Ключи к Белому дому

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

«Ключи к Белому дому» (англ. The Keys to the White House) — книга 1996 года о системе предсказания результатов выборов президента США. Данная система была разработана в 1981 году американским историком Аланом Лихтманом и российским ученым В. И. Кейлис-Бороком, специалистом по предсказательным математическим моделям. Модель имеет историю точных предсказаний, однако подвергается критике некоторых ученых из-за того, что в неё включены слишком много допущений, и из-за того, что она предсказывает только победителя выборов, а не процент голосов победившей партии.

Система предсказания[править | править код]

Система основана на предположении, что выборы президента США зависят в основном от результатов партии, контролирующей Белый дом в течение прошлого срока. В соответствии с этой теорией, прагматичный американский электорат выбирает президента исходя из результатов правления партии, контролирующей Белый дом, а также учитывает события, происходившие в течение срока — экономический спад или подъём, успехи или провалы внешней политики, скандалы, политические инновации.

Если нация считает, что партия хорошо правила в течение своего срока, то эта партия выигрывает следующие четыре года правления; в противном случае побеждает конкурирующая партия. В соответствии с моделью, независимо от действий кандидата в течение кампании, из-за взгляда общественности на агитацию как на политические технологии, его шансы не будут зависеть от pr-стратегии.

При применении данной модели к президентским выборам начиная с 1860 года, авторы выделили 13 аспектов, которые влияют на переизбрание правящей партии. Когда пять или менее предположений ложны или направлены против правящей партии, то эта партия выигрывает выборы. Если же ложны шесть и больше, то выигрывает конкурирующая партия.

Тринадцать ключей к Белому дому[править | править код]

Ключи — утверждения, благоприятные для победы правящей партии. Когда пять или менее утверждений ложны, прогнозируется победа правящей партии. В противном случае прогнозируется победа конкурирующей партии.

  1. Партийный Мандат: после промежуточных выборов находящаяся у власти партия имеет больше мест в Палате представителей США, чем после предыдущих промежуточных выборов.
  2. Конкуренция: нет серьезной конкуренции среди кандидатов от правящей партии.
  3. Должность: кандидат правящей партии — действующий президент.
  4. Третьи партии: нет значительной третьей партии или независимого кандидата.
  5. Краткосрочная экономика: экономика не находится в рецессии во время избирательной кампании.
  6. Долгосрочная экономика: реальный экономический рост на душу населения в течение срока равен или превышает средний рост в течение предыдущих двух сроков.
  7. Изменение политики: действующая администрация осуществляет существенные изменения в национальной политике.
  8. Общественные беспорядки: в течение срока не было продолжительных общественных беспорядков.
  9. Скандал: действующая администрация не была затронута крупным скандалом.
  10. Иностранная/военная неудача: действующая администрация не имеет крупной неудачи в иностранных делах или военных вопросах.
  11. Иностранный/военный успех: действующая администрация добилась крупного успеха в иностранных делах или военных вопросах.
  12. Харизма: кандидат правящей партии харизматичен или является национальным героем.
  13. Харизма конкурента: кандидат конкурирующей партии не харизматичен или не является национальным героем.

Ссылки[править | править код]

  • Armstrong, J. S. & Cuzan, A. G. (Feb. 2006). «Index Methods for Forecasting: An Application to the American Presidential Elections». Foresight: The International Journal of Applied Forecasting, Issue 3, 10-13.
  • Jones, R. J. (2002). Who Will be in the White House?: Predicting Presidential Elections. (New York: Longman).
  • Lichtman, A. J. (2008). The Keys to the White House, 2008 Edition. Lanham, MD: Rowman & Littlefield.
  • Lichtman, A. J. (April-June, 2008). «The Keys to the White House: An index Forecast for 2008». International Journal of Forecasting. 24, 301-09.