Radical Uncertainty: Decision-Making Beyond the Numbers Kindle Edition

Люди, избегающие риска, - это те, кто не желает выходить за пределы зоны комфорта своего устоявшегося эталонного повествования. Они ищут уверенности в мире радикальной неопределенности, пытаясь ограничить себя рамками маленького, неподвижного мира. Это такие люди, как мистер Стивенс, навязчивый профессиональный дворецкий в фильме "Остаток дня", или мистер Бэнкс в диснеевской "Мэри Поппинс" . В то время как распад восточногерманского государства открыл новые возможности для многих, другие были обескуражены потерей безопасности , которую давали ограничения репрессивного режима. Любители риска, такие как Маск или Оруэлл, напротив, находятся в постоянном поиске новых эталонных нарративов - и через этот поиск меняют, к лучшему или худшему, эталонные нарративы всех остальных.

Модели малого мира в большом мире

Описанный нами выше подход к риску соответствует мышлению этих оборонных подрядчиков. Риск определяется обстоятельствами и справочным описанием отдельных лиц или предприятий. Финансовые специалисты, как и экономисты из Казначейства, думают иначе. В их мире риск - это безличное, объективное свойство активов. Основной вклад в развитие такого мышления был сделан Гарри Марковицем в Чикагском университете в 1950-х годах. Его центральная идея заключалась в том, что о риске, связанном с инвестиционным портфелем, следует судить не только по риску, связанному с каждым отдельным активом, но и по взаимосвязи между доходностью различных активов - именно этот вопрос Антонио пытался объяснить Саларино. Если доходность различных активов движется близко друг к другу - доходность сильно коррелирована - то диверсификация приносит мало пользы. Но если доходность некоррелирована, то добавление дополнительных активов уменьшает изменчивость портфеля в целом. Эффективный портфель" - это портфель, который минимизирует изменчивость доходности портфеля при заданной средней ставке доходности.

Милтон Фридман был одним из экзаменаторов Марковица и, как сообщается, восхищался его работой, но был обеспокоен тем, что ее следует описывать как математику, а не экономику. В любом случае, Марковиц получил степень доктора философии, сделал карьеру как в академической среде, так и в инвестиционном менеджменте, и в 1990 году был удостоен Нобелевской премии за свою модель эффективного портфеля. Сегодня эта модель остается одним из столпов современной финансовой экономики, наряду с моделью ценообразования капитальных активов (CAPM), , которая задает вопрос о том, как выглядело бы равновесие финансового рынка, если бы активы оценивались в соответствии с подходом эффективного портфеля, и гипотезой эффективного рынка, описанной в Главе 14, которая утверждает, что рыночные цены отражают всю доступную информацию.

Модель эффективного портфеля, модель ценообразования капитальных активов и гипотеза эффективного рынка являются хорошими иллюстрациями того, как простые модели могут быть использованы для освещения сложных проблем. Важнейшая идея портфельного подхода заключается в том, что риск - это свойство портфеля в целом, и его нельзя оценивать простым сложением рисков, связанных с каждым элементом портфеля. Риск зависит от контекста, и действие, которое является рискованным в одном контексте, может снизить риск в другом. Не существует такого понятия, как рискованный актив, есть только рискованный набор активов, и этот момент до сих пор не очень хорошо понимают многие инвесторы и финансовые консультанты. Математика Марковица, на самом деле не очень сложная, элегантно демонстрирует и разъясняет эту мысль. Модель ценообразования капитальных активов показывает, как стоимость любого финансового актива зависит от свойств этого актива по отношению ко всем другим доступным активам, и обеспечивает основу для понимания этих отношений. Арбитраж - торговля между активами с родственными, но не обязательно идентичными характеристиками - был основой прибыльных стратегий для многих трейдеров. CAPM проводит различие между специфическим риском, связанным с конкретной ценной бумагой - будет ли оборонный контракт выполнен в срок и в рамках бюджета? Пройдет ли лекарство клинические испытания? Будет ли скважина нефтяной компании продуктивной? - и рыночным риском, связанным с общими экономическими условиями, относящимися ко всем ценным бумагам: если наступит рецессия, то можно ожидать падения стоимости большинства ценных бумаг. Рыночный риск неизбежен, специфический риск диверсифицируем, и поэтому рыночный риск должен вознаграждаться более щедро, чем специфический риск. Это был контринтуитивный аргумент экономистов Казначейства.

Гипотеза эффективного рынка - это мощная проверка реальности. Все знают, что Amazon является успешным розничным продавцом, а продукция Apple привлекательна для потребителей - и цена акций этих компаний уже отражает это. Любой, кому предлагают или кто считает, что обнаружил неиспользуемую деловую или инвестиционную возможность, должен спросить себя: "Почему другие люди еще не воспользовались этой возможностью?". Конечно, на этот вопрос может быть хороший ответ. Но его постановка может помочь вам избежать дорогостоящих ошибок.

Теория портфеля, модель ценообразования капитальных активов и гипотеза эффективного рынка - полезные, действительно незаменимые модели, но ни одна из них не описывает "мир таким, какой он есть на самом деле". Когда люди воспринимают эти финансовые модели слишком буквально, наполняют их выдуманными цифрами и основывают на них важные решения, модели становятся вводящими в заблуждение и даже опасными. Как это произошло во время мирового финансового кризиса. И во многих других случаях. Крупный американский хедж-фонд Long Term Capital Management потерпел крах в 1998 году, потому что фонд и его советники, удостоенные Нобелевской премии, включая Роберта К. Мертона, слишком сильно верили в свои модели. (Мертон был сыном социолога Роберта К. Мертона, которого мы описали в Главе 3 как первого социолога, сформулировавшего общую проблему рефлексивности - проблему, которая стала весьма актуальной, поскольку трейдеры, знавшие о стратегиях LTCM, позиционировали себя так, чтобы получить прибыль от неспособности фонда поддерживать их). Ошибка заключается в том, что малый мир ошибочно воспринимается как модель "аэродинамической трубы", которая воспроизводит большой мир, в котором мы живем.

Мы рады, что знаем об этих моделях малого мира, и считаем себя лучшими инвесторами, поскольку знаем о них. Но мы не совершаем ошибку, воспринимая их слишком серьезно, и мы, конечно, не верим, что они описывают "мир таким, какой он есть на самом деле". И Марковиц, и Сэвидж прекрасно понимали, что их теории применимы только к таким маленьким мирам, но их предупреждения были в основном проигнорированы. Сам Марковиц, когда его спросили о его собственных портфельных решениях при планировании выхода на пенсию, ответил: "Я должен был рассчитать исторические ковариации классов активов и нарисовать эффективную границу. Вместо этого я представил себе, как я буду горевать, если фондовый рынок пойдет вверх, а меня на нем не будет, или если он пойдет вниз, а я буду полностью на нем. Мое намерение состояло в том, чтобы свести к минимуму мои будущие сожаления. Поэтому я разделил свои вклады 50/50 между облигациями и акциями". Описание Марковицем своего поведения соответствовало модели Левенштейна "риск как чувства" - его решение отражало надежды и страхи, которые он испытывал в предвкушении, а не максимизацию субъективной ожидаемой полезности, подразумеваемую в его собственных моделях.

Финансовое регулирование

Описанные выше экономисты Казначейства были привиты к общепринятой мудрости академической финансовой науки. Другие выпускники тех же курсов нашли работу в регулирующих агентствах. Они приравнивали риск к волатильности цен на активы. Нигде напряжение между различными значениями риска не было таким острым и разрушительным, как в финансовом регулировании.

Весной 2007 года британский банк Northern Rock объявил на годовом собрании акционеров, что он является самым капитализированным банком в Соединенном Королевстве и будет возвращать "избыточный" капитал акционерам. И в соответствии с согласованными на международном уровне расчетами рисков, воплощенными в Базельских правилах, которые вступили в силу в начале года, это действительно был самый капитализированный банк в Великобритании. Взвешивание рисков, установленное этими новыми правилами, предполагало, что ипотечные кредиты являются одними из самых безопасных активов, в которые банк может инвестировать; однако, если убрать взвешивание рисков, обязательства Northern Rock в восемьдесят раз превышали его собственный капитал. .

Хуже того, очень подробные правила, определяющие "достаточность капитала", не учитывали, как банк структурировал пассивную сторону своего баланса - собственные заимствования банка, которые финансировали его ипотечное кредитование. Под руководством молодого амбициозного генерального директора Адама Аплегарта Northern Rock далеко отошел от традиционного строительного общества, которым он был всего десять лет назад, принимая вклады от розничных сберегателей и предоставляя их покупателям жилья. Теперь банк финансировал большую часть своего кредитования за счет ежедневных займов на денежных рынках, а затем продавал пакеты секьюритизированных ипотечных кредитов другим финансовым учреждениям. В августе 2007 года и рынок краткосрочных займов, и рынок перепродажи пакетов кредитов иссякли, и у банка просто закончились деньги. Возле отделений компании образовались очереди, так как сберегатели пытались получить то, что осталось в кассах. Паника улеглась после того, как правительство гарантировало вклады, а Банк Англии оказал финансовую поддержку. В феврале 2008 года, не дождавшись спасения, Northern Rock был национализирован.

Умные люди, заседавшие в Базеле и съехавшиеся со всего мира, с 1980-х годов пытались создать глобальную основу для регулирования банковской деятельности. Но разработанные ими подходы к риску оказались ошибочными. Они ошибались, полагая, что неопределенность может быть заключена в фиксированных численных весах риска, слабо основанных на историческом опыте. Возможность того, что финансирование с оптовых рынков просто станет недоступным, и что аппетит инвесторов к ипотечным ценным бумагам резко снизится, не рассматривалась. И коммерческие банкиры, и регулирующие органы полагали, что если розничное финансирование может внезапно иссякнуть, то оптовое финансирование всегда будет доступно по цене. Это разумное предположение оказалось ошибочным. Northern Rock был уничтожен в результате события, выходящего за рамки модели.

Жалкий провал моделей в условиях мирового финансового кризиса не уменьшил их популярности среди регулирующих органов. Европейские директивы, известные как Solvency II, распространили использование подобных моделей на страховой сектор, а за ними, вероятно, последует и режим пенсионных фондов. Но страховые компании редко терпят крах в результате маловероятных событий, описываемых моделями риска, а в результате проблем, не связанных с моделями, таких как мошенничество или - как в случае с Northern Rock - реализация сценариев, которые не были представлены руководством или регулирующими органами.

Модели пенсионного обеспечения

В 1991 году жизнерадостный мошенник Роберт Максвелл исчез со своей яхты на Канарах и был уличен в разграблении пенсионных фондов Daily Mirror для поддержания своей рушащейся бизнес-империи. Затем последовало гораздо более широкое регулирование профессиональных пенсий. Схемы "с установленными выплатами" обещают пенсии, основанные на прошлых доходах, а не на прошлых взносах. Закон Великобритании о пенсиях 2004 года требует от этих схем расчета "технической оценки" своих обязательств. Это требует расчета дисконтированных денежных потоков с использованием прогнозов цен, заработков и доходности инвестиций в течение срока действия схемы, который по своей природе превышает пятьдесят лет. Попечители схемы должны сравнить эту цифру с текущими активами схемы и принять меры для устранения любого дефицита.

Разумеется, никто не имеет ни малейшего представления о том, какими будут цены, доходы и доходность инвестиций через пятьдесят лет. Актуарии, которые консультируют эти схемы, неизбежно не знают всех цифр, кроме нескольких, необходимых для заполнения их таблицы, и придумывают все цифры (технически ответственность за проверку их предположений лежит на попечителях схем, которые имеют еще меньше представления о том, какими могут быть соответствующие цифры). Они приходят к клиенту со стандартным шаблоном, загруженным в их компьютер; по сути, это одно и то же, независимо от того, является ли клиент небольшим работодателем с пятьюдесятью сотрудниками или всей университетской системой Великобритании. В Главе 20 мы описываем, насколько широко распространилась подобная изобретательность перед лицом неизбежного невежества.

Требование о составлении планов по устранению "дефицита", показанного "технической оценкой", навязанное Пенсионным регулятором, было введено в попытке гарантировать, что если схему придется закрыть, будет достаточно средств, чтобы гарантировать пенсионные обещания. Похвальное на первый взгляд, это требование теперь грозит повысить взносы до недоступного уровня. И оно уже привело к закрытию практически всех подобных схем в частном секторе Великобритании. Режим регулирования стремится снизить риск - в мире радикальной неопределенности риск никогда не может быть устранен - путем установления настолько требовательного и финансово непривлекательного эталона, что никто не будет разумно стремиться к нему. Сочетание благонамеренного, но ошибочного регулирования и неправильного использования моделей существенно снизило перспективы безопасного выхода на пенсию для большинства населения Великобритании. Роберт Максвелл нанес больше вреда из могилы, чем за свою бесславную жизнь.

Что может быть более разумным, чем обеспечение того, чтобы пенсионные схемы могли выполнять свои обязательства, или требование, чтобы банки выпускали достаточный собственный капитал для поглощения возможных убытков? Однако пенсионеры, работавшие в Daily Mirror, пострадали не потому, что взносы были слишком низкими, а потому, что Максвелл украл их. Кроме того, во время финансового кризиса капитал, скорректированный с учетом риска, очень плохо предсказывал, какие банки потерпят крах, тогда как простые коэффициенты левериджа были лучшим индикатором. Учитывая прошлое поведение сектора, мы не верим, что индустрии финансовых услуг можно доверять управление банковской системой или работу с деньгами инвесторов без жесткого регулирования. Но регулирование с благими намерениями сошло с рельсов, создав чрезвычайно сложный и подробный свод правил. Такое регулирование не может учесть все или даже многие значимые обстоятельства в мире радикальной неопределенности. Но типичным ответом на демонстрацию неадекватности таких правил было написание новых правил. Недавний опыт финансового регулирования иллюстрирует важность отказа от притворства знания. Мы не знаем, когда наступит следующий кризис и как он будет выглядеть. Нам нужны простые, надежные принципы, которыми мы могли бы руководствоваться, а не десятки тысяч страниц подробных правил, которые возвышают обязанность соблюдения правил над духом надлежащего управления чужими деньгами. Мы уже предлагали подобные реформы в наших предыдущих работах. Чем больше регуляторы пытаются определить точные, подробные правила, которые больше запутывают, чем проясняют, тем больше вероятность контрпродуктивного результата. Если бы только кто-нибудь отступил назад и спросил "Что здесь происходит?", а не подстраивал процессы, которые приобрели свой собственный, кажущийся непреодолимым импульс!

Больше рассказов о финансах

В Главе 12мы описали, как Роберт Шиллер доказывал, что колебания настроений важны для понимания того, почему происходят крупные и разрушительные изменения в экономическом поведении - будь то пузыри и крахи на фондовом рынке или резкое падение производства во время депрессии.

Но внимание Шиллера к нарративам довольно одностороннее. Он использует эту концепцию для объяснения поведения, которое другие называют "причудами и модой". Другими словами, он рассматривает нарративы как отход от "рационального" оптимизирующего поведения и, следовательно, как иррациональное и эмоциональное, несмотря на их важность для объяснения поведения. По его словам, "среди нормальных людей нарративы часто являются несколько нечестными и манипулятивными" и "экономические нарративы, таким образом, имеют тенденцию включать в себя ... действия, которые человек может предпринять не по более веской причине, чем услышать рассказ о том, как другие люди делают эти вещи".

Но важность нарративов проистекает не из слабости человеческого поведения, а из природы принятия решений в мире радикальной неопределенности. Это правда, что на некоторых финансовых рынках нарративы иногда "нечестны и манипулятивны", но нормальные люди честно используют нарративы для понимания окружающей среды и принятия решений в условиях радикальной неопределенности. Нарратив необходим для ответа на вопрос "Что здесь происходит?".

Заразительные нарративы часто заражают финансовые рынки после того, как некоторые реальные события действительно изменили экономические основы. Поскольку распространение нарратива обязательно происходит постепенно, те, кто принимает его первыми, могут пожинать богатые плоды, поскольку опоздавшие вскарабкиваются на эстакаду, а комментаторы преувеличивают скорость и масштаб, с которыми последствия экономических событий вступят в силу. Как широко признано, люди склонны преувеличивать краткосрочное воздействие новой технологии и преуменьшать долгосрочное воздействие.

Основополагающим трудом о финансовых пузырях является книга Чарльза Маккея "Необычайные народные заблуждения и безумие толпы". Эта книга, написанная во время железнодорожной мании 1840-х годов, проследила раннюю историю заразного финансового безумия через голландское увлечение тюльпанами в 1630-х годах и пузырь в Южном море столетие спустя. Последние исследования более скептически оценивают природу и масштабы голландской тюльпановой мании, которая, по-видимому, была особенно глупой. Но ссылка на заблуждение не позволяет признать ядро истины, которое часто встречается в этих рассказах. Никто не может сомневаться, что рост международной торговли в XVIII веке, строительство железных дорог в XIX веке или развитие радио и коммерческой авиации в 1920-х годах были трансформационными экономическими событиями.

Точно так же инвесторы были правы, признавая, что успехи японских производителей в 1970-х и 1980-х годах не только привели к становлению этой страны в качестве крупной экономической державы, но и стали предвестником более широкого явления роста в странах с развивающейся рыночной экономикой. Это, однако, не оправдывало и отдаленно стоимость, придаваемую японским акциям и недвижимости по мере раздувания пузыря цен на активы. Тот же самый перебор и реакция на него почти сразу же повторились на других развивающихся рынках в последующее десятилетие, в пузыре "новой экономики" 1999 года и во время сближения процентных ставок на всем континенте, последовавшего за принятием евро. И во всех этих случаях инвесторы потеряли очень большие суммы денег, так как в конце концов пришел реализм. Крах нарратива - более быстрый процесс, чем его передача. И пока мы пишем, финансовая пресса полна, возможно, самой тонкой историей со времен тюльпанов, способной породить пузырь, - воображаемым будущим захватом мировой валютной системы криптовалютами. Как и другие популярные вымыслы, феномен биткойна сочетает в себе несколько вечных повествований - в данном случае либертарианское видение мира, свободного от государственного вмешательства, силу волшебной технологии и тайну "создания денег".

Обход в Джексон Хоул

В 1980-х годах рынки облигаций, некогда бывшие тихими задворками финансовой системы, стали центром нового захватывающего повествования, основанного на секьюритизации. Идея заключалась в том, что кредитные учреждения - банки, ипотечные и финансовые компании - могли упаковывать свои кредиты в ценные бумаги и продавать их, в основном другим финансовым учреждениям. Таким образом, они якобы могли предложить более привлекательные комбинации риска и доходности, чем те, которые ранее были доступны на рынках облигаций.

Существовали и существуют два возможных обоснования такой торговли. В одном случае секьюритизация рассматривалась как механизм, позволяющий кредиторам распределять и диверсифицировать риски кредитования, тем самым снижая стоимость финансирования и - возможно - позволяя переложить часть выгод от снижения стоимости финансирования на покупателей жилья и малые предприятия. Альтернативная версия заключалась в том, что секьюритизация обеспечивала механизм, с помощью которого риски могли быть переданы от тех, кто понимал или должен был понимать их - первоначальных андеррайтеров - к тем, кто понимал их менее хорошо.

Но каким бы ни было объяснение, непосредственным следствием стало то, что те, кто упаковывал эти ценные бумаги и торговал ими, заработали огромные деньги. Объем таких продуктов рос в геометрической прогрессии, и еще больше денег могли заработать те, кто создавал пакеты ценных бумаг из пакетов ценных бумаг (например, "обеспеченные долговые обязательства в квадрате"). По мере роста рынка продавцы все активнее искали новых заемщиков, чьи кредиты можно было выгодно секьюритизировать. Они находили их даже среди людей с небольшими активами и доходами, что и стало рынком субстандартной ипотеки в США.

Каждый год в конце августа в Джексон Хоул, штат Вайоминг, среди великолепия горного массива Гранд Тетонс, представители центральных банков собираются на Симпозиум по экономической политике, созываемый Федеральным резервным банком Канзас-Сити, чтобы обсудить последние идеи и проблемы, стоящие перед мировой экономикой. В 2005 году Рагурам Раджан, в то время главный экономист МВФ, а позднее управляющий Резервного банка Индии, заявил, что финансовое дерегулирование и появление новых финансовых инструментов увеличили стимул для инвесторов брать на себя большие риски, которые они не до конца понимают. Предупреждение было прозорливым, но не получило должного отклика; большинство присутствующих были склонны согласиться, некоторые в резких выражениях, с более ранним суждением председателя Алана Гринспена о том, что "Основной вклад в рассеивание рисков в последние десятилетия внесло широкое развитие рынков секьюритизированных банковских кредитов, дебиторской задолженности по кредитным картам, коммерческих и жилищных ипотечных кредитов. Эти рынки приспособили риски, связанные с владением такими активами, к предпочтениям более широкого круга инвесторов".

Говоря о производных инструментах, Гринспен сказал: "Эти все более сложные финансовые инструменты внесли особый вклад, особенно в последние пару напряженных лет, в развитие гораздо более гибкой, эффективной и устойчивой финансовой системы, чем существовавшая всего четверть века назад". Доминирующим и широко распространенным представлением было то, что эффективные рынки обеспечивают распределение рисков среди тех, кто лучше всего их понимает и способен нести их. Этот нарратив не пережил шок от событий 2008 года.

Встреча в Джексон-Хоуле в 2005 году стала особым поводом для прощания с Аланом Гринспеном, который собирался уйти в отставку из Федеральной резервной системы после восемнадцати лет работы на посту председателя. После финансового кризиса, начавшегося всего два года спустя, в адрес г-на Гринспена было направлено много несправедливого осуждения; в своей прощальной речи Гринспен предупредил, что "история не очень хорошо относится к последствиям затяжных периодов низких премий за риск ". В этом он, безусловно, был прав.

Пределы теории финансов

Один из авторов провел более десяти лет в бизнес-школах. Он вспоминает, как описывал область финансов потенциальным сторонникам как "жемчужину в короне" бизнес-школ, и это утверждение было вполне обоснованным. Предмет был интеллектуально строгим, его ведущие специалисты-практики публиковались в уважаемых журналах и консультировали финансовые организации. Студентам было несложно найти интересную и высокооплачиваемую работу в правительстве и финансовой сфере. Оказалось, что предмет сочетает в себе академическую ценность и практическую пользу.

И все же в более широком смысле проект, с которого началась эта тема пятьдесят лет назад, построенный на вкладе Гарри Марковица, Уильяма Шарпа и Юджина Фамы, закончился неудачей. Мы отмечаем две совершенно разные демонстрации этого провала. Один из них заключается в том, что модели, используемые регуляторами и финансовыми институтами, напрямую основанные на академических исследованиях в области финансов, не только не смогли предотвратить кризис 2007-2008 годов, но и активно способствовали ему.

Другое дело - посмотреть на достижения самых успешных инвесторов эпохи - Уоррена Баффета, Джорджа Сороса и Джима Саймонса. Каждый из них сколотил состояние в десятки миллиардов долларов. Они являются представителями трех совершенно разных стилей инвестирования. Инвестиционная компания Баффетта, Berkshire Hathaway, владеет крупными, часто контрольными, а во многих случаях и 100%-ными пакетами акций в самых разных компаниях. Философия Баффетта заключается в том, чтобы покупать предприятия с сильными конкурентными преимуществами, назначать выдающихся менеджеров - или во многих случаях находить их внутри компании - и предоставлять им почти полную свободу действий. Он говорил, что предпочитаемый им период владения акциями - "вечность". Сорос, известный в первую очередь своей ставкой против стерлинга, когда в 1992 году рухнула его привязка к Европейской валютной системе, а в последнее время своей филантропией (ориентированной на продвижение либеральной демократии, а в последнее время - на новые подходы к экономике), полагается на свою способность различать ложные и обоснованные экономические нарративы. Саймонс, бывший профессор математики, нанимает блестящих докторов наук (математики и физики) для разработки алгоритмических торговых стратегий, позволяющих занимать очень краткосрочные позиции в ценных бумагах.

Но в подходах этих людей есть больше общего, чем кажется на первый взгляд. Одним из них является их исключительный интеллект; они ответили на вопрос "если ты такой умный, почему ты не богат?". Из трудов Сороса видно, что у него много общего с Фалесом Милетским, и он предпочел бы, чтобы его запомнили за его идеи, а не за его богатство. Письма Баффетта - и его выступления на сцене в течение всего дня на ежегодном собрании акционеров Berkshire Hathaway в Омахе, штат Небраска - выдают подлинную проницательность под видом деревенской мудрости. Саймонс опубликовал свои работы в ведущих математических журналах. Еще одна общая характеристика - это определенная скромность. Баффет и Сорос неоднократно подчеркивают ограниченность своих знаний. А Саймонс утверждает, что никогда не будет пытаться отменить свои алгоритмы. Он подчеркивает, что он математик, а не изучает психологию рынка, бизнес-стратегию или макроэкономику.

И все они игнорируют - даже презирают - корпус теории финансов, основанный на портфельной теории, модели ценообразования капитальных активов и гипотезе эффективного рынка. Действительно, этот свод знаний подразумевает, что они не смогли бы добиться такого успеха. Эти финансовые модели подчеркивают моменты, о которых должны знать все инвесторы - преимущества диверсификации, степень, в которой различные активы предлагают реальные возможности для диверсификации, и степень, в которой информация включается в цены ценных бумаг. Однако опыт показывает, что не существует единого подхода к финансовым рынкам, который приносит прибыль или объясняет, "что здесь происходит", не существует единого описания "финансового мира, каким он является на самом деле". Существует множество верных подходов, а подходящие инструменты, основанные на моделях или описании, зависят от контекста, навыков и суждений инвестора. Мы действительно можем извлечь пользу из прозрений Фалеса Милетского и Гарри Марковица и извлечь уроки из противоречивых описаний мира финансов, распространяемых Джином Фамой и Бобом Шиллером. Но мы также должны признать ограничения на понимание, которое мы извлекаем из их моделей малого мира.

В финансовом секторе есть те, кто создает программы, которые якобы определяют стратегии, позволяющие максимизировать доходность с учетом риска. Но эти программы ничего подобного не делают. Радикальная неопределенность исключает оптимизирующее поведение. В мире, как он есть, мы скорее справляемся, чем оптимизируем. Цифры, которые использовались в этих расчетах, выдуманы. Или они получены из исторических рядов данных и предполагают несуществующую стационарность мира. Пытаясь справиться с большим миром, который они могли лишь несовершенно понимать, сторонники этих расчетов придумали маленький мир, который давал им удовлетворение от четких ответов. И финансовые регуляторы, претендующие на контроль рисков в финансовой системе, сделали то же самое. Понятно, что люди, которым дают работу, которую они не могут выполнить, находят вместо нее более ограниченную задачу, которую они могут выполнить.

Глава 18. Радикальная неопределенность, страхование и инвестиции

Сотрудники страхового рынка Lloyd's в лондонском Сити сидят в большой комнате, каждый за своей кабинкой, известной как бокс, - как они делали это на протяжении веков. Брокеры ходят по комнате, пытаясь разместить риски. Один из авторов сидел за ящиком и слушал процесс. Самое интересное предложение касалось страхования ценной частной коллекции произведений искусства стоимостью в несколько сотен миллионов долларов, хранящейся в особо охраняемом помещении где-то в Швейцарии. Брокер не раскрыл личность владельца, хотя лишь немногие люди обладают необходимыми финансовыми ресурсами и художественными интересами. Андеррайтер, специализировавшийся на таком виде страхования, сделал проницательное, частное предположение об имени клиента. Затем он предложил цену. Брокер перешел к нескольким другим ящикам. Практика рынка такова, что если уважаемый андеррайтер принимает на себя риск - ставит свое имя на листке, - то другие серьезно рассматривают возможность добавления своих имен, принимая на себя часть риска, по предложенной цене.

Автор спросил андеррайтера, как он определил цену. Не было никакой основы, на которой он мог бы рассчитать вероятность потери или сумму убытков. Было возможно, но маловероятно, что бесстрашный вор уйдет с коллекцией; но более вероятно, что одна или две картины исчезнут, чтобы быть выкупленными или проданными эксцентрику, который довольствуется владением, неизвестным никому, кроме его самых надежных криворуких друзей. Андеррайтер размышлял об этих вещах, но не сделал никаких расчетов. Он объяснил, что просто чувствует, что это правильная цена для такого риска. На вопрос, откуда он это знает, он довольно неохотно объяснил, что сделал поправки в большую и меньшую сторону на цену, которая была предложена за смутно похожие риски в прошлом. В ответ на это он признал, что если бы в последнее время поступали иски о краже произведений искусства или даже необычные иски, не имеющие ничего общего с искусством, цена бы выросла. Но это был не байесовский набор; ментальные процессы страховщика были скорее описательными, чем статистическими. Его оценка была вопросом обоснованного суждения, но назвать это чутьем или интуицией - неадекватное описание его возможностей. Лишь немногим людям страховой рынок доверяет такое суждение.

В конце того дня андеррайтер объяснил, что есть две вещи, которые он и его коллеги могут делать хорошо, находясь в Лондоне. Они могли заключать договоры по весьма идиосинкразическим рискам, таким как коллекция произведений искусства. У них был большой опыт работы на рынке , а децентрализованная организация Lloyd's означала, что отдельные андеррайтеры могли принимать решения без необходимости писать сложные объяснения своих причин для комитетов по рискам. И они могли заключать договоры по очень рутинным рискам, таким как автомобильные аварии, где имелись хорошо отлаженные базы данных, которые они могли анализировать.

До 1990-х годов Lloyd's функционировал на основе неограниченной ответственности, принятой "именами" - богатыми людьми, большинство из которых не были профессионально вовлечены в страхование или даже финансы. Имена соглашались разделить убытки, понесенные синдикатами (андеррайтинговыми группами), членами которых они являлись, и получить соответствующую долю премий. Таким образом, расходы по несению рисков объединялись среди большого числа относительно богатых людей. По сути, капиталом рынка были ресурсы английского высшего среднего класса. Но с 1970-х годов структура социальных отношений, поддерживавшая финансовую систему лондонского Сити, разрушилась перед лицом глобализации и меритократии, и Lloyd's был поставлен на колени сочетанием продажности и некомпетентности. Остаточные убытки той эпохи взяла на себя компания Berkshire Hathaway Уоррена Баффета в обмен на крупную выплату со стороны Lloyd's. Компания Баффетта обладала диверсификацией и ресурсами, достаточными для покрытия любых возможных обязательств, а ее простая структура принятия решений, как и структура андеррайтера, позволяла брать на себя обязательства, слишком сложные и трудные для более бюрократизированных организаций.

Lloyd's, и страховщики в целом, могут работать на двух полюсах - почти случайности и крайней радикальной неопределенности; случаи между ними, частичного и асимметричного знания, более сложны. Обычные страховщики с трудом справляются с радикальной неопределенностью, оставляя эту область таким организациям, как Lloyd's или Berkshire Hathaway, которые скептически относятся к традиционной финансовой мудрости. .

Страхование как мутуализация

Мутуализация рисков путем их распределения между социально связанными группами задолго до развития формальной практики, которую сегодня мы называем страхованием. Управление неопределенностью среди кунгов не предполагало расчетных отношений между взаимным обменом услугами и ожиданием отдачи. Договоры страхования в том виде, с которым мы знакомы сегодня, появились только в семнадцатом веке. Но только для некоторых рисков. Коммерческие страховщики покрывали такие риски, как пожар, смертность и, в конце концов, автомобильные аварии, но многие даже из этих рисков управлялись в родственных группах, в которых царил дух солидарности; люди, которые работали по одной профессии или жили недалеко друг от друга. Шотландский фонд вдов зародился в марте 1812 года, когда несколько шотландских джентльменов собрались на Королевской бирже в Эдинбурге, "чтобы создать общий фонд для обеспечения вдов, сестер и других женщин". Подавляющее большинство страховщиков девятнадцатого века были взаимными - владельцы были клиентами. Только в 1980-х годах взаимность начала исчезать из страхового сектора - и из финансовой сферы в целом. В 2000 году фонд Scottish Widows был приобретен банком Lloyds (который разделяет со страховым рынком Lloyd's только название) и стал дочерней компанией банка по страхованию и управлению активами.

Некоторые идиосинкразические неопределенности страхуются с помощью специально составленных договоров - анонимный коллекционер произведений искусства может обратиться в Lloyd's, чтобы застраховать свои покупки. Когда производитель виски Cutty Sark струсил с обещанным вознаграждением в 1 миллион фунтов стерлингов тому, кто обнаружит Лох-Несское чудовище, он также смог застраховать этот "риск" в Lloyd's. Если нужно, вы можете застраховаться от высадки инопланетян на Землю до 2025 года.

Крупные международные перестраховочные компании, такие как Swiss Re и Berkshire Hathaway, которые принимают на себя риск крупных убытков от более мелких или ориентированных на розничную торговлю страховщиков, фактически представляют собой схемы объединения рисков и взаимной помощи - мутуализации - управляемые в глобальном масштабе. Они являются основными страховщиками идиосинкратического риска, и мы не считаем случайностью тот факт, что, помимо уникального рынка Lloyd's, основные перестраховщики базируются за пределами финансовых центров Лондона и Нью-Йорка, где преобладает традиционная вероятностная практика управления рисками.

В 1954 году Четырнадцатый международный конгресс актуариев собрался, чтобы рассмотреть "условия, которые должны существовать, чтобы риск был приемлемым". Было изложено более четырехсот страниц правил и обоснований, и страхование поимки Лох-Несского чудовища выходило далеко за их рамки. Swiss Re утверждает, что для того, чтобы риск был перестраховываемым, "должна быть возможность количественно оценить вероятность наступления страхового случая". Тем не менее, Lloyd's принял на себя риск чудовища. Великие перестраховщики нанимают армии моделистов. Мы не можем разумно назначить вероятности многим идиосинкразическим рискам - включая многие из тех, которые принимает на себя Swiss Re. Но наблюдение Фрэнка Найта "если вы не можете измерить, измерьте все равно" так же верно в Цюрихе, как и в Чикаго.

Обама проницательно заметил, что когда ему представили множество оценок, "вы начали получать вероятности, которые маскировали неопределенность, а не предоставляли более полезную информацию". Спецслужбы не знали, был ли человек в комплексе бин Ладеном - но они знали очень многое. Сказать, что мы не можем предсказать или определить распределение вероятностей, не значит сказать, что мы ничего не знаем о будущем. Ни один перестраховщик не знает, какова вероятность того, что ураган пятой категории обрушится на Флориду следующим летом. Но это не значит, что модели климата и данные об ущербе, нанесенном предыдущими ураганами, не играют никакой роли в их оценке, просто страховщик должен проявить здравый смысл. Как он это сделал, оценивая риск, связанный с коллекцией произведений искусства. И экономист, банкир или бизнес-стратег должен делать то же самое.

Что делает коммерческое страхование возможным, так это то, что базы данных хороши, но не слишком. Результаты для отдельных лиц неизвестны, но существует хорошо документированное и примерно стационарное частотное распределение. Молодые мужчины со спортивными автомобилями будут платить гораздо более высокие страховые взносы, чем пожилые дамы с десятилетиями безупречной истории вождения. Но внутри каждого класса риска неизвестно, какие молодые мужчины и какие пожилые дамы попадают в аварии. И эта информация не известна ни страхователю, ни страховщику, иначе проблема неблагоприятного отбора - только люди с более высоким риском будут искать страховку, а предлагать ее будут только людям с более низким риском - помешает возникновению страхового рынка. Страхование возможно только тогда, когда незнание конкретных будущих результатов значительно, и это незнание является общим как для страховщика, так и для страхователя.

Развитие больших данных означает, что этот элемент случайности будет неуклонно уменьшаться. Страховщики уже могут получать информацию через устройство, которое отслеживает ваше личное поведение за рулем, и страховая премия может все более точно отражать убытки, которые возникнут в результате такого поведения. По мере того, как страхование становится точно приспособленным к конкретному человеку, а элемент случайности уменьшается, оно перестает быть страхованием. По мере того, как становится доступным все больше данных для медицинской диагностики, мы будем постепенно узнавать все больше и больше о перспективах здоровья любого человека. А по мере того, как Alexa будет отчитываться перед своими работодателями, будет становиться все больше и больше данных обо всем. Когда риски становятся определенностью, они перестают быть страховыми. По этой причине большинство стран, в том числе и США, существенно ограничивают возможности страховщиков по выбору страхователей и дифференциации страховых взносов. Это ограничивает возможности актуарного расчета премий на основе вероятностной оценки частот и возвращает страхование к системе взаимной помощи внутри сообщества. .

Пенсии

Хлеб, который сегодня нужен пенсионеру, был испечен кем-то из работающих сегодня. Пенсии обычно предполагают неявное или явное разделение между поколениями - процесс взаимообеспечения, который предполагает, что взаимные обязательства будут передаваться из поколения в поколение. На протяжении большей части истории такое обеспечение происходило в основном в расширенной семье - и большая часть бремени заботы о физических нуждах все еще выполняется таким образом сегодня, хотя община обычно выступает в качестве поддержки. Когда общины становились больше, эти взаимные обязательства растягивались и требовали формализации. Джон Граунт, лондонский торговец тканями, который первым начал собирать статистику смертности, был членом компании драперов, одной из многих организаций, которые регулировали торговлю и оказывали взаимную помощь. Шотландские джентльмены собрались в Эдинбурге, чтобы договориться о том, на какой основе они будут обеспечивать вдов друг друга. А развитие вероятностной математики позволило определить количественные параметры таких обязательств. Общество страхования жизни Equitable Life Assurance Society, гибель которого мы наблюдали в Главе 4, было основано в 1761 году с целью определения размера подписки на основе актуарных принципов. Противоречие между двумя принципами - вероятностным рассуждением и признанием взаимных обязательств - продолжает занимать центральное место в эволюции страхования и пенсионного обеспечения.

Еще одно изменение в форме разделения рисков между поколениями произошло в связи с изменением характера занятости. Аристократический землевладелец понимал, что обязательства перед наемным работником длятся до его смерти и наследуются вместе с наследством. Государство и крупные патерналистские работодатели, такие как банки и железные дороги, придерживались аналогичной точки зрения. Эти организации считали само собой разумеющимся, что они будут существовать вечно, и создавали трастовые фонды для поддержки своих обязательств. Выгоды и обязательства пенсионного обеспечения могут быть взаимно распределены различными способами. Они могут управляться группой людей, имеющих общие социальные связи, как в Эдинбурге начала XIX века. Они могут быть в значительной степени взяты на себя государством, как во Франции. Они могут управляться работодателями, индивидуально или в виде группы, которая может относиться к определенной отрасли или быть группой людей, объединенных общими интересами или местом жительства. Есть два условия для того, чтобы такая взаимная организация была эффективной. Во-первых, группа должна быть достаточно большой, чтобы разделить различные риски, связанные с доходностью инвестиций, индивидуальным опытом смертности и эволюцией общей продолжительности жизни. Во-вторых, должны быть основания для уверенности в том, что группа, обеспечивающая пенсионное обеспечение, будет существовать неограниченное время.

Если мы сегодня посмотрим на пенсионное обеспечение во всем мире, то обнаружим практически все возможные комбинации схем. Популярная таксономия выделяет три столпа: базовый уровень, который обеспечивается государством; второй уровень, который чаще всего связан с работой; и третий уровень, финансируемый за счет сбережений отдельных домохозяйств. Третий уровень и, возможно, второй требуют принятия инвестиционных решений. Как показала эволюция компьютерной индустрии, развитие технологий означает, что продолжительность жизни компаний далеко не бесконечна. Поэтому пенсионное обеспечение отдельными работодателями в большинстве случаев является либо неэффективной, либо рискованной основой для пенсионного обеспечения. Поэтому в будущем взаимное обеспечение будет основываться на других критериях, будь то через государство или другие коллективные структуры.

Уверенность - это не то же самое, что безопасность

В мире ожидаемой полезности, если нет неопределенности в отношении результата, то нет и риска. Но определенность - это не то же самое, что отсутствие риска; человек, который знает, что завтра его казнят, имеет уверенность, но его жизнь явно подвергается риску. Адмирал Стокдейл, хотя и не знал, как он переживет свое заключение во Вьетнаме, тем не менее, никогда не сомневался, что переживет. Единственным эталонным нарративом, который позволил ему выжить, был тот, который предусматривал его возможное освобождение. В контексте пенсионного обеспечения поиск иллюзорной определенности подвергает миллионы людей риску, лишая их возможности реализовать свои реалистичные ожидания в отношении пенсионного обеспечения. Определенность недостижима, а цена близкой определенности недоступна.

Репрезентативное пенсионное обещание предполагает обязательство, например, перед тридцатилетним человеком предоставить сумму денег, привязанную к индексу потребительских цен, через пятьдесят лет, когда этому человеку будет восемьдесят лет. Как можно гарантировать или гарантировать такое обязательство? Государственные облигации с привязкой к индексу с длительным сроком погашения, которые существуют во многих странах, включая Великобританию, США и Германию, как представляется, предлагают возможность такой гарантии. Кредитный риск, связанный с кредитованием этих правительств, крайне мал, хотя о нем говорят рейтинговые агентства и сторонники ограничения государственных расходов. Эти ценные бумаги предлагают мизерную доходность. Ситуация в Великобритании особенно экстремальна. Стоимость покупки облигации с индексом 2062 в январе 2019 года составляет 208 фунтов стерлингов. Эта облигация будет погашена в 2062 году за 100 фунтов стерлингов (это не опечатка), привязанных к индексу розничных цен. Существует также годовой доход в размере 0,2%, который также привязан к индексу розничных цен. Но поскольку условия, на которых этот мизерный доход может быть реинвестирован, неопределенны, если вы хотите уверенности, лучше отложить все £208.

Кроме того, сделка уязвима для других политических рисков, включая вмешательство правительства в составление индекса. В 1974 году правительство Великобритании ввело субсидии на продукты, которые были включены в индекс, с явным намерением уменьшить размер привязанных к индексу корректировок заработной платы. А в 2011 году было принято законодательство, которое изменило ссылки в многих частных контрактах на индекс розничных цен, заменив его альтернативным показателем - индексом потребительских цен. В странах с менее независимыми статистическими агентствами вмешательство в индексы - обычное дело. Любое пенсионное обеспечение влечет за собой вероятность дальнейшего пересмотра налогообложения пенсионных фондов либо в руках физических лиц, либо самих фондов.

Таким образом, соответствие обязательств никогда не может быть более чем приблизительным. Однако справедливо спросить, будет ли волатильность реальной стоимости облигации 2062 года в 2062 году больше или меньше, чем волатильность реальной стоимости портфеля, содержащего диверсифицированный набор физических активов. Такой портфель может включать отель в Сиднейской гавани, офисный блок в Калифорнии, сельскохозяйственные земли в Англии с потенциалом развития и многоквартирный дом в центре Берлина. Доходность такого портфеля будет значительно выше, чем у индексированной облигации, а вероятность того, что он потеряет более половины своей реальной стоимости в течение ближайших пятидесяти лет, ничтожно мала. Если только не случится ядерный апокалипсис.

Фокус на экстремальных процентилях поднимает более фундаментальный вопрос проблемы Виниара - экстремальные результаты редко происходят из наблюдений с 25 стандартными отклонениями, а из событий, выходящих за рамки модели. Историческими экстремумами фондовых рынков Великобритании и США были падения 1972-4 и 1929-33 годов соответственно. Они не были неблагоприятными выбросами из какого-то лежащего в основе стационарного распределения вероятности. Они произошли потому, что в каждый период набирал силу, и не без оснований, тезис о том, что капиталистическая система подходит к концу. В конце концов, эти опасения оказались неуместными, и рынки восстановились. Американский инвестор, который спал с 1926 по 1936 год, или британский, который страдал подобной каталепсией с 1972 по 1982 год, не заметил бы ничего плохого в своем портфеле.

Но апокалиптические события такого рода, которых опасались в эти времена в Великобритании и США, но которые не произошли, на самом деле произошли в Китае, Германии, России и некоторых других странах в течение двадцатого века. В мире бизнеса и финансов нет ничего определенного. А та уверенность, которая есть, достигается за счет обеспечения надежности и устойчивости посредством диверсификации, а не за счет привязки к одному "безопасному" виду активов. Риск - это личный опыт, а не характеристика актива.

Скептически настроенный финансовый экономист

В предыдущей главе мы описали три столпа современной теории финансов - теорию эффективного портфеля, модель ценообразования капитальных активов и гипотезу эффективного рынка. Как мы предположили там, рациональный инвестор в мире радикальной неопределенности должен знать эти модели, но не должен воспринимать их ни слишком буквально, ни слишком серьезно. Основная идея модели портфельной границы Марковица заключается в том, что риск является продуктом портфеля в целом, а не суммой рисков, связанных с отдельными инвестициями в нем. Важность этого наблюдения для практических инвестиционных стратегий трудно переоценить. И эта мысль остается актуальной независимо от того, какое значение придается понятию риска - основанное, как мы предпочитаем, на эталонном описании, соответствующее определению словаря как "несоответствие реалистичным ожиданиям", или определение риска финансовым экономистом как "дисперсия распределения вероятности".

В рамках портфельной теории необходимо знать дисперсию вероятностного распределения ежедневных прибылей или убытков по каждой из ценных бумаг в вашем портфеле, а также ковариации между этими ценными бумагами - будет ли плохой день для одной из них связан с хорошим или плохим днем для другой. При анализе ковариаций "бета" - это корреляция между движением цены конкретной ценной бумаги и движением рынка в целом. Таким образом, мы ожидаем, что бета-фактор компании, продающей потребительские товары покупателям в странах с развитой экономикой, будет близок к единице. Но если эта компания значительно увеличит леверидж, что сделает доходность ее акций более волатильной, ее бета превысит единицу, в то время как компания, деятельность которой не связана с показателями общей экономики, может иметь низкий бета. Именно этот аргумент использовали экономисты Казначейства в своих переговорах с оборонными подрядчиками, о которых шла речь в предыдущей главе.

Если посмотреть на расчеты бета-коэффициентов на практике, то окажется, что очень многие из них близки к единице, даже если деятельность и леверидж компаний сильно отличаются. Причина в том, что коэффициенты бета обычно рассчитываются за относительно короткие периоды времени, в течение которых на все акции оказывают положительное или отрицательное влияние изменения в преобладающей рыночной картине. Данные по росту экономики оказались лучше, чем ожидалось; данные по безработице - хуже. Обширная поддержка рынков ликвидностью со стороны центральных банков повлияла на цены всех активов, в результате чего недавние корреляции между всеми активами выглядят высокими.

Но радикальная неопределенность означает, что такие расчеты корреляций на основе исторических наборов данных представляют собой глупость. В большинстве случаев мы просто не знаем ни дисперсии соответствующего распределения вероятностей, ни ковариаций. Доходность инвестиций не является случайной выборкой из известного и стационарного базового процесса. Тем не менее, большая часть финансового анализа и большая часть финансового регулирования основаны на предположении, что это так.

Возможно, именно поэтому, хотя мы знаем многих людей, которые строят эффективные границы портфеля для своих клиентов, мы не знаем ни одного, кто использовал бы этот подход для управления своими личными финансами. Тем не менее, можно добиться большего, чем сам Марковиц с его решением поместить половину своего пенсионного фонда в акции, а половину - в облигации. Обращайте внимание на фундаментальные показатели, которые имеют отношение к долгосрочной эффективности различных видов активов. Поймите, что широкие категории активов, такие как "акции развивающихся рынков " и "недвижимость", удобны для анализа инвестиционных консультантов, но недостаточно детализированы, чтобы дать представление о реальном влиянии диверсификации. В течение любого, даже самого короткого периода времени, факторы, влияющие на показатели розничной торговли во Вьетнаме и нефтесервисной компании в Бразилии, или на доходность многоквартирного дома в Берлине и сельскохозяйственных земель в Австралии, скорее всего, будут сильно отличаться. Иллюстративное численное моделирование может быть наглядным, но никогда не заменит вопроса "Что здесь происходит?".

В основе модели эффективного портфеля и модели ценообразования капитальных активов лежит идея о том, что отдельные люди делают схожие оценки лежащего в основе распределения вероятностей. Поскольку модель предполагает, что каждый человек в этом маленьком мире интерпретирует риск одинаково, различаясь лишь в своей "склонности к риску", из этого неумолимо следует утверждение, что более высокий риск подразумевает более высокое вознаграждение и наоборот.

Но риск означает разные вещи для разных людей. Риск для правительства сильно отличается от риска для оборонного подрядчика, для человека, откладывающего деньги на депозит для покупки дома, он совсем другой, чем для человека, стремящегося обеспечить себе обеспеченную старость. Риск для менеджера по управлению активами, чей референтный нарратив предполагает продолжение трудовой деятельности, - это риск быть уволенным за неудовлетворительную работу по сравнению с коллегами. А для приверженца модели ценообразования капитальных активов риск - это дисперсия краткосрочных колебаний цен на акции. Если ваше представление о риске сильно отличается от представления рынка в целом, вы можете минимизировать свой риск за счет других людей. Широкая диверсификация становится "бесплатным обедом", снижающим риск без затрат. Как только вы поймете, что ежедневные колебания цен - это не показатель риска, а показатель бессмысленного шума на рынках, вы сможете достичь своих долгосрочных целей с меньшими затратами, научившись игнорировать такие колебания. Можно получить вознаграждение - не без риска, но с небольшим риском - создав диверсифицированный портфель , выключив компьютер и много, хотя и не обязательно часто, думая о том, "что здесь происходит".

Широкая диверсификация, предполагающая создание портфеля, который будет прочным и устойчивым к непредсказуемым событиям, является лучшей защитой от радикальной неопределенности, поскольку большинство радикально неопределенных событий окажут значительное долгосрочное влияние только на некоторые из активов, которыми вы владеете. Диверсификация, которая заставляет титанов Силиконовой долины покупать сельскую недвижимость в Новой Зеландии, которая, как они надеются, переживет апокалипсис - и которая стала достаточно популярной, чтобы заставить эту страну ввести ограничения на покупку иностранцами местной недвижимости - возможно, причудлива, но стиль мышления вполне здравый.

Волатильность - друг инвестора

Почти век назад Бенджамин Грэм, возможно, первый и самый почитаемый гуру в области инвестиций и наставник Уоррена Баффета, выдвинул тезис о том, что случайность цен на акции является скорее преимуществом, чем проблемой для разумного инвестора. Грэм использовал метафору изменчивого "мистера Рынка", который ежедневно делал случайные предложения о покупке и продаже. В Главе 5 мы описали другую метафору Баффетта в бейсболе: "подающий бросает вам акции General Motors по 47! U.S. Steel по 39! и никто не объявляет страйк". И, подчеркивал он, вам вовсе не обязательно замахиваться.

Эта метафора предполагает некоторую способность распознавать переоцененные и недооцененные акции, которой Грэм и Баффетт обладали в избытке. Но Грэм также выявил и превознес преимущества усреднения долларовых затрат, т.е. идею о том, что инвестор получит выгоду, даже если он или она ничего не знает о принципах оценки акций или фундаментальных показателях компании, просто вкладывая постоянную сумму денег в рынок на регулярной основе. Даже без какого-либо сознательного намерения или знания инвестиционной стратегии или поведения компаний, эта система покупает больше акций, когда цены низкие, и покупает меньше, когда цены высокие.

Такой подход к волатильности рынка прямо противоположен общепринятой точке зрения, которая доминировала в теории финансов последние полвека и которая отождествляет риск и волатильность и сторонится ценных бумаг с волатильными ценами. По словам Баффетта, "волатильность почти повсеместно используется как косвенный показатель риска". Хотя это педагогическое допущение облегчает преподавание, оно совершенно ошибочно". И точно так же преимущества диверсификации являются результатом элементов случайности в распределении инвестиционных доходов. Нас иногда спрашивают: "Какова стоимость исключения определенных видов инвестиций из портфеля?". Например, у некоторых инвесторов могут быть принципиальные возражения против владения акциями компаний, торгующих табаком или вооружением. Но ответ должен быть таким: "Мы не знаем". Если бы мы знали, мы бы либо исключили такие акции из нашего портфеля, либо не инвестировали бы ни во что другое. Но мы точно знаем, что диверсификация снижает риск того, что эталонное повествование - надежный фонд на случай чрезвычайной ситуации, безопасность выхода на пенсию, постоянный рост целевого капитала колледжа - может быть не реализовано.

Гипотеза эффективного рынка, воспринятая буквально, подразумевает, что инвестиционный успех Джорджа Сороса, Уоррена Баффета и Джима Саймонса невозможен. Фрэнк Найт, который признал, что радикальная неопределенность порождает возможности для получения прибыли, был оправдан необычайным богатством, накопленным этими людьми. А гипотеза эффективного рынка показала, что она является иллюстрацией - незаменимой моделью - без того, чтобы быть истинной. Баффетт, самый успешный инвестор в истории, хорошо понимал это. Он писал о сторонниках гипотезы эффективного рынка: "Правильно заметив, что рынок часто бывает эффективным, они сделали неверный вывод, что он всегда эффективен". Разница между этими утверждениями - ночь и день". Для Баффета стоимость этой разницы составляет 70 миллиардов долларов - награда за то, что он воспользовался проницательным определением Найтом взаимосвязи между радикальной неопределенностью и предпринимательством.

Глава 19. (Неправильное) понимание макроэкономики

В 2003 году нобелевский лауреат Роберт Лукас использовал свое президентское обращение к Американской экономической ассоциации, чтобы заявить: "Мой тезис в этой лекции заключается в том, что макроэкономика ... преуспела: ее центральная проблема предотвращения депрессии была решена, для всех практических целей, и фактически решалась в течение многих десятилетий".

После финансового кризиса 2007-08 годов промышленно развитый мир пережил самый сильный спад со времен Великой депрессии 1930-х годов, а в последующее десятилетие наблюдался продолжительный период необычайно медленного экономического роста. Финансовые кризисы, как и войны, происходили много раз. Но ни кризисы, ни войны не являются результатом стационарного процесса; каждый из них - уникальное событие. Достижения в экономической теории, восхваляемые Лукасом, не предотвратили серьезный спад в мировой экономике и не дали политикам инструментов, необходимых для преодоления этого спада. Описанные им модели предполагали стабильную и неизменную структуру экономики и не могли справиться с уникальными событиями, вытекающими из существенной нестационарности рыночной экономики.

Модели "аэродинамической трубы" в макроэкономике

Когда математические и статистические методы получили широкое распространение в экономике в послевоенный период, многие экономисты считали возможным построить экономические модели типа "аэродинамической трубы". Модели 1950-х и 1960-х годов были большими, но по сути механическими - некоторые из них были буквально такими. Машина MONIAC (Monetary National Income Analogue Computer), разработанная новозеландским инженером Биллом Филлипсом, учившимся в Лондонской школе экономики, представляла собой гидравлическую модель, основанную на идеях, изложенных в "Общей теории" Кейнса. Около дюжины таких машин были построены и использовались на экономических факультетах по всему миру (одна из них была великолепно восстановлена в Лондонской школе экономики - сейчас она выставлена в Галерее математики Музея науки в Лондоне - а другая действующая модель находится на инженерном факультете Кембриджского университета).

По мере того как компьютеры становились все мощнее, электроника вытесняла гидравлику, и кейнсианские модели разрабатывались и запускались на компьютерах. Подход эпохи Кейнса был по сути прагматичным, предполагая, что простые взаимосвязи между экономическими агрегатами останутся стабильными. И 1950-е и 1960-е годы казались золотым веком стабильности и роста мировой экономики. Но фундамент оказался гораздо менее надежным, чем казалось на первый взгляд. Инфляция медленно ускорялась на протяжении большей части послевоенного периода и к 1970-м годам поставила под сомнение самодовольное мнение о том, что кейнсианское управление спросом способно устранить экономическую нестабильность. Кривая Филлипса (еще одно изобретение создателя одноименной машины) связывала рост заработной платы с безработицей и утверждала, что это стабильная эмпирическая зависимость, подобная функции потребления. Она предполагала долгосрочный компромисс между инфляцией и безработицей; ценой снижения одного из них было повышение другого. Однако любая идея о том, что эти наблюдения являются результатом стационарного процесса, была дискредитирована опытом неуклонно растущих уровней инфляции и безработицы в 1960-х и 1970-х годах.

Один из авторов работал в Кембриджском проекте "Рост" над созданием одной из самых ранних эконометрических моделей экономики Великобритании. Такие модели полезно подчеркивают, что различные части экономики не могут развиваться совершенно отдельными путями. Они отражают ограничения учета, которые гарантируют, что расходы на потребление, инвестиции, экспорт и государственные расходы должны складываться в общий национальный доход и объем производства. Система национальных счетов, которая была разработана и принята во всем мире с 1930-х по 1950-е годы, до сих пор является незаменимой основой для организации и понимания экономических данных. Но модель Кембриджского проекта роста не могла объяснить изменения в заработной плате и ценах, а также краткосрочные изменения в уровне общего объема производства. Все это зависело от ожиданий относительно будущей инфляции и роста.

Если бы Кейнс был жив, он мог бы сказать своим коллегам из Кембриджа, что радикальная неопределенность имеет фундаментальное значение для понимания экономики, и что ожидания относительно неопределенного будущего нелегко смоделировать с помощью компьютера. В 1939 году Кейнс опубликовал обзор новаторского статистического исследования голландца Яна Тинбергена. Это исследование стало одной из основ новой дисциплины - эконометрики. Основная критика Кейнсом нового подхода заключалась в том, что он предполагал стационарность отношений: "Наиболее важным условием является то, что среда во всех соответствующих отношениях, за исключением колебаний тех факторов, которые мы особенно учитываем, должна быть однородной и однородной в течение определенного периода времени". Кейнс сказал о Тинбергене: "Самое плохое в нем то, что он гораздо больше заинтересован в том, чтобы взяться за работу, чем в том, чтобы потратить время на решение вопроса о том, стоит ли браться за эту работу". Кейнс прозорливо предвидел искушения, перед которыми не устоят последующие поколения.

Революция рациональных ожиданий

Строители моста обоснованно полагали, что ветровые условия на восточном побережье Шотландии или в Такома-Нарроуз не будут сильно отличаться по завершении строительства от тех, на которых основывались планы. Но если бы ветер реагировал на результаты моделирования, такое предположение не могло бы быть сделано. А экономика действительно реагировала на прогнозы и симуляции. Необходимо было придать ожиданиям большую роль в экономических моделях. Стремление к достижению этой цели возглавил Лукас, также работающий сейчас в Чикаго, чья "критика Лукаса" 1976 года стала смертельным ударом для эконометрических макроэкономических моделей предыдущего десятилетия. Если политика влияет на ожидания, то разработчики политики не могут полагаться на стационарность базовых экономических процессов. Аналогия с физическими взаимосвязями, такими как воздействие ветра на конструкции, не выдерживает критики.

Очевидным способом реагирования на предшествующее пренебрежение ожиданиями было бы проведение эмпирической работы по изучению убеждений о будущем, которых придерживаются потребители и те, кто занимается бизнесом и финансами, и процессов, посредством которых они создают и изменяют такие убеждения. Но таких исследований было проведено мало. Вместо этого новые макроэкономические теоретики придерживались другого подхода; чикагский экономист Рональд Коуз приписал сатирическое описание этого подхода английскому экономисту Эли Девонсу: "Если бы экономисты хотели изучать лошадь, они бы не пошли смотреть на лошадей. Они бы сидели в своих кабинетах и говорили себе: "Что бы я делал, если бы был лошадью?"".

Эти теоретики - центром их мышления был и остается Чикаго - следовали доминирующей парадигме универсальной применимости субъективной вероятности. Предположения об ожиданиях были дедукцией поведения, основанной на аксиоматической рациональности. Возникшая в результате теория "рациональных ожиданий" требует, чтобы ожидания всех агентов - фирм, домохозяйств и правительств - согласовывались не только друг с другом, но и с моделью, которая призвана их описать. Этот подход предполагает не только существование истинной модели "мира, как он есть на самом деле", не только то, что экономисты знают, что это за модель, не только то, что все - от титанов Уолл-стрит до самых скромных крестьян - знают, что это за модель, но и то, что все они формируют последовательные ожидания на основе этих знаний и действуют в соответствии с этими ожиданиями. По словам Томаса Сарджента, чей текст 1979 года буквально "написал книгу" о новом мышлении, "существует коммунизм моделей. Все агенты внутри модели, эконометрист и Бог используют одну и ту же модель".

Модели, основанные на предположении о рациональных ожиданиях, могут помочь пролить свет на некоторые важные вопросы - объяснить, почему, например, попытки правительств снизить безработицу до неустойчиво низкого уровня приведут не к росту производства, а к ускорению инфляции, поскольку ожидания в отношении заработной платы и цен растут. Как и в других областях, такие модели "маленького мира" могут быть полезными притчами. Но они не описывают мир как он есть, и не могут помочь нам понять депрессии и финансовые кризисы. Поэтому мы считаем, что экономисты должны идти и смотреть на лошадей - наблюдать за тем, как формируются ожидания и как эти ожидания влияют на поведение. И хотя критики 1970-х годов были правы, направляя больше внимания на то, как индивидуальный выбор влияет на совокупные результаты, "секрет нашего успеха" как людей заключается в том, что мы пользуемся преимуществами как индивидуального, так и коллективного интеллекта. Люди - социальные животные, и в поведении группы есть нечто большее, чем совокупность независимых индивидуальных решений. Ожидания необходимо изучать как на индивидуальном, так и на совокупном уровне.

Полнота и большой аукцион

Начиная с восемнадцатого века, когда Адам Фергюсон описал "спонтанный порядок", а Адам Смит якобы восхвалял "невидимую руку", идея о том, что децентрализованные рынки могут распределять ресурсы более эффективно, чем централизованное планирование, стала темой экономического анализа. В девятнадцатом веке Леон Вальрас, французский экономист, работавший в Лозаннском университете, попытался выразить в системе уравнений идею о том, что несогласованные решения миллионов людей могут привести к совокупным результатам, которые не только согласованы, но и эффективны.

Но вальрасианский анализ получил свое воплощение только тогда, когда, как описано в главе 14 , Кеннет Эрроу и Жерар Дебреу применили к экономике новые и мощные математические инструменты. Для некоторых приверженцев laissez faire это был анализ, которого они так долго ждали - строгая математическая демонстрация максимы о том, что "вы не можете противостоять рынку". Опираясь на Вальраса, Эрроу и Дебреу представили "большой аукцион", на который потребители приносят свои кривые спроса, рабочие и владельцы ресурсов - свои кривые предложения, а производители - свои технические возможности. На этом "большом аукционе" ценовой механизм обеспечивает равновесие, которое примиряет все эти спросы и предложения и в котором никто не может стать лучше, не сделав хуже другому - все возможные взаимовыгодные сделки были реализованы.

Но в радикально неопределенном мире рынки обязательно будут неполными. Например, не существует рынка нефти с поставкой в 2075 году, потому что существует так много неопределенностей, что никто не хочет торговать. Даже если авиакомпании хотели бы покупать авиационное топливо заранее, чтобы хеджировать свои риски, они не хотят рисковать, если не могут продать билеты заранее. Многие ли из нас захотят купить билет на рейс в определенный аэропорт 3 августа 2030 года в зависимости от погоды в этом пункте назначения в это время и политической ситуации в стране в этом году? Не существует рынка услуг по предоставлению зонтика в дождливый день 2025 года, потому что стоимость создания такого рынка намного превышает выгоды от его создания. И в 1997 году не было ни настоящего, ни будущего рынка смартфонов, потому что в то время никто не думал о смартфонах. Эрроу и Дебреу понимали, что описывают воображаемый мир, схожий с миром "Сквозь зазеркалье" . И они интерпретировали этот мир как риторический прием, подобный тем литературным вымыслам, иллюстрирующий предложения, которые могут быть - или не быть - истинными в любом реальном мире. В магическом обзоре этого смоделированного мира, написанном два десятилетия спустя совместно с другим великим экономическим теоретиком, Фрэнком Ханом из Кембриджа, Эрроу описал то, что он и его коллеги пытались сделать: "Непосредственный ответ "здравого смысла" на вопрос "Как будет выглядеть экономика, мотивированная индивидуальной жадностью и контролируемая очень большим количеством различных агентов?", вероятно, таков: "Будет хаос...". Уже давно утверждается, что истинным является совсем другой ответ... Пытаясь ответить на вопрос, может ли это быть правдой, мы узнаем много нового о том, как это может быть неправдой".

В начале своей карьеры Лукас также объяснял, что мы не должны воспринимать такие модели буквально: мы должны заниматься "построением механического искусственного мира, населенного взаимодействующими роботами, который обычно изучает экономика". Экономическая теория - это то, что "можно поместить в компьютер и запустить". Лукас назвал подобные структуры "аналоговыми экономиками", потому что они в некотором смысле являются законченными экономическими системами. Они слабо напоминают мир, но мир настолько упрощенный, что все о нем либо известно, либо может быть придумано. Такие аллегории могут дать ценное представление о реальном мире, но не описывают его - и уж точно не являются репрезентациями "мира, каким он является на самом деле".

Мир Эрроу-Дебреу - это "малый мир" того типа, который описал Сэвидж. Фактически, их экономика - это малый мир, описанный Сэвиджем, к которому применимы его вероятностные рассуждения; в этом мире, объяснил он, "действия и решения, как и события, неподвластны времени. Человек принимает решение "сейчас", раз и навсегда; ему нечего ждать, потому что его единственное решение предусматривает все случайности".

Эта эквивалентность между полными рынками и аксиоматической основой вероятностных рассуждений не является академической сноской. Многие экономисты сегодня готовы признать, что рынки неполны, но при этом придерживаются мнения, что существует полный набор субъективных вероятностей и можно предположить, что люди ведут себя так, как будто они максимизируют свою субъективную ожидаемую полезность. Но эти взгляды, по сути, несовместимы. Рациональное лицо, принимающее решения, у Сэвиджа принимало "великое решение", одновременно с "великим аукционом". Мир Сэвиджа был также миром Эрроу и Дебреу, и, как Эрроу и Дебреу, Сэвидж ясно понимал, что утверждение о том, что модели точно воспроизводят реальные миры, было, по его собственным словам, "совершенно нелепым".

Разработка политики в маленьком мире

Многие из последователей Лукаса забыли, что цель построения моделей - использовать воображение, чтобы мы могли рассказывать правдоподобные истории о реальном мире. Они разделяли удовольствие, которое получают шахматисты от жизни в мире, правила которого полностью определены, и в котором есть призы и повышения для победителей. Фантастический мир "Алиса в стране чудес" еще лучше - как объяснил Додо, "все победили, и все должны получить призы". Модели, разработанные такими экономистами, оказались более полезными для интеллектуальной игры, чем для описания мира, в котором компании и люди борются с проблемой неизвестного будущего. Модели рациональных ожиданий разделяют мир на известный - "коммунизм моделей" - и неизвестный - силы и события, которые, поскольку они не предвидятся всеми, не предвидятся никем. Экономические прогнозы терпят неудачу, когда модели нарушаются постоянными сдвигами и временными потрясениями. Но поскольку сдвиги и потрясения являются результатом действия непознаваемых сил, то, к сожалению, больше ничего полезного сказать нельзя.

Тинберген был пионером эконометрики - применения строгих статистических методов к экономическим данным; и свойства терминов ошибки - разница между фактическим результатом и прогнозом в экономических моделях - были центральными в этой теме. В макроэкономике условия ошибки были переименованы в "шоки". Но если "шок" - это просто отклонение между предсказанием модели и реальностью мира, мы ничего не узнаем, прикрепив ярлык "шок" к этим терминам ошибки. Чтобы пойти дальше, мы должны быть в состоянии понять происхождение шоков и, возможно, сформулировать некоторое распределение вероятности или описать их возникновение. Экономист XIX века У. С. Джевонс выдвинул аналогичный тезис. Его аргумент, не лишенный в то время эмпирического обоснования, состоял в том, что деловые циклы являются результатом колебаний в природе. В частности, колебания активности солнечных пятен влияли на климатические условия, которые, в свою очередь, влияли на цены и объемы сельскохозяйственной продукции, что имело последствия для других секторов экономики. Джевонс определил источники потрясений и описал, как они приводят к экономическим циклам. И хотя детерминанты солнечных пятен были непонятны, эмпирическая информация об их возникновении была доступна.

В последнее время экономические колебания объясняются как неожиданными изменениями в условиях спроса и предложения - "шоками предпочтений" и "шоками производительности", так и "ограничениями", которые замедляют приведение заработной платы и цен, а также ожиданий, к их равновесным значениям. Основная тенденция роста экономики время от времени прерывается этими шоками, а возвращение к равновесию замедляется этими ограничениями. Конечно, вкусы потребителей меняются и реагируют на новые продукты и новую моду. А на производительность влияют разрушительные инновации. Но не было никакого объяснения источников, не говоря уже о размерах и волатильности, сдвигов предпочтений или разрушительных инноваций, и их частота не могла быть охарактеризована каким-либо распределением вероятности. Оставалось только прибегнуть к помощи некоего deus ex machina, чтобы согласовать модель с наблюдаемыми данными. Производительность была названа мерой нашего невежества. Тогда распределение шоков производительности является мерой нашего незнания о нашем незнании.

В похвальном желании оправдать надежды и ожидания политиков, бизнесменов и телезрителей, экономисты стремились к святому Граалю - макроэкономической модели, которая могла бы делать точные прогнозы. Первые попытки, как мы видели, закончились тем, что они не смогли понять, что кажущиеся стабильными эмпирические взаимосвязи могут внезапно разрушиться , когда, например, правительство меняет характер своего политического вмешательства (критика Лукаса). Интеллектуальная привлекательность прогнозирования на основе строгой теоретической базы, описывающей поведение людей и экономики, легко понятна. Но программу построения моделей, которая ищет стабильный базовый набор структурных взаимосвязей, можно было привести в соответствие с наблюдениями за экономикой только путем введения потрясений и сдвигов, о которых ничего полезного сказать нельзя. В результате такие явления, как финансовый кризис или Великая депрессия, можно было объяснить только с точки зрения непредвиденного развития технологий или внезапного предпочтения отдыха, а не работы. Такие так называемые модели "реального делового цикла" дали мало убедительных объяснений крупных движений в экономике. А наличие в таких моделях "трений" - сложности мира миллионов индивидуумов, обучающихся и адаптирующихся к изменениям в структуре экономики - означало, что прогнозы были достаточно точными только тогда, когда ничего особенного не происходило, и были дико неточными перед лицом любого значительного события, такого как финансовый кризис.

Поиски единой комплексной модели прогнозирования экономики бесплодны. Для многих будет неожиданностью, что модели прогнозирования, используемые большинством центральных банков, не способны объяснить заимствование или кредитование, поскольку в этих моделях нет места банкам, игнорируется большинство финансовых активов и предполагается, что все люди одинаковы. Короче говоря, эти модели предполагали экономику, лишенную финансовой системы, и поэтому экономический кризис, возникший в финансовой системе, был невозможен. Такая модель маленького мира может дать представление о роли независимости центрального банка и целевых показателей инфляции, но она не может разумно ответить на вопрос "Что здесь происходит?" в условиях финансового кризиса. Притворство, что каждый важный макроэкономический вопрос может быть объяснен с помощью одной модели, было большой ошибкой.

Радикальная неопределенность и нестационарность идут рука об руку. Не существует стабильной структуры мира, о которой мы могли бы узнать из прошлого опыта и использовать для экстраполяции будущего поведения. Мы живем в мире неполных рынков, где просто нет ценовых сигналов, которые могли бы направить нас обратно к эффективному равновесию. Бывают случаи, когда ожидания живут своей собственной жизнью. В результате модели, используемые центральными банками, работают достаточно хорошо, когда ничего особенного не происходит, и резко проваливаются, когда происходит что-то значительное - именно в тот момент, когда модель может предложить что-то помимо простой экстраполяции прошлого.

Прогнозирование без извинений

Экономические прогнозисты особенно плохо предсказывают существенные спады в экономике. В 2016 году The Economist изучил прогнозы по странам, сделанные Международным валютным фондом (МВФ) в его весеннем обзоре мировой экономики. Из 207 рецессий - определяемых как падение производства между годом, в котором был сделан прогноз, и следующим годом - "Перспективы развития мировой экономики" не предсказали ровно ни одной. Этот вывод является потрясающим свидетельством нашей способности прогнозировать изменения в совокупной экономической активности. Похоже, что мы можем прогнозировать изменения в ВВП, когда их на самом деле нет, но не можем прогнозировать большие колебания экономической активности.

Во время любого крупного экономического кризиса кто-нибудь обязательно заявит, что предсказал его наступление. Есть те, кто специализируется на мрачных прогнозах и, подобно остановившимся часам, иногда оказываются правы. Но мало кто из экономистов предсказал финансовый кризис 2007-08 годов. А модели, используемые центральными банками и прогнозистами частного сектора, оказались лучше в прогнозировании объемов производства и инфляции в период экономической стабильности с начала 1990-х годов до начала кризиса - когда лучшим прогнозом было экстраполировать недавнее прошлое - чем в прогнозировании начала близкого краха банковской системы в промышленно развитом мире. Но, очевидно, было важнее уметь прогнозировать второе, чем первое.

Спрос на прогнозы кажется столь же устойчивым, как и скептическое отношение к их ценности. Тем не менее, пристрастие к экономическим прогнозам и даже заявления об их успешности продолжаются. В 2010 году Европейский центральный банк опубликовал технический документ с обзором эффективности своей модели европейской экономики, в котором был сделан вывод, что эффективность прогнозирования была "весьма впечатляющей". В документе не упоминался кризис 2007-2008 годов. Жан-Клод Трише, в то время президент учреждения, которое построило модель и наняло авторов документа, придерживался совершенно иного мнения: "Будучи политиком во время кризиса, я счел имеющиеся модели малополезными. Фактически, я бы пошел дальше: перед лицом кризиса мы почувствовали себя брошенными традиционными инструментами". И его опыт был воспроизведен в центральных банках и министерствах финансов по всему миру.

Управление экономикой

В моделях, используемых международными агентствами и центральными банками, убеждения со временем направляются в сторону правильного рационального ожидания, определяемого моделью. А если мы не уверены в правильности модели, то статистическое обучение приводит к правильному выбору. Это может иметь смысл в стационарном мире. Но в нестационарном мире нет никакого базового распределения вероятностей или модели, которую можно было бы обнаружить.

Процесс формирования ожиданий - это процесс, в котором важную роль играют мнения друзей и коллег, статьи в Daily Mail или New York Times , новости и прогнозы на Fox News или BBC. Мы - социальные животные, даже в торговых залах инвестиционных банков , а возможно, и особенно в них. Люди общаются друг с другом и учатся друг у друга. Они читают одни и те же Daily Mail и New York Times, а Fox News и BBC показывают одни и те же картинки на всех экранах. Социальные сети ускорили этот процесс. Трейдеры подражают друг другу и могут пытаться перехитрить друг друга. Это полностью соответствует разуму и логике - учиться на чужих ошибках, а не ждать и учиться только на своих собственных.

Убеждения воплощаются в нарративе, и преобладающий нарратив может резко или прерывисто измениться, если достаточно большое количество людей увидит доказательства, которые заставят их изменить свою точку зрения. Такие доказательства могут быть получены в результате свежего регрессионного анализа. Или от просмотра фотографий недоумевающих бывших сотрудников Lehman, выносящих свое имущество на улицу в картонных коробках. Или из сообщений, передаваемых социальными сетями. События сентября 2008 года изменили доминирующее повествование и привели к скачкообразным изменениям в ожиданиях. Никто не предполагал, что сложная американская финансовая система окажется на грани краха. Центральные банки не были готовы справиться с последствиями такого краха. По сравнению с огромным количеством финансовых инструментов в мире, простота одного финансового актива в модели из учебника не вызывала озарений, поэтому центральные банки больше полагались на изучение финансовой истории, чем на прогнозы эконометрических моделей.

Когда Стив Джобс открывал для себя следующую большую вещь, он не выбирал из меню существующих вариантов, а использовал свое воображение для создания чего-то совершенно нового. В этом и заключается суть радикальной неопределенности. Точно так же Нобелевские премии по экономике присуждаются не просто за разработку логических следствий из известного набора условий, а за новые идеи, которые порождают вспышки вдохновения, стимулирующие работу других экономистов. Странно, что радикальная неопределенность, которая отражает именно тот мир, в котором экономисты проводят свои исследования, так сильно отсутствует в их формализации того, как устроен мир.

Инженерия против экономики

Эдвард Прескотт, архитектор теории реального делового цикла, утверждает, что "методологии, используемые в аэрокосмической технике и макроэкономике для количественных прогнозов, удивительно похожи". В подтверждение этого утверждения он приводит слова своего бывшего коллеги по Университету Миннесоты Грэма Кэндлера, профессора инженерных наук и консультанта НАСА, который описывает свой подход к аэронавтике следующим образом:

Я пытаюсь предсказать, что произойдет, когда космический корабль войдет в атмосферу планеты.... Мы атакуем проблему с двух сторон. Во-первых, мы разбиваем проблему на четко определенные части и используем теорию и эксперимент для определения конкретных параметров в контролируемых условиях. . . Второй подход к моделированию поля потока состоит в том, чтобы определить, какие параметры действительно важны для проектирования. ... Обычно с помощью такого параметрического анализа неопределенности можно выделить несколько критических параметров, которые требуют особого внимания ... Мы полностью признаем, что представление мира никогда не будет стопроцентно точным.

Инженер решает сложную проблему реального мира, представляя серию малых миров, поведение которых можно понять, и таким образом определяет факторы, которые действительно важны для понимания характеристик космического аппарата и его поведения. Так происходит развитие практических знаний.

Читатель может судить об обоснованности утверждения, что методы аэронавтики и экономики "удивительно похожи", сравнив рассказ Кэндлера с параллельным описанием Прескотта одного из примеров его собственной работы: .

Исследование, начавшееся в конце 1999 года, было мотивировано вопросом о том, не переоценен ли фондовый рынок и не грозит ли ему крах. В то время люди не знали, как использовать теорию для получения точного ответа на этот вопрос, и полагались на исторические соотношения, такие как соотношение цены и прибыли, чтобы ответить на этот вопрос. ...налоговая и регуляторная система должны были быть смоделированы в явном виде. Например, мы установили в модели налоговую ставку на корпоративные распределения, равную средним предельным налоговым ставкам на распределения. Это калибровка, потому что в мире модели эта налоговая ставка одинакова для всех физических лиц, а на самом деле это не так. ...мы имеем дело с тем фактом, что корпорации имеют большие запасы неизмеряемых производственных активов и что эти активы являются важной частью стоимости корпораций, будучи запасами знаний, полученных в результате инвестиций в исследования и разработки, организационного капитала и капитала бренда. Мы выяснили, как оценить этот запас неизмеряемого капитала, используя данные национальных счетов и условия равновесия, когда доходность измеряемого и неизмеряемого капитала после уплаты налогов равна.

Теория проверяется путем успешного применения. Теория правильно предсказывает большие колебания стоимости фондового рынка по отношению к ВВП, которая варьировалась в 2,5 раза в США и в 3 раза в Великобритании в период 1960-2000 гг.

Сразу бросается в глаза контраст между смирением Кэндлера и высокомерием Прескотта. Но что более важно, даже поверхностное прочтение этих двух описаний показывает, что между методами двух авторов нет никакой эквивалентности, кроме того факта, что оба имеют дело с несовершенно понятными системами. Инженер проводит эмпирические исследования, чтобы выяснить, что работает; экономист манипулирует данными, чтобы поддержать априорные утверждения. Хотя Кэндлер признает, что "представление мира никогда не будет на сто процентов точным", он справедливо полагает, что может определить критические неопределенности; фондовый рынок, однако, пронизан радикальной неопределенностью. И, как результат, NASA успешно выполняет миссии чрезвычайной сложности, в то время как Прескотт, несмотря на неявное утверждение, не имеет ни малейшего представления о том, является ли фондовый рынок переоцененным или нет в любой конкретный момент времени.

Инженеры-авиаконструкторы знают, "что здесь происходит" - не полностью, но в достаточной степени, чтобы создавать самолеты, которые (за прискорбными исключениями, которые мы отметили) безопасны для полетов, и космические аппараты, которые выполняют свои задачи. Кэндлер начинает с определения сферы своей компетенции: "Я пытаюсь предсказать, что произойдет, когда космический корабль войдет в атмосферу планеты". Прескотт тоже пытается предсказать: "Исследование, начатое в конце 1999 года, было мотивировано вопросом о том, не переоценен ли фондовый рынок и не грозит ли ему крах. В то время люди не знали, как использовать эту теорию для получения точного ответа на этот вопрос...". Это сравнение показывает фундаментальное различие между двумя задачами. Если бы существовала "проверенная успешным применением" теория, которая могла бы определить, переоценен ли фондовый рынок и грозит ли ему крах - конечно, такой теории не существует, - это знание само по себе изменило бы стоимость фондового рынка. В этом суть критики Лукаса, которую мы описали выше, и гипотезы эффективного рынка. (Исторический факт: фондовый рынок в конце 1999 года был переоценен и готов был рухнуть, а через несколько месяцев рухнул, но проблема определения времени краха была совершенно иной и более трудной, чем проблема того, рухнет ли он).

Определив проблему малого мира в рамках большого мира космических полетов, Кэндлер далее определяет два критических элемента, определяющих его прогнозы - уровень теплопередачи и аэродинамические характеристики корабля. Этот является началом более широкой стратегии разбиения всей проблемы на четко определенные части, которые могут быть проанализированы отдельно, и является прямо противоположным подходом к требованию макроэкономиста создать единую модель общего равновесия с достаточными упрощающими допущениями, чтобы сделать ее вычислительно выполнимой. Кэндлер утверждает, что основные уравнения аэродинамического потока хорошо известны, но полная модель включает более сотни параметров. Однако предыдущая работа показала, что только ограниченное число этих параметров оказывает значительное влияние на конечный результат. Исследования проводятся для того, чтобы сделать наилучшие возможные оценки этих параметров в конкретном случае: "Например, нас может интересовать, как молекулы кислорода при высоких температурах воздействуют на определенный материал теплозащиты. Мы бы заказали эксперименты для решения этого конкретного вопроса в условиях, максимально приближенных к условиям полета".

Инженер заключает: "Существует расчетный риск, связанный с неопределенностью в наших параметрах моделирования. Конечно, мы стараемся уменьшить эту неопределенность, но в конечном итоге мы всегда вынуждены жить с некоторым уровнем риска, если хотим выполнить интересную миссию". Обратите внимание, что в изложении Кэндлера воспроизводится различие между неопределенностью (продуктом несовершенного знания) и риском (неспособностью достичь эталонного представления об успешной миссии), которое мы используем в этой книге. Более широкий вопрос "Что здесь происходит?" стоит выше уровня Кэндлера: политики и старшие сотрудники НАСА рассмотрели будущую космическую программу, предложили миссию на Марс и обратились к Кэндлеру за советом по одному из важнейших аспектов реализации этой политики. Это делегирование - первый шаг в общем подходе к определению стратегического направления в терминах реализуемой политики. Стратегическая цель конкретна - это не призыв "покорить космос" или "стать самым уважаемым в мире агентством по исследованию космоса", как это делают сегодня слишком многие государственные учреждения. .

Следующим шагом, учитывая конкретную задачу Кэндлера по прогнозированию, является разложение этой проблемы относительно большого мира на проблемы малого мира, которые могут быть решены. Эти проблемы малого мира могут быть решены путем применения общих моделей (уравнения аэродинамического потока) или моделей, уникальных для данного конкретного большого мира (теплопередача, возникающая при входе аппарата в атмосферу Марса). Процесс декомпозиции, в свою очередь, определяет ключевые вопросы для исследования.

На заключительном этапе необходимо собрать результаты этих исследований и моделей в целостное и последовательное изложение, которое обеспечит политиков, чье понимание технических вопросов может уступать пониманию Кэндлера, информацией, необходимой для принятия взвешенного решения о том, следует ли отменить миссию или способствовать ее продолжению. Такой подход не является способом подготовки и представления экономических рекомендаций. Но мы считаем, что так и должно быть. Мы с нетерпением ждем того времени, когда утверждение Прескотта о том, что "методологии, используемые в аэрокосмической технике и макроэкономике для составления количественных прогнозов, удивительно похожи", будет вполне обоснованным, и когда макроэкономические модели будут столь же практически полезны, как и модели НАСА.

Пренебрежение радикальной неопределенностью со стороны целого поколения экономистов обрекло современную макроэкономику на почти полную неактуальность в понимании мирового финансового кризиса. Критика Кейнса "браться за дело", не задаваясь вопросом "стоит ли браться за дело", оказалась столь же верной для нового макроэкономического теоретизирования, как и для старого эконометрического моделирования. Некоторые из наиболее полезных вкладов в понимание финансовых и других кризисов были сделаны не на основе формального моделирования, а на основе исторических исследований предыдущих эпизодов. Например, в 2008 году центральным банкам было трудно убедить коммерческие банки принять экстренные кредиты из-за стигмы, связанной с принятием такой помощи - она указывала на то, что соответствующий банк может оказаться в затруднительном положении. Большинство центральных банков забыли, что точно такая же проблема возникла после банковского кризиса 1906 года в США; ни один банк не воспользовался новыми возможностями, созданными Казначейством США, до начала Первой мировой войны, когда все банки нуждались в помощи и ни один из них не был заклеймен.

Как заметил М. Трише, модели, ставшие воплощением экономических исследований, не выдержали проверки на полезность и актуальность во время кризиса 2007-2008 годов и его последствий. Как писал нобелевский лауреат Пол Ромер о макроэкономических теоретиках: "Их модели приписывают колебания совокупных переменных воображаемым причинно-следственным силам, на которые не влияют действия, предпринимаемые любым человеком". Параллель с теорией струн из физики намекает на общий режим провала науки, который возникает, когда уважение к высокопоставленным лидерам перерастает в почтение к авторитету, который вытесняет объективный факт с его позиции окончательного определителя научной истины".

На протяжении сорока лет авторы наблюдали, как яркий оптимизм нового, строгого подхода к экономике - оптимизм, который они разделяли, - растворился в провалах прогнозирования и анализа, которые наблюдались во время мирового финансового кризиса 2007-08 годов. И именно всепроникающая природа радикальной неопределенности является источником проблемы.

Глава 20. Использование и неправильное использование моделей

Любое деловое стремление лидера, каким бы глупым оно ни было, будет быстро подкреплено подробными нормами прибыли и стратегическими исследованиями, подготовленными его войсками.

УОРРЕН БАФФЕТТ

В восемнадцатом веке были сельские священнослужители исключительного ума, у которых было свободное время. Им было полезно иметь надежную справочную литературу. Томас Байес был одним из них; Томас Мальтус - другим. В 1798 году Мальтус изложил то, что можно считать первой моделью роста в экономике. Он предположил, что население имеет тенденцию расти экспоненциально, в результате того, что он скромно назвал "страстями", в то время как запасы продовольствия могут расти только линейно. Растущее население оказывает давление на запасы продовольствия, а затем возникающая нищета приводит к сокращению численности населения. Цикл повторялся в удручающей прогрессии.

Как прогнозист, Мальтус вряд ли мог быть дальше от цели. В последующие два столетия действительно наблюдался экспоненциальный рост населения, но мировое производство продуктов питания выросло гораздо больше. Тем не менее, оригинальный аргумент Мальтуса впоследствии будет многократно воспроизведен. В широко известной и нашумевшей книге "Бомба для населения" (The Population Bomb ) в 1968 году биолог Пол Эрлих утверждал, что "битва за пропитание всего человечества закончена". В 1970-х годах сотни миллионов людей умрут от голода". Как и многие прогнозисты, Эрлих отреагировал на неудачу своих предсказаний переносом даты. Он был прав, но не сейчас. Для профессионального предсказателя апокалипсис всегда откладывается, но никогда не предотвращается.

При большем внимании к тому, "что здесь происходит", Мальтус мог бы распознать революцию, происходившую вокруг него в английской сельской местности. Севооборот, новые машины и селекционная селекция стали предвестниками улучшения производительности сельского хозяйства, которое обмануло его мрачные ожидания. Мальтус рассматривал возможность, предложенную его современником Уильямом Годвином, что "страсти" могут быть подавлены экономическим ростом, интеллектуальным просвещением и лучшим образованием, которые заставят людей сосредоточить свой разум на более высоких вещах. Однако Мальтус был настроен скептически и выступал за безбрачие до позднего брака (у него самого было трое детей после женитьбы в возрасте тридцати восьми лет). Однако время показало, что по мере того, как женщины получали более высокие доходы и лучшее образование, чему способствовала доступность контрацептивов, они рожали меньше детей - "демографический переход", впервые описанный столетие назад Уорреном Томпсоном и впоследствии наблюдавшийся во многих странах. И если бы Эрлих уделил больше внимания тому, "что здесь происходит", он мог бы наблюдать не только демографический переход, но и "зеленую революцию" - гибридные сорта семян, которые привели к резкому новому росту производительности сельского хозяйства.

Викторианский экономист Стэнли Джевонс опубликовал "Угольный вопрос" в 1865 году, в которой он объяснил, что ограничение ресурсов угля неизбежно ограничит экономический рост Великобритании. В модели Мальтуса экспоненциальный рост населения соответствовал линейно растущему производству продуктов питания; в книге Джевонса экспоненциально растущее промышленное производство соответствовало конечным ресурсам угля. Джевонс смело сделал долгосрочные прогнозы потребления угля; но он сделал не более чем экстраполяцию опыта предыдущих полувеков на обозримое будущее. Его прогнозы контрастируют с реальностью на рисунке ниже. Джевонс подчеркивал, что эти цифры предназначены для иллюстрации, а не для прогноза; он признавал невозможность своих прогнозов.

Использование угля в Великобритании 1913-2016

Как и Мальтуса, Джевонса сменили другие, которые повторяли подобные анализы, не проявляя подобной осторожности. В конце девятнадцатого века возникло опасение, что рост производительности сельского хозяйства, который сделал опасения Мальтуса беспочвенными, будет остановлен из-за ограниченных запасов удобрения гуано, в основном поставляемого из Перу. Немецкий химик Фриц Хабер открыл процесс фиксации атмосферного азота, и когда Первая мировая война привела к блокаде немецких портов, его открытие было развернуто в промышленных масштабах. Производство продуктов питания больше не зависело от экскрементов морских птиц.

Марион Кинг Хабберт, американский геолог, популяризировал понятие "пик нефти"; в 1950-х годах он предсказал, что добыча нефти в США достигнет неустойчивого пика в 1965 году и что аналогичный пик мировой добычи наступит примерно в 2000 году. Америка действительно столкнулась с пиком добычи нефти в 1970 году - внутренняя добыча впоследствии упала; но благодаря сланцевым месторождениям пик добычи нефти в США на момент написания статьи пришелся на 2018 год и, как ожидается, будет выше в 2019 году. Мировое производство нефти в 2000 году примерно вдвое превысило уровень, предсказанный Хаббертом, и продолжает расти. Сегодня мрачные прогнозисты уже не говорят о том, что в мире закончится нефть, но утверждают, что отказ от ископаемых видов топлива приведет к тому, что крупные и некогда ценные запасы нефти и угля навсегда останутся в земле - "невостребованные активы". В "Пределах роста", публикации 1972 года, подготовленной Римским клубом, международной группой экологически озабоченных людей, утверждалось, что экономический рост должен прекратиться в течение следующего столетия из-за ограничений на все виды минеральных ресурсов. Было продано 30 миллионов экземпляров. Справедливости ради следует признать, что у них есть еще пятьдесят лет, чтобы доказать свою правоту.

Что здесь происходит? Постоянное внимание, уделяемое этим предсказателям, и популярность их трудов - которая, кажется, сохраняется даже после того, как становится очевидным, что они ошибались, - отражает общую человеческую склонность к апокалиптическим повествованиям. Лот спасся от гнева Божьего, убежав из Содома; пророчество Ионы позволило Ниневии избежать подобной участи. Сегодня Питер Тиль, миллиардер, основатель PayPal, подготовился к армагеддону, который может возникнуть в результате распада социальной организации с помощью кибертехнологий, построив бункер в большом поместье в отдаленной Новой Зеландии. Хотя провал всех апокалиптических предсказаний на сегодняшний день оправдывает значительный скептицизм по отношению к новым, нельзя делать вывод, что все подобные повествования ложны; господству человека на Земле когда-нибудь придет конец, хотя, вероятно, не из-за нехватки угля, гуано или лития.

Модели малого мира, такие как модели Мальтуса и Джевонса, ценны для обоснования аргументов, но бесполезны как инструменты прогнозирования. Предсказания Эрлиха были смехотворны, но он был прав, когда поставил вопрос о том, как прокормить растущее население. Не случайно, что такие авторы, как Эрлих, Хабберт и авторы доклада Римского клуба, все имеют образование в области естественных наук и применяют ошибочное предположение, что спрос на такие ресурсы, как нефть, электричество и вода, определяется физическими отношениями между товарами. Они игнорируют влияние на цены изменений в балансе между спросом и предложением. Они также игнорируют тот факт, что, несмотря на непредсказуемость, технологии, скорее всего, будут реагировать на возникающие проблемы - существенная нестационарность окружающей среды. Цены и конкуренция способствуют не только открытиям и инновациям, но и изменениям в предпочтениях и ожиданиях.

Мальтус был не только экономистом, но и полемистом, но никогда не был настолько глуп, чтобы поверить, что он мог предсказать кризисы, которые описывала его модель. И, если правильно проанализировать изложенную им схему, она позволяет нам понять, какие факторы влияют на производительность сельского хозяйства и демографические переходы. Джевонс - один из великих умов своего времени, но также непредсказуемый эксцентрик, чья одержимость проблемой нехватки ресурсов сделала его накопителем бумаги, - прожил достаточно долго после Мальтуса, чтобы понять некоторые слабые стороны мальтусовской заботы о запасах продовольствия. Он писал, что "равнины Северной Америки и России - это наши кукурузные поля; Чикаго и Одесса - наши зернохранилища; Канада и Прибалтика - наши лесные массивы; Австралия - наши овцеводческие фермы, а в Аргентине и западных прериях Северной Америки - наши стада волов... Индусы и китайцы выращивают для нас чай, а наши плантации кофе, сахара и пряностей находятся в Индии. Испания и Франция - наши виноградники, а Средиземноморье - наш фруктовый сад". Похоже, он не понимал, что аналогичный аргумент может быть применим и к топливу: Саудовская Аравия - наша угольная шахта, солнце и ветер - наши локомотивы. И все же Джевонс никогда бы не смог включить еще неизвестные ресурсы и месторождения ресурсов в модель прогнозирования, которая описывала бы "мир таким, какой он есть на самом деле".

Транспортное моделирование

В Великобритании инвестиционные решения по транспортным проектам оцениваются с помощью модели, известной как WebTAG. Для того чтобы получить государственное финансирование на транспортный проект, оценка должна быть выполнена в соответствии с подробным официальным руководством, содержащимся в WebTAG и "Зеленой книге" Казначейства по оценке проектов. В мире WebTAG время имеет денежную оценку в зависимости от того, каким из тринадцати видов транспорта пользуется человек. Время пассажира такси стоит 13,57 фунтов стерлингов в час (по состоянию на 2018 год и в ценах 2002 года), но время водителя такси менее ценно - 9,94 фунтов стерлингов в час. Время менеджеров хедж-фондов, идущих на работу пешком, и журналистов, едущих в офис на велосипеде, стоит £7,69 в час, но любая задержка курьера Deliveroo на мотоцикле оценивается, как и время пассажира такси, в £13,57 (меньше, если она использует педальный велосипед). Модель требует, чтобы этот уровень точности сохранялся и в будущем. Прогнозы роста позволяют предсказать, насколько ценным будет время каждой группы в 2052 году, до копейки. Если вы также хотите узнать, сколько людей будет ездить в автомобиле по вечером в будний день в 2036 году, электронные таблицы WebTAG дадут ответ. Это упражнение в фантазии гарантирует, что каждая ячейка электронной таблицы может быть заполнена, и что в конце процесса будут получены некоторые цифры. Читатель может сам оценить, насколько им следует доверять.

Поскольку большинство цифр придуманные, их обычно можно подобрать так, чтобы получить желаемый результат. Какова стоимость высокоскоростной линии от Лондона до Бирмингема и далее? Дебаты вокруг модели WebTAG сосредоточены на этих оценках времени. Смогут ли деловые люди продуктивно использовать свое время в поездах с помощью портативных компьютеров? Или они будут тратить свое время за £xx.xx в час (читателям предлагается придумать свою собственную цифру) на бездумные звонки в офис, которые мы слишком часто слышим в существующих не высокоскоростных поездах? Как мы можем узнать? Сколько бы люди заплатили, чтобы успеть на поезд, который прибывает через пятьдесят минут, а не через семьдесят? Удивительно - но это результат подгонки всего под стандартный шаблон - вопрос о структуре тарифов на новые услуги не поднимается в ходе моделирования. Между тем, между Лондоном и Бирмингемом уже существуют два конкурирующих маршрута, предлагающих поездки с разной скоростью и по разным ценам. А более важный вопрос о том, как высокоскоростное сообщение изменит стимулы для регионального развития или расширит возможности для поездок в Лондон, не может быть введен в электронную таблицу.

С 2014 года трамвай Эдинбурга связывает аэропорт с центром города. (Устоявшееся и продолжающееся автобусное сообщение, осуществляемое тем же управлением общественного транспорта, делает это дешевле и, как правило, быстрее, и привлекает гораздо больше пользователей). Частично завершенный проект трамвая обошелся в 800 миллионов фунтов стерлингов, что примерно в два раза превышает запланированную стоимость, и приносит небольшой операционный убыток в размере около 12 миллионов фунтов стерлингов. Требуется всего минут подсчетов, чтобы показать, что этот проект был абсурдно расточительным. Однако дорогостоящее моделирование, проведенное фирмой консультантов, привело к диаметрально противоположному выводу.

В ходе работы предполагалось учесть неопределенность путем проведения "моделирования Монте-Карло". Моделирование Монте-Карло - это метод, разработанный физиками-ядерщиками для оценки совместного распределения вероятностей (двух или более переменных), когда известны базовые распределения вероятностей каждой переменной, но совместное распределение вероятностей слишком сложно вычислить аналитически. Как мы уже подчеркивали, распределение вероятностей может быть выведено только тогда, когда используемые наблюдения являются продуктом некоторого известного базового стационарного процесса, а исторические данные позволяют определить параметры этого распределения. Моделирование методом Монте-Карло для проекта трамвая включало в себя составление множества наборов чисел, альтернативных первоначально выбранным, и вычисление различных результатов. Разработчики модели утверждали, что эти результаты представляют собой вероятностное распределение возможных исходов. Для этого утверждения не было никаких оснований, и, вероятно, нет необходимости сообщать, что результат незавершенного проекта трамвая оказался на много стандартных отклонений за пределами предсказанного "доверительного интервала".