Március 15-én, 2026-ban elhunyt Minneapolisban Christopher A. Sims, a Princeton Egyetem közgazdaságtan‑professzora. Nyolcvanhárom éves volt, halálát valószínűleg egy 2024‑es lovasbaleset maradandó sérülései okozták. A Princeton megerősítette a hírt, néhány angol nyelvű lap – például a Wall Street Journal és a New York Times – nekrológot is közölt, de a magyar sajtóban nem jelent meg.
Sims 2011-ben közgazdasági Nobel-díjat kapott az életművéért. Munkája ma minden modern jegybank tevékenységében ott van, beleértve az MNB-t is.
A tudományos pálya kezdete
Sims 1942-ben Washingtonban született. Már fiatalon közgazdász környezet vette körül: anyai nagyapja a National Labor Relations Board tagja volt, nagybátyja pedig a Yale Egyetemen tanított. Kezdetben matematikát hallgatott Harvardon, de – saját elmondása szerint – azért fordult a közgazdaságtan felé, mert nem akart puszta absztrakciókkal foglalkozni. Harvardon szerzett doktorit, majd 1970-ben a Minnesotai Egyetemen kapott állást. Ekkoriban Minnesota vonzotta az amerikai makroökonómia legjobbjait: Thomas Sargent, Edward Prescott (Nobel 2004), Neil Wallace, és — Sims tanítványaként — Lars Peter Hansen (Nobel 2013).
Ebben a műhelyben született 1980-ban a Macroeconomics and Reality című tanulmánya. Sims rámutatott, hogy a korabeli nagy makroökonómiai modellekben alkalmazott azonosítási feltevések – amelyek megmondják, melyik változó hogyan hat a másikra – gyakran önkényesek voltak. A kutatók nem tudtak meggyőző indokokat adni arra, miért éppen ezeket a megszorításokat választják, mégis határozott következtetésekre jutottak belőlük.
Ezért javasolta a vektoros autoregresszió (VAR) módszerét. Úgy gondolta, hogy a kutató ne erőltesse rá az adatokra a teljes előzetes modellt, hanem először hagyja, hogy az adatok megmutassák saját dinamikus mintázatukat, és csak ezután keresse az oksági összefüggéseket. A VAR ma a makroökonometria alapvető eszköze. Minden jegybank, amely azt próbálja felmérni, hogyan gyűrűzik végig a gazdaságon egy kamatdöntés, Sims módszerére támaszkodik.
Stagfláció és monetáris politika
A hetvenes évek stagflációja idején Sims Minnesota államban dolgozott. A gazdaság egyszerre mutatott magas inflációt és lassú növekedést, ami új helyzet volt: a monetaristák – Milton Friedman vezetésével – a pénzkínálat szoros ellenőrzését szorgalmazták, míg a keynesiánusok inkább a fiskális politikát hangsúlyozták. Sims módszere segített megkülönböztetni, hogy egy gazdasági változó mozgása a jegybanki döntések következménye vagy inkább külső sokk – például olajár‑emelkedés vagy a piaci várakozások változása – hatása. Az empirikus vizsgálatok szerint a monetarista recept nem állta ki a próbát, és a fejlett jegybankok később el is hagyták ezt a megközelítést. (Helyét az inflációs célkövetés vette át, amikor a jegybankok egy előre meghatározott inflációs cél elérésére és fenntartására törekednek – így működik ma az MNB is.)
Később Sims a fiskális inflációelmélettel foglalkozott, amely azt vizsgálja, miként áshatja alá a kormányzati eladósodás a jegybanki inflációs célokat. 2011‑ben azt mondta, hogy a monetáris politikának mindig van fiskális vonzata, és veszélyes azt hinni, hogy bármelyik önmagában kezelni tudja a gazdasági válságot. A Covid utáni adósságspirálok közepette ez a felismerés kiemelten időszerű.
Személyes portré
Princeton-i kollégái szerint Sims szerény és rokonszenves ember volt. Alan Blinder, a Fed volt alelnöke úgy emlékezett rá, hogy sok közgazdász nagy egóval rendelkezik, de Simsre ez nem volt jellemző. Sargent felidézte, hogy Sims gyakran így kezdte a kéziratokra adott visszajelzését: „Ez a tanulmány mélyen hibás”, majd mindig hozzátette, hogy ettől még lehet benne érték. Egy Sims tiszteletére rendezett konferencián Sargent hibát talált egy Phillips‑görbével kapcsolatos munkájában. „Mondtam neki, hogy dolgozom rajta – és tényleg dolgoztam. Nem találtam meg a teljes megoldást, de neki igaza volt” – mesélte.
Egy 2024-es interjúban Sims arról beszélt, hogy a pénzügyi válság óta az ökonometriai modellek sokat fejlődtek. Úgy vélte, hogy a mesterséges intelligencia segítheti a közgazdászokat jobb eszközök kidolgozásában. Aggasztotta viszont, hogy a közvélemény rosszul kezeli az előrejelzések bizonytalanságát: aki kimondja, hogy a jövő bizonytalan, kevésbé tűnik hitelesnek, mint aki magabiztosan állít valamit, még ha utóbbi valójában kevesebbet tud.
Sims egész pályáját áthatotta a tudományos tisztesség és az adatok iránti alázat. A VAR sikere sem abból fakadt, hogy ez a módszer mindent megmagyarázott, hanem abból, hogy pontosan megmutatta, meddig juthatunk az adatok alapján.
