आर्थिक पूर्वानुमान अत्यधिक शोर के खतरों से भरा है

बारिश के पूर्वानुमानों के सही न होने के कारण मौसम विज्ञानी हमेशा निशाने पर रहते हैं। ठीक ही है, क्योंकि पूर्वानुमान करने वाले हमेशा गलत ही लगते हैं। देश ने मानसून के आगमन के लिए लंबे समय तक इंतजार किया, यहां तक कि भारत मौसम विज्ञान विभाग विभिन्न स्थानों पर आगमन की तारीख बढ़ाता रहा। लेकिन यह अर्थशास्त्रियों द्वारा समय-समय पर सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) का पूर्वानुमान लगाने की तुलना में कम अराजक है।

वित्तीय वर्ष शुरू होने से पहले ही 2023-24 के लिए जीडीपी का अनुमान 5% से 7% तक था। हालांकि सरकार के लिए बजट बनाते समय एक संख्या मान लेना ठीक है, क्योंकि सभी अनुमानों को तय करना होता है, लेकिन अर्थशास्त्रियों के लिए यह एक खेल लगता है। इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि जब भी भारतीय रिजर्व बैंक (आरबीआई) मौद्रिक नीति की समीक्षा करता है तो आंकड़ों को संशोधित किया जाता है, भले ही उसके दृष्टिकोण में कोई बदलाव न हो। इसलिए, 5% पूर्वानुमान धीरे-धीरे 6% तक अपग्रेड हो जाते हैं क्योंकि आरबीआई 6.5% संख्या पर कायम रहता है, जो भविष्य के संशोधनों के लिए धुरी बन जाता है।

प्रभाव जमाने के लिए हर कोई शॉक एलिमेंट तलाशता है। इसलिए, बीते वर्ष के लिए एक बिल्कुल अलग संख्या (जो कि मई अनुमान आने तक 7% थी) के साथ आना फैशनेबल हो गया है। एक बार जब किसी अर्थशास्त्री के पास अपनी कंपनी का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक संख्या होती है, तो अन्य अर्थशास्त्रियों पर पूर्वानुमान लाने का दबाव होता है। भले ही इसका कोई मतलब न हो, कोई सीईओ को यह पूछते हुए सुन सकता है, "हम अपने पूर्वानुमान के बारे में क्या कर रहे हैं?" या इस पर व्यंग्यात्मक टिप्पणी कर रहे हैं कि कंपनी क्यों पीछे है।

एक तार्किक प्रश्न उठता है. जब अर्थशास्त्री पूर्वानुमान लगाते हैं, तो क्या वे डेटा की सही व्याख्या कर रहे हैं? इसका उत्तर यह है कि जब अर्थशास्त्री अर्थमितीय विश्लेषण करते हैं तो बहुत अधिक लचीलेपन का उपयोग किया जाता है। जबकि उपयोग किया गया डेटा सभी पूर्वानुमानकर्ताओं के लिए सामान्य है, चुने गए चर अलग-अलग होते हैं। कुछ लोग वैश्विक कारकों का उपयोग करते हैं जबकि अन्य राज्यों में राजनीतिक विकास को व्याख्यात्मक चर के रूप में चुनते हैं। कभी-कभी, उपभोक्ता मूल्य सूचकांक पर आधारित मुद्रास्फीति का उपयोग किया जाता है, जबकि जीडीपी डिफ्लेटर का उपयोग अन्य लोगों द्वारा किया जाता है। इसके अलावा, कोई व्यक्ति सांख्यिकीय प्रतिगमन करने के लिए त्रैमासिक या छह-मासिक डेटा का उपयोग कर सकता है, यदि पारंपरिक वार्षिक डेटा नहीं। फिर पाठ्य पुस्तक के अनुसार नियमित परीक्षण किए जाते हैं। चरों की अलग-अलग संख्या के साथ तैयार किए गए मॉडल आमतौर पर अतीत के बिंदुओं को एक साथ रखने के मामले में मजबूत होते हैं। लेकिन क्या इसे भविष्य के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है?

अर्थमिति में, न्यूनतम किया जाने वाला एक यादृच्छिक तत्व होता है जिसे 'त्रुटि शब्द' कहा जाता है। यह तब बचाव में आता है जब पूर्वानुमान गलत हो जाते हैं या बदलना पड़ता है। इसे आसानी से त्रुटि की गुंजाइश के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। किसी भी परिवर्तन की भविष्यवाणी करते समय, कोई यह नहीं जान सकता कि दुनिया में कहीं तेल का झटका होगा या युद्ध होगा। इसी तरह, मानसून के बारे में कभी भी पता नहीं चल सकता है, और यहां तक कि सामान्य बारिश भी, जो अच्छी तरह से नहीं फैलती है, दालों जैसी फसलों को नुकसान पहुंचा सकती है, जिससे कीमतें और मुद्रास्फीति बढ़ सकती है। निडर, पूर्वानुमानित-खुश अर्थशास्त्रियों को नियोजित 'शोर' चर की ओर इशारा करके प्रतिकूल परिस्थितियों की व्याख्या करने के लिए दिया जाता है।

पूर्वानुमान का मुद्दा मौद्रिक नीति के संदर्भ में प्रासंगिक है क्योंकि जब भी अमेरिकी फेडरल रिजर्व या आरबीआई अपनी दरों में बढ़ोतरी को रोकता है, तो यह तर्क दिया जाता है कि अतीत में की गई कार्रवाई अभी भी अपना काम करना बाकी है। इसका मतलब है कि इसमें अंतराल शामिल है, जो 6-12 महीने का हो सकता है। यदि यह एक समय सीमा की तरह दिखता है जो बहुत लंबी या सटीक नहीं है, तो स्पष्टीकरण यह है कि विभिन्न अर्थशास्त्रियों के पास ऐसे मॉडल हैं जिनकी समय सीमा अलग-अलग है। आंकड़ों पर काम करने के बाद आरबीआई का आंतरिक शोध आमतौर पर यही कहता है।

अब वर्तमान स्थिति हैरान करने वाली है क्योंकि इन मॉडलों के कहने के बावजूद मुद्रास्फीति कम हो गई है। खाद्य तेलों और सब्जियों की कीमतों में भारी गिरावट आई है, जिससे खुदरा महंगाई दर गिरकर 4.3% पर आ गई है। इसलिए विलंबित-प्रभाव सिद्धांत पर सवाल उठाया जा सकता है। लेकिन उन दो वस्तुओं की कीमतें कम होना मौद्रिक नीति के लिए जिम्मेदार नहीं है। इसलिए, जबकि मॉडल दिखाएंगे कि आरबीआई की नीति दरों का मुद्रास्फीति (अंतराल के साथ) के साथ नकारात्मक संबंध है, कीमतें केवल इसलिए गिर सकती हैं क्योंकि आपूर्ति बेहतर है। या यह सिर्फ कच्चे तेल की कीमतों में कमी, या ईंधन उत्पादों पर कम सरकारी करों का प्रभाव हो सकता है।

इसके अलावा, ये मॉडल, जो हमें सटीक रूप से बताते हैं कि मुद्रास्फीति 2-3 तिमाहियों के अंतराल के साथ कम हो जाएगी, मानसून विफल होने और अक्टूबर के बाद कीमतें बढ़ने की स्थिति में फिर से सवाल उठाया जा सकता है।

source: livemint