Подход | Как определяется r-star | Источник данных | Что важно знать о неопределённости |
|---|---|---|---|
| Рыночная модель на основе кривой доходностей | Спред между воспринимаемым инвесторами трендом ставки и трендом инфляции | Доходности гособлигаций и макропоказатели | 95% интервал около ±170 б.п., почти не сужается задним числом |
| Holston–Laubach–Williams | Ставка, при которой выпуск на потенциале, а инфляция стабильна; раскладывается на тренд роста и остаточный компонент | Структурная макромодель ВВП, инфляции, ставок | Чувствительна к техническим допущениям модели |
| Lubik–Matthes | Прогноз реальной ставки на пять лет вперёд по гибкой статистической модели | Временные ряды без жёсткой макротеории | Медианная оценка около 1,56% на конец 2018 года, но в широком диапазоне |
| Johannsen–Mertens | Прогноз реальной ставки на бесконечном горизонте (постоянная компонента) | Модель временных рядов с эффективным нулевым порогом | Наиболее стабильная траектория, 1,7–2,2% за всю выборку |
Разница между Lubik-Matthes и Holston-Laubach-Williams в последние годы во многом объясняется не ошибкой измерения, а тем, что первая модель ближе к чисто статистическому прогнозу, а вторая встраивает экономическую структуру и явно выделяет остаточный компонент, не связанный напрямую с трендом производительности. Похожий урок звучал и раньше применительно к еврозоне: оценки равновесной ставки оказывались крайне чувствительны к, казалось бы, техническим допущениям модели, а доверительные интервалы даже при менее строгом 68-процентном уровне доверия достигали ±2,33 процентного пункта. Это не значит, что какая-то из моделей «неправильная» — они отвечают на слегка разные вопросы, хотя и используют одно обозначение со звёздочкой.
Что с этим делать читателю
Ключевой вывод новой работы Нью-Йоркского Феда сформулирован обезоруживающе скромно: кривая доходностей действительно несёт ценную информацию о том, как инвесторы воспринимают r-star, но эта информация не отменяет фундаментальной неопределённости о положении самой ставки, и эта неопределённость не исчезает со временем. Авторы прямо советуют политикам учитывать оценки r-star вместе с сопровождающими их интервалами неопределённости, а не как отдельные точные числа.
Для практического читателя это означает следующее: когда в финансовых новостях звучит очередная оценка нейтральной ставки, разумно спрашивать не «сколько это в процентах», а «какой ширины интервал стоит за этим числом» и «какое именно определение r-star использовано». R-star остаётся полезным ориентиром для того, чтобы судить, мягкая денежно-кредитная политика или жёсткая, — но она не наблюдается напрямую, и ни одна из существующих моделей не даёт окончательного, безошибочного ответа. Рынок через кривую доходностей показывает нам не точку, а диапазон возможных состояний экономики, и этот диапазон сам по себе — куда более честная и полезная информация, чем любая одна цифра после запятой.
