Foto: UiB.
Foto: UiB.

En god valgprediksjon krever presisjon og distanse. Foran høstens norske valgkamp kan det være grunn til å minne om meningsmålingenes makt i politikken og hvor komplis-erte korrekte prediksjoner kan være.

I norske og internasjonale medier fortalte journalister og kommentatorer at det i den amerikanske presidentvalgkampen høsten 2012 stadig var dødt løp mellom Obama og Romney: ifølge disse var ingenting sikkert, begge hadde like store sjanser til å vinne. En slik formidling stod i kontrast til mange analyser som med stor sannsynlighet predikerte seier til Obama.

En amerikansk presidentvalgkamp er en langspurt over flere år der kandidatene først investerer store ressurser for å bygge en valgkamporganisasjon og deretter setter alt inn på å mobilisere sine velgere fram mot valgdagen. Men en valgkamp er også et medieformidlet sirkus med overmåte mye støy. Mangt og mye kan kommenteres. Men i all hovedsak formidler valgkamphistorien at kandidatenes triks og valgkampens hendelser over tid nuller hverandre ut.

Et velregissert utspill på et valgmøte kan senere bli undergravd av en uheldig formulering foran åpen mikrofon. Et eksempel fra 2012 er hvordan Romney først fikk fordel og mediedekningen etter den første TV-debatten, men mistet momentumet til Obama, som i egenskap av president fikk et medieløft etter at stormen Sandy landet på østkysten av USA.

Støy og signaler

Vi bør ikke se oss blinde på serien av enkelthendelser i valgkampen. Vi bør heller prøve å avdekke de mer fundamentale sammenhengene i politikken, slik vi i denne artikkelen gjør i forhold til amerikansk politikk hvor meningsmålingene spiller en svært viktig rolle. For å kunne gi en anstendig prediksjon av amerikanske presidentvalg må vi ta et skritt vekk fra valgkampene og mediestøyen og heller identifisere de historiske signalene som over tid er viktige for å predikere valgvinneren. Det er instruktivt å kjenne til tre forskjellige prediksjonsmodeller som alle må måles opp mot kriteriene presisjon og distanse.

1. Løpende meningsmålinger

Den meste kjente prediksjonen av presidentvalget i 2012 ble gjort av statistikkbloggeren Nate Silver. Foruten å skrive jevnlig for New York Times under valgkampen, publiserte Silver også en bok om prediksjon og utover høsten 2012 predikerte han etter hvert valgresultatet perfekt fordi han analyserte løpende meningsmålinger på delstats- og nasjonalnivå. Her studerte Silver tendensene i målingene og skilte mellom det som var feilmarginene i meningsmålingene og det som var den underliggende trenden.

Fram til valgdagen 6. november 2012 predikerte Silver til tider overveiende sannsynlighet for valgseier til Obama. Silver skåret høyt på presisjon fordi prediksjonen var så treffsikker. Men han skåret etterhvert lavere på distanse: de fleste kan treffe blinken når de kan ta på den. Når vi nærmer oss 2016 kan Silver igjen gi oss en god prediksjon på utfallet.

2. Prediksjonsmarkeder

En annen modell er prediksjonsmarkeder der informerte aktører setter penger på en framtidig valgvinner, nærmest som en børsaksje. Sveinung Arnesen ved Rokkan-senteret ved Universitetet i Bergen har vist at slike markeder ofte er langt mer presise og stabile enn meningsmålinger.

Markedsaktørene tenker langsiktig og vet at hendelser kan være flyktige og at mediestøy stort sett er forbigående (Arnesen 2011). Hver aktør i markedet besitter litt kunnskap. Markedet kondenserer denne kunnskapen til et tydelig signal. Iowa Electronic Market viste i over ett år at Obama med stor sannsynlighet ville vinne gjenvalget med moderat margin. Her var både presisjon og distanse.

3. Fundamentale sammenhenger

En tredje modell formidler sammenhenger mellom tidligere valgresultater og historiske faktorer. De historiske faktorene blir ofte omtalt som de fundamentale sammenhengene (Campbell 2005). Av mange slike faktorer er to spesielt kritiske. Den ene faktoren måler den økonomiske tilstanden i landet og sier at valg er folkeavstemninger på politikere ved makten: velgere belønner politikere i gode økonomiske tider og straffer dem i dårlige.1

Den andre faktoren tar på alvor at endringen i den amerikanske grunnloven i 1951 begrenser en presidents tid i Det hvite hus. Ved første gjenvalg for partiet i Det hvite hus vil en sittende president være valgkampens viktigste ressurs: presidenten dominerer den politiske dagsordenen gjennom sine roller som statsoverhode, regjeringssjef og øverstkommanderende for de væpnede styrkene. Etter to perioder må presidenten takke av, presidentembetet står åpent og en reorganisert opposisjon vet at nå er tiden inne for å lykkes.

Vi er tilhengere av denne modelltypen som er brukt blant statsvitere i USA. Disse modellene er gode på distanse, men ustabile på presisjon. Modellene kan likevel gi en tydelig indikasjon på framtidige valgutfall.

Post mortem: 2012-prediksjonen

Rett etter valget av Barack Obama i 2008 oppdaterte vi informasjon om de fundamentale faktorene økonomisk vekst og gjenvalg samt valgresultatet for alle 16 presidentvalgene siden 1948. I november 2008 brukte vi denne oppdaterte modellen og predikerte med Eirik Vestrheim i Stat & Styring (4-2008) at det var 6-1 sjanse for at Obama ville vinne gjenvalget i 2012 og at Obama ville få 56,2 prosent av topartistemmene (Grendstad og Vestrheim 2008a; 2008b).2

I august 2012 kunne vi bruke de faktiske tallene for den økonomiske veksten i andre kvartal i 2012. Veksten viste seg å være 1,5 prosent (Bureau of Economic Analysis 2012). Vi predikerte derfor at Obama ville vinne valget med 54.1 prosent av topartistemmene og at det var 88 prosent sjanse for at han også skulle få flertall av folkestemmene (Grendstad og Mjelde 2012). Valgresultatet viste imidlertid at Obama fikk et lavere resultat med 51,4 prosent av topartistemmene. Vår prediksjon for 2012 hadde riktig valgvinner, men prosenten var for høy. Modellen hadde god distanse, men presisjonen var lav med et siste prediksjonsavvik på 2,7 poeng.

Etter valget i november 2012 har vi igjen kunne oppdatere informasjonen for alle 17 presidentvalg fra 1948 til og med 2012. Dersom vi kun gjennomfører det som kalles en «innen-data prediksjon» og bruker gjenvalgsfaktoren og informasjon om den økonomiske veksten for disse 17 valgene til å predikere valgresultatet, identifiserer modellen den riktige vinneren av folkestemmene for 15 av de 17 valgene (88 prosent). Modellen forklarer 69 prosent av den statistiske variansen i valgresultatet mens den gjennomsnittlige feilprediksjonen (dvs. regresjonens standardfeil) er på 3 prosentpoeng.

Presidentvalget 2016

For å sette de fundamentale sammenhengene på en tydelig test og samtidig ta på alvor at prediksjoner bør ha god distanse, skal vi bruke modellen til å predikere utfallet av presidentvalget i 2016. Vi gjør dette forsøket i tre versjoner: vår enkle modell; vår enkle modell med justering av estimatet for økonomisk vekst; og vår enkle modell med hensyn til den overprediksjonen som modellen har avdekket for valgene siden 1992.

1. En enkel modell

Utgangspunktet for den enkle modellen er at vi forventer at den økonomiske veksten for andre kvartal i 2016 vil ligge i nærheten av medianverdien for økonomisk vekst for alle de 17 valgene mellom 1952 og 2012.

Det er i utgangspunktet ingen grunn til å forlate denne historiske lærdommen der medianverdien for økonomisk vekst er 4,3 prosent. Vi må også ta hensyn til den andre historiske faktoren at Obama om snart fire år forbereder seg på å gå av som USAs 44. president. Det åpner Det hvite hus for en ny president: ved presidentvalget 8. november 2016 vil republikanerne derfor stå sterkere enn ellers.

Ved hjelp av vår enkle modell predikerer vi derfor at den republikanske presidentkandidaten ved valget i 2016 vil få 50,5 prosent av topartistemmene, og at det er 56 prosent sjanse for at denne kandidaten får majoriteten av topartistemmene.

2. Modell med lavere økonomisk fartsgrense

Congressional Budget Office i USA rapporterte i november 2012 at den underliggende potensielle økonomiske vekstevnen i USA var redusert fra fire til to prosentpoeng (CBO 2012). Årsaken til den «reduserte økonomiske fartsgrensen» i USA (Bernstein 2012) er at andelen av befolkningen som er i arbeidsstyrken har blitt mindre, at det er liten marginal effekt av kvinners inntreden i arbeidslivet siden mange kvinner allerede er i arbeidsstyrken, og at andelen arbeidsledige ikke blir redusert selv om økonomien skulle ta seg opp igjen.

Dersom disse faktorene er gyldige, er det historiske grunnlaget for vår gjetning for den økonomiske veksten i 2016 for optimistisk. Estimatet på veksten må derfor justeres. Og om vi anslår den økonomiske veksten i andre kvartal ved neste presidentvalg til å bli to prosentpoeng lavere, altså 2,3 prosent, vil dette være den økonomiske verdien vi plugger inn i modellen.

Med et slikt lavere utgangspunkt predikerer vi at den republikanske kandidaten ved valget i 2016 vil få 52 prosent av topartistemmene, og at det er 73 prosent sjanse for at denne republikaneren får majoriteten av topartistemmene. Lavere økonomisk vekst i valgåret straffer det sittende partiet og styrker altså kandidaten fra utfordrerpartiet, akkurat slik teorien om at valg er folkeavstemminger på politikere ved makten sier.

3. Modell med korrigering av prediksjonsoptimismen siden 1992

En diagnose av vår enkle prediksjonsmodell der vi bruker variablene gjenvalg og økonomisk vekst, viser at innen-data prediksjonen konsistent overskyter det faktiske valgresultatet for alle de seks presidentvalgene siden 1992. Dette kan være et tegn på at de historiske sammenhengene vi legger til grunn i modellen har endret seg de siste 20 årene. Det er selvfølgelig vanskelig å slå fast hva som er årsaken til endringene.

En av årsakene kan være at den økte ideologiseringen av Det demokratiske og Det republikanske partiet reduserer presidentens framskutte plass i politikken. En annen type årsak kan være økonomiske faktorer som fallende inntektsvekst for middelklassen og stigende økonomiske ulikhet. En tredje faktor kan være digitalisering av samfunnet og den globale konkurransen (Leonhardt 2012a; 2012b). Disse og flere faktorer kan også virke sammen.

Den meste kjente prediksjonen av det amerikanske presidentvalget i 2012 ble gjort av statistikkbloggeren Nate Silver. Fram til valgdagen 6. november 2012 predikerte Silver til tider overveiende sannsynlighet for valgseier til Obama. Silver skåret høyt på presisjon fordi prediksjonen var så treffsikker. Men han skåret etterhvert lavere på distanse: de fleste kan treffe blinken når de kan ta på den. Foto: Randy Stewart, Royal Statistical Society

Vi korrigerer for den interne overprediksjonen ved å legge til modellen en stump variabel som ‘tar ut’ alle de seks siste valgene.3 Med informasjon om forventet historisk vekst på 4,3 prosent, at Obama forlater Det hvite hus, samt korrigeringsvariabelen, er vår tredje og siste versjon av å predikere presidentvalget i 2016 at den republikanske utfordreren får 52,9 prosent av topartistemmene og at det er 85,3 prosent sjanse for at vedkommende får mer enn halvparten av topartistemmene.4

Konklusjon

Det er gode sjanser for at den republikanske kandidaten vinner presidentvalget i USA i 2016 og dermed blir landets 45. president. Denne konklusjonen baserer vi på to fundamentale sammenhenger: mulighetene og begrensningene i gjenvalg basert på den 22. grunnlovsendringen, samt den forventede økonomiske tilstanden i valgåret. Det er bedre å søke kunnskap i historien enn å la seg overvelde av valgkamper. Dessuten er det viktig å sette kunnskapen på prøve. Den mest uavhengige måten dette kan skje på er å predikere hendelser fram i tid. Selvfølgelig kan en prediksjon ta feil. Men det er bedre å ta feil enn å være uklar: en republikaner vinner presidentvalget i 2016.

Referanser

Sluttnoter

  1. Heidi Ann Bruknapp (2012) har vist at bruk av strukturelle økonomivariabler, som vi anvender her, gir mindre prediksjonsfeil enn bruk av persiperte økonomivariabler (dvs. variabler som måler folks holdning til økonomien).

  2. ‘Topartistemmer’ tar utgangspunkt i at USA for alle praktiske formål har et topartisystem. Derfor er prosentgrunnlaget summen av stemmer til de to partiene og dermed nevneren i utregningene.

  3. Vi bruker en ‘dummy-variabel’ med verdien 1 for alle seks valg siden 1992 og verdien 0 for alle tidligere valg.

  4. Denne modellen, som inneholder tre prediksjonsvariabler der alle effektene er signifikante (p<,01), oppnår 80 prosent justert forklart varians og gir regresjonens standardfeil til 2,4.