Annotation

Рыночная нестабильность так же естественна и опасна, как торнадо. Можно ли научиться своевременно замечать признаки надвигающегося кризиса? Предугадывать, как будут развиваться события на рынках? Какие методы прогнозирования нужно использовать для этого современным экономистам?

Марк Бьюкенен – физик, автор нескольких научно-популярных бестселлеров и финансовый обозреватель Bloomberg View, в своей книге стремится найти ответы на эти и многие другие непростые и крайне актуальные вопросы. Он развенчивает традиционную концепцию «мудрости рынка», поддерживаемую многими специалистами.

Используя богатый и разноплановый фактический материал, автор предлагает читателям уроки более продвинутой экономики, которые показывают, что происходящее на рынках имеет много общего с погодными явлениями. Его подход к исследованию и прогнозированию позволяет по-новому увидеть жизнь экономических и финансовых систем, найти пересечения естественных и социальных наук, чтобы в итоге – лучше понимать рынки, точнее видеть картину происходящего и заранее готовиться к финансовым штормам.

- Марк Бьюкенен

- Предисловие

- Глава 1

- Четыре минуты хаоса

- Биржевой крах

- Атмосфера идей

- Физика финансов

- Вне равновесия

- Прогнозирование

- Глава 2

- Два гения

- Математика равновесия

- Ожидаемая непредсказуемость

- Гипотеза эффективного рынка

- По спирали – к эффективности

- Рынок знает все лучше всех

- Глава 3

- Концепция эффективности не устояла

- Жадность – это хорошо, для меня и для рынка

- Ураган пятой категории

- Чрезвычайно редкие исключения

- Два способа успокоить рынок

- Истинно верующие

- Вне равновесия

- Глава 4

- Статистическое исследование

- Рыночные потрясения

- Странная статистика

- Даже рынки обладают памятью

- Лавина из рисовых зерен

- Об ураганах и гипотезах

- Глава 5

- «F-твист» Милтона Фридмана

- И снова об игре словами

- Обратная сторона рациональности

- Две разновидности игры

- Кривая обучения никогда не обрывается

- Другой Канон

- От homo economicus к homo sapiens

- Глава 6

- Рассуждение о мышлении

- Достижение дисбаланса

- Упрощенная структура рынков

- По спирали к… реальности

- Экологическая перспектива

- Как котов пасти

- Физика финансов

- Глава 7

- «Позвольте мне воспользоваться профессиональной терминологией: нас всех поимели»

- Невидимые связи

- Трафик

- Меньше риска = больше риска?

- Переосмысление причин и следствий

- Остерегайтесь границы эффективности

- Глава 8

- Когда рынок ликвидный – дышится легко

- О реках и рисках

- Шипы и разломы[202]

- За кулисами «молниеносного падения»: капризные финансы

- Глобальный хаос инкорпорейтед

- Сложности, связанные с развитием технологии

- Глава 9

- Макроэкономика и ее микроконфузы

- Аутистичная экономика?

- Стадный инстинкт

- Физики и неудавшиеся философы

- Теория экономической погоды

- Остается только сожалеть

- Глава 10

- История не повторяется

- Будущее Вселенной

- Слабость моделей – и как ее избежать

- Штормовые предупреждения

- Эффект Мэдоффа

- Благодарности

- Об авторе

- notes

- 1

- 2

- 3

- 4

- 5

- 6

- 7

- 8

- 9

- 10

- 11

- 12

- 13

- 14

- 15

- 16

- 17

- 18

- 19

- 20

- 21

- 22

- 23

- 24

- 25

- 26

- 27

- 28

- 29

- 30

- 31

- 32

- 33

- 34

- 35

- 36

- 37

- 38

- 39

- 40

- 41

- 42

- 43

- 44

- 45

- 46

- 47

- 48

- 49

- 50

- 51

- 52

- 53

- 54

- 55

- 56

- 57

- 58

- 59

- 60

- 61

- 62

- 63

- 64

- 65

- 66

- 67

- 68

- 69

- 70

- 71

- 72

- 73

- 74

- 75

- 76

- 77

- 78

- 79

- 80

- 81

- 82

- 83

- 84

- 85

- 86

- 87

- 88

- 89

- 90

- 91

- 92

- 93

- 94

- 95

- 96

- 97

- 98

- 99

- 100

- 101

- 102

- 103

- 104

- 105

- 106

- 107

- 108

- 109

- 110

- 111

- 112

- 113

- 114

- 115

- 116

- 117

- 118

- 119

- 120

- 121

- 122

- 123

- 124

- 125

- 126

- 127

- 128

- 129

- 130

- 131

- 132

- 133

- 134

- 135

- 136

- 137

- 138

- 139

- 140

- 141

- 142

- 143

- 144

- 145

- 146

- 147

- 148

- 149

- 150

- 151

- 152

- 153

- 154

- 155

- 156

- 157

- 158

- 159

- 160

- 161

- 162

- 163

- 164

- 165

- 166

- 167

- 168

- 169

- 170

- 171

- 172

- 173

- 174

- 175

- 176

- 177

- 178

- 179

- 180

- 181

- 182

- 183

- 184

- 185

- 186

- 187

- 188

- 189

- 190

- 191

- 192

- 193

- 194

- 195

- 196

- 197

- 198

- 199

- 200

- 201

- 202

- 203

- 204

- 205

- 206

- 207

- 208

- 209

- 210

- 211

- 212

- 213

- 214

- 215

- 216

- 217

- 218

- 219

- 220

- 221

- 222

- 223

- 224

- 225

- 226

- 227

- 228

- 229

- 230

- 231

- 232

- 233

- 234

- 235

- 236

- 237

- 238

- 239

- 240

- 241

- 242

- 243

- 244

- 245

- 246

- 247

- 248

- 249

- 250

- 251

- 252

- 253

- 254

- 255

- 256

Марк Бьюкенен

Прогноз. Как, наблюдая за погодой, научиться предсказывать экономические кризисы

Посвящается Кейт

© Mark Buchanan, 2013

© Ильина Н., перевод на русский язык, 2014

© Оформление, издание на русском языке. ООО «Издательская Группа «Азбука-Аттикус», 2014

Все права защищены. Никакая часть электронной версии этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для частного и публичного использования без письменного разрешения владельца авторских прав.

©Электронная версия книги подготовлена компанией ЛитРес (www.litres.ru)

* * *

Теории об эффективности и стабильности рынка обесцениваются сегодня быстрее, чем ипотечные залоговые бумаги. Марк Бьюкенен рассказывает нам о новых революционных идеях для экономического прогнозирования. И хотя мы не имеем возможности абсолютно точно определить экономическую погоду, зато можем лучше подготовиться к будущим штормам.

Эрик Бейнхокер, исполнительный директор Института нового экономического мышления Оксфордского университета и автор книги «Происхождение богатства»

Эта книга посвящена изучению того, как наиболее естественным образом можно использовать некоторые идеи и концепции физики для понимания принципов функционирования экономических и финансовых систем. Важно, что это может помочь исправить опасное представление о том, что рынки являются стабильными и саморегулирующимися… Мы наконец получаем шанс безболезненно вырваться из интеллектуальной смирительной рубашки традиционных экономических представлений и заменить их чем-то лучшим.

Марк Бьюкенен

Чтобы двигаться дальше, мы должны увидеть в экономической реальности результат непрерывных изменений, обусловленных инновациями и бесчисленным множеством неустойчивых обратных связей. Этот концептуальный сдвиг должен быть столь же радикальным, как метафора Адама Смита о «невидимой руке», и способным перевернуть большую часть заученных нами представлений о рынках.

Kirkus Reviews

Предисловие

Британский историк Эдвард Халлетт Карр однажды сказал, что ничто не вызывает такого интереса к истории, как революция. Можно развить эту мысль и отметить, что глобальный экономический кризис, как ничто другое, способствует мощному всплеску интереса к тому, что лежит в основе мистической турбулентности финансовых рынков и экономической жизни. За время, прошедшее с начала финансового кризиса 2007–2008 годов, я прочел, наверное, два или три десятка книг на эту тему, многие из которых были весьма информативными, а также забавными и, конечно, приводящими в бешенство, например «The Big Short» («Большая игра на понижение») Майкла Льюиса, «Whoops!» («Упс! Почему каждый должен всем и никто не может платить») Джона Ланчестера или «Fool’s Gold» («Золото дураков») Джиллиана Тетта. Все эти книги посвящены исследованиям природы мировой финансовой системы, ее изменениям за последние годы и тому, как за десять предшествующих кризису лет различные стимулирующие меры побуждали финансовые институты и простых граждан принимать на себя огромные риски. В этих книгах рассматривались также психологические и институциональные факторы, которые вызывали всеобщую слепоту перед лицом надвигающегося кризиса, пока он наконец не развернулся во всю свою мощь.

И во всех этих книгах не хватало одного – экспертизы особенностей превалирующей экономической концепции, идейной атмосферы современной экономической теории, которая заставила бы многих людей поверить, что бурная четырехсотлетняя история экономики и финансов, история, почти целиком состоящая из кризисов и крахов, подводит нас к концу эры саморегулируемых рынков и стремления к «равновесию». Я написал эту книгу, желая заполнить этот пробел, а также чтобы детально изучить конструктивные идеи, направленные на создание более реалистичного и естественного понимания экономических систем.

В современной экономической теории много места уделяется математике. Экономисты, которых часто обвиняли в «зависти к физикам», стали активно использовать математику, чтобы обеспечить своей области тот же престиж и кажущуюся определенность, которые присущи (иногда) физике и другим естественным наукам. Мне кажется, что это вводит в заблуждение. Если теоретики экономики пытались имитировать физику, то они делали это, я бы сказал, исходя из ложного и искаженного представления о физике. Эта книга посвящена изучению того, как наиболее естественным образом можно использовать некоторые идеи и концепции, взятые из физики, для понимания принципов функционирования экономических и финансовых систем. Конечно, гораздо важнее то, что они могут помочь исправить опасное представление о том, что рынки являются стабильными и саморегулирующимися системами.

Многие ученые оказывали мне щедрую помощь в доработке идей, представленных на следующих страницах; я перечислил их в разделе «Благодарности».

Глава 1

Иллюзия равновесия

Экономика – это научная дисциплина для спокойных времен. Экономисты, оказывается… не имеют понятия о том, как ненормальное вытекает из нормального, а также о том, что последует далее, и в этом они похожи на синоптиков, не разбирающихся в бурях.

Уилл Хаттон, журналист, The Observer, Лондон

Физики кажутся мне своеобразными Питерами Пенами рода человеческого. Они никогда не повзрослеют и не утолят свое любопытство.

Айсидор Раби, физик

Как и многие другие города, расположенные на огромных равнинных просторах Среднего Запада США, Оверленд-Парк, штат Канзас, не понаслышке знаком с экстремальными погодными явлениями. Каждый год весной и в начале лета теплый, влажный воздух, пришедший от Мексиканского залива, проникает сквозь слои холодного воздуха и преодолевает Скалистые горы. Физики «из народа» часто об этом говорят так: «теплый воздух поднимается наверх», и в данном случае это находит вполне практические воплощение: гравитация заставляет обширные потоки более легкого теплого воздуха подниматься, проходя через более холодные слои, на высоту до 16 км. Это первый ингредиент рецепта приготовления атмосферного стихийного бедствия. Второй – приземные ветры, дующие на север и с запада, которые заставляют воздушные потоки раскручиваться, подобно турникету. В результате несколько миллиардов тонн влажного теплого воздуха приходят в движение, создавая почти идеальные условия для возникновения мощных торнадо. При этом некоторые из них достигают полутора километров в диаметре и скорости ветра до 600 км/ч.

Большинству из нас торнадо кажется нелепым, неестественным и, безусловно, ненормальным явлением. Тем не менее только в одном штате Канзас оно возникает сотни раз за год, что объясняется обычными для данного региона атмосферными процессами. Другими словами, это лишь форма проявления процессов, протекающих в атмосфере, когда одно событие является следствием другого, приводя затем к возникновению третьего, и вскоре небо меняет свой привычный цвет и обрушивает на землю разрушительный торнадо. Переходя на более профессиональный язык, мы могли бы сказать, что атмосфера склонна к проявлению того, что ученые называют «положительной обратной связью», последствия которой нам трудно себе представить.

Возможно, вам уже приходилось сталкиваться с данным термином. Понятие положительной обратной связи издавна используется в научных работах для описания процесса, при котором небольшие изменения, происходящие в конкретной системе, могут усиливаться и приводить к гораздо более значительным последствиям. Эта концепция широко применяется при обсуждении проблемы глобального потепления. Таяние ледников превращает белый лед в голубую воду, при этом обратно в атмосферу отражается меньше солнечного света, и это может вызывать ускорение процесса планетарного потепления. Проявления последствий положительной обратной связи описаны в таких дисциплинах, как психология, биология, электроника, физика, информатика, и во многих других. Тем не менее, несмотря на общее признание этой концепции, мы не можем похвастать успехами, когда дело доходит до оценки степени ее воздействия.

Возьмите 1 тыс. долл. и вложите эти деньги в какой-либо инвестиционный инструмент, приносящий доход, скажем, в размере 10 % годовых. Сохраняйте эту инвестицию на протяжении 30 лет, каждый раз добавляя к ней получаемые проценты. Сколько вы получите в итоге? Десять процентов от 1 тыс. долл. дают нам 100 долл., поэтому вы можете предположить, что сумма инвестиции должна увеличиваться ежегодно на 100 долл., или около того. Таким образом, за 30 лет общий прирост составит примерно 3 тыс. долл., что с учетом первоначально вложенной суммы дает нам 4 тыс. долл. Конечно, поскольку сумма инвестиции постепенно возрастает, вы будете получать каждый год 10 % от все более увеличивающейся суммы, поэтому вы можете рассчитывать, что получите немного больше, чем 4 тыс. долл. Не прибегая к помощи калькулятора, вы могли бы предположить, что итоговая сумма составит 5 или 6 тыс. долл. Возможно, ваша интуиция подскажет вам, что речь может идти даже о 10 тыс. долл. Однако человеческая интуиция не в состоянии тягаться с математикой. На самом деле через 30 лет сумма инвестиции составит немногим более 20 тыс. долл. Количественный рост, подпитывая сам себя, ускоряет процесс накопления сильнее, чем вы могли бы ожидать.

Данный пример иллюстрирует не только отношение к деньгам, он значительно шире, он показывает нам особенности человеческого мышления и объясняет, почему мир так часто нас удивляет.

Человеческий мозг плохо приспособлен для того, чтобы представить, какими могут быть последствия положительной обратной связи. Возьмите лист бумаги и сложите его пополам, затем еще раз пополам и так еще 30 раз. Впрочем, не тратьте свое время. Вы все равно обнаружите, что не можете это сделать, поскольку, если бы вам это удалось, вы получили бы свернутый лист толщиной около 100 км. Договоритесь со своим другом, что сегодня он даст вам одно яблоко, завтра два яблока, послезавтра – четыре, и так далее, каждый раз удваивая количество яблок на протяжении месяца, в котором 31 день. Вам придется арендовать огромный склад, поскольку за один только последний день месяца вы должны будете получить более двух миллиардов яблок. В этом и проявляется сила положительной обратной связи: каждый шаг не только приводит к увеличению количества, но и ускоряет сам процесс роста, что приводит к последствиям, далеко превосходящим наши самые смелые ожидания.

Положительная обратная связь имеет гораздо большее значение, чем нам кажется, поскольку в той или иной форме именно она лежит в основе практически всего, что делает наш мир богатым и удивительным, изменчивым и динамичным, живым и непредсказуемым. Она проявляется в том, как из маленьких семян вырастают огромные деревья, как из одной спички возникает бушующее пламя и как отдельные клетки, делясь и размножаясь, обеспечивают жизнедеятельность человеческих существ. Она приводит к возникновению политических революций и новых религий, и именно из-за нее еще недавно чистое спокойное небо начинает быстро темнеть и рождается разрушительная стихия, такая как торнадо в Канзасе. Наш мозг не в состоянии охватить все это. Ученым-метеорологам и представителям некоторых других наук пришлось годами учиться на собственных ошибках, чтобы осознать, как и почему положительная обратная связь играет настолько важную роль в возникновении событий, которые мы не ждали.

Однако во многих областях степень влияния положительной обратной связи все еще остается непознанной. Это в полной мере относится к социологическим наукам, и особенно к экономике и финансам. Для примера давайте рассмотрим события, происходившие 6 мая 2010 года.

Четыре минуты хаоса

Город Оверленд-Парк, штат Канзас, известен не только частыми торнадо: здесь находится штаб-квартира крупной инвестиционной компании Waddell and Reed Financial. Эта фирма, основанная финансистами Кэмероном Ридом и Чоунси Уодделлом еще в 1937 году, начинала свою деятельность с продажи обувных шнурков в мелких офисах, расположенных в супермаркетах, сегодня же она управляет активами на общую сумму более 60 млрд долл. Нельзя сказать, что название этой инвестиционной компании у всех на слуху, но оказалось, что она настолько значима, что принимаемые ей инвестиционные решения смогли – с помощью положительной обратной связи – поставить под угрозу стабильность всей мировой экономики. Менее чем за пять минут.

Весной 2010 года инвестиционный фонд под управлением Waddell and Reed вложил значительные средства во фьючерсные контракты на фондовый индекс S&P 500. Покупка такого фьючерсного контракта означает, что вы соглашаетесь купить S&P 500 не прямо сейчас, а в определенную дату в будущем. При этом цена контракта устанавливается сегодня. Такие фьючерсы представляют собой одну из простейших разновидностей «производных» финансовых инструментов в том смысле, что их стоимость является производной от стоимости какого-либо иного актива, в данном случае от значения фондового индекса S&P 500. Если значение данного индекса растет, то соответствующим образом поднимается и стоимость фьючерса. Компания Waddell and Reed активно использовала эти фьючерсы в качестве инструмента для хеджирования[1] своих вложений в другие активы. Их стратегия выглядела вполне успешной, но лишь до тех пор, пока в начале мая финансовые власти Греции не признались (под давлением), что уровень государственного долга страны значительно превышает лимит, установленный Европейским центральным банком. Неожиданно для большинства экспертов европейские и международные банкиры столкнулись с необходимостью найти способ спасти Грецию от дефолта, поскольку под угрозу было поставлено будущее всего европейского валютного союза. Это вызвало беспокойство у инвесторов. С момента открытия рынка и до полудня 6 мая акции, входящие в фондовый индекс Dow Jones Industrials, упали в цене на 2,5 %.

В 14:32 компания Waddell and Reed, обеспокоенная тем, что европейские проблемы начали распространяться на США, попросила брокера из Barclays Bank продать купленные ранее фьючерсы на фондовый индекс. Используя специальную компьютерную программу, брокер начал продажу так называемых мини-фьючерсов на сумму 4,1 млрд долл. Поскольку массовая продажа активов вызывает снижение их биржевых котировок, специальная компьютерная программа для ведения биржевой торговли была настроена таким образом, чтобы осуществлять сделки осторожно, небольшими пакетами, растянув процесс продажи на всю торговую сессию. Примерно в течение первых десяти минут после запуска программы все шло нормально. Но в 14:41 произошло что-то, повлекшее взрывную цепь дальнейших событий. «Скальперы» – трейдеры, чьи компьютеры проводят тысячи сделок в секунду, – скупили бо́льшую часть проданных Waddell and Reed контрактов. Многие из этих трейдеров выступали в качестве «маркет-мейкеров»: их компьютерные торговые системы были настроены покупать и продавать биржевые инструменты в любой момент, зарабатывая прибыль на малейших колебаниях котировок. Однако, судя по данным о сделках, совершенных в течение того дня, эти компьютерные программы, похоже, приобрели слишком много фьючерсных контрактов, превысив запланированные трейдерами лимиты. Поэтому в 14:41 одна из таких программ, следуя заложенному в ней алгоритму, начала агрессивные продажи, в результате чего цена фьючерсов начала отвесное падение.

Это привело к возникновению положительной ответной реакции, выразившейся в полностью автоматическом реагировании на происходящее компьютерных торговых систем других трейдеров. Начавшееся массовое закрытие торговых позиций обвалило котировки мини-фьючерсов более чем на 3 % всего за четыре минуты. Но это был только первый акт разворачивающейся драмы.

Паника, возникшая на рынке фьючерсов, сработала как детонатор, запустивший второй акт – обвал на рынке акций. Участники рынка акций быстро заметили внезапное падение котировок на рынке фьючерсов и в погоне за быстрой прибылью ринулись покупать разом подешевевшие фьючерсы, одновременно продавая эквивалентное количество базовых акций[2]. По сути, в этот момент фьючерсы на индекс S&P 500 за пять месяцев до их исполнения можно было купить, заплатив лишь часть реальной стоимости базового индекса. Поэтому, не тратя времени на размышления о том, будет ли фондовый индекс в оставшиеся пять месяцев расти или падать, инвесторы начали избавляться от имеющихся в их портфелях акций и приобретать дешевые фьючерсы. Через несколько минут объем торгов увеличился настолько, что сработала автоматическая защита в компьютерной системе Нью-Йоркской фондовой биржи и других торговых площадок. Торги были приостановлены. Цены акций ушли в свободное падение, поскольку продавцы не могли найти ни одного покупателя на свои бумаги. Такие «голубые фишки», как акции компании Procter & Gamble, всего за три с половиной минуты потеряли треть своей стоимости. Цена акций Accenture прошла весь путь и опустилась до величины менее цента за акцию. В целом биржевой индекс Dow Jones Industrial Average потерял 9,2 % своей стоимости в течение нескольких минут – самое серьезное падение за такой короткий промежуток времени в истории.

Затем рынки почти так же быстро восстановились, и закрытие торгов по большинству акций и по индексу Dow происходило почти на тех же уровнях, которые наблюдались в начале дня. Все, что произошло в этот день, можно было сравнить с попаданием реактивного лайнера в глубокую воздушную яму, когда вследствие разрушительной турбулентности он теряет около километра высоты, а затем вновь набирает ее и ложится на прежний курс.

Что же случилось? В последующие дни и недели после этого «молниеносного падения» широкое распространение получила версия компьютерной ошибки или возможного случайного нажатия кем-то из трейдеров не на ту клавишу, в результате чего была совершена ошибочная сделка. В статье, опубликованной на сайте CNBC, рассказывалось, что, по слухам, кто-то вместо клавиши «m», обозначающей миллионы, случайно нажал клавишу «b», отправив таким образом на продажу миллиарды акций Procter & Gamble (хотя, как заметил один из блогеров, трейдер должен был иметь очень толстый палец причудливой формы, чтобы вместо клавиши «m» нажать клавишу «b», не касаясь при этом расположенной между ними клавиши «n»). Высказывалось и опасение, что все произошедшее стало результатом продуманной игры некоего финансового супергения, который манипулировал рынком и вызвал искусственный крах систем автоматической торговли ради извлечения собственной финансовой выгоды.

В ходе расследования, проводившегося Комиссией по ценным бумагам и биржам в течение следующих пяти месяцев, не было найдено никаких доказательств, подтверждающих правильность какой-либо из представленных версий. В результате детального изучения огромного массива данных, касающихся всех сделок, проведенных в тот день на различных рынках, удалось установить следующее: отправной точкой рыночного безумия, скорее всего, послужила сделка с фьючерсами, совершенная компанией Waddell and Reed. Окончательная версия доклада[3] под названием «Выводы о событиях на рынках 6 мая 2010 года», подготовленная совместно Комиссией по ценным бумагам и биржам и Комиссией по торговле товарными фьючерсами, содержала описание очень сложного набора событий, которые тем не менее легко вписываются в концепцию положительной обратной связи. События развивались в два или, возможно, в три основных этапа и, как это всегда происходит при наличии положительной обратной связи, привели к значительно более масштабным последствиям, чем можно было бы ожидать.

Но, пожалуй, самое интересное в этом докладе – тот факт, что в нем ни разу не упоминаются слова «обратная связь» или «нестабильность», в нем нет никаких аналогий с процессом образования торнадо в атмосфере, да и вообще нет намеков на самовоспроизводящиеся процессы любого рода. Как ресторанный критик, описывающий роскошное блюдо, не упоминая его вкус, консистенцию или цвет, Комиссия по ценным бумагам и биржам в своем докладе пыталась описать воздействие положительной обратной связи на рынки без упоминания о самой концепции. Это указывает на слабость превалирующих в наши дни подходов к пониманию рынков и других экономических систем.

В докладе Комиссии по ценным бумагам и биржам не используется уместное и естественное в данной ситуации понятие положительной обратной связи по двум причинам. Во-первых, это противоречило бы одной из главных целей доклада: успокоить пострадавших инвесторов, объяснив им, что данное событие – необычный и исключительный уродливый эпизод, который вряд ли когда-нибудь повторится. (Вместе с тем можно привести примеры молниеносных падений, которые происходили и после публикации данного доклада, хотя они и не были столь масштабными; 23 марта 2012 года цена акций компьютерного гиганта корпорации Apple снизилась на 9 % в течение пяти минут, а затем практически восстановилась к закрытию торгов того же дня.) Инвесторы хотели бы услышать, что данное событие явилось следствием действий некоего злоумышленника, который заработал на этом миллионы, но в конечном итоге был выявлен и арестован. Или, по крайней мере, они хотели бы узнать, что причиной произошедшего являлась крупная сделка и стечение случайных обстоятельств, повторение которых в будущем маловероятно. Такие объяснения разом снимают все проблемы. Если же для объяснения рыночных событий вы будете проводить аналогии с природными явлениями, говорить о влиянии обратной связи и нестабильности, вы вряд ли сможете успокоить и обнадежить инвесторов. Даже в том случае, если ваша версия будет гораздо ближе к истине.

Представители финансовой прессы по большей части придерживались официальной точки зрения. Они предсказуемо сообщили, что крупная сделка компании Waddell and Reed подтолкнула рынок к катастрофе, но при этом они даже не попытались объяснить толком, как это могло произойти. По сообщению New York Times[4], «одиночная сделка продажи на сумму 4,1 млрд долл. привела к “молниеносному падению” в мае».

Вторая причина, по которой в докладе Комиссии по ценным бумагам и биржам не упоминается о положительной обратной связи, гораздо фундаментальнее и потому имеет более важное значение в долгосрочной перспективе. Экономика в целом – и финансы в частности – уже давно базируется на концепции соблюдения баланса и равновесия, то есть на представлении о том, что экономика, а значит, и финансовые рынки естественным образом стремятся к состоянию равновесия. Предполагается, что любое отклонение от этого состояния приводит в действие силы – отрицательную обратную связь, – которые возвращают систему в состояние равновесия. Проявление действия отрицательной обратной связи, например, можно наблюдать, перемешивая воду в стакане: сразу же возникают силы, препятствующие движению воды и замедляющие его, и наконец вода возвращается в состояние покоя. Экономисты утверждают, что подобное происходит и на финансовых рынках. Данное представление долгим и обходным путем восходит к знаменитой теории «невидимой руки» Адама Смита, которая якобы приводит рынки к хорошим результатам, несмотря на наличие множества разнообразных противоречивых и, как правило, корыстных мотивов участников рынка. Понятие положительной обратной связи очень редко применяется для объяснения экономических явлений.

В докладе Комиссии по ценным бумагам и биржам о «молниеносном падении» напрашивающиеся понятия не использовались по той простой причине, что они вступили бы в противоречие с доминирующей концепцией экономического мышления, особенно той ее версии, которая развивалась в течение последних нескольких десятилетий.

Вместо этого используется совершенно другой подход, который на самом деле вообще ничего не объясняет. В докладе, утверждающем, что именно в результате сделки компании Waddell and Reed и возникло молниеносное падение благодаря цепи взаимосвязанных событий, ни разу не поднимается вопрос о том, почему такая последовательность событий вообще стала возможна в тот день, почему одна пусть и крупная, но вряд ли необычная сделка смогла ее вызвать и почему следует считать повторение подобных событий, возможно даже с более тяжелыми последствиями, маловероятным. В конце концов, будь эта сделка заключена на пару часов позднее, рынок мог закрыться с падением на тысячу пунктов и инициировать тем самым аналогичные обвалы котировок по всему миру.

Концепция равновесия настолько глубоко укоренилась в умах большинства экономистов, что им трудно мыслить в других категориях. Стандартный экономический анализ всегда начинается с определения целей заинтересованных сторон, участвующих в какой-то ситуации, и выявления выгод или потерь при том или ином варианте развития событий. Затем экономисты применяют математические методы, как правило каждый раз одни и те же[5], для нахождения точки состояния равновесия, которое, предположительно, возникнет в результате конкурентного взаимодействия всех участников. Практически вся хозяйственная политика основана именно на таком подходе: анализируется изменение условий предполагаемого равновесия, например, в случае если правительство повышает налоги или изменяет квоты на выбросы СО_2, или определяется, как финансовые рынки будут искать новую точку стабильного равновесия, если трейдер из Канзаса вдруг решит продать крупный пакет фьючерсов. Но что будет, если вместо того, чтобы прийти к равновесному состоянию, рынки попадают в условия, более всего напоминающие атмосферный хаос, царящий в летнее время в Канзасе? В этом случае все привычные математические подходы оказываются бесполезными[6].

Вера в рыночное равновесие порождает чувство безопасности и предсказуемости и отражает твердую уверенность в торжестве человеческой логики над природой. Предположение о стремлении системы к равновесию резко ограничивает представление экономистов о том, что происходит в мире. Это ограничение, скорее всего, объясняет, почему члены Комиссии по ценным бумагам и биржам в течение нескольких месяцев пытались представить молниеносное падение как исключительную и аномальную реакцию на возникшую ошибку, случайное нажатие неверной клавиши или компьютерный сбой. Комиссия просто не могла отступить от привычного понимания принципов работы рыночных механизмов, всегда направленных, как предполагается, на то, чтобы сформировалось устойчивое равновесие.

За исключением тех случаев, когда этого не происходит. Наибольшую тревогу в изложенной выше истории вызывает то обстоятельство, что все сказанное имеет отношение и к недавнему глобальному финансовому кризису, который также стал следствием существования положительной обратной связи, и к «фондовому пузырю» акций интернет-компаний конца 1990-х годов, и к любым другим финансовым кризисам, большим или малым, которые поражали рынки и экономики разных стран на протяжении последних нескольких сотен лет. История экономики – это в значительной степени история сюрпризов, которые являлись следствием наличия положительной обратной связи. Американские рынки испытали множество «мини-молниеносных падений», когда акции отдельных компаний беспричинно падали до цены менее одного цента всего за несколько минут, а затем восстанавливались на прежнем уровне. Компания Nanex хранит данные обо всех биржевых сделках, и проведенные ею исследования показывают, что подобные случаи в настоящее время стали обычным явлением для рынка. Так, например, за первые три месяца 2011 года отдельные акции в 139 случаях росли или падали в цене примерно на один и более процент менее чем за секунду, после чего происходило их быстрое восстановление. Nanex выявила[7] 1818 таких случаев в 2010 году и 2715 случаев в 2009 году. Падение, случившееся 6 мая 2010 года, просто выглядело масштабнее на фоне аналогичных событий, происходящих постоянно.

Тем не менее большинство экономистов уверены в том, что экономические системы заведомо стабильны и обладают свойством саморегуляции. Они всегда стремятся к состоянию равновесия и не имеют ничего общего с погодными явлениями.

На страницах этой книги я собираюсь аргументированно доказать, что подобное представление устарело и не соответствует реальному положению дел. Финансовые кризисы всех видов (от краткосрочных потрясений, таких как молниеносное падение, и до глобальных экономических кризисов) имеют много общего с природными бурями, с той лишь разницей, что возникают они в социально-экономической сфере. Как и в случае с атмосферными ураганами, понимание сути процессов, происходящих в них, возможно лишь при выявлении результатов воздействия положительной обратной связи и нестабильности, которые приводят к быстрым и удивительным изменениям. Эти результаты воздействия положительной обратной связи являются наиболее важными факторами для всех рынков; они вовсе не носят исключительный характер. Я также утверждаю, что нестабильность, вызываемая положительной обратной связью, затрагивает почти все во Вселенной, от сверхновых звезд, планетарных экосистем и земного климата до движения земной коры и от проходящего через интернет электронного трафика до роста городов.

Мы никогда не придем к пониманию экономики и рынков, если не откажемся от идеи, согласно которой они, в отличие от почти всех остальных существующих в мире сложных систем, являются стабильными по своей сути и в них не могут происходить такие изменчивые процессы, какие мы наблюдаем в атмосфере. Нам пора приступить к изучению социально-экономических погодных явлений, классифицировать виды «экономических бурь» и научиться либо предотвращать их, либо защищаться от их последствий. Инструменты, которые необходимы мне для проведения таких исследований – или, по крайней мере, для обеспечения хорошего старта, – уже разработаны в других областях науки, прежде всего в физике, и вполне доступны. Идея «физики финансов» выглядит отнюдь не странной, а совершенно естественной, возможно, даже неизбежной.

Биржевой крах

За первые несколько часов торгов, проходивших в среду 1 августа 2007 года, фонд Джеймса Саймонса Medallion Fund и его фирма Renaissance Technologies заработали более миллиона долларов. Это было началом еще одного великого дня для хеджевого фонда Саймонса, который за предыдущий год сумел прибавить свыше 3 млрд долл. Согласно представлениям Уолл-стрит, фонд получил заслуженное вознаграждение, поскольку принимал на себя реальные риски, а его управляющие тратили свои нервы. Medallion Fund делал ставку на специалистов, которые в поисках любых рыночных возможностей извлечения и преумножения прибыли использовали математические модели. С этой целью он привлекал от банков значительные кредитные средства. Такая стратегия выглядела весьма успешной примерно до 10:45 того дня, когда что-то пошло совсем не так, как ожидалось.

В течение следующих 45 минут все то, что прекрасно функционировало раньше – на этой неделе и на протяжении нескольких предыдущих месяцев, – вдруг перестало работать. Менее чем за час фонд потерял всю прибыль, которую заработал за весь предыдущий год. Позже стало известно, что другие хеджевые фонды, использовавшие схожие торговые стратегии, включая широко известные фонды под управлением AQR Capital Management и Goldman Sachs, потеряли в то же самое время ошеломляющие суммы денег. Биржевые котировки затем так же резко вернулись на прежние уровни, но лишь на несколько дней, до начала следующей недели, когда после открытия торгов в восемь утра понедельника все повторилось. На этот раз рыночное бедствие длилось дольше и привело к более масштабным разрушениям. К середине торговой сессии недельные потери Medallion Fund составили почти 500 млн долл.

Оба этих эпизода показывают, как некоторые из самых разумных и успешных хеджевых фондов в мире понесли беспрецедентные потери. Часть из них была вынуждена выйти из бизнеса, в то время как другие, потеряв огромные деньги, все же остались на плаву. Созданный Goldman Sachs фонд Global Equity Opportunities потерял 30 % своей общей стоимости. Сначала казалось, что нет ничего проще, чем зарабатывать деньги, а затем внезапно выяснилось, что нет ничего сложнее, чем их не потерять. Что же случилось?

Этот впечатляющий биржевой крах вошел в историю Уолл-стрит под названием «квантовый кризис»[8]. Объяснить его природу, на самом деле, довольно просто. Хеджевые фонды инвестируют не только имеющиеся у них денежные средства, но и используют так называемое кредитное плечо, заимствуя дополнительные средства у банков и вкладывая их в ценные бумаги для увеличения потенциальной прибыли. Фонды конкурируют между собой, стараясь привлечь инвесторов, и если какой-то фонд оказывается более прибыльным за счет использования кредитного плеча, его примеру вскоре начинают следовать и все остальные, поскольку в противном случае они потеряют своих клиентов. Далеко не очевидно, что такая конкурентная борьба может привести к неожиданным последствиям: она затягивает все фонды в петлю положительной обратной связи, что при возникновении на рынке определенных условий неизбежно оборачивается разрушительным финансовым штормом.

Давайте посмотрим, что происходило 1 августа. Точные детали не известны, так как хеджевые фонды не раскрывают информацию о своих торговых операциях полностью, но наиболее вероятный сценарий развития событий можно восстановить на основе проведенных исследований. Примерно в 10:30 утра какое-то событие – возможно, падение в моменте цены неких акций – вынудило по крайней мере один из хеджевых фондов продать некоторое количество принадлежащих ему ценных бумаг. При этом у фонда не было выбора: банки, кредитующие хеджевые фонды, устанавливают жесткие требования к величине соотношения собственных и заемных средств фонда. Поэтому в тех случаях, когда принадлежащие хеджевому фонду активы теряют свою стоимость, управляющий обязан автоматически выполнить требование о восстановлении уровня обеспеченности кредита («маржин-колл»), то есть сократить объем долга. Но вот беда: для того чтобы высвободить необходимые для выполнения данного требования денежные средства, хеджевому фонду часто приходится продавать некоторые из принадлежащих ему акций, что, в свою очередь, приводит к снижению цены продаваемых активов. В тот день такие продажи также понизили стоимость активов некоторых других хеджевых фондов, владевших теми же самыми акциями. Это запустило цепную реакцию. Один за другим фонды стали получать «маржин-коллы» и автоматически продавать акции из своего портфеля, тем самым увлекая котировки все дальше вниз и бросая их в смертельный штопор.

Суть всей этой истории такова: конкуренция между хеджевыми фондами за деньги инвесторов естественным образом приводит к увеличению кредитной нагрузки (размеру используемого кредитного плеча), что в свою очередь создает условия для крайней нестабильности рыночной ситуации, в условиях которой любой инцидент может привести к запуску взрывоопасной последовательности событий. При срабатывании спускового механизма цепная реакция развивается в значительной степени автоматически, и спастись от ее разрушительного воздействия удается немногим. Случайные колебания рынка в первую неделю августа 2007 года и в том и в другом случаях оказались настолько сильными, что смогли вызвать цепную реакцию такого рода.

Было бы несправедливо утверждать, что экономисты не знакомы с подобными явлениями. В экономической литературе тема «кризиса ликвидности» широко освещена, и в ней предлагаются рецепты того, как следует поступать в определенных обстоятельствах, чтобы «выскочить» из рынка, как из горящего здания. Однако общепринятый экономический подход к таким событиям, в основе которого заложена теория рыночного равновесия, вообще не объясняет, почему и как неустойчивость возникает, совершенно естественно развивается и может сохраняться в течение длительного времени. В действительности приводимые мной далее объяснения получены не в результате исследований, основанных на традиционном экономическом подходе, а благодаря усилиям двух физиков и одного экономиста, использовавших при компьютерном моделировании рынка метод, который обычно применяют метеорологи для моделирования погодных явлений. В качестве исходных данных они использовали результаты наблюдений за естественным взаимодействием между банками, хеджевыми фондами и инвесторами. Когда я впервые написал об этом исследовании (в статье для журнала Nature в августе 2009 года[9]), редактор журнала попросил меня сделать обзор других работ экономистов, также занимавшихся моделированием подобных ситуаций. Он вполне обоснованно предполагал, учитывая решающее значение финансовых рынков для нашей экономики, что экономисты должны были изучить тысячи различных моделей динамического взаимодействия между хеджевыми фондами, банками и инвесторами, протестировать их на исторических данных и выработать детальную теорию, объясняющую раскручивание спирали положительной обратной связи, к которому это взаимодействие может привести. Однако оказалось, что никаких других моделей не существует, за исключением подтверждений того, что подобные вещи время от времени случаются и что увеличение кредитной нагрузки делает их возникновение более вероятным.

Конечно, все мы привыкли к таким капризам погоды, как грозы, ураганы и торнадо. В сфере экономики и финансов можно наблюдать не менее широкий спектр бедствий, сопровождающий повседневную деятельность человека. «Квантовый кризис» задел лишь несколько хеджевых фондов, использовавших в своей работе аналогичные инвестиционные стратегии. То, что произошло, можно сравнить с интенсивной локальной грозой, которая обрушились на северную часть Бостона, но не продвинулась дальше чем на несколько километров. «Молниеносное падение», больно ударившее по рынкам акций и фьючерсов, продолжалось лишь несколько минут, после чего произошло восстановление; все это было похоже на краткий, но мощный всплеск атмосферной турбулентности. А ипотечный крах и последовавший за ним глобальный экономический кризис больше напоминают необычайно мощный ураган, который назревал в течение нескольких лет, пока экономисты – которые учились по учебникам, описывающим исключительно теорию спокойного безоблачного неба, – настаивали на том, что все вокруг выглядит замечательно.

Атмосфера идей

Основная часть вины за недавний финансовый и экономический кризис была возложена на жадных банкиров, и я думаю, что они того заслуживают. Если разобраться в истоках и последствиях кризиса, трудно не заметить влияние жадности и коррупции. Организация Transparency International составляет ежегодный рейтинг уровня коррупции в различных странах мира. В 2000 году Соединенные Штаты заняли в нем 14-е место; по состоянию на 2010 год США опустились на 22-ю позицию. Это при том, что такие огромные банки, как Goldman Sachs и JP Morgan, грубо нарушали законы, но ни один сотрудник из этих или других крупных банковских учреждений не был отправлен в тюрьму. Мэтт Тайбби в статье, опубликованной в журнале Rolling Stone, выразился по этому поводу весьма красноречиво:

Никто не сядет в тюрьму. Эти слова – мантра эпохи финансовых кризисов, когда практически каждый крупный банк и каждая финансовая компания Уолл-стрит оказались втянутыми в непристойные криминальные скандалы, в ходе которых было уничтожено мировое богатство на миллионы, а в общем и целом на сотни миллиардов или даже триллионы долларов, – и в итоге никто не был отправлен в тюрьму. Никто, за исключением Берни Мэдоффа[10], яркого и патологически знаменитого мошенника, жертвами которого оказались другие богатые и знаменитые люди[11].

Мэтт прав. Сверхжадность и коррупция остались безнаказанными. Но, абстрагируясь от этих пороков, я берусь утверждать, что экономисты и разработанные ими теории в еще большей мере ответственны за разразившийся кризис. Я, конечно, не собираюсь нападать абсолютно на всех экономистов; некоторые из них делают действительно важную работу, например борются с трудно искоренимой бедностью в странах Африки или в Индии или собирают данные для тестирования полезности или вредности политических решений. Я намерен критиковать базовую часть экономической теории – то, что обычно называют неоклассической экономикой, – которая является господствующим направлением экономической мысли при обсуждении самых разных тем, начиная с потенциальных преимуществ дерегулирования и заканчивая денежно-кредитной политикой.

«Идеи экономистов и политических мыслителей – и когда они правы, и когда ошибаются – имеют гораздо большее значение, чем принято думать, – заметил однажды экономист Джон Мейнард Кейнс. – В действительности именно они и правят миром». Доминирующие экономические идеи создают атмосферу, в которой вырабатывается большинство бизнес-решений и шагов правительства. Проблема здесь не в том, что современные экономисты не в состоянии понять экономические системы – следует признать, что это чрезвычайно сложная задача, – а в том, что они недостаточно честны, чтобы признаться в своей некомпетентности. Мы все наивно полагаем, что экономисты знают больше, чем есть на самом деле.

На протяжении последних трех десятилетий преобладает мнение о том, что правительства во всем мире должны стремиться к приватизации промышленных предприятий и дерегулированию рынков; считается, что все будет работать лучше, если не вмешиваться в ход событий, оставив его на усмотрение рынка. Как часто утверждают экономисты, этот совет основывается на математически просчитанных теориях, впервые появившихся в 1950-х годах и с тех пор непрерывно совершенствующихся. Как и многие другие физики, я стал проявлять интерес к финансовым и экономическим теориям примерно два десятилетия назад, когда многие мои коллеги стали все чаще отходить от традиционных направлений исследований и применять свои научные подходы к другим областям знаний. Начиная знакомиться с основами экономической теории, я ожидал обнаружить глубокие мысли и математические теории, разработанные с той же приверженностью к научной честности, которая присуща, скажем, физике, аэронавтике, неврологии или социальной психологии.

Оказалось, что в действительности все обстоит намного хуже. Обратитесь к экономическим теоремам, пытающимся объяснить, как работают рынки, внимательно рассмотрите условия, при которых эти теоремы работают, а затем сопоставьте эти условия с положением дел на реальных рынках. Вы увидите потрясающие несоответствия между представлениями экономистов и тем, что происходит на самом деле. Опять же, это относится не ко всем разработкам экономистов, но к очень многим из них. Это производит такое же впечатление, как если бы, начав исследовать детали теории относительности Эйнштейна, вы бы вдруг обнаружили, что, несмотря на репутацию одной из наиболее хорошо проверенных теорий и ее упоминание физиками при любом удобном случае, на самом деле нет никаких весомых причин верить в ее справедливость. В этом случае доверие к физике как к науке оказалось бы подорвано. Так же и с экономикой – по крайней мере, в отношении ее способности объяснить поведение рынков.

Такое положение дел, конечно, не означает, что рынки невыгодны или не проявляют интересные свойства, однако все это указывает на то, что многие экономисты совершают нечто подобное научному мошенничеству, представляя общественности свои экономические идеи. Это становится еще более очевидным с учетом того, что экономисты говорят, общаясь между собой. Весной 2009 года в германском городе Далем состоялась 98-я Далемская конференция, в которой приняли участие многие видные экономисты. В течение пяти дней они обсуждали вопросы экономического моделирования финансовых рынков. После окончания встречи они выступили с заявлением, в котором попытались объяснить, почему экономисты не смогли вовремя заметить надвигающийся финансовый кризис или сделать верные выводы о том, насколько тяжелым он окажется. Отсутствие такого понимания, согласно представленному итоговому отчету[12], может быть объяснено «неправильным направлением научно-исследовательских работ в области экономики. Мы обнаружили, что неспособность профессионалов строить модели имеет более глубокие корни и связана с игнорированием некоторых ключевых элементов, влияющих на развитие событий на реальных мировых рынках. В большинстве случаев профессиональные экономисты не сумели указать в своих моделях, предложенных общественности, на имеющиеся в них ограничения, слабые стороны и даже опасности».

В следующих главах я собираюсь сделать экскурс в историю и попытаюсь выяснить, как экономика оказалась в таком странном положении, стараясь не обращать внимания на важные события, определяющие поведение рынков, особенно на наиболее драматические события. Но самое главное – необходимо понять, как мы можем улучшить ситуацию и что нужно сделать, чтобы экономическая наука стала достойной права называться наукой. Решающими факторами, я уверен, должны стать отказ от использования архаичной концепции равновесия и принятие научной концепции «неравновесных» систем, естественными примерами которых являются земная атмосфера и экосистемы. Помимо словесных метафор есть куда более веские основания полагать, что финансовые кризисы на самом деле очень напоминают атмосферные катаклизмы. Понимание этого обстоятельства означает необходимость вооружиться концепциями положительной обратной связи и природной нестабильности. Эти идеи находят свое полное отражение в физике, что обеспечивает нам по крайней мере часть необходимого инструментария. Поэтому я настаиваю на применении способа мышления, позаимствованного из физики.

Это может показаться странным. Казалось бы, что общего физика может иметь с финансовыми кризисами?

Физика финансов

Услышав слово «физика», многие вспоминают о теории относительности Альберта Эйнштейна, знаменитом бозоне Хиггса или, возможно, о съемках неизведанных галактик, выполненных космическим телескопом «Хаббл» на огромных просторах Вселенной (хотя это уже астрофизика). Физика исследует то, что находится на самой границе наших познаний и возможного. Когда Стивен Хокинг говорил о «черных дырах» и пространственно-временных искажениях или когда создатели теории струн утверждали, что согласно чисто математическим расчетам наша Вселенная имеет по крайней мере 11 измерений, большинство из которых от нас скрыты, – все это имело отношение к физике.

Раскрою маленький секрет: физика меняется основательно и быстро, и многие физики сегодня уже не работают над любой из названных тем. Полистайте специализированные журналы за последние два десятилетия, и вы увидите в них упоминания об исследованиях, посвященных паттернам[13] использования электронной почты, эволюции языка и путям изменения человеческих популяций. Вы найдете исследования генетических сигнальных сетей, моделей роста коммерческих фирм, структуры интернета и динамики работы человеческого сердца – или статистических данных финансовых рынков. Физика уже далеко не такая, какой была раньше.

Современные физики унаследовали от прошлых поколений богатейший набор математических инструментов и концепций для изучения и понимания физического мира. В последние годы они обнаружили, что, как ни странно, многие из этих инструментов и концепций хорошо подходят и для понимания совершенно других вещей в таких областях, как биология, экология и социальные науки. На глубинном уровне физика применима не только к физическим явлениям. Эта наука скорее настроена на поиск ответов на фундаментальные вопросы о порядке вещей, их организации и изменении, о формах и паттернах природных трансформаций, независимо от того, касается ли это молекул, галактик, генов, бактерий, людей или участников финансового рынка. Лучше, чем любая другая наука, физика позволяет понять, как множество деталей или компонентов в своем взаимодействии друг с другом сводят зачастую удивительные коллективные структуры или варианты поведения в общую систему. Эти детали или компоненты совсем не обязательно должны быть электронами или атомами, они могут быть практически чем угодно.

Приведу простой пример из повседневной жизни. Когда занавес закрывает театральную сцену, зрительный зал взрывается аплодисментами. Как правило, сначала раздается несколько разрозненных хлопков, которые постепенно подхватывают остальные зрители. Аплодисменты вообще забавная вещь: с одной стороны, каждый человек пытается выразить свою личную признательность исполнителям, но с другой – присоединяется к общей толпе; вы не хотите начинать аплодировать раньше всех или продолжать хлопать, когда другие уже перестали это делать. На самом деле, если вы займетесь изучением данного явления, вы откроете для себя наличие ярко выраженного паттерна, описывающего переход от полной тишины к овациям. Аудиозаписи, сделанные в театрах по всему миру, показывают, что этот паттерн отражает различия в культурных привычках, но при этом в разных аудиториях формируется одна и та же универсальная кривая, отражающая, как звук аплодисментов постепенно нарастает в течение нескольких секунд. Еще более удивительно, что эта кривая абсолютно идентична известной физикам кривой, описывающей быстрый и резкий коллективный переход группы атомов или молекул от одного вида поведения к другому, так как действия любого элемента сильно зависят от действий его соседей. Каждый из них вовсе не является независимым[14].

Конечно, аплодисменты не такой уж важный социальный феномен. Но данная модель коллективного поведения, описывающая переход из одного состояния (молчание) в другое (бурные аплодисменты), не сильно отличается от процессов, протекающих на финансовом рынке, когда там возникает что-то новое, например бум интернет-компаний или ипотечных ценных бумаг. И так происходит в значительной степени потому, что участники рынка могут наблюдать за действиями друг друга.

Именно эта удивительная связь между физикой и паттерном коллективного поведения обусловливает успех вторжения физиков в область экономики и финансов. Чтобы внести ясность, я скажу, что не имею в виду тех физиков, а их немало, которые были наняты фирмами Уолл-стрит для проведения расчетов стоимости различных финансовых инструментов с целью максимизации инвестиционной прибыли. Я говорю о физиках, рассматривающих рынки и экономику как естественные системы, к изучению которых следует подходить так же, как к исследованию поведения земной коры или процессов, происходящих в живой клетке. Эти специалисты изучали, как работают рынки в спокойные периоды, во время падений и кризисов, возникающих как нечто само собой разумеющееся, а также пытались понять, почему экономисты не могут объяснить, как и почему это все происходит.

Кратко ответить на последний вопрос можно так: британский журналист, слова которого были процитированы в начале этой главы, был в значительной степени прав, когда говорил, что экономисты «подобны синоптикам, не разбирающимся в бурях».

Данная книга представляет собой исследование нового представления о рынках и экономике, возникающего в результате проведенной работы. В ней представлены результаты, полученные при попытке выделить основные элементы основанного на физике ви́дения, в основе которого заложена концепция нестабильности и наличия положительной обратной связи. Если вы хотите разобраться в наиболее интересных и важных явлениях погоды – штормах и ураганах, дождях, облаках, атмосферных фронтах – и конвективных ячейках[15], которые являются причиной этих явлений, вы должны выйти за рамки предположения о том, что небо будет оставаться чистым всегда. Метеорологи, как и представители любой другой области науки, начиная от химии и заканчивая эволюционной биологией, уже давно это сделали. В наши дни экономика в значительной степени продолжает опираться на единственную концепцию, основанную на понятии баланса, в то время как на самом деле наиболее важные события возникают под воздействием именно тех сил, которые способны внести дисбаланс и почти мгновенно вызвать вихри и турбулентность.

Чтобы двигаться дальше, мы должны оценить, насколько быстро рынки могут выйти из равновесия и почему разрушительные финансовые бури могут совершенно естественно возникать на фоне процессов, которые выглядят как благоприятная экономическая погода. Мы должны позволить себе мыслить в терминах неравновесности и увидеть в экономической реальности результат непрерывных изменений, обусловленных инновациями и бесчисленным множеством неустойчивых обратных связей. Этот концептуальный сдвиг должен быть столь же радикальным, как метафора Адама Смита о «невидимой руке», и способным перевернуть значительную часть заученных нами представлений о рынках.

Вне равновесия

Как я покажу далее, использование концепции неравновесия меняет наше понимание принципов работы рынков – даже в «нормальных» условиях. В основе экономической модели равновесия заложено положение о том, что рынки используют «мудрость толпы», чтобы эффективно оценить истинную, реальную стоимость таких активов, как акции, облигации, производные инструменты, ипотечные ценные бумаги и ряд других, включая недвижимость (в соответствии с так называемой теорией эффективности рынков). В то же время, если учитывать, что рынки могут находиться в неустойчивом, неравновесном состоянии, такие утверждения будут выглядеть как фантазии. Рыночная цена акций и других активов образуется в результате неорганизованных действий миллионов частных лиц, фирм и фондов, трейдеров, брокеров, маркет-мейкеров, долгосрочных и краткосрочных инвесторов, опытных финансистов, наивных игроков и (все чаще) специализированных компьютерных алгоритмов. И в каждом из этих действий, влияющих на поток поступающей на рынок информации, трудно найти какой-либо намек на «мудрость» процедуры получения итогового результата. Действия «посвященных» инвесторов Уолл-стрит часто усиливают возникающие тренды, а не корректируют их (в действительности следование рыночному тренду является одной из наиболее популярных инвестиционных стратегий). Нельзя ожидать, что весь этот комплекс взаимосвязей, находящийся в зависимости от действий и капризов многих людей, каким-то чудом обеспечит рынку эффективное и стабильное состояние равновесия.

Скорее, нормальное состояние рынка больше напоминает постоянно изменяющуюся погоду, имеющую глобальный характер, в соответствии с которым новые волнения и шторма возникают совершенно естественно, но весьма нерегулярно и непредсказуемо. Я рассмотрю это достаточно подробно в контексте «молниеносного падения», «квантового кризиса», ипотечного кризиса, краха 1987 года и банкротства фонда Long-Term Capital Management в 1998 году, а также на исторических данных. Как мы увидим далее, модели финансовых рынков, основанные на представлениях и положениях, заимствованных из физики, объясняют эти естественные колебания гораздо точнее, чем любые экономические теории.

В действительности же представление о рынках как о неравновесных системах трансформирует наше фундаментальное понимание существующих на рынках причинно-следственных связей. Мы все привыкли думать, что драматические события должны иметь весьма драматичные и значимые причины. Мы считаем, что такое внезапное событие, как «молниеносное падение» рынка 6 мая 2010 года, должно было быть вызвано серьезной ошибкой – нажатием неверной клавиши, компьютерным сбоем или чем-то подобным, возможно злонамеренными действиями какого-то гениального рыночного манипулятора.

Но неравновесные системы не работают таким образом. Они следуют своему естественному ритму, при котором долгие периоды относительного спокойствия чередуются с разрушительными периодами великих потрясений. Неравновесный подход предполагает, что в рыночных катаклизмах, наблюдавшихся 6 мая, или в 1987 году, или в 2007–2008 годах, не было ничего более ненормального, чем прошлогоднее землетрясение в Японии или землетрясение в Сан-Франциско 1906 года. Модели, разработанные физиками, показывают, что экстремальные явления могут довольно легко возникать на основе зыбких паттернов убеждений, ожиданий и настроений инвесторов, особенно тех из них, которые связаны с вероятными убеждениями, ожиданиями и настроениями других участников рынка. Рыночным системам присущи самопродвижение и самореферентность, которые в значительной степени обусловлены восприятием и ожиданиями, и в этих системах обычно образуются взрывоопасные усиленные обратные связи.

Это означает, что современное представление о рынках опирается на произвольное и вводящее в заблуждение разделение событий на нормальные и ненормальные; разделение, не имеющее под собой реальной основы. Такой способ мышления заставляет экономистов искать некие особенные причины возникновения крупных событий, в то время как на самом деле (по крайней мере, во многих случаях) им следовало бы обратить внимание на обычные механизмы функционирования рынков в их сегодняшнем виде. Федеральная резервная система и другие учреждения, ответственные за разработку и проведение экономической политики, рассуждают подобно древнему человеку, видевшему в бурях и молниях действия разгневанных богов. Признание реальности неравновесия означает признание правды: даже самые разрушительные и неординарные события имеют тем не менее совершенно обычное происхождение.

Кроме этого, я собираюсь показать, как предположение о том, что рынок – система неравновесная, дает объяснение тому феномену, что кризисы, похоже, всегда становятся для нас сюрпризом. Одной из ключевых концепций неравновесного подхода является понятие «метастабильности», которое объясняет, как система может казаться стабильной, не являясь на самом деле таковой, точно так же, как вспыхивает сера на спичке при возникновении искры. Внутренне нестабильные и опасные ситуации могут оставаться скрытыми и сохранять состояние покоя в течение весьма продолжительного периода времени, но при этом нет никакой гарантии, что они не реализуются в любой момент. Метастабильностью, по-видимому, можно объяснить «квантовый кризис». Она же играет ключевую роль при завершении любого финансового бума, будь то «пузыри» акций интернет-компаний, ипотечных ценных бумаг или иностранных инвестиций. Поскольку момент, когда финансовый «пузырь» лопнет, предсказать очень сложно, из экономической теории равновесия следует, что эти «пузыри» не являются реальными. Неравновесный подход принимает неопровержимые доказательства того, что финансовые «пузыри» существуют – вся экономическая история полна ими, как бутылка шампанского, – и доступно и понятно объясняет, почему момент их взрыва настолько трудно предсказать: событие, играющее роль срабатывающего пускового механизма, обычно оказывается случайным. Важный урок заключается в том, что для понимания природы финансовых «пузырей» нам необходимо определить условия, которые приводят к росту опасных обратных связей в экономической системе.

В отличие от ограниченной точки зрения приверженцев рыночного равновесия, сторонники неравновесного подхода призывают к созданию своеобразного «погодного справочника». Погода может изменяться в широких пределах и постоянно преподносит сюрпризы. Не существует простой и универсальной «теории погоды». Вместо этого мы имеем дело с изобилием связанных между собой моделей, концепций и теорий, которые метеорологи находят полезными для понимания различных аспектов погоды. Одна – для гроз над равнинами, другая – для ураганов, зарождающихся над морем, а третья – для туманов, формирующихся над земной поверхностью. Аналогичным образом экономическая наука, изучающая рынки, должна стремиться к созданию не универсальной теории, а арсенала моделей и теорий, приспособленных для описания отдельных явлений: быстрых колебаний рынка, влияющих на действия краткосрочных спекулянтов; дневных движений, которые важны для инвесторов, следующих за трендом; а также для характеристики нестабильности, возникающей в результате серьезных преобразований, например изменения стандартов ипотечного кредитования, и формирующейся в течение месяцев или даже лет.

Чтобы объединить все эти теории, мы должны сфокусироваться на том, как наиболее важные экономические явления возникают в результате действия обратных связей при взаимодействии частных лиц, фирм, правительств и других субъектов экономической деятельности. Как и при формировании погодных явлений, в экономических системах наиболее значимые события вызывают насильственные переходы из одного состояния в другое (от «бычьего» тренда к «медвежьему», от кредитного кризиса к кредитной экспансии и т. д.), то есть те изменения, которые всегда вызываются наличием положительной обратной связи. Из предположения о рыночном неравновесии не следует, что мы сможем немедленно получить ответы на любые вопросы о рынках. И мы будем знать не больше, чем метеорологи, использующие законы фундаментальной физики при объяснении принципов работы каждой составляющей погоды. Но данный подход позволяет наметить путь к пониманию динамики рынков, сосредоточив внимание на том, что действительно имеет значение, – на действии положительных обратных связей, приводящем к нестабильности и резким изменениям. Задача состоит в том, чтобы определить, когда и где такие обратные связи наиболее вероятно станут активными, как обнаружить их присутствие и, если это оправданно, каким образом их можно ослабить.

Далее будет более подробно показано, как концепция рыночного неравновесия начинает изменять наше понимание различных экономических тем, таких как стабильность (или нестабильность) банковских сетей, роль производных инструментов на рынках, а также прибыльность (и затратность) трейдинга с использованием компьютерных «торговых роботов». Например, банковские сети более опасны для финансовой системы, чем проблемы бухгалтерского баланса какого-то одного финансового учреждения. Банки и другие финансовые фирмы в последние несколько десятилетий становятся все более взаимосвязанными, особенно с распространением производных инструментов. Это приводит к масштабному появлению новых видов потенциально опасных положительных обратных связей. Международные регуляторы недавно вышли с предложением установить новые банковские правила (так называемое соглашение Базель III), но они по-прежнему слишком сильно верят в теорию равновесия и так ничего и не делают для мониторинга таких паттернов взаимозависимостей финансовых учреждений, которые вызывают возникновение опасных и дестабилизирующих положительных обратных связей.

В последние два десятилетия в финансовой сфере доминировало убеждение, что распространение производных инструментов должно сделать рынки более «комплектными», а следовательно, более эффективными и стабильными. Но этот стержень теории финансов основывается на точке зрения, предполагающей, что рынок – система равновесная. В то же время неравновесный подход показывает, что верно и обратное. Производные часто усиливают нестабильность рынка и доводят его до неприятностей. Это имеет политические последствия для регулирования рынка производных в части выполнения ими общественно полезных защитных функций.

Внутридневный трейдинг[16] с использованием специализированных компьютерных алгоритмов («торговых роботов») представляет собой новейшую угрозу стабильности финансовых рынков. На долю компьютерных программ, способных совершать тысячи сделок в секунду, в настоящее время приходится более половины всех биржевых сделок, и при этом мы практически ничего не знаем о том, существуют ли положительные обратные связи между действиями разных компьютерных программ, оказывающих влияние на рынки без непосредственного участия человека. События 6 мая 2010 года, когда акции на Нью-Йоркской фондовой бирже за пять минут упали на 500 пунктов, следует рассматривать как предупреждение. Мы лишь начинаем понимать, какие опасности нам угрожают, когда предпринимаем серьезные усилия для моделирования обратных связей между взаимодействующими торговыми стратегиями.

Наконец, и на уровне метафор из предположения о том, что рынки являются неравновесными системами, следует, что рынки вовсе не «лучше других знают», как надо поступать. Метафоры влияют на наше мировоззрение гораздо в большей степени, чем принято думать, а ложные метафоры могут быть особенно опасны. Заблуждение о рыночном равновесии обеспечивает ложную поддержку для организации множества социально направленных действий, в том числе в таких областях, как образование и предоставление основных коммунальных услуг. Это объясняется тем, что теория рыночного равновесия утверждает, что рыночные системы позволяют распределять необходимые обществу товары с большей эффективностью. При этом данная теория полностью игнорирует воздействие положительных обратных связей, которые часто приводят к очень разным, а иногда и катастрофическим последствиям.

Возьмем хотя бы один пример, когда дефицит электроэнергии и растущие цены, от которых пострадала Калифорния летом 2000 года, поставили в тупик приверженцев экономической теории равновесия. Ожидалось, что дерегулирование рынков электроэнергии, осуществленное в середине 1990-х годов, приведет к снижению цен на данный ресурс за счет увеличения конкуренции, заставит электроэнергетические компании снизить свои затраты, чтобы привлечь больше клиентов. Однако рынок не пришел ни к какому равновесию. Такие компании, как Enron, поняли, что они могут манипулировать поставками электроэнергии и получать огромную прибыль, вызывая временный острый дефицит ресурса в некоторых районах страны и затем повышая цены. В сущности, Enron научилась создавать и обращать себе на пользу рыночные бури, от последствий которых страдали жители Калифорнии. Резкий скачок цены на электроэнергию – на 800 % в течение нескольких месяцев в конце 2000 года – вызвал несказанное удивление у экономистов, зашоренных теорией равновесия.

В целом слепая вера в преимущества приватизации имеет негативные социальные последствия, выражающиеся в том числе в ухудшении общественного доверия, отказе от традиционных нерыночных отношений, основанных на социальных нормах, и замене культурных стимулов «работать на совесть» чисто монетарной мотивацией. Эти тревожные тенденции были отмечены такими политологами, как профессор Гарвардского университета Роберт Патнэм в его эпохальной работе «Bowling Alone» («Боулинг в одиночку») и Фрэнсис Фукуяма в книге «Trust» («Доверие»). В последнее время многие социологи и экономисты стали приводить доказательства того, что господство рыночных норм, основанных на конкуренции, часто приводит к замещению или «вытеснению» полезных социальных норм, основанных на сотрудничестве. Продвижение политиками рыночных стимулов из-за их якобы высокой эффективности часто наносит непреднамеренный ущерб, разрушая влияние социальных норм, которые с давних пор обеспечивали сплоченность общества.

Прогнозирование

Чтобы принимать грамотные решения, нам необходим подход, основанный на теории неравновесия. Данный подход возник в таких науках, как физика и химия, биология и экология, физика атмосферы и геология. Движения земных пластов вызывают землетрясения и рост горных хребтов, экосистемы продолжают развиваться в ответ на постоянно меняющийся климат. Самый существенный сдвиг в научном мышлении за последние 50 лет произошел тогда, когда мы приблизились к пониманию того, что обладающие богатой динамикой неравновесные системы никогда не приходят ни к одной из форм стабильного равновесия и преподносят нам вечные сюрпризы и новшества. Одновременно изменяются и используемые научные методы исследования, поскольку «вечные» уравнения плохо подходят для описания систем, отличительной чертой которых являются продолжающиеся изменения.

Эти изменения помогли высветить концептуальные проблемы современной экономики и прежде всего (кажущееся намеренным) игнорирование влияния самоусиливающихся обратных связей. При рассмотрении происходящих изменений я буду по необходимости рассматривать некоторые детали сегодняшних экономических теорий и их недостатки, но в первую очередь я постараюсь сосредоточиться на новых идеях, возникающих на основе креативных и инновационных исследований, выходящих далеко за рамки устаревших теорий. Мы переживаем поистине революционный момент в истории экономики и естественных наук, и я надеюсь, что, читая эту книгу, вы сможете увидеть огромные возможности, которые момент открываются перед нами. Как ни парадоксально, но недавний экономический кризис в долгосрочной перспективе можно рассматривать как позитивное событие для науки экономики и финансов. С помощью идей, почерпнутых из современной физики и других наук, мы наконец получаем шанс безболезненно вырваться из интеллектуальной смирительной рубашки традиционных экономических представлений и заменить их чем-то гораздо лучшим.

Я использовал слово «прогнозирование» в названии данной книги по одной простой причине – знание дает нам способность предсказывать. Наше понимание процессов, происходящих в земной атмосфере, нестабильности и влияния положительной обратной связи возрастало постепенно на протяжении нескольких столетий и привело к появлению способности делать прогнозы и предсказания. Конечно, нет ничего более непостоянного и склонного к преподнесению сюрпризов, чем погода, но метеорологи разработали методы для ее предсказания, по крайней мере, в отношении вероятности различных событий в различных обстоятельствах. Даже не стопроцентная точность, а только простое знание о том, что может произойти, может быть очень полезным. Я, конечно, не думаю, что в скором времени кто-то будет способен делать идеально точные прогнозы в отношении экономического или финансового будущего, но мы можем надеяться на достижение некоторых успехов – выявление наиболее вероятных проблем прогнозирования и выяснение, как их можно избежать. Мы можем вооружиться пониманием того, что представление об устойчивом рыночном равновесии в значительной степени иллюзорно и что нам следует ожидать появления множества сюрпризов. Рассмотрению того, что и как именно мы могли бы сделать, посвящена заключительная глава данной книги.

На протяжении пяти лет мы плавали в море комментариев, попыток анализа и переосмысления ипотечного кризиса. Мы видели множество опубликованных в разных источниках мнений банкиров и финансовых экспертов о том, как все происходило и кто в этом виноват. В многочисленных книгах и статьях на данную тему в основном пересказывается одна и та же история о том, как установившиеся после событий 11 сентября 2001 года на низком уровне и удерживаемые в течение нескольких лет процентные ставки подпитывали «пузырь», раздувавшийся на рынке жилья, как он привлек внимание банкиров с Уолл-стрит, которые получили огромные прибыли, продавая доверчивым инвесторам всего мира сложные производные инструменты, состряпанные из чрезвычайно рискованных субстандартных ипотечных кредитов, тем самым еще больше раздувая ипотечный «пузырь». Государственные регуляторы все это время старательно не замечали происходящего.

Но при всей своей возможной правдивости эта история отнюдь не самая важная. За ней кроется более научная история о том, что пошло не так задолго до начала кризиса. И она заслуживает того, чтобы ее рассказать.

Глава 2

Чудо-машина

Движение котировок акций отражает совокупность всех знаний Уолл-стрит и, прежде всего, совокупное представление инвесторов о грядущих событиях. Фондовый рынок представляет все знания, надежды, убеждения, предвосхищения участников, просеивая их до… состояния сухого рыночного вердикта.

Уильям Питер Гамильтон, редактор New York Times, The Stock Market Barometer, 1922

Наиболее важной основной характеристикой свободного рынка является тот факт, что ни одна сделка не происходит, если от нее не выигрывают обе стороны.

Милтон Фридман

Вообразите чудесную вычислительную машину, волшебное устройство, в которое мы могли бы загрузить все желания каждого живущего в нашем мире человека, все мечты и тревоги, знания, стремления, надежды, ожидания и страхи. И эта машина смогла бы обрабатывать всю полученную информацию, проводить расчеты невообразимой сложности, а затем выдавать каждому четкие инструкции о том, что он должен делать сегодня, где работать, что производить, и, наконец, в каком количестве, кому и почем продать.

Представьте себе также, что ученые изучили эту машину, узнали, как она работает, а математики сумели абсолютно точно доказать, что полученный алгоритм позволяет составить лучший из возможных планов удовлетворения всех наших коллективных пожеланий, избежав при этом наших коллективных страхов. И они доказали, что никакие усилия любой команды мудрецов, даже если бы они обладали безграничным разумом и могли работать бесконечно долго, не позволили бы улучшить полученный результат.

Это была бы по-настоящему чудесная машина, способная решить практически любую социальную проблему. Но на самом деле изобретать такую машину не требуется. В соответствии с теорией, которую экономисты разрабатывали на протяжении двух последних сотен лет, свободный рынок как раз и представляет собой подобный механизм. Конечно, рынки могут колебаться вверх и вниз в непредсказуемом будоражащем нервы трейдеров диапазоне; иногда такие колебания могут приводить к дефолтам, банкротствам банков, уничтожать пенсионные накопления ни в чем не повинных старушек и даже поощрять коррупцию, мошенничество и воровство. Но за всем этим хаосом, как впервые предположил шотландский экономист Адам Смит, стоит обладающий удивительной силой механизм, «невидимая рука», руководящая рынком, обеспечивающая наилучшие для всех результаты. Рынок, как утверждают многие экономисты, очень умело накапливает всю имеющуюся информацию о будущем, информацию, скрытую в виде разрозненных фрагментов в сознании миллиардов людей. Он собирает все данные воедино, чтобы направить наши инвестиции и нашу деятельность по наиболее правильному пути.

Но так ли это? Действительно ли рынки – это чудесные машины, способные принимать решения о распределении наших скудных ресурсов и возможностей, какими их любят представлять экономисты?

Рынки на самом деле проявляют удивительную способность организовываться, даже в отсутствие любого организатора. Для устройств Apple iPhone и iPad в настоящее время существует более ста тысяч доступных приложений – программ, предназначенных для выполнения различных задач: от бронирования билетов до распознавания звезд на небе. По состоянию на апрель 2012 года одним из наиболее популярных приложений является игра «Растения против зомби», в которой игроки пытаются защититься от вторжения зомби, убивающих растения. Разработка новых приложений отнюдь не детская игра. Помимо вдохновляющей идеи разработчик должен иметь серьезные профессиональные навыки, позволяющие писать команды на языке Objective-C, который управляет приложениями для устройств Apple, и великолепно знать методы хранения данных и создания интуитивно понятного интерфейса, и т. д. Чудесная особенность рынков состоит в том, что, несмотря на то что ни команда программистов Apple, написавших и отладивших миллионы строк программного кода для данного приложения, ни маркетологи Apple не были способны мобилизовать армию неизвестных пользователей со всего мира, спонтанно откликнувшихся на возможность противостоять нашествию зомби с помощью своих мобильных устройств. Рынок организовал это сам – без присутствия конкретного организатора.

Однако, даже учитывая этот довод, я все же берусь утверждать, что представление о рынке как о чудесной саморегулирующейся и создающей экономическое равновесие машине является фантастическим сном и что наше понимание реальной работы рынков довольно примитивно. Экономика не поспевает за наиболее важными новыми научными идеями, появившимися за последние полвека, и сегодня стоило бы многому поучиться у других современных наук, прежде всего у физики, а также информатики, экологии и эволюционной биологии. Тем не менее многие умные люди были в восторге от математических моделей рынка, и их мнение нельзя легко сбрасывать со счетов. Именно поэтому я и хочу начать эту главу с изучения точки зрения экономистов, видящих в рынке чудесную машину, их представлений, которые на протяжении последних двух столетий воодушевляли теоретиков на создание теории рынка в ее сегодняшнем виде.

Конечно, даже сами экономисты не до конца уверены в том, что рынки способны функционировать как та чудо-машина, которую я описал выше; рынки не защищены от ошибок и по многим параметрам далеки от теоретического идеала. Они не могут быть стопроцентно уверены в достоверности информации о наличии тех или иных активов или их качестве; они могут потерять деньги точно так же, как и вы в том случае, когда пользуетесь услугами теневых автомехаников, не можете быть уверены в том, что вам не поставят старую аккумуляторную батарею под видом новой. Рынки не оправдывают ожиданий и в тех случаях, когда у покупателей или продавцов мало конкурентов и, соответственно, они могут эффективно манипулировать своими ценами, поскольку у людей нет иного выбора, кроме как заплатить монопольному поставщику коммунальных услуг или широкополосного доступа в интернет ту возмутительную цену, которую тот сам назначит. Рынки неэффективны, когда переход к другому поставщику связан со значительными сложностями или когда у людей имеются порочные стимулы идти на сумасшедшие риски, если это дает возможность ухватить куш прямо сейчас и не пострадать, когда дела пойдут плохо. При этом изучению рыночных сбоев в экономической науке отводится очень незначительная роль.

Однако идеальный рынок, представление о котором засело в умах многих экономистов и который они обычно описывают в своих теориях, действительно выглядит в этих описаниях как чудо-машина, и это положение принимается в качестве основы для формирования выводов – и принятия политических решений – о реальных рынках. Рынок, который присутствует только в головах экономистов, работает без каких-либо сбоев. Нам следует дать четкое представление о достижениях, которыми сопровождалось развитие рыночной теории, и получить ответ на вопрос, почему большинство экономистов полагает, что рынки невероятно эффективны. Итак, давайте рассмотрим, как же работает эта чудо-машина?

Два гения

Вероятно, в течение последних пятидесяти лет самым главным словом в рыночной экономике было слово «эффективность». В научных и технических дисциплинах под эффективностью понимается способность делать что-то хорошо с минимальными потерями. Автомобильный двигатель представляет собой устройство для преобразования химической энергии, содержащейся в нефтяном топливе, в полезное, целенаправленное движение. При этом эффективный двигатель расходует минимальное количество энергии на преодоление силы трения, непроизводительные потери, нагрев и т. д. Можно было бы ожидать, что экономическая эффективность будет оцениваться пусть и более абстрактно, но на основе аналогичных принципов, и учитывать превращение ресурсов (например, пшеницы, или угля, или воды из горячих источников) в товарную продукцию с минимально возможными потерями. Это почти так, но все же не совсем.

Наряду с Карлом Марксом, имя шотландского философа Адама Смита – одно из самых известных в истории экономики. В написанной им в 1776 году книге под названием «Исследование о природе и причинах богатства народов» Смит пытался объяснить ключевые факторы, управлявшие экономическими реалиями в ходе индустриальной революции. Среди прочего он указал на существующее у любой нации разделение труда – на основе специализированных навыков, связанных с технологией или отраслью, – как на фактор, в наибольшей степени ответственный за рост производства и богатства. Смит имел возможность лично наблюдать за ходом индустриальной революции. В 1743 году, когда он учился в Оксфордском университете, в соседнем городе Нортгемптон была открыта фабрика, где одновременно работали 50 прядильных машин, превращавших хлопок в нити. Именно в этой работе Смит применил метафору о «невидимой руке», которая с тех пор стала путеводной звездой для современной экономики. Во фразе, которая уже более ста лет впечатывается в умы студентов экономических специальностей, Смит отметил, что обычный человек в своей хозяйственной деятельности…

имеет в виду лишь свой собственный интерес, и, осуществляя это производство таким образом, чтобы его продукт обладал максимальной стоимостью, он преследует лишь свою собственную выгоду, причем в этом случае, как и во многих других, он невидимой рукой направляется к цели, которая совсем и не входила в его намерения; при этом общество не всегда страдает от того, что эта цель не входила в его намерения. Преследуя свои собственные интересы, он часто более действенным образом служит интересам общества, чем тогда, когда сознательно стремится делать это[17][18].

Мы все можем быть эгоистичными и корыстными, иными словами, мы, как правило, ищем лишь собственную выгоду. Несмотря на это в результате наших действий на свет часто появляются продукты или услуги, которые, в конечном счете, приносят пользу другим людям и всему обществу в целом. Экономисты недаром любят обращаться к трудам Адама Смита. Весомые аргументы этого ученого позволили перевернуть привычные представления его времени и преобразили мир с помощью противоречивой идеи о том, что при отсутствии контроля и сознательного управления люди могут реально улучшить экономическую организацию и получить более предпочтительные результаты. Как отметил в 2005 году в своем выступлении Алан Гринспен, занимавший в то время пост председателя Федеральной резервной системы:

Смит, основываясь на удивительно малом количестве эмпирических данных, сумел сделать глубокие выводы о природе коммерческих организаций и институтов, что привело к появлению целого ряда принципов, которые оказали серьезное влияние и изменили значительный сегмент цивилизованного мира того времени. Меры экономии, созданные на основе этих принципов, впервые определили уровни поддержки, позволяющие населению расти и позже – гораздо позже – создать такие материальные условия, которые способствовали увеличению продолжительности жизни… В значительной степени парадигма Смита о свободном рынке остается актуальной и по сей день[19].

Но Гринспен и другие современные экономисты очарованы «невидимой рукой» Смита не потому, что они думают, что он доподлинно знал, о чем говорил, или потому, что на протяжении последних двух столетий известные экономисты от Давида Рикардо и Альфреда Маршалла до Фридриха фон Хайека и Милтона Фридмана прославляли его идеи. Их убеждение вытекает из более чем двухсотлетней истории дальнейшего развития, в процессе которого экономисты подвели под метафору Смита прочную математическую базу. По иронии судьбы, все это началось в конце XIX века, когда экономисты попытались увязать свои исследования с новейшими идеями физиков.

Понятие баланса, или состояния равновесия, восходит к предыстории и космологическим предположениям самых ранних религий. Учение о равновесии в организме человека лежало в основе медицинских взглядов со времен греческого врача Гиппократа, а греческий физик и изобретатель Архимед использовал принцип равновесия, чтобы понять действие рычагов и других простейших механизмов. Идея равновесия получила дальнейшее развитие после публикации в 1678 году книги Исаака Ньютона «Principia Mathematica» («Математические начала натуральной философии»). В этой книге было приведено описание теории гравитации и законы движения планет. В соответствии с теорией Ньютона неуравновешенные силы, воздействуя на любой объект – камень, птицу, или планету, – придают ему ускорение, которое будет продолжаться до тех пор, пока действие силы не прекратится либо пока не будут задействованы другие – противодействующие – силы. Результатом достижения баланса противодействующих сил является состояние равновесия – камень спокойно лежит на земле, или составные части большого моста закреплены в устойчивой самонесущей структуре.

Безусловно, в самой идее равновесия нет ничего плохого; эта концепция величайшего гения позволяет объяснить многие вещи. Если представить, что атмосфера – это находящаяся в равновесии воздушная масса, то вы получите адекватную величину, характеризующую атмосферное давление на поверхности Земли, и увидите, как она изменяется с увеличением высоты над уровнем моря, уменьшаясь примерно в десять раз при подъеме на каждые 20 километров или около того. Во второй половине XIX века на фоне индустриальной революции ньютоновская физика стала доминировать в науке и технике и приобрела исключительно элегантную математическую форму благодаря работам Джозефа Лагранжа, Уильяма Роуэна Гамильтона и некоторых других ученых. В частности, были выведены законы математической физики, позднее получившие известность как «принцип наименьшего действия», согласно которому движение объектов во Вселенной, независимо от того, насколько сложными они являются, всегда подчинено стремлению сделать некоторую величину минимальной. Это равноценно стремлению Вселенной соблюдать принцип максимальной эффективности.

Французский математик Антуан Огюстен Курно, как и многие ученые его времени, был уверен, что математическая наука об обществе не должна отставать от новых идей, и применил концепцию сохранения равновесия к анализу спроса и предложения, указав, в частности, что в условиях монополии следует ожидать более высоких цен. Если не учитывать исследования Курно, стоит отметить, что в экономической науке того времени доминировали словесные, а не математические аргументы, однако усилия Курно вдохновили других ученых, прежде всего Леона Вальраса, сына французского экономиста, ранее обучавшегося инженерии, но разочаровавшегося в этой профессии, изменить сложившуюся ситуацию. В 1874 году в книге под названием «Элементы чистой экономики» Вальрас показал, как понятие механического равновесия может быть использовано в качестве концептуального шаблона для построения аналогичной экономической теории и получения точного математического выражения для «невидимой руки» Адама Смита.

Математика равновесия

Каждый вводный курс в экономике начинается с изложения базовой идеи о спросе и предложении. Цены на мазут и бензин в Соединенных Штатах регулируются не законодательными актами Конгресса или президентскими указами, а спросом и предложением на международном нефтяном рынке. Большинство людей думают, что этот ресурс поступает в США в основном из Саудовской Аравии и других стран Ближнего Востока, и это верно, но при этом более 10 % нефти поставляет Россия, и еще около 10 % обеспечивается за счет собственных ресурсов и поставок из других крупных стран-поставщиков, включая Китай, Канаду, Мексику, Бразилию и Венесуэлу. Энергетические компании покупают нефть на товарных биржах, главным образом на Международной нефтяной бирже в Лондоне. Когда цена на нефть поднимается, люди обычно сокращают потребление топлива, поддерживая более низкой температуру в своих жилищах или совершая меньше поездок на автомобиле. В то же время производители топлива увеличивают предложение в надежде получить дополнительную прибыль. Если производство нефти останавливается из-за гражданской войны или международного конфликта, цена ресурса естественным образом возрастает. Она будет продолжать расти до тех пор, пока спрос и предложение не уравновесятся. При достигнутом уровне цен производители не будут поставлять на рынок ни слишком много нефти, дабы не создавать излишков, ни слишком мало, чтобы не образовывать очереди из неудовлетворенных покупателей. При соблюдении этих условий спрос уравновешивается предложением и возникает баланс экономических сил.

Эта базовая теория была уже хорошо известна во времена Вальраса и достаточно проста, что давало возможность применять ее к любому товару, будь то свечи, гаечные ключи или походные ботинки. Но любая реальная экономика имеет дело с тысячами и даже миллионами товаров, продающихся и покупающихся на самых разных рынках. Вальрас попытался доказать математически, что теория о балансе спроса и предложения может естественным образом применяться и к более сложному случаю, учитывающему широкий диапазон различных рынков разнообразных товаров. Он сообщил о своем открытии в письме к коллеге, математику Полу Матье Герману Лорану, написав, что «все эти чудесные результаты получены благодаря простому применению языка математики к количественному понятию необходимости или полезности… Вы можете быть уверены, что вытекающие из этого экономические законы столь же рациональны, столь же точны и столь же неопровержимы, как законы астрономии в конце XVII века»[20].

Другой экономист того же периода – англичанин Уильям Стэнли Джевонс – независимо от Вальраса пришел к тем же выводам. Теории рыночного равновесия Вальраса и Джевонса позволили подкрепить идею «невидимой руки» работоспособной математической моделью. Но у нее был один существенный недостаток: с точки зрения математики их выводы не имели достаточных доказательств и оставались лишь предположениями.

Будоражащей умы теории Адама Смита пришлось ждать своего Исаака Ньютона до 1954 года, когда два экономиста-теоретика – Кеннет Эрроу и Жерар Дебре – наконец сделали то, что многие экономисты посчитали экономическим эквивалентом ньютоновской «Principia Mathematica», обеспечившей глубокое понимание многих понятий элегантными математическими выкладками.

Теория Эрроу и Дебре была настолько же серьезно подкреплена математическими расчетами, как и ньютоновская физика. Для развития простой идеи о балансе спроса и предложения в экономике с огромным количеством различных товаров и рынков авторы обратились к теореме, доказанной голландским математиком Лейтзеном Брауэром в 1912 году. Чтобы получить представление о том, как теорема Брауэра может быть использована для доказательства некоторых нелогичных вещей, рассмотрим следующий пример: возьмите географическую карту США и разложите ее на земле в любом месте на территории Соединенных Штатов. Теорема Брауэра доказывает, что на этой карте всегда найдется точка, которая точно совпадет со своим реальным местоположением на земле. Это математический факт, но он, конечно, не является очевидным.

На основе теоремы Брауэра (принципы которой распространяются на многие области, а не только на географические карты), Эрроу и Дебре смогли доказать положение, имеющее принципиальное значение. Они показали, что в абстрактной экономической модели со многими потребителями и производителями под воздействием «невидимой руки» цены на рынке устанавливаются на взаимно уравновешенном уровне. Это было именно то, о чем заявляли Вальрас и Джевонс. Как именно это происходит – в условиях хаотичного множества рыночных покупок и продаж, – Эрроу и Дебре не могли сказать; теорема Брауэра позволила им обойти стороной проблему принятия решений людьми. Но то, что рынок в принципе может организовывать и координировать невероятно сложную совокупность конфликтующих целей и потребностей через единую систему цен, они доказали.

Для экономистов в тот период времени это было ошеломляющим достижением. Позже экономист Джон Гинакополос из Йельского университета в опубликованной в 1987 году обзорной статье, посвященной исследованию Эрроу – Дебре, отметил следующее: «Самой поразительной особенностью общего равновесия является сопоставление большого разнообразия целей и ресурсов с высшей степенью необходимой координации. Каждое желание каждого потребителя, каким бы капризным оно ни было, будет выполнено за счет добровольного предложения некоего производителя. И это верно для всех рынков и всех потребителей одновременно»[21].

Теперь Эрроу и Дебре должны были сделать гигантский прорыв в теории, чтобы привести доказательства полученного результата. Товары в предложенной ими экономической модели не просто яблоки или автомобильные шины. Следовало указать, где и когда находится конкретный товар, а также «состояние мира» в этот момент времени. Экономическая ценность яблока в погожий день в штате Орегон в урожайный 2012 год существенно отличается от ценности пусть даже точно такого же по виду яблока, продающегося на парижском уличном рынке в военное время 1942 года. Они также должны были предположить, что товарообмен возможен всегда, независимо от времени или страны, и что никакие препоны, расстояния, время или что-либо иное не встанет на пути проведения любой мыслимой торговой сделки.

Опираясь на используемый ими уровень математической детализации, Эрроу и Дебре смогли доказать нечто большее, чем существование конкурентного равновесия. Они также смогли доказать, что чудесное «конкурентное равновесие» между спросом и предложением всех товаров должно быть еще и «эффективным» в том смысле, что все ресурсы при удовлетворении потребительского спроса будут поставляться наиболее продуктивному пользователю. То есть рыночное равновесие является «оптимальным по Парето» – так экономисты называют ситуацию, когда никакое мыслимое изменение цен или объемов производства различных товаров на основе какого-то бесконечно мудрого централизованного планирования не сможет привести к улучшению итогового результата без ухудшения положения хотя бы одного лица или фирмы. Иными словами, это состояние, когда нет никакой возможности улучшить достигнутое равновесие. Полученные ими выводы получили в экономике название «теоремы благосостояния» и оказали огромное влияние на все последующие исследования и взгляды. Эти теоремы благосостояния, как отмечал экономист Массачусетского технологического института Франклин Фишер, «обеспечили строгое обоснование идеи о том, что свободные рынки являются наиболее желательными (хотя они ничего не говорят о справедливости или любом другом атрибуте, кроме эффективности по Парето). Не будет преувеличением сказать, что свободные рынки являются ориентирами для западного капитализма»[22].

Управляемый «невидимой рукой», рынок действительно выглядит наиболее осведомленным. Это один из доводов, с помощью которого экономисты показывали, что – с учетом различных допущений, необходимых для признания математических доказательств, – рынки эффективны. Но данный термин используется ими и в другом контексте. Чтобы понять, что экономисты подразумевают под словом «эффективный», мы должны рассмотреть еще одно его значение.

Ожидаемая непредсказуемость

В этой концепции есть привлекательная элегантность. В принципе теория равновесия спроса и предложения Эрроу и Дебре имеет такое же отношение к финансовым рынкам, как и к любым другим. Товарами на финансовых рынках являются акции, облигации и другие экзотические инструменты, продающиеся правительствами, инвестиционными банками, страховыми компаниями и так далее. Мы можем их покупать и продавать с полной уверенностью – точнее говоря, с математической точностью, – что наши действия соответствуют интересам общества или мира, в котором мы выступаем как экономические субъекты. Но разве думая о финансовых рынках с их постоянными потрясениями, мы допускаем мысль о безмятежном совершенном равновесии с его оптимальной эффективностью? Как спокойное совершенное равновесие может сочетаться с поистине безграничной способностью финансовых рынков преподносить нам сюрпризы?

Поздним вечером в пятницу 5 августа 2011 года впервые в истории начиная с 1917 года, рейтинговое агентство Standard and Poor’s понизило кредитный рейтинг правительства США с «ААА» до «АА», объясняя это «отражением нашего мнения о том, что эффективность, стабильность и предсказуемость решений американских политиков и политических институтов ослабляются в период нарастания финансовых и экономических проблем»[23].

Следующий понедельник, 8 августа, для Уолл-стрит оказался самым плохим днем после окончания финансового кризиса 2008 года. К концу дня все три основных фондовых индекса США потеряли от 5 до 7 % своей стоимости. Конечно, можно было ожидать, что результаты торгов вторника будут еще хуже. Но нет. Во вторник рынки отскочили вверх почти до уровней закрытия предыдущей недели. Затем последовал недельный период сильных колебаний, в течение которого индекс S&P 500, представляющий средневзвешенную стоимость акций пятисот ведущих американских компаний, падал и взлетал более чем на 4 % четыре торговые сессии подряд, что стало еще одним историческим рекордом.

Непредсказуемость изменения котировок – наиболее очевидный атрибут фондовых рынков, и для этого есть все основания. Давайте мысленно проведем эксперимент, который я буду называть «проблемой пяти процентов». Предположим, что во вторник утром все знали наверняка, что рынки будут восстанавливаться и акции вырастут в цене на 5 % (в среднем) в результате мощного ралли[24], которое будет проходить в течение последнего получаса торгового дня. Все участники рынка ожидали бы этого взлета, и многие из них были бы готовы заплатить в то утро за акции до 5 % больше текущей цены, поскольку они бы знали, что, продав эти активы в конце дня, они все равно получат прибыль.

В итоге знание о том, что к концу торгов должен произойти рост цен, заставило бы рынок начать расти сразу после утреннего открытия, что нарушило бы исходное предположение нашего мысленного эксперимента; предсказание о ралли, которое должно было случиться в конце торгового дня, оказалось бы неверным. Как отметил в 1949 году Холбрук Уоркинг, американский ученый-экономист, специализирующийся на проблемах аграрного рынка, идея предсказуемости рынка содержит внутреннее противоречие: «Если при любом определенном стечении обстоятельств прогнозирование будущих изменений цен стало бы возможным и сделанные прогнозы сбылись, это означало бы, что ожидания рынка были в корне неверными; идеальные рыночные ожидания в полной мере учли бы информацию, связанную с наличием возможности успешного предсказания изменений цен»[25].

Если утверждение Уоркинга верно, мы можем смело предсказать, что рынки непредсказуемы по определению. И этот парадоксальный факт объясняет, почему упорядоченное равновесие и вечный хаос можно рассматривать как две стороны одной медали.

Уоркингу были известны результаты ряда исследований, проведенных в 1930-х и 1940-х годах, которые показывали, что результативность прогнозов экспертов по фондовому рынку и видных газетных аналитиков мало чем отличается от прогнозов при простом подбрасывании монетки. Например, в рамках одного из таких исследований Альфред Коулс, оценив степень успешности предсказаний курсов акций, сделанных примерно 50 аналитиками, пришел к выводу, что она «лишь немного или вообще никак не отличалась от результата, полученного случайно»[26].

Уоркинг задался вопросом, могут ли неудачи прогнозирования указывать на некое, по сути, положительное качество рынка, на стремление его участников, принимающих решения об инвестициях, учитывать всю имеющуюся информацию как можно быстрее, тем самым уничтожая любую предсказуемость ценовых изменений. Он писал, «очевидное несовершенство профессионального прогнозирования… может свидетельствовать о совершенстве рынка… Неудачи прогнозистов фондового рынка… отражают высокую репутацию рынка».

На тот момент это была всего лишь гипотеза, сколь бы правдоподобной она ни казалась. Но в 1965 году экономист Пол Самуэльсон из Массачусетского технологического института в статье «Доказательство того, что рационально ожидаемые цены колеблются случайным образом» дал аргументам Уоркинга математическое обоснование. По существу, Самуэльсон использовал математику, чтобы исследовать, как посвященные, рациональные инвесторы будут действовать в условиях наличия хотя бы очень слабой предсказуемости рынка – скажем, когда имеется чуть более чем 50 %-ная вероятность того, что упавшие на предыдущей неделе акции компании IBM на этой неделе поднимутся в цене. В ходе этого небольшого эксперимента он пришел к тому же выводу, что вытекал из описанной выше «проблемы пяти процентов»: если инвесторы действуют рационально и используют всю имеющуюся информацию, их действия будут изменять динамику рынка и, по сути, уничтожать ту самую исходную предсказуемость.

Все это свидетельствует о том, что, если люди действительно действуют рационально и используют всю доступную им информацию, изменения котировок акций на фондовом рынке должны быть непредсказуемыми. В заключительной части работы Самуэльсон проявил осторожность, указав, что он лишь провел математическое исследование связи «если – то» между некоторыми допущениями и их логическими последствиями и что сказанное им не подразумевает чего-либо относящегося к реальным рынкам, поскольку он не претендует на мнимое понимание поведения реальных людей:

Не следует придавать слишком большого значения теореме. Она не доказывает, что реальные конкурентные рынки работают идеально. Она не говорит о том, что спекуляции – это хорошо или что случайное изменение цен – благо. Из нее не следует, что любой, кто зарабатывает деньги за счет биржевых спекуляций, в силу самого этого факта заслуживает вознаграждения или что он совершает что-то хорошее для общества или для кого бы то ни было помимо себя самого. Это все или ничего из этого может оказаться правдой, а может и нет, но, чтобы это выяснить, потребуется провести другое исследование[27].

Тем не менее этой порции чистой логики было достаточно, чтобы побудить еще одного молодого экономиста, Юджина Фаму из Чикагского университета, пойти дальше. В 1964 году в диссертационных тезисах, озаглавленных «Поведение цен на акции», а затем и в своем ставшем знаменитым научном докладе, опубликованном в 1970 году, Фама высказал идею, которая приобрела наибольшее влияние среди всех идей, циркулировавших в финансовой сфере. Фама на основе математической теоремы Самуэльсона пришел к выводу, что нечто подобное верно и для реальных рынков: это не просто математическая теорема, это теория реального мира.

Гипотеза эффективного рынка

Первый в мире фондовый рынок появился в первом десятилетии XVII века, когда голландские инвесторы начали торги акциями Объединенной Ост-Индской компании, основанной в 1602 году и получившей монопольное право на торговлю голландцев с Востоком. Изначально торги проходили на открытом воздухе, а затем переместились под крышу специально построенного здания – «бурсы». Уже к концу века, когда испанский купец Джозеф де ла Вега хронологически описывал события, происходившие на этом раннем рынке, в книге под названием «Confusion of Confusions» («Неразбериха беспорядка»), он отмечал, что участники рынка далеко не всегда действовали честно, в соответствии с нормами морали, или руководствовались благими намерениями. Из его описания следует, что бизнес на этом рынке был «одновременно самым справедливым и самым лживым в Европе, самым благородным и самым постыдным в мире, самым прекрасным и самым вульгарным на земле. Это квинтэссенция академического образования и образец мошенничества, это пробный камень для умных и надгробная плита для дерзких, сокровищница полезности и источник бедствия»[28].

Помимо этого де ла Вега также отметил и те крайние меры, на которые шли биржевые торговцы, чтобы заполучить хотя бы обрывки информации, способной обеспечить им рыночное преимущество. И на первой бирже в Амстердаме, и позднее в Лондоне крупные инвесторы нанимали десятки молодых людей, в задачу которых входило выуживание полезной информации из разговоров с путешественниками. В 1815 году, согласно легенде, лондонский финансист Натан Ротшильд, воспользовавшись голубиной почтой, первым узнал исход битвы при Ватерлоо. В результате он получил огромную прибыль за счет своевременной покупки и последующей продажи британских облигаций после того, как их стоимость взлетела. Благодаря этим и ряду других расчетливых действий он заработал среди своих современников репутацию бездушного и невообразимо хитрого человека. В одном из описаний говорилось следующее: «Глаза часто называют зеркалом души. Но в случае с Ротшильдом вы приходите к выводу, что это зеркало либо оказывается кривым, либо у этого человека просто нет души, которую можно было бы отразить. Из его внутреннего содержимого не просачивается ни одного лучика света, ни единого проблеска того, что вырывалось бы наружу в любом направлении. Это создает у вас ощущение абсолютно пустой оболочки»[29].

Конечно, и сегодня постоянный поиск информации не менее важен, чем был в те времена, особенно с учетом появления новых технологий. Например, подписчик профессионального сервиса Bloomberg News может уже через несколько секунд узнать об открытии нового месторождения нефти, или о том, что некая фирма попала в сложное финансовое положение, или еще о чем-то, что может повлиять на судьбу компании, рынка, отрасли или правительства.

Вслед за непредсказуемостью это второй наиболее очевидный атрибут рынка: инвесторы жадно ищут информацию, и все происходящее на рынках вращается вокруг этого. В соответствии с предположением Самуэльсона этот поиск информации и случайные колебания рыночных котировок не являются независимыми друг от друга явлениями; точнее говоря, первое, как правило, является причиной второго. Фама предположил, что именно сбор и переработка информации могут быть наиболее важным направлением деятельности, обеспечивающим эффективность рынков. Как он отметил в своих тезисах, ничто на рынке не является более очевидным, чем массовая драка за обладание информацией:

Хотя некоторые люди могут руководствоваться в первую очередь прихотью, многие частные инвесторы и институты, как представляется, основывают свои рыночные действия на анализе (обычно чрезвычайно кропотливом) экономических и политических обстоятельств. То есть многие частные инвесторы и институты считают, что отдельные ценные бумаги имеют свою «внутреннюю ценность», которая зависит от экономических и политических факторов, оказывающих влияние на конкретные компании[30].

Не менее очевидным, отмечал Фама, является и то обстоятельство, что рыночные цены действительно изменяются беспорядочно, или, по крайней мере, труднопредсказуемым образом. Эта идея была высказана не только в научной работе Самуэльсона. В 1900 году в тезисах французского физика доктора философии Луи Башелье в работе под названи ем «Théorie de la Spéculation» («Теория спекуляции») была представлена математическая модель описания независимых друг от друга случайных движений рыночных цен мелкими шажками вверх и вниз в каждый момент в рамках непредсказуемого процесса.

Обобщив все имеющиеся данные, Фама предложил адекватное обобщенное объяснение принципов работы рынков – он назвал это теорией эффективного рынка, – поместив информацию в центр этой модели. Конечно, это была лишь гипотеза, но она была основана на вполне правдоподобных умозаключениях и наблюдениях. В соответствии с гипотезой Фамы рыночные цены изменяются беспорядочно, и происходит это именно благодаря жадному стремлению инвесторов к сбору информации. В итоге рынок становится эффективным: вся информация очень быстро (даже мгновенно в идеальных условиях) доходит до участников рынка и находит свое отражение в рыночных ценах. Не существует никакой доступной кому-либо информации, способной существенно повлиять на стоимость акций, которую рынок еще не учел в котировках этих акций.

С этой точки зрения, рынок представляет собой огромную толпу инвесторов с различными интересами и навыками, каждый из которых упорно трудится над тем, чтобы собрать информацию о каждой производственной компании, банке, нации, технологии, сырье и т. д. Они используют эти сведения, чтобы сделать наиболее выгодные инвестиции, хватаясь за любую новую информацию, которая может повлиять на цены, в момент ее появления, и используют полученные знания для извлечения прибыли. Они продают акции, облигации и другие активы, которые на тот момент считают переоцененными, и покупают то, что, по их мнению, недооценено рынком. Именно эти действия заставляют цену актива возвращаться к своему реалистичному уровню, или, как называл его в то время сам Фама, к «внутренней» стоимости актива (впоследствии экономисты стали использовать термин «фундаментальная» или «справедливая», а не «внутренняя» стоимость).

Таким образом, жадность каждого отдельного участника рынка дает чудодейственный эффект – как это и предполагал Адам Смит несколько веков назад. Поступление новой информации всегда приводит к волнению рынка, который затем приспосабливается к новому ценовому равновесию. Он всегда возвращается к состоянию равновесия, потому что люди, стремящиеся получить прибыль, естественным образом приводят его туда. Кроме того, движения рынка обязательно случайны и непредсказуемы, поскольку их делают такими инвесторы, использующие всю имеющуюся на рынке информацию. В результате, писал Фама в 1970 году после ревизии своих более ранних идей, рынки действительно становятся эффективными:

Основная роль рынка капитала состоит в распределении его среди долей собственности в экономических субъектах. В общих чертах на идеальном рынке цены будут подавать точные сигналы для распределения ресурсов, фирмы могут принимать производственно-инвестиционные решения, а инвесторы – выбирать среди ценных бумаг те, которые представляют собой право собственности на активы фирм, и руководствоваться при этом предположением о том, что стоимость этих ценных бумаг в любое время «полностью отражает» всю имеющуюся информацию. Рынок, на котором цены всегда «полностью отражают» имеющуюся информацию, называется «эффективным»[31].

Опять же важно отметить, что слово «эффективный» в данном случае имеет несколько иное значение, чем в работе Эрроу и Дебре. С точки зрения Фамы, рынок эффективен в использовании информации, то есть в том, что он называет «информационной эффективностью». Как отметил профессор финансов Массачусетского технологического института Эндрю Ло, информационная эффективность имеет «дзен-подобный противоречивый привкус». Чем эффективнее рынок, «тем более случайной является порожденная им последовательность изменений цен, и наиболее эффективным становится тот рынок, на котором изменения цен происходят совершенно случайным и непредсказуемым образом. Это не природная случайность, а прямой результат действий многих активных участников рынка, пытающихся извлечь выгоду из имеющейся у них информации»[32].

Гипотезу эффективного рынка, как и любую другую, необходимо проверять. Со времени публикации Фамой этой имеющей огромное научное значение работы тысячи исследователей пытались усовершенствовать его оригинальные идеи и собрали огромный объем эмпирических данных, доказывающих, что многие реальные рынки, похоже, обладают информационной эффективностью или достаточно близки к ней. Многие указывали на существование нескольких предсказуемых паттернов поведения рынка, особенно на такие устойчивые модели поведения, которые могут использоваться для извлечения прибыли. Поступление на рынок новой информации действительно быстро отражается на ценах, и происходит это именно так, как предполагает гипотеза эффективного рынка.

Например, в марте 2012 года Грег Смит, исполнительный директор Goldman Sachs, отвечавший за операции на рынке производных инструментов, объявил о своей отставке в печально известном комментарии, опубликованном в New York Times. Смит пожаловался на прогрессирующий подрыв ценностей, происходящий в инвестиционном банке на протяжении последних 12 лет:

Я могу честно сказать, что рабочая атмосфера здесь в настоящее время становится более отравляющей и деструктивной, чем когда-либо ранее… Достаточно сказать, что интересы клиентов по-прежнему остаются в стороне от того пути, по которому банк движется к получению прибыли. Учитывая, что Goldman Sachs является одним из крупнейших и наиболее значимых мировых инвестиционных банков, неотъемлемой составной частью глобальных финансов, он не имеет права продолжать действовать таким образом. Банк настолько сильно изменился по сравнению с тем, каким он был, когда я начал в нем работать сразу после окончания колледжа, что я уже не могу с чистой совестью сказать, что отождествляю себя с тем, что представляет собой сегодня эта компания[33].

После этой публикации в течение одного торгового дня цена акций Goldman Sachs упала на 3,5 %, сократив стоимость банка более чем на миллиард долларов. Причиной, по всей видимости, стал вывод инвесторов о том, что высказанное Смитом мнение либо ухудшит репутацию Goldman Sachs в глазах клиентов, либо приведет к дальнейшим разоблачениям неприглядной корпоративной культуры банка, что может нанести ущерб его будущему развитию.

В целом идея эффективности рынка вписывается в общую канву и объясняет, почему на практике так чертовски трудно систематически «обыгрывать» рынок. Бесчисленное множество умных людей, обладающих огромными ресурсами, хватаются за каждую порцию полезной информации, покупая или продавая акции на ее основе. Следовательно, цены на акции, облигации, недвижимость и прочие активы всегда являются правильными, поскольку рынок делает все, чтобы это было именно так.

По спирали – к эффективности

Нам осталось понять, что экономисты имеют в виду, когда говорят (а они делают это довольно часто), что рынки сегодня «более эффективны, чем когда-либо прежде». Замечательное доказательство Эрроу и Дебре показало, что рынки эффективны в том смысле, что они обеспечивают оптимальное распределение ресурсов (например, пшеницы) через конкурирующие виды их использования (производство хлеба, муки, пива). Гипотеза эффективного рынка утверждает совсем иное: рынки «информационно эффективны», то есть они способны действовать очень быстро, чтобы учесть любую новую информацию (например, сообщение о засухе, которая уничтожает посевы пшеницы) в ценах активов (снизив стоимость акций сельскохозяйственных компаний). Возможно ли найти то, что связывает эти два различных значения одного и того же термина? Или они абсолютно разные?

Если эти два вида эффективности действительно никак не связаны между собой, значит, мы имеем серьезную угрозу для понимания смысла «невидимой руки». Теория Эрроу и Дебре, как будет показано более подробно в следующей главе, весьма абстрактна и далеко не идеально отражает то, что происходит на реальных рынках. В ней рассматриваются взаимоотношения производителей и потребителей, но при этом даже не упоминаются финансовые рынки. Эффективность по версии Фамы, похоже, находит хотя бы примерное подтверждение на реальных рынках, и все же влияние информационной эффективности может быть гораздо меньшим, чем кажется. В принципе рынок может поглощать и очень быстро реагировать изменением цен на всю получаемую информацию, но это отражение осуществляется ненадлежащим образом, что приводит к абсолютно неточному и неадекватному распределению ресурсов, которое вовсе не является оптимальным.

Однако не стоит огорчаться. В 1960-х и 1970-х годах другие экономисты – в частности, Рой Раднер, который сейчас работает в Нью-Йоркском университете, и Роберт Лукас из Чикагского университета – продолжили дело, начатое Эрроу и Дебре. Они отметили, что Эрроу и Дебре действительно не придавали серьезного значения таким понятиям, как неопределенность и ожидание, которые, на самом деле, управляют финансовыми рынками и делают их интересными и динамичными. Из этого следовало, что теория Эрроу и Дебре нуждается в применении более действенного математического аппарата, позволяющего учесть тот факт, что на реальных рынках, а их очень много, в любой момент времени на фоне происходящих в мире событий, таких как погодные катаклизмы, изобретения, войны и т. д., люди пытаются реагировать на возможные изменения тем, что покупают и продают не только материальные активы, но и финансовые инструменты. Тем самым они выражают свои ожидания, оптимизм или пессимизм в отношении экономических перспектив. Появившаяся в результате теория «равновесия при рациональных ожиданиях» продемонстрировала, что теория Эрроу и Дебре на самом деле доказывает справедливость гипотезы эффективного рынка Фамы. Таким образом, связь между двумя понятиями эффективности существует, и эффективность Фамы в действительности может быть эффективностью Эрроу – Дебре – эффективностью, под которой подразумевается автоматическое достижение оптимальных результатов[34].

Это был последний шаг к доказательству того, что рынок действительно представляет собой чудо-машину, о которой шла речь в начале этой главы. Математики также пришли к выводу, что рынки должны справляться со своей работой наилучшим образом, когда они являются, говоря языком экономистов, «совершенными». В общих словах это означает, что существует возможность для беспрепятственного заключения сделки любого вида в любой момент времени. Совершенный рынок является идеальным рынком, на котором инвесторы имеют доступ к широкому спектру финансовых инструментов, которые они могут использовать для извлечения прибыли на основе любой полученной ими информации, независимо от того, насколько четко она отражает действительность или специфична.

Предположим, например, что сейчас весна 2004 года, и мы наблюдаем стремительно раздувающийся уже в течение десяти лет «пузырь» на рынках жилья и ипотечного кредитования. Ваши знакомые говорят, что «цены на жилье будут расти всегда», но вы, проведя множество глубоких исследований, пришли к выводу, что приближается финансовый Армагеддон. Вы видите рекламу, гласящую: «Только проценты, отрицательная амортизация, ипотечные кредиты с регулируемой процентной ставкой». Иными словами, покупателю недвижимости предлагается возможность вообще ничего не платить по ипотечному кредиту в течение некоторого времени, пока процентные платежи будут просто добавляться к сумме основного долга. Вы хорошо изучили предмет и понимаете, что все будет прекрасно лишь в том случае, если цены на жилье действительно будут продолжать расти и дома и дальше можно будет перепродавать, получая при этом прибыль, но, как только цены начнут стабильно падать, наступит настоящая катастрофа. В этой ситуации вы можете последовать примеру менеджера хеджевого фонда Майкла Барри и вложить свои деньги в инвестиции, которые принесут прибыль даже в том случае, если «пузырь» на рынке жилья лопнет. Этот инвестиционный продукт, известный как кредитно-дефолтные свопы на субстандартные ипотечные облигации, представляет собой, по сути, страховой полис, который окупается, если по облигациям объявляется дефолт. Барри накупил таких страховых полисов примерно на 1 млрд долл. и в конечном итоге заработал 100 млн долл. прибыли для себя и 725 млн долл. для клиентов своего фонда[35].

Совершенный рынок способен использовать в своих интересах любую информацию.

Современные рынки ни в коей мере не совершенны. На самом деле, когда Барри впервые захотел купить кредитно-дефолтные свопы на субстандартные ипотечные облигации, таких инвестиционных инструментов просто не существовало. Барри пришлось убеждать Goldman Sachs и Deutsche Bank создать эти продукты и продать их ему. На подобную сделку мало кто решился бы, не имея инсайдерской информации. Данная неполнота данных лежит в основе одного из самых непосредственных воздействий рыночной теории на государственную политику, поскольку эта теория подразумевает, что наиболее явный способ повысить степень эффективности рынков состоит в том, чтобы ликвидировать все имеющиеся препятствия на пути к совершению любой желаемой сделке. На практике это означает две вещи. Во-первых, это указывает на необходимость дерегулирования рынка: рынок может стать более совершенным за счет полного устранения любых юридических барьеров, препятствующих людям свободно совершать сделки, которые, по их мнению, могут принести им выгоду. Во-вторых, это означает, что производных ценных бумаг различных видов должно быть еще больше: в конце концов, производные, такие как опционы и все их более экзотические родственники, это просто инструменты, позволяющие заключать абсолютно любые виды сделок, когда единственным ограничением выступает лишь человеческое воображение.

Конечное ви́дение эффективности через совершенство рынка стало одним из ключевых факторов обширного дерегулирования финансовой отрасли в 1980-х и 1990-х годах, а также взрывного роста на рынке производных ценных бумаг. Обе эти тенденции можно рассматривать как стремление к идеальной модели совершенного рынка. В результате, как утверждали экономисты Роберт Мертон и Цви Боди в 2005 году, рынки стали не просто достаточно эффективными, более того, уровень их эффективности повышается со временем за счет инноваций. Инвестиционные банки, брокеры, страховые компании и хеджевые фонды получили такие возможности для проведения своих сделок, о которых ранее они могли только мечтать. По словам Мертона и Боди, «успех этих рынков и создаваемых на заказ инвестиционных продуктов стимулирует дальнейшие инвестиции в создание новых рынков и продуктов, и так далее по спирали в направлении нулевых предельных издержек и динамически совершенных рынков»[36].

И так же, как производные инструменты сделали рынки более совершенными, финансовое дерегулирование сняло барьеры на пути эффективного потока информации, позволяя любому, кто владеет соответствующей информацией, максимально быстро воспользоваться ей на рынках всего мира. У многих людей фондовый рынок США до сих пор ассоциируется с Нью-Йоркской фондовой биржей, однако вследствие проведенного в 1990-х годах дерегулирования рынок подвергся весьма существенным преобразованиям. Новые технологии настолько изменили фондовые рынки, что около 80 % всех сделок с акциями, обращающимися в Соединенных Штатах, теперь заключают компьютеры, работающие по программам, учитывающим выполнение специальных торговых алгоритмов. На современных биржах вы уже не увидите истошно кричащих трейдеров, которые мечутся по залу среди бумажного мусора. Центральный торговый узел, через который проходит почти 10 % всех сделок с фондовыми активами в США, размещен в неприметном здании на территории бизнес-парка в Нью-Джерси, где установлены компьютерные серверы, обрабатывающие каждую секунду миллионы операций, совершаемых банками, хеджевыми фондами и брокерскими фирмами с Уолл-стрит. Время, необходимое инвестору для получения необходимой информации и заключения торговой сделки, сократилось до нескольких секунд или даже меньше. Самые быстрые сделки сейчас заключаются менее чем за одну десятитысячную долю секунды.

Шестеренки чудо-машины вращаются все быстрее.

В результате и увеличения скорости обработки операций, и дерегулирования, и появления множества производных инструментов, и т. д. рынки, по мнению многих экономистов, становятся все более эффективными. Представление о «невидимой руке» рынка, впервые сформулированное Адамом Смитом, было подкреплено работами Эрроу и Дебре, Самуэльсоном, Фама и, наконец, Раднером и Лукасом, не говоря уже о тысячах других экономистов. Эмпирически рынки выглядят непредсказуемыми, так как, исходя из принципа рыночной эффективности, информация быстро и без потерь попадает на рынок, где находит свое отражение в оптимальном распределении инвестиционных средств.

Возможно, не случайным является тот факт, что рост рынка акций США на протяжении последних 30 лет опережал аналогичные показатели рынков других развитых стран за счет более высокой степени эффективности инвестиций, достигаемой благодаря американской системе, ориентированной на рынок капитала.

Рынок знает все лучше всех

Приведенные в этой главе истории лишь в самых общих чертах показывают, по какому пути шло развитие экономической науки, прежде всего рыночной экономики. Я опустил многих зачастую блистательных персонажей, но думаю, что представленных теоретических достижений вполне достаточно, чтобы объяснить, почему экономисты оставались вполне довольными эволюцией рынка, по крайней мере до начала внезапного кризиса в 2008 году. Их уверенность в завтрашнем дне экономики основывалась на результатах кропотливого труда некоторых очень умных людей.

Широкий обзор сложившихся представлений экономистов о рынках и присущей им эффективности был опубликован в 2004 году в докладе, который подготовили для Goldman Sachs экономисты Р. Гленн Хаббард из Колумбийского университета и Уильям Дадли, в то время сотрудник Goldman Sachs. Они восторженно заявляли, что рынки, особенно в Соединенных Штатах и Великобритании, где рыночная теория воспринималась достаточно серьезно, существенно повысили степень своей эффективности[37]. «Доминирующее влияние рынков капитала Соединенных Штатов, включая расширение американских рынков акций, облигаций и производных инструментов, способствовало совершенствованию распределения капитала и рисков во всей экономике США… То же самое можно сказать о Великобритании, где рынки капитала так же хорошо развиты».

При этом спираль рыночной эффективности помогала не только банкирам и другим представителям финансовой отрасли, но и всем остальным:

Развитие рынков капитала обеспечило значительные преимущества для обычных граждан. Самое главное, оно привело к увеличению числа рабочих мест и повышению заработной платы… Рынки капитала также способствовали снижению волатильности в экономике. Рецессии случаются не так часто и проходят менее болезненно. В результате всплески безработицы возникают все реже и оказываются менее серьезными.

Что можно еще сказать о производных инструментах, таких как опционы, фьючерсы и кредитно-дефолтные свопы? С увеличением степени совершенства рынков эти инструменты тоже становятся все более эффективными, в частности помогая инвесторам более эффективно распределять свои риски:

Развитие рынков капитала помогло инвесторам распределять риски более эффективно. В частности, эффективное распределение капитала позволяет легче переносить риски либо за счет их снижения, либо за счет того, что новые риски не коррелируют или даже имеют отрицательную корреляцию с другими рисками в инвестиционном портфеле. Такая возможность перераспределения рисков снижает общий риск – увеличение суммарного количества принятых рисков не приводит к дестабилизации экономики. Развитие рынка производных инструментов сыграло особенно важную роль в активации процесса переноса рисков.

Наконец, постоянное увеличение эффективности рынков, открывающее отличные экономические и финансовые перспективы, оказывает заметное влияние и на политическую систему. В рамках самых оптимистичных обсуждений спирали эффективности предполагалось, что рынки, не замыкаясь на себе, будут проникать во все сферы жизнедеятельности, включая политику, и политические лидеры смогут принимать гораздо более обоснованные решения, если эффективные рынки станут для них вдохновляющими примерами:

Обеспечивая политическим деятелям немедленную обратную связь, рынки капитала увеличивают как преимущества хороших политических решений, так и стоимость плохих. Правильные политические решения приводят к снижению премии за риск и повышению цен на финансовые активы. Инвесторы реагируют положительно. Плохие политические решения ведут к снижению производительности финансового рынка, что усиливает давление инвесторов на политиков с целью внесения ими изменений в непопулярные политические решения. Под влиянием такой обратной связи качество экономической политики за последние два десятилетия заметно выросло, что позволило улучшить экономические показатели и повысить степень макроэкономической стабильности.

С точки зрения энтузиастов, по крайней мере до того момента, когда все пошло наперекосяк, представители науки о финансах действительно наблюдали, как возрастала эффективность рынков в ее экономическом смысле и как более оптимально распределялись ресурсы за счет применения эффективных финансовых технологий.

Конечно, теперь, после состоявшегося финансового кризиса, мы можем задаться вопросом, не совершают ли все эти гении и все эти математики фатальной ошибки.

Глава 3

Редкие исключения

За редким исключением (таким, как, например, кризис 2008 года), глобальная «невидимая рука» создает относительно стабильные обменные курсы, процентные ставки, цены и тарифы.

Алан Гринспен, бывший глава Федеральной резервной системы США

За редким исключением Германия на протяжении XX века сохраняла мирные отношения со своими соседями. За редким исключением Алан Гринспен всегда делает верные заключения.

Комментарий в блоге Crooked Timber

Через пять лет после начала кризиса мы стали знать больше. Несмотря на десятилетия и даже столетия развития влиятельной экономической теории, мировой экономический кризис стал очень дорогим опровержением идеи саморегулируемого рыночного равновесия. По имеющимся оценкам, этот кризис обошелся примерно в 4 трлн долл. для США (более 10 тыс. долл. на каждого жителя), 140 млрд фунтов стерлингов для Великобритании. Потери для остальных стран Европы сопоставимы с этими цифрами[38].Косвенные расходы в глобальном масштабе составили, возможно, 50 трлн долл. И не исключено, это еще не окончательные данные.

Но давайте будем снисходительны и оставим в стороне нынешний кризис. Существует мнение, что этот кризис не имел ничего общего с плохой экономикой, что банки вели себя ответственно, что все на Уолл-стрит скорее помогали экономике, нежели вредили ей[39]. При должной пытливости ума практически любому событию можно придать желаемую интерпретацию. Имеются ли научные доказательства, поддерживающие идею эффективного рыночного равновесия? Ответ на этот вопрос, как я покажу далее, однозначный – «нет», по крайней мере если вы интерпретируете термин «эффективный» в любом значимом для нас контексте. Радужная, как могло показаться, картина, которую я представил в предыдущей главе, на самом деле не более чем причудливая иллюзия. Приведенные там аргументы начинаются с известных математических теорем Эрроу и Дебре, которые в действительности не обладают той силой, которая им приписывается. Достаточно взглянуть на встречающиеся в нашей повседневной жизни простейшие физические процессы, чтобы понять, почему так происходит.

Представьте себе такую картину: на небольшом столе находится карандаш, возможно, где-то рядом с ноутбуком. А теперь быстро скажите: в каком положении вы представили себе карандаш? Он лежит на боку, не так ли? Он ведь не стоит вертикально, касаясь стола лишь тыльной стороной и указывая в потолок другим концом? С точки зрения строгих правил физики вполне допустимо предполагать, что карандаш находится именно в таком положении. Но мы этого практически никогда не наблюдаем – и, соответственно, не представляем себе такую ситуацию, – поскольку даже малейшего колебания (допустим, кто-то приблизится к столу), вызывающего незначительное движение воздушных потоков, окажется достаточно, чтобы карандаш потерял равновесие и упал.

Стоящий вертикально карандаш находится в состоянии так называемого неустойчивого равновесия, которое может сохраняться при отсутствии внешнего возмущения, но моментально нарушается в случае воздействия со стороны окружающего мира, что, конечно же, рано или поздно происходит. В то же время лежащий на ровной поверхности карандаш находится в состоянии устойчивого равновесии. Если даже ударить кулаком по столу, карандаш может подпрыгнуть на мгновение, но затем вернется в состояние покоя. В таком положении на карандаш не оказывают влияния те незначительные воздействия, которые могли бы привести к его падению, если бы он стоял вертикально.

Стабильное, устойчивое равновесие, как правило, является более важным, чем нестабильное[40], потому что в таком состоянии предметы могут находиться достаточно долго. Рассматриваем ли мы физические силы, действующие на карандаш, или экономические силы, влияющие на фондовый индекс Dow Jones Industrial Average, мы можем ожидать, что они будут стремиться привести объект в состояние устойчивого равновесия и избегать неустойчивого. Поэтому, когда мы говорим о состоянии равновесия, мы должны уточнить, является ли оно устойчивым. Идет ли речь об общем равновесии Эрроу и Дебре, или о рациональных ожиданиях, описанных Лукасом, или о любых других теориях экономического равновесия, важно знать, имеются ли основания полагать, что равновесие во всех этих случаях устойчиво настолько, что экономика сможет фактически оказаться в этом состоянии и затем сохранять его. Экономисты-математики прекрасно это понимали, поэтому доказательство устойчивости равновесия Эрроу – Дебре являлось основной задачей теоретической экономики начиная с 1954 года.

Результата пришлось ждать два десятилетия. Только в середине 70-х годов прошлого века экономист Уго Зонненшайн при участии Дебре и Рольфа Мантела изучил процесс, который позволяет сбалансировать спрос и предложение[41]. До того момента, когда такой баланс будет достигнут, может наблюдаться ситуация, когда спрос на определенные продукты будет существенно превышать предложение, создавая так называемый избыточный спрос, который побуждает поставщиков увеличить объем предложения данного продукта. Вам может показаться, что подобный процесс должен быть относительно простым и подталкивать экономику к достижению возможного баланса. Однако математические выкладки свидетельствуют, что – с учетом вероятных различий в исходном наличии капитала и предпочтениях в отношении различных продуктов – в экономической модели Эрроу – Дебре цены могут так и не достичь устойчивого равновесия и следовать практически любому сумасшедшему сценарию, который только можно вообразить.

Как заметил экономист Алан Кирман в книге «Complex Economics» («Комплексная экономика»), это открытие стало тяжелым потрясением для многих экономистов того времени. В 1994 году экономист Вернер Хильденбранд вспоминал, насколько сокрушительными оказались полученные результаты для устоявшегося восприятия экономики в терминах равновесия:

Когда в семидесятые годы я прочитал публикации Зонненшайна, Мантела и Дебре, касающиеся структурной функции избыточного спроса [42] в рыночной экономике, я впал в глубокое оцепенение. До этого я наивно полагал, что микроэкономические основы модели общего равновесия, которыми я так часто восхищался, не только позволяют доказать, что модель и понятие равновесия логически последовательны, но и указывают на то, что равновесие четко детерминировано. Эта иллюзия, или лучше сказать, эта надежда была разрушена раз и навсегда, по крайней мере в отношении традиционной модели рыночной экономики[43].

Все дальнейшие попытки доказать, что реальная экономика действительно может достичь состояния, подобного описываемому моделью равновесия Эрроу – Дебре, закончились неудачами[44].Теоретики не смогли доказать, что даже самые простые экономические модели, учитывающие лишь несколько сырьевых товаров, описывают состояние устойчивого равновесия. Нет никаких оснований полагать, что теория общего равновесия, так высоко ценимая экономистами, представляет собой нечто большее, чем обычный курьез.

Предложенная Вальрасом теория была простой, но реальная экономика таковой не является. Как отмечает экономист Дональд Саари, уравнения Вальраса «настолько элементарны, что можно преподавать их на первом курсе при изучении векторного исчисления. Таким образом, мы должны задаться вопросом, что красивая, простая модель делает в таком сложном месте, как этореальная экономика». По его мнению, модель Вальраса, ее развитие в работах Эрроу – Дебре, а также другие модели в основном использовались в качестве удобного описания, а не как реальные научные достижения. «Я понятия не имею, действует ли “невидимая рука” Адама Смита в “реальном мире”, но ничто иное не принимается в расчет. Несмотря на то что данное представление оказывает воздействие на национальную политику, для него не существует никакого математического подтверждения»[45].

Как ни странно, но неудачные результаты поиска необходимых научных подтверждений привели не к отказу от теории равновесия, а скорее к более или менее полному прекращению любых исследований, привлекавших слишком много внимания к этой чувствительной теме. Иногда экономисты возвращались к изучению данного вопроса, как это сделал Фрэнк Аккерман в 2002 году[46],который нашел аспект игнорирования данной темы весьма примечательным. В одном из учебников, отметил Аккерман, даже утверждалось, что вопрос стабильности сохранения равновесия просто не имеет важного значения по одной поразительной причине: по мнению автора учебника, экономика не рассматривает динамику и изменения, происходящие внутри экономики. «Характерная особенность, отличающая экономику от других научных областей, заключается в том, что уравнения равновесия составляют центр нашей дисциплины. Другие науки, такие как физика или даже экология, делают сравнительно больший акцент на определении динамических закономерностей происходящих изменений»[47].

Но динамика имеет значение, нравится нам это или нет. Если экономика не изучает закономерности изменений, происходящих внутри экономики, то что она тогда делает? И если ее интересуют лишь «уравнения равновесия», то что произойдет в том случае, если равновесие окажется настолько неустойчивым и мимолетным, что не будет иметь ничего общего с тем, что реально происходит в окружающем нас мире? Это напоминало бы ситуацию, при которой метеорологи, используя красивые математические уравнения, описывали бы такое состояние атмосферы, когда в небе только ясное солнце и нет ни облаков, ни ветра, ни дождя, ни тумана. В принципе атмосфера может находиться и в таком состоянии, но это ничего не говорит нам о той реальности, которая нас действительно интересует, то есть о погоде.

Помимо работ Эрроу и Дебре существуют другие менее формальные доказательства, обычно относящиеся к области экономики и финансов, которые объясняют, почему рынки должны находиться в состоянии, сходном с эффективным равновесием. Согласно одному из таких доводов, рынки эксплуатируют силу коллективного разума, или, как ее еще называют, «мудрость толпы», под которой подразумевается объединение различных мнений многих людей таким образом, который нивелирует влияние индивидуальных ошибок. Другой аргумент, опровергающий приведенный выше, гласит, что при наличии ошибочного представления рынка – например, о справедливой стоимости акций IBM, рыночная цена которых в определенный момент времени кажется заниженной на несколько процентных пунктов, – умные инвесторы будут немедленно реагировать на это своими сделками, чтобы извлечь легкую прибыль. Такое использование перекосов ценообразования, известное как «арбитраж» [48], будет способствовать движению рыночной цены к своему справедливому значению. По сути, проявление неэффективности будет задействовать те силы, которые должны автоматически привести к ее уничтожению.

Легко заметить, что эмпирические данные свидетельствуют о том, что эти зыбкие аргументы не могут служить подтверждением теорий эффективного рынка или рыночного равновесия. Рынки ведут себя очень беспокойно и преподносят слишком много сюрпризов, чтобы можно было говорить о совершенном или почти совершенном рыночном равновесии. Но сначала давайте рассмотрим более подробно, что представляет собой «мудрость толпы».

Концепция эффективности не устояла

Ближе к концу мая 1968 года появилось сообщение, что атомная подводная лодка Военно-морских сил США «Скорпион», вооруженная двумя торпедами с ядерными боеголовками и с 99 членами экипажа на борту, пропала без вести. Известно было лишь, что до своего исчезновения подлодка находилась в Атлантическом океане где-то в пределах круга диаметром в 32 километра. Пять месяцев интенсивных поисков не привели ни к какому результату. Наконец работавший на ВМС ученый Джон Крэйвен предложил группе экспертов-подводников и спасателей угадать местонахождение подлодки, а затем усреднил все собранные данные. В итоге подводная лодка была найдена всего в 220 метрах от коллективно предсказанной точки, примерно в 800 километрах к юго-западу от Азорских островов. К сожалению, к тому времени вся команда уже давно погибла[49].

«Толпа» действительно может быть мудрой.

За невероятной силой «мудрости толпы» стоит статистическое усреднение разнообразных мнений. Вы не можете точно угадать, сколько весит бык; и я не могу. Но соберите мнения 800 разных людей на этот счет, рассчитайте среднее значение, и вы увидите, что оно будет отличаться от правильного лишь на 400–900 г. Впервые этот феномен отметил натуралист Фрэнсис Гальтон, рассказывая о реальном конкурсе, который состоялся в 1906 году[50].Анализируя 800 предположений, собранных во время конкурса, проводившегося в рамках Выставки животноводства и птицеводства Западной Англии в Портсмуте, он обнаружил, что «ближайшая к центральному значению» оценка оказалась в пределах одного процента от верного значения, несмотря на отсутствие у большинства участников специальных знаний по этому вопросу. «Средний участник, – заметил он, – был, вероятно, способен дать правильную оценку, точно так же, как средний избиратель способен судить о достоинствах большинства политических решений, по которым он голосует».

И именно это, как утверждают американский экономист Милтон Фридман и многие другие, и должно происходить на финансовых рынках, где инвесторы, по сути, «голосуют» за истинную стоимость тех или иных акций или других активов, покупая или продавая их по цене, которая, по их мнению, должна измениться. Но возможности такого коллективного разума ограничены.

В опубликованной в 2004 году книге «The Wisdom of Crowds» («Мудрость толпы») Джеймс Шуровьески осторожно замечает, что данный эффект работает только в том случае, если люди объективны в своих оценках и если они допускают неодинаковые ошибки, которые, как правило, нивелируются[51].Однако психологи и исследователи, работающие в такой новой области, как поведенческая экономика, на основе тщательно проведенных экспериментов документально подтверждают, что все мы, как правило, совершаем похожие и в значительной мере систематические ошибки. Многие, к примеру, слишком самоуверенны и полагают, что водят машину лучше, чем средний водитель (или что умнее, или что спортивнее, чем средний человек), хотя по определению примерно половина из нас в этом ошибается. Наши оценки, например, во многом основываются на имеющихся «установках» или формируются под влиянием совершенно не относящихся к делу факторов. Покажите людям число 100 000, а затем попросите их оценить количество стоматологов на Манхэттене. Названные ими значения окажутся гораздо выше, чем в том случае, если вы сначала покажете им число 233 или 867.

А вот еще одна связанная с догадками загадка. Предположим, вам надо выбрать один из двух различных вариантов подписки на журнал The Economist: a) только интернет-подписка за 59 долл. или б) подписка и на печатное, и на интернет-издание за 125 долл. Психолог Дэниел Эрили обнаружил, что 68 % студентов, отобранных для участия в эксперименте, выбрали только интернет-подписку. Но затем Эрили добавил третий вариант: в) подписка только на печатное издание за 125 долл., которым не воспользовался ни один из участников. Действительно, ведь он предлагает получить меньше за те же деньги. Тем не менее сам факт наличия этого третьего варианта полностью изменил подход студентов к выбору одного из двух вариантов. Теперь лишь 16 % студентов предпочли только интернет-подписку[52].

Этот странный результат отражает тот факт, что люди оценивают вещи не в абсолютном выражении, а в относительном, сравнивая их с другими. Добавление варианта в), по сравнению с которым вариант б) выглядит явно лучше, привело к тому, что для участников эксперимента ценность этого выбора возросла.

Но если мы все совершаем подобные ошибки по тем же самым причинам, то, возможно, было бы несколько наивно полагать, что наши ошибки будут каким-то образом компенсированы. У нас у всех схожие предубеждения, и, соответственно, толпа – а рынки можно рассматривать как пример такой толпы, – скорее всего, тоже будет мыслить предвзято. Однако есть один фактор, который на самом деле может привести к тому, что шансы толпы и рынков мыслить адекватно уменьшатся еще более. Как в моде и языке, так и в инвестиционных решениях люди склонны копировать друг друга. Ряд проведенных недавно экспериментов показал, что это стремление может привести к тому, что решения, принимаемые комитетами, толпой и особенно рынками, весьма непродуктивны.

В прошлом году Ян Лоренц и его коллеги из университета ETH Zürich [53] нашли способ оценить «мудрость толпы» в условиях, когда они могли бы контролировать уровень «социального влияния». Иными словами, они могли регулировать объем информации, который каждый участник эксперимента получал о выборе, сделанном другими участниками. Для участия в эксперименте было отобрано примерно 150 добровольцев-студентов, которых попросили ответить на вопросы, связанные со статистическими показателями преступности, – например, сколько угонов автомобилей было совершено в Цюрихе в прошлом году? – правильные ответы на которые были известны организаторам. Это позволяло определить, насколько точной может быть коллективная оценка.

Часть испытуемых студентов давала свою оценку, ничего не зная о предположениях других участников эксперимента, в то время как другие участники были осведомлены либо о мнениях своих коллег, либо о величине усредненной оценки. Результаты этих экспериментов ясно показывают, что общественное воздействие, влияние социальной среды разрушают «мудрость толпы» по нескольким направлениям.

Лоренц и его коллеги сначала исследовали эффект «мудрости толпы» без учета социального влияния. Например, когда участников эксперимента спросили: сколько убийств было совершено в Швейцарии в 2006 году, усредненная оценка составила 838, в то время как верное значение данного показателя равнялось 198. Коллективный разум оказался в этом случае не слишком догадлив. Однако применение иной методики расчета среднего значения обеспечивало возможность получения более оптимистичного результата. Дело в том, что согласно выводам психологов, когда люди пытаются оценивать значения параметров, о которых они очень мало осведомлены, задача сводится к определению правильного порядка численного значения[54]. Измеряется ли оцениваемый показатель в десятках, сотнях или тысячах? Исходя из этого исследователи посчитали возможным использовать метод, который в математике называется определением среднего геометрического значения. При расчетах по такой методике группа испытуемых оказалась гораздо ближе к цели. Среднее геометрическое значение сделанных оценок составило 174, что не слишком далеко от 198.

Но когда стали учитывать социальное влияние на ответы испытуемых, все стало значительно хуже. Как только участники эксперимента получали возможность узнать чужие ответы на те же вопросы, они начинали корректировать собственные оценки так, чтобы они в большей мере согласовывались с коллективным мнением. К сожалению, эксперименты показали, что социальное влияние не способствовало улучшению точности средней оценки. Люди думают, что обмен информацией в процессе совместной работы позволяет получить лучший ответ, но это не так. Вместо этого знание о том, как ответили на конкретный вопрос другие участники, привело лишь к тому, что все ответы стали более похожими. При наличии социального влияния верный ответ часто лежал абсолютно вне диапазона ожиданий участников группы.

Этот вывод особенно обескураживает. Представьте себе, что правительство пытается использовать силу коллективного разума, чтобы решить некоторые проблемы, собирает группу людей в надежде получить спектр мнений и некоторое представление о том, существует ли консенсусное мнение по интересующему его вопросу. Можно было бы надеяться, что, если средняя оценка не является точной, это найдет отражение в широком разбросе полученных индивидуальных оценок. Широкий разброс мнений означал бы отсутствие единодушия и уверенности. Но этого не происходит. Под воздействием влияния социальной среды участники опроса будут склонны давать неточную оценку. И в то же время более узкий диапазон индивидуальных мнений будет указывать на якобы существующую высокую степень уверенности в итоговом результате – готовый рецепт для получения не мудрого, а глупого решения.

Социальное влияние приводит к появлению по-настоящему неприятного сочетания глупости и уверенности. После завершения эксперимента исследователи спрашивали студентов, насколько они уверены в точности консенсусной оценки группы. Выяснилось, что социальное влияние, которое отнюдь не способствовало повышению точности коллективной оценки, вселяло в участников твердую уверенность в том, что точность коллективного мнения группы была более высокой. Таким образом, вместо «мудрости толпы» мы на самом деле имеем «необоснованное доверие к мнению толпы»[55].

Трудно представить себе среду, подверженную бо́льшему социальному влиянию, чем современная Уолл-стрит. Огромные офисы с открытой планировкой вечно заполнены трейдерами, брокерами и инвесторами, которые совершают сделки лицом к лицу или по телефону и через интернет. Слухи витают в деловой прессе и в корпоративных залах заседаний, люди постоянно получают сигналы о том, что лучше купить или продать, наблюдая за тем, что делают другие. Вероятность того, что управляющие инвестиционными фондами, работающие в одном городе, будут вкладывать деньги своих клиентов в одни и те же компании, пусть и расположенные по всему миру, выше, чем это будут делать управляющие, живущие и работающие в разных городах. Наиболее правдоподобное объяснение этого факта – обычное социальное влияние среды, осуществляемое через личные контакты, сплетни и подражание[56].Финансовые аналитики могут сколько угодно утверждать, что они проводят независимую оценку поступающей информации, делая прогнозы изменения таких показателей, как инфляция или уровень дохода какой-то компании. Проведенные в 2004 году исследования показали, что оценки разных аналитиков весьма близки[57].Ярко выраженное стадное поведение делает прогнозы аналитиков более похожими друг на друга, чем на фактические показатели, что полностью соответствует тем выводам, к которым пришли Лоренц и его коллеги в результате проведенных экспериментов.

Вспомните «пузырь» на рынке жилья 2005 года и ипотечные кредиты, выдававшиеся лицам, не имеющим ни активов, ни постоянного дохода. Тогда многие люди, как и рынок в целом, соглашались с мнением о том, что стоимость жилья будет продолжать расти, и, конечно же, они не ожидали, что цены рухнут, как это случилось на самом деле. Люди были уверены в мудрости толпы даже тогда, когда эта толпа мчалась к обрыву. Исход оказался совсем не эффективным.

Означает ли это, что мы должны отказаться от нашей веры в силу коллективного разума и, соответственно, в мудрость рынка? Не сейчас, поскольку экономисты уже подготовили еще один рубеж обороны.

Жадность – это хорошо, для меня и для рынка

Гордон Гекко, нечистый на руку финансист из фильма «Уолл-стрит», вышедшего в прокат в 1987 году, уверял нас, что «жадность – это хорошо». Действительно, в основе видения Адама Смита о рынках лежит своеобразная идея о том, что человеческая корысть и жадность на самом деле позволяют сохранять рыночное равновесие. Когда люди извлекают прибыль благодаря неэффективности рынка, они возвращают его к эффективному равновесию. Логическое обоснование этого процесса выглядит вкусно, просто и, казалось бы, неопровержимо.

Рынок представляет собой сложный мир разношерстных покупателей и продавцов, но некоторые из них – сюда относятся инвестиционные банки, такие как Goldman Sachs или Morgan Stanley, и крупные хеджевые фонды, такие как D. E. Shaw или Renaissance Technologies, – обладают бо́льшими ресурсами и, несомненно, являются более искушенными, чем большинство остальных участников рынка. Они рыщут в поисках возможностей для получения прибыли и кидаются на любую добычу, которую им удается обнаружить. Эти фирмы процветают за счет использования множества торговых стратегий, которые в той или иной форме представляют собой более сложные версии «обнаружения нарушенного равновесия».

Одна из таких стратегий представляет собой классический пример того, как должен работать арбитраж. Предположим, что акции IBM в данный момент недооценены по отношению к другим подобным акциям, скажем, корпорации Apple. Инвестиционная фирма покупает акции IBM, одновременно продавая на ту же сумму акции Apple. Затем, когда цены тех и других акций неизбежно восстановят баланс, фирма продаст подорожавшие акции IBM и выкупит по более низкой цене проданные ранее акции Apple. Заключение таких сделок не требует вложения дополнительных денежных средств, за исключением оплаты незначительных торговых сборов, поскольку для покупки одних акций используются те же деньги, что были получены в результате продажи других акций. Кроме того, если вы верите в эффективность рынка, такие сделки не несут в себе никакого риска. Если акции недооценены, эффективный рынок обязательно вызовет их подорожание. Отсюда следует, что арбитраж является безрисковым способом получения прибыли.

Поиск возможностей для заключения арбитражных сделок – одна из наиболее распространенных инвестиционных стратегий. Независимо от времени (несколько месяцев, дней или даже секунд), арбитражные сделки в соответствии с базовым принципом должны привести к одному и тому же результату. Действия арбитражеров рано или поздно приведут к устранению изначального ценового несоответствия и вернут рынок в состояние эффективного равновесия[58].Теоретики в сфере экономики пришли к заключению, что этот процесс является настолько мгновенным и эффективным, что, в сущности, никакого арбитража не существует. Другими словами, любое ценовое несоответствие устраняется настолько быстро, что можно считать, что рынок всегда находится в идеальном эффективном равновесии. На эту тему есть старый анекдот о двух идущих по улице экономистах. Один из них вдруг указывает под ноги и говорит: «Смотри-ка, 100-долларовая купюра!» – На что второй тут же отвечает: «Этого не может быть, иначе бы ее уже кто-нибудь подобрал».

Если это кажется вам невероятным, то, может быть, потому, что оно таковым и является. Проблема, как отмечали в 1997 году экономисты Андрей Шлейфер и Роберт Вишни, воскрешает в памяти строки из шекспировского «Гамлета»: «Есть многое на свете, друг Горацио, что и не снилось нашим мудрецам». Другими словами, предположение о том, что рынок способен очень быстро устранить все возможности для арбитражных сделок, указывает на недостаточное уважение ко всем возможным сюрпризам мира.

Вернемся к хеджевому фонду, который решил сыграть на ценовом дисбалансе между акциями IBM и Apple. В этом случае кажется, что получить прибыль очень просто: достаточно купить акции одной компании, продать акции другой, подождать некоторое время, пока ценовой баланс будет восстановлен, и затем провести обратные сделки. Но что, если после выполнения первой части плана цены акций не придут к паритетному равновесию по той простой причине, что группа невежественных инвесторов поверила ложным слухам о каких-то проблемах в компании IBM и стала продавать ее акции, тем самым обвалив котировки? Тогда акции IBM станут еще более недооцененными по сравнению с акциями Apple. Такая ситуация сильно раздражает управляющего хеджевого фонда, который знает, что акции этих двух компаний должны иметь равную ценность. Его раздражение усиливает тот факт, что теперь он или она уже не могут выйти из заключенной сделки, не понеся финансовых потерь. Фонд «застрял» в этих акциях и вынужден ждать момента – день, месяц, год, сколько получится, – когда эти идиоты-инвесторы наконец опомнятся, если это вообще когда-либо произойдет.

Шлейфер и Вишни привели формальные математические доказательства того, что арбитражные операции, несмотря на то что они рассматривается как безрисковые сделки, всегда сопряжены с некоторой неопределенностью[59]. Так совпало, что через год после того, как Шлейфер и Вишни указали на существование данной проблемы, она привела к реальному краху хеджевого фонда, самому значительному в истории. Фонд Long-Term Capital Management (LTCM) – в числе партнеров которого были финансовые экономисты Майрон Шоулз и Роберт Мертон, оба лауреаты Нобелевской премии в области экономики и твердые приверженцы теории эффективности рынков, – сделал ставку на то, что разбалансированные на тот момент цены двух выпусков казначейских облигаций в будущем должны выровняться. В конце концов, новые 30-летние облигации и такие же облигации, но до погашения которых оставалось 29,5 года, со временем должны были практически сравняться в цене. Однако другие инвесторы, запаниковавшие из-за решения российского правительства объявить дефолт по своим долговым обязательствам, вынудили цены этих облигаций не сближаться, а наоборот, разбежаться еще дальше друг от друга. Фонд LTCM потерял более 6 млрд долл. из средств своих инвесторов. Серия финансовых неудач привела LTCM к краху. В 1998 году Федеральному резервному банку Нью-Йорка пришлось организовать финансовый пул для выкупа фонда и осуществления выплат основным его кредиторам.

Катастрофа LTCM – классический случай ничем не подкрепленной веры в рынок и в механизм арбитража. То, что выглядело как верная ставка, на поверку оказалось очень рискованным вложением. Это лишь один из примеров, свидетельствующих, что «толпа» не всегда или даже не часто бывает мудрой. На самом деле коллективный разум может быть чрезвычайно редким явлением. Арбитражные сделки могут, и часто это делают, подталкивать рыночные цены к их реальным значениям, но никто не может гарантировать, что это обязательно произойдет. Иррациональные трейдеры могут увести рыночные цены еще дальше от их «правильных» значений, что приведет арбитражеров к убыткам. Как сказал Джон Мейнард Кейнс, «Рынок может оставаться иррациональным дольше, чем вы сможете сохранять свою платежеспособность».

Но даже такой сценарий может оказаться слишком оптимистичным. Теоретики эффективного рынка любят говорить о «фундаментальной» или «внутренней» ценности акций и других финансовых инструментов, и это, как правило, сходит им с рук. Я уже писал здесь, что, даже если такие «справедливые» значения стоимости существуют, нет никакого способа измерить фундаментальную стоимость отдельно от всего остального. Акции имеют реально выраженную рыночную стоимость, в то время как фундаментальная ценность в значительной степени является величиной гипотетической. Физик Жан-Филипп Бушо, работающий в хеджевом фонде Capital Fund Management, полагает, что, на самом деле имеется слишком мало доказательств того, что справедливая стоимость вообще существует:

Возможно, искушенные инвесторы имеют небольшое преимущество в точности своих предсказаний, но оно действительно небольшое. Как показывает мой опыт, даже вооружившись тоннами торговых сигналов, исследований и статистических данных, вы будете иметь, в лучшем случае, 52 %-ную вероятность успеха, даже при торговле на основе «относительной стоимости», которая позволяет сравнить две цены, но ничего не говорит об их абсолютной величине. Существует такое количество рыночного «шума» [60] и неопределенности в том, как должна изменяться цена… что я абсолютно убежден, что такой вещи, как справедливая цена, не существует.

В любом случае, является ли идея о фундаментальной ценности активов фантазией или нет, явные недостатки принципа арбитражных сделок не позволяют гарантировать эффективность рынка.

Ураган пятой категории

Поздно вечером в понедельник 19 октября 1987 года Алан Гринспен сошел с трапа самолета в Далласе, штат Техас. Во время перелета из Вашингтона он пересматривал заметки к речи, с которой он должен был выступить на следующее утро на конференции Американской ассоциации банкиров. Уже в течение нескольких дней рынки штормило, поэтому Гринспен не слишком встревожился, узнав от своего помощника, что индекс Dow Jones закрылся падением на «пять ноль восемь». Он предположил, что это означало, 5,08 % – неприятно, но не неожиданно.

Выступление Гринспена так и не состоялось. Слова помощника, на самом деле, означали, что рынок обвалился на 508 пунктов, что соответствует снижению значения индекса Dow Jones Industrial Average на 22,6 % – сильнейшее в истории падение, произошедшее в течение одного торгового дня.

Вскоре раздался телефонный звонок из Белого дома от главы администрации президента Рейгана Говарда Бейкера. «Вы должны вернуться сюда, – сказал он. – Я не понимаю, что, черт побери, творится». В тот же вечер военный самолет доставил Гринспена в Вашингтон, где паникующие чиновники опасались, что во вторник случится еще более глубокое падение, которое может спровоцировать всеобщий экономический кризис. В 8:41 утра вторника, как раз перед открытием рынков, Федеральный резервный банк выпустил заявление, составленное Гринспеном и его коллегами[61]. «Федеральная резервная система в соответствии с возложенными на нее функциями центрального банка страны подтверждает свою готовность служить источником ликвидности для поддержки экономической и финансовой системы страны».

Банки, хеджевые фонды и мелкие инвесторы расслабились, поверив, что Федеральный резервный банк вольет в финансовую систему достаточное количество денег, чтобы удержать рынки от заклинивания. Бедствие было предотвращено, и вскоре после открытия торгов рынки начали расти.

Но что послужило причиной случившегося обвала? Даже 25 лет спустя никто не может сказать наверняка. Возвращаясь к тем событиям, такие участники рынка, как Роберт Хорматс из Goldman Sachs, вспоминают охватившее всех состояние шока и неверия. «Я был ошеломлен. Это казалось нереальным. Все происходило так быстро. Под ударом оказались сразу все. Я бы сравнил это с ураганом пятой категории»[62].

Можно согласиться с этим сравнением, учитывая, конечно, то обстоятельство, что ураганы, как правило, не появляются внезапно, преподнося неожиданные сюрпризы.

Экономист Ричард Силла из Нью-Йоркского университета объясняет произошедшее наличием необычного сочетания глобального давления на рынок – международных споров о валютных и процентных ставках, а также опасений по поводу инфляции. По его мнению, проблема обострилась из-за так называемого страхования портфелей активов. Чтобы ограничить потери от внезапного падения котировок акций, многие трейдеры запрограммировали свои компьютеры на автоматическую продажу в случае, если цены акций упадут, скажем, на 10 %. Цепная реакция могла привести к тому, что проблема среднего масштаба автоматически превратилась бы в огромное бедствие. Эта теория легла в основу многих последующих объяснений тех событий, но у нее есть недостатки. Если единственной причиной обвала стало наличие таких факторов, как «глобальное давление» и «опасения по поводу инфляции», то почему катастрофа случилась именно 19 октября, а не днем раньше или позже?[63]

Менее популярная гипотеза объясняет случившийся обвал результатом реализации ожиданий. Многие люди – в том числе знаменитый управляющий хеджевого фонда Джон Тюдор Джонс – отмечали сходство между поведением рынка за несколько дней до 19 октября с рыночными событиями, предшествовавшими великому краху 1929 года. Ожидания катастрофы, собственные опасения инвесторов, возможно, привели к тому, что она действительно случилась[64].

Но, опять же, мы не знаем этого наверняка. Как выразился финансовый обозреватель Джон Пол Конинг, «Крах 1987 года отличается… полным отсутствием его объяснений. По сей день не установлена точная причина обвала. Базовые концепции, такие как причинно-следственные связи, предсказуемость и рациональность человеческого поведения, пасуют перед фактом рекордного падения. Этот обвал по-прежнему остается темным пятном в истории XX века; необъяснимым, кошмарным, экстраординарным».

Крах 1987 года – это еще и жесткий удар, нанесенный идее о том, что рынки являются эффективными и самостабилизирующимися. В соответствии с этим представлением любое движение цены должно отражать реальную переоценку инвесторами финансовых ценностей в свете вновь поступившей информации. Однако 19 октября не происходило никаких заметных событий, которые могли бы привести инвесторов к решению о том, что акции американских компаний теперь должны стоить на 22,6 % меньше, чем днем ранее. Необъяснимо. Кошмарно. Экстраординарно.

Или все же не так уж и экстраординарно? Конечно, биржевой обвал 1987 года выделяется своим масштабом. Но вскоре после этого события экономисты Дэвид Катлер, Джеймс Потерба и Ларри Саммерс задумались, не является ли оно особенно жестоким примером того, что на самом деле происходит гораздо чаще – значительных движений рынка, не имеющих видимой причины. Если гипотеза эффективного рынка утверждает, что рыночные цены изменяются только под влиянием новой информации, должна существовать возможность проверить это на исторических данных. Именно это Катлер и его коллеги решили сделать.

Они детально изучили 50 крупнейших внутридневных движений биржевых цен со времен Второй мировой войны, обращая внимание на то, появлялись ли в те моменты какие-либо новости, которые могли стать причиной этих сильных движений рынка. Изучая архивы New York Times, они обнаружили, что в некоторых случаях биржи, похоже, действительно реагировали на конкретные новости. Например, в 1955 году, когда пришло известие о сердечном приступе президента США Дуайта Эйзенхауэра, рынок упал за день на 6,62 %, а 25 июня 1950 года, в день начала корейской войны, котировки упали на 5,38 %. В то же время во многих случаях не удалось проследить связь между событиями, происходившими на рынках, и поступившими в тот момент новостями. Так, 4 июня 1962 года аналитики New York Times весьма неубедительно объяснили резкое падение рынка на 3,55 % «продолжением снижения, начавшегося на предыдущей неделе». А увеличение биржевых котировок сразу на 9,1 %, которое произошло 21 октября 1987 года, то есть через два дня после краха 1987 года, объяснили тем, что «процентные ставки продолжают снижаться».

Когда рынок 3 сентября 1946 года упал на 6,73 %, самоуверенные и изобретательные представители деловой прессы не смогли придумать ничего лучше, кроме как признать: «Для падения цен нет фундаментальных причин».

Катлер и его коллеги в конечном счете пришли к выводу, что поступлением новой информации можно объяснить, как они выразились, не более «половины расхождений в совокупных ценах на акции»[65]. Да, падение биржевых цен в 1987 году стало рекордным, но это единственное, что выделяет его в целом ряду других сильных и не имеющих объяснений рыночных движений. Подобно урагану, этот обвал был не случайным странным событием, а лишь необычайно мощной разновидностью бурь, которые возникают то и дело.

Чрезвычайно редкие исключения

Давайте вернемся к вызвавшему едкие комментарии замечанию Алана Гринспена, приведенному в самом начале этой главы. Он говорит, что «невидимая рука» работает прекрасно, за исключением тех случаев, когда она приводит нас к катастрофе. Эту позицию с удовольствием высмеяли блогеры из Crooked Timber. Еще один ироничный комментарий из того же блога: «За редким исключением, “русская рулетка” – веселая и безопасная игра для всей семьи».

Любая теория может быть признана абсолютно верной, если принимать во внимание только те факты, что говорят в ее пользу, а все, что в нее не вписывается, игнорировать как незначительные «исключения».

В 2000 году экономист Рэй Фэйр из Йельского университета продолжил исследования, начатые Катлером и его коллегами. Он изучал сильные движения цен фьючерсных контрактов на индекс S&P 500, происходившие за пятиминутный интервал, и пытался сопоставить их с сообщениями, появлявшимися в ленте новостей. При этом под термином «сильное движение» он понимал по крайней мере 15-кратное превышение среднего значения для диапазона изменений, рассчитанного за весь рассматриваемый период. Затем он искал соответствующие сообщения среди новостей, распространяемых такими агентствами, как News Service Dow Jones, Associated Press Newswire, New York Times и Wall Street Journal. Результаты показали, что многие сильные движения рынка – на самом деле, большинство из них, – похоже, не были связаны с какой-либо информацией, содержащейся в новостных сообщениях. В целом, изучив 1159 серьезных ценовых скачков, они только в 69 случаях обнаружили новости, объясняющие их, то есть соотношение составило менее чем один к десяти.

В итоге Фэйр сделал следующее заключение:

Многие значительные изменения цен не связаны с очевидными событиями, и, соответственно, многие серьезные ценовые изменения не имеют простого объяснения. Кроме того, из сотен довольно похожих новостей, которые имели место в период с 1982 по 1999 год, лишь немногие привели к заметным изменениям цен… и не представляется возможным объяснить, почему в одних случаях эти новости оказывали влияние на цены, а в других нет[66].

Конечно, мы можем рассмотреть более короткий промежуток времени. Уже после «молниеносного падения» 6 мая 2010 года, которое само по себе являлось необъяснимым катаклизмом, рынки еще не раз страдали от шквала столь же резких сбоев, разве что имевших несколько меньшие масштабы. В ноябре 2010 года New York Times сообщила о дюжине «мини-молниеносных падений», во время которых цены отдельных акций заметно падали всего за несколько секунд и вскоре после этого восстанавливались. Например, в одном из эпизодов акции Progress Energy, компании со штатом в 11 000 сотрудников, в течение нескольких секунд упали на 90 %. При этом ни до, ни после этого события не поступало никаких известий, имевших отношение к бизнес-перспективам компании Progress Energy[67].

В первый месяц 2011 года, по сведениям агентства Nanex, хранящего исторические данные о биржевых котировках, акции различных компаний в 139 случаях повышались или падали в цене на один и более процент менее чем за секунду, после чего вновь восстанавливались. В 2010 году было зафиксировано 1818 таких случаев, а в 2009 году – 2715. Акции Jazz Pharmaceuticals 27 апреля 2011 года открылись на уровне 33,59 долл., затем за какое-то мгновенье провалились до 23,5 долл., потом стали восстанавливаться и закрылись на уровне 32,93 долл. Акции страховой компании Enstar 13 мая того же года упали примерно с 100 долл. за акцию до нуля, а затем всего за несколько секунд вновь поднялись до уровня 100 долл.[68].

Конечно, рынки часто реагируют на конкретную информацию, содержащуюся в новостях. 6 октября 2011 года появились слухи о том, что американский инвестиционный банк Morgan Stanley, меньший среди крупнейших банков страны, близок к банкротству. Около десяти часов утра министр финансов США Тимоти Гейтнер публично заявил, что нет «абсолютно» никаких шансов на то, что Федеральная резервная система позволит рухнуть еще одному финансовому учреждению США[69]. И практически сразу же стоимость акций Morgan Stanley подскочила примерно на 4 %, поскольку инвесторы поверили, что правительство вмешается, если Morgan Stanley потребуется финансовая помощь.

Но теория эффективности рынка не только утверждает, что информация движет рынками. В соответствии с ней рыночные цены изменяются только под влиянием поступающей информации. Цены всегда должны оставаться вблизи уровня своей так называемой фактической стоимости, реалистичной оценки, основанной на пристальном изучении всей информации, относящейся к долгосрочным перспективам компании, ее финансовой устойчивости и прибыльности. Мы уже видели, что это утверждение неверно для наиболее значительных и жестоких рыночных событий, многие из которых происходят неожиданно и при отсутствии каких-либо провоцирующих эти события новостей; но оно не подтверждается и в условиях более спокойной рыночной обстановки для вполне обычных движений цен. В 1981 году профессор финансов Йельского университета Роберт Шиллер впервые показал, что цены в целом движутся вверх и вниз слишком энергично, чтобы это можно было объяснить теорией рациональных цен, базирующихся на совокупности имеющейся у рынка информации.

Идея Шиллера заключалась в том, чтобы сопоставить реальные котировки индексов S&P 500 и Dow Jones с реалистичными справедливыми значениями этих же показателей. Последние теоретически должны были учитывать «рационально ожидаемые или прогнозируемые» будущие дивиденды, которые получит владелец активов и которые можно было рассчитать, исходя из размера фактически выплаченных ранее дивидендов. Шиллер обнаружил, что «рациональные» цены, рассчитанные на основе размера ожидаемых дивидендов, не претерпевают серьезных изменений (и это не удивительно, так как подобный расчет предусматривает усреднение многолетних показателей, что снижает влияние временных отклонений), в то время как реальные цены скакали вверх и вниз довольно резво[70].Исходя из этого, Шиллер указал на наличие «избытка волатильности» – рыночных движений, выходящих за рамки того, чего следовало ожидать, опираясь на представление о возможности эффективного изменения рыночных цен исключительно на основе поступающей информации. Более поздние исследования, проводившиеся после 1981 года, по сути, подтвердили этот вывод[71].

В целом существует не так много доказательств исключительной роли информации в изменении рыночных цен или подтверждений мнения о том, что рынки стремятся к установлению справедливых цен, что, на самом деле, является интересной интерпретацией идеи рыночной эффективности. Но мы можем пойти еще дальше и проверить, всегда ли именно информация является причиной изменения рыночных цен. В этом нам помогут некоторые идеи, взятые из физики.

Два способа успокоить рынок

Можно привести много очевидных фактов, когда новостные сообщения действительно вызывают изменения рыночных цен. Это и корпоративные слияния и поглощения, пожалуй, и правительственные планы по спасению компаний, или даже, как в случае с Morgan Stanley в 2011 году, только обещание такого спасения. Учитывая все это, можно предположить, что существуют два вида рыночных движений: те, которые вызваны новостями или информацией, что соответствует теории эффективности рынка; и другие, причем, почему они происходят, мы пока еще не понимаем, возможно, они связаны с психологическим воздействием, возможно, с чем-то еще.

Три года назад физики Арман Жулен и Жан-Филипп Бушо поставили перед собой задачу проверить эту идею. Бушо специализируется на исследовании релаксационных свойств физических твердых тел и является экспертом в этой области. Когда говорят о релаксации твердых тел, то имеют в виду изменение состояния молекул в нем: лист бумаги, например, состоит из молекул, которые переходят в возбужденное состояние под воздействием тепла. Если нагревать его достаточно долго, бумага загорится. Но если убрать источник тепла до момента появления пламени, молекулы бумаги постепенно, в процессе ее охлаждения, релаксируют и вернутся в свое исходное состояние. Так совпало, что Бушо основал очень успешный хеджевый фонд Capital Fund Management, штаб-квартира которого располагается в Париже. Совместив две свои совершенно разные сферы интересов, Бушо с помощью аспирантов Агюстина Лефевра и Арман Жулен решил выяснить, не напоминают ли рынки тот самый лист бумаги тем, что они приходят в возбужденное состояние после сильного движения цен, а затем медленно возвращаются в нормальное состояние. Изучив исторические данные, они обнаружили, что цены ведут себя именно так. Более того, релаксация может происходить двумя совершенно разными способами, что подтверждает предположение о том, что движения рынка на самом деле бывают двух разных типов.

Для начала Бушо и Жулен повторно провели анализ, подобный тому, что проделал в свое время Рэй Фэйр. Однако объем данных, который они использовали, был значительно больше. Он включал исторические котировки более чем 900 акций, торги которыми ведутся на торговой площадке NASDAQ, и более чем 100 тыс. информационных сообщений, опубликованных новостными агентствами Dow Jones и Reuters в течение двух лет. Предположим, вы берете для рассмотрения все сильные движения цен, которые имеют четкую связь с поступившими новостями, а затем все столь же сильные изменения цен, для которых такая связь не улавливается, и в обоих случаях изучаете поведение рынка в течение нескольких часов после указанного события. Будет ли рынок вести себя в этих случаях по-разному? Сравните графики, приведенные на рис. 1.

Первый (верхний) график показывает, как изменяется волатильность рынка по отношению к нормальному уровню после получения новостного шока. В этом случае значение волатильности, связанное с новостным событием, превышает нормальное значение либо в четыре раза (s=4, нижняя кривая), либо в восемь раз (s=8, верхняя кривая). Обе кривые показывают, что примерно за 25 минут после всплеска рынок возвращался в некоторое более или менее нормальное состояние. Иная картина наблюдается на втором (нижнем) графике, характеризующем поведение рынка при всплесках волатильности, не связанных с поступлением каких-либо новостей. В этом случае при той же степени отклонения волатильности от нормы рынок и через 25 минут все еще «переваривает» ситуацию, не вернувшись к нормальному уровню. Даже спустя сто минут значение волатильности все еще остается немного завышенным. Если вы, возможно, думали, что неновостные события представляют собой все те же новостные события, просто мы недостаточно умны или осведомлены, чтобы заметить наличие соответствующей новости, то приведенные цифры опровергают эту идею.

Вывод состоит в том, что возвращение к нормальному состоянию после неновостных всплесков занимает гораздо больше времени, чем в случаях, когда резкое увеличение волатильности вызвано конкретными новостями[72].

Никто не знает, почему все происходит именно так, но Жулен с коллегами сделали весьма разумное предположение, согласно которому скачок, явно связанный с конкретной новостью, не вызывает удивления у участников рынка и, соответственно, не слишком их нервирует. В этом случае трейдерам и инвесторам понятна подоплека происходящего, и они способны оценить его последствия для своего бизнеса. В отличие от этого неновостные события – такие как, например, молниеносное падение – воспринимаются участниками рынка совершенно иначе. Это настоящий шок, который скрывает в себе необъяснимую тайну. Такая ситуация вызывает у инвесторов беспокойство и заставляет их нервничать. Возникающая в результате неопределенность находит свое отражение в более продолжительной высокой волатильности.

Соответственно, идея о том, что информация, публичная или приватная, приводит рынки к эффективным результатам, не находит своего подтверждения[73].Если раньше теория эффективного рынка когда-то считалась настолько мощной, что экономист Майкл Дженсен из Гарвардского университета однажды даже назвал ее «самым подтвержденным фактом во всех социальных науках», то за последние 20 лет вера в нее оказалась в значительной степени подорвана.

Рис. 1. Верхняя и нижняя кривые характеризуют возвращение волатильности рынка к своему нормальному уровню после внезапных «скачков». Поведение рынка в значительной степени зависит от того, связано ли резкое изменение волатильности с каким-либо новостным событием. На верхнем графике видно, что волатильность довольно быстро релаксирует в том случае, если ее всплеск был вызван поступлением какой-то новости. На нижнем графике показано, что после скачков, не имеющих прямой связи с поступающими новостями, рынок успокаивается гораздо медленнее (данные предоставлены Жаном-Филиппом Бушо)

Истинно верующие

Как мы уже видели, очень многие факты не согласуются с идеей эффективности рынка. Эта центральная часть экономической теории рынков в лучшем случае представляет собой сырую обрывочную историю. Например, на эффективных рынках просто не могут существовать финансовые «пузыри» – периоды невероятно завышенной оценки стоимости активов. Вместе с тем в 2005 году в Соединенных Штатах на рынках жилья и ипотечных облигаций – ценных бумаг, обеспеченных обязательствами по ипотечным кредитам, – и других производных инструментов, созданных на основе ипотечных активов, происходило не что иное, как раздувание такого «пузыря». По идее, постоянно держащие руку на пульсе арбитражеры должны были вступить в игру и «практически мгновенно» вернуть цены к их реалистичным справедливым уровням.

Как представляется, в 2007 году крупные банки должны были быть лучше, чем кто-либо другой, осведомлены о реальной стоимости финансовых продуктов, которые они держали на своем балансе. Тем не менее, как заметил экономист Брэд Делонг, инвесторы Citigroup в итоге потеряли 93 % своих вложений. Для Bank of America и Morgan Stanley эти цифры составили соответственно 85 и 75 %. «Никто в высшем руководстве этих банков, – добавляет Делонг, – понятия не имел, что они владеют таким огромным количеством ипотечных бумаг или рисковых обязательств корпорации AIG»[74].

Но поистине религиозное верование заставляет некоторых финансовых теоретиков закрывать глаза на факты и продолжать, несмотря ни на что, цепляться за свои теории. Джереми Сигел из Уортонской школы бизнеса при Университете Пенсильвании в беседе, состоявшейся уже после кризиса, утверждал, что «наша экономика, в сущности, сейчас более стабильна», чем была раньше, – именно благодаря чудесам современной финансовой инженерии[75]. Роберт Лукас из Чикагского университета в статье, опубликованной в журнале Economist, заявляет, что теория эффективного рынка «оспаривалась потоком критики, который главным образом послужил подтверждением достоверности данной гипотезы»[76].Как же это возможно?

Хорошо, приведу описание полезного трюка. Предположим, вы хотите защитить некую сумасшедшую идею, например гласящую, что «мир всегда справедлив». Это трудная задача. Но вы можете попробовать подойти к ее решению, переиначив значение слова «справедливый». Специалисты могут заявить, что данный термин подразумевает, что мир всегда подчиняется определенному набору законов – законов физики. И вот у нас уже есть два значения слова «справедливый» – общепринятое и техническое. Если вы говорите о техническом значении слова «справедливый», вы можете привести сильные аргументы в пользу того, что мир действительно является таковым: ведь он подчиняется законам физики. Далее вы можете писать статьи, посвященные гипотезе справедливого мира, и демонстрировать огромное количество данных, указывающих на то, что да, действительно, мир, похоже, справедлив. Любой, кто не станет вдаваться в подробности вопроса, может поверить, что имеются сильные аргументы в пользу утверждения, что мир всегда справедлив. При этом он, по умолчанию, будет иметь в виду общепринятое значение слова «справедливость».

Этот трюк очень хорошо работает и со словом «эффективный», особенно в контексте рынков, применительно к которым этот термин может означать все что угодно. Такая хитрость позволяет продолжать отстаивать гипотезу эффективности рынков даже при наличии неопровержимых доказательств ее несостоятельности.

Начиная с конца 1960-х годов экономисты сформулировали несколько различных вариантов идеи эффективного рынка. «Сильная форма» утверждает, что вся находящаяся в открытом доступе информация очень быстро и надлежащим образом отражается в ценах акций или других активов, которые становятся близки к своим справедливым значениям. Как мы уже видели, эта версия – абсолютно ложная. Рынки часто оперируют ценами, очень далекими от своих справедливых уровней. Правдоподобнее выглядит «слабая форма» идеи эффективности, которая всего лишь утверждает, что цены на активы колеблются случайным образом, поэтому более ранняя динамика изменения цен не несет в себе никакой полезной информации, пригодной для прогнозирования будущих цен. Эта идея также является ложной. В опубликованной в 1999 году книге под названием «A Non-Random Walk Down Wall Street» («Неслучайная прогулка по Уолл-стрит») Эндрю Ло и Крейг Маккинли приводят множество документально подтвержденных доказательств существования предсказуемых паттернов в движениях цен акций и других активов. Например, замечено, что акции имеют тенденцию к росту в январе – паттерн, известный как «эффект января». И таких паттернов или «аномалий» насчитываются сотни.

Другие исследования также указывают на существование подобных, хотя и менее очевидных паттернов. Еще в 1970-х годах физик Дойн Фармер и его коллеги из финансовой фирмы Prediction Company сумели идентифицировать многочисленные торговые сигналы или подсказки, которые они могли использовать для предсказания будущих движений рынка. Они обнаружили и продемонстрировали корреляцию между одним из торговых сигналов (способ их определения являлся секретом компании) и рыночными ценами, устанавливающимися через две недели после получения сигнала, по данным за период в 23 года. В 1975 году корреляция превышала 15 %, а к 2008 году она все еще сохранялась на уровне примерно 5 %. Этот торговый сигнал уже много лет позволяет получить надежные своевременные прогнозы о будущих движениях рынка.

Основываясь на полученных ими результатах, можно утверждать, что паттерн, на котором построен торговый сигнал, со временем постепенно перестает существовать. Но если бы рынки были по-настоящему эффективными, такое исчезновение произошло бы почти сразу после формирования паттерна. Помните, что согласно теории рыночной эффективности любой паттерн должен обнаруживаться и нивелироваться максимально быстро, поскольку инвесторы тут же начинают пользоваться заложенными в нем преимуществами, как бы ни старался первооткрыватель сохранить его в тайне. Однако в рассматриваемом случае есть не так уж много оснований полагать, что описываемый паттерн полностью исчезнет в течение еще 10–25 лет.

Это означает, что «слабая форма» гипотезы эффективности также является ложной. Тем не менее вы можете попробовать сформулировать уже «смехотворно слабую» версию все той же гипотезы: «большинство рыночных цен трудно предсказать», которая выглядит весьма правдоподобно. Но, если быть честным, ее стоило бы назвать уже гипотезой непредсказуемости рынка, поскольку она не имеет ничего общего с эффективностью.

Теперь мы подошли к риторической уловке. Сильная (и ложная) форма гипотезы эффективности рынков говорит о них нечто удивительное: рынки обрабатывают всю поступающую информацию с безжалостной эффективностью и устанавливают мудрые цены на акции различных предприятий, тем самым выступая в качестве бесценного социального ресурса управления нашим обществом. Рынки осведомлены обо всем лучше всех. В противоположность этому смехотворно слабая форма той же гипотезы ничего не говорит о мудрости рынков, утверждая лишь, что движение рыночных цен труднопредсказуемо. Это может быть верно даже в том случае, если цены управляются обезьяной, которая беспорядочно стучит по клавиатуре[77], и, очевидно, что в этом случае мы не должны использовать слово «эффективность». Таким образом, у нас есть два вида гипотез – первый включает в себя смелые и интересные, но ложные версии, а второй представлен неинтересным, но истинным вариантом. Но хитрые экономисты часто подменяют понятия, защищая первый вид гипотез доказательствами, относящимися ко второму виду.

Применение этой тактики в действии захватывает дух. В июле 2009 года журнал Economist опубликовал серию критических заметок о современной экономической теории и ее роли в возникновении кризиса[78]. Почему, спрашивали авторы заметок, экономисты заявляли нам, что рынки стабильны и обладают способностью к эффективной саморегуляции, когда – как показали дальнейшие события – они, очевидно, не разбирались в том, о чем говорили? В ответ экономист Роберт Лукас выступил в защиту теории эффективного рынка, утверждая, что рынки труднопредсказуемы. «Основной урок, который мы должны извлечь из ГЭРгипотезы эффективного рынка для принятия политических решений, состоит в понимании тщетности попыток борьбы с кризисами и спадами путем поиска таких центральных банкиров и регуляторов, которые могли бы идентифицировать финансовые “пузыри” и вовремя их сдувать. Если такие люди и существуют, мы не сможем позволить себе их нанять»[79].

Конечно, критики не требовали от экономистов точного предсказания кризиса, но они возражали против активно продвигаемого экономистами до наступления кризиса представления о том, что никакой кризис невозможен, поскольку рыночная эффективность будет предотвращать его естественным образом. Как мы уже видели в предыдущей главе, Хаббард и Дадли утверждали, что рынки капитала

способствуют снижению волатильности экономики. Рецессии случаются не так часто и проходят менее болезненно… Развитие рынков капитала помогло инвесторам распределять риски более эффективно… Эта возможность перераспределения рисков снижает общий риск – увеличение суммарного количества принятых рисков не приводит к дестабилизации экономики. Развитие рынка производных инструментов сыграло особенно важную роль в активации процесса переноса рисков.

С точки зрения Лукаса, любому, кто возражает против защищаемого им опасного экономического заблуждения и спрашивает, кто и почему его продвигает, можно просто указать на тот факт, что рынки труднопредсказуемы и, следовательно, «эффективны» в том извращенном техническом смысле, который не имеет ничего общего с общепринятым значением этого слова.

Это блестящий заманивающий и переворачивающий все с ног на голову маневр, который вызывает у оппонента головокружение и ощущение, что ему предъявлен сногсшибательный аргумент, когда, на самом деле, никакого аргумента не было выдвинуто вовсе. Как выразился Эмануэль Дерман, физик, который много лет работал на Уолл-стрит, «Гипотеза эффективного рынка была своего рода приемом джиу-джитсу, с помощью которого экономисты превращали свою слабость в силу: “Я не могу понять, как это работает, поэтому я принимаю это как аксиому”»[80].

Вне равновесия

В первых двух главах я привел очень поверхностный обзор экономики финансов. В детализированном виде эта история выглядит куда более захватывающей, отчасти потому, что экономика всегда привлекала к себе внимание очень многих талантливых людей, которые способствовали появлению в этой науке богатых традиций разностороннего мышления. Но экономическая история интересна также примерами научных заблуждений и попыток придать своим собственным идеям больше правдоподобия, чем они имели на самом деле.

Множество экономических исследований, проведенных за последние 50 лет, отражает решимость ученых найти основания полагать, что рынки являются, по своей сути, эффективными и стабильными, а также выработать механизм, обеспечивающий принятие оптимальных решений проблем, связанных с экономической организацией. Тем не менее используемые в экономике математические идеи отличаются удивительной примитивностью. Вернон Смит из Университета Джорджа Мэйсона, выступая по случаю присуждения ему Нобелевской премии в области экономики за 2004 год, отметил, что экономическая теория при всей своей якобы математической сложности на самом деле строится на одной-единственной модели, которую приспосабливают, искажают и выворачивают наизнанку, с тем чтобы она точно соответствовала каждому возникшему обстоятельству. Это молоток, который ищет гвозди:

Я требую от своих студентов читать не столько экономическую, сколько научную литературу. В экономике имеется, по сути, только одна модель, которую адаптируют для любой области применения, будь то оптимизация в условиях ограниченности ресурсов, институциональные правила или изучение экономического поведения людей… Экономическая литература – не лучший источник, из которого можно черпать вдохновение, чтобы выйти за пределы этих традиционных технических методов моделирования[81].

Математическая основа экономической модели имеет все необходимые формальные признаки: она украшена впечатляющими символами и причудливыми завитушками, как это принято в математической физике. Но эта красивая подача часто имеет весьма отдаленное отношение к реальной экономике. Как мы уже видели в этой главе, реальные, отраженные в фактических данных движения рынков не соответствуют представлениям о рыночном равновесии и эффективности.

Конечно, это подтверждается и историческими примерами. До кризиса 2008 года произошел крах на рынке интернет-компаний в 2000–2002 годах, а еще раньше – стремительный взлет и падение экономик стран Восточной Азии в 1990 году. Историки экономики – например Чарльз Киндлбергер в книге «Manias, Panics, and Crashes» («Мировые финансовые кризисы. Мании, паники и крахи») или Кармен Рейнхарт и Кеннет Рогофф в книге «This Time Is Different» («На этот раз все будет иначе») – представили картину экономической истории, в которой есть все, что угодно, кроме рыночной эффективности и самоорганизующейся стабильности. Согласно Киндлбергеру, список кризисов, случавшихся по всему миру только за последние 250 лет, включает в себя эпизоды, имевшие место в 1763, 1772, 1808, 1816, 1825, 1836–1839, 1847, 1857, 1864–1866, 1873, 1882, 1886, 1907, 1929, 1980-х, 1987, 1990-х и 2000-х годах.

В первых двух главах я едва коснулся истории формирования представлений об экономике и финансах. Данная книга не является исторической, при том что история затронутой в ней темы бесконечна в своих деталях и фактически связана с любой другой историей – технических наук или философии, медицины, бейсбола, алхимии или человеческих слабостей и массовых психотических заблуждений. Я пытался не искажать основные идеи, но должен отметить, что мой взгляд – это взгляд стороннего человека, взгляд физика на совершенно иную область исследования.

Моя цель состоит в том, чтобы в оставшейся части этой книги выйти за рамки критики и прийти к чему-то более позитивному. Я смею утверждать, что единственный способ действительно понять рынки состоит в том, чтобы рассматривать их с той точки зрения, которая находится вне равновесия и учитывает наличие дисбалансов. Если мы и сохраним для использования какую-то концепцию равновесия, то это будет концепция, в большей степени относящаяся к состоянию нашей атмосферы или экосистем, неустойчивый баланс в которых зависит от глубинных динамических процессов и колебаний. Такой взгляд на экономику и рынки более похож на применение научных подходов, используемых при изучении других естественных систем. На самом деле, реализовать эту хорошую идею следовало бы давным-давно.

В конце концов, почему экономика и рынки должны так уж сильно отличаться от всего остального?

Глава 4

Естественные ритмы

Часто случается так, что общепризнанный догмат для людей одного возраста – вера, от которой никто не может освободиться без приложения неимоверных умственных усилий или мужества, – становится в дальнейшем настолько абсурдным, что трудно понять, как такая вещь могла вообще стать предметом слепой веры… Незрелые детские фантазии могут быть мгновенно скорректированы словом любого взрослого человека.

Джон Стюарт Милль

Большой прогресс в любой науке наступал в тот момент, когда для изучения проблем, незначительных по сравнению с конечной целью, разрабатывались методы, пригодные для их дальнейшего расширения. Свободное падение представляет собой весьма тривиальный пример физического воздействия, но изучение этого чрезвычайно простого явления и его приложение к астрономической области привели к зарождению механики. Нам кажется, что тот же подход – от малого к большему – следует применять и в экономике.

Джон фон Нейман и Оскар Моргенштерн

В пятницу днем 11 марта 2011 года, в 14:46 по местному времени, часть земной коры, находящаяся примерно в 70 километрах от побережья Японии, подверглась тому, что геофизики называют «подводным мегасдвигом». Резкое смещение одной литосферной плиты под другую вызвало одно из самых мощных землетрясений в истории сейсмических наблюдений. В результате землетрясения Тохоку высвободилось количество энергии, эквивалентное взрыву 600 миллионов атомных бомб, подобных тем, что были сброшены на Хиросиму. Этой энергии было бы достаточно, чтобы обеспечивать энергетические потребности Лос-Анджелеса в течение 2000 лет. Землетрясение также спровоцировало страшное цунами, под ударами волн которого, достигавших в высоту 40 метров, было уничтожено несколько деревень, расположенных вдоль побережья Японии, и погибло около 20 тысяч человек.

Механизм процесса, вызывающего подобные землетрясения, отнюдь не является тайной. На стыке литосферных плит происходит вынужденное трение, при этом накапливается огромная энергия, которая затем высвобождается при соскальзывании одной плиты под другую. Каждое из шести сильнейших землетрясений прошлого века было вызвано такими мегасдвигами. Тем не менее в 2011 году никто не смог заблаговременно предсказать землетрясение Тохоку, местоположение его эпицентра или мощность. Некоторые из самых масштабных природных явлений все еще невозможно достоверно предсказывать, несмотря на столетние исследования в этой области.

Действительно, история прогнозов землетрясений – это история ошибок, и точность прогнозов в наши дни не стала выше, чем была много веков назад. В 1990 году американский ученый Ибен Браунинг предсказал серию сильнейших землетрясений неподалеку от Сент-Луиса в ноябре того же года, поскольку взаиморасположение Солнца и Луны вызовет необычно сильные приливы. Однако землетрясения не произошло. Примерно в то же время группа геофизиков пришла к выводу, что до 1993 года обязательно должно быть землетрясение вблизи Паркфилда, Северная Калифорния, поскольку ранее в этом районе землетрясения происходили как будто по графику, примерно раз в 20 лет. Это случалось шесть раз подряд начиная с 1857 года. Но и этот прогноз оказался ошибочным. В отношении данного эпизода можно предположить, что довольно большая группа хороших геофизиков стала жертвой базовой статистической погрешности, разглядев некую закономерность среди случайного шума.

В 1997 году геофизик Роберт Геллер из Токийского университета в обширном обзоре, касающемся состояния прогнозирования землетрясений, показал, что ни один из использованных кем-либо методов прогнозирования фактически не работает. «Исследования в области прогнозирования землетрясений проводятся уже более ста лет без видимых успехов. Все заявления о достижении высокой точности прогнозов не смогли выдержать критики. Обширные поиски не привели к выявлению достоверных признаков надвигающегося стихийного бедствия… получение таких тревожных сигналов представляется фактически невозможным»[82].

Конечно, если и есть что-то, что встречается более часто, чем неудачи в предсказании землетрясений, то это ошибочные прогнозы, касающиеся поведения рынков и развития экономики. Американский экономист Ирвинг Фишер установил высокую планку для такого рода ошибок, публично провозгласив всего за несколько дней до великого краха 1929 года, что рынки достигли «обширного высокогорного плато». Возможно, с ним мог бы посостязаться экономист Массачусетского технологического института Рудигер Дорнбуш, утверждавший в 1998 году, что наблюдавшийся в тот момент рост экономики США будет «продолжаться вечно: экономика США не столкнется с рецессией на протяжении долгих лет. Мы еерецессию не хотим, мы в ней не нуждаемся, и поэтому мы ее не получим… у нас есть инструменты, позволяющие сохранить нынешний экономический рост»[83]. Всего два года спустя мы увидели взрыв фондового «пузыря» на рынке интернет-компаний.

Представления Геллера о состоянии в области прогнозирования землетрясений не так уж и далеки от современных взглядов на экономику, согласно которым единственное, что мы знаем о рынках, это то, что их движения, как правило, непредсказуемы. Но помимо этой вольной аналогии между землетрясениями и колебаниями рынка существует и вызывающее оторопь математическое сходство. В обоих случаях непредсказуемость сосуществует с глубокими закономерностями, которые имеют многочисленные статистические проявления. И мы можем многое почерпнуть из этих закономерностей. Непредсказуемость не эквивалентна случайности.

Статистическое исследование

Если вы раздадите математический тест десяти тысячам случайно выбранных людей, вы обнаружите, что их оценки попадают в некую область вокруг среднего значения. Разброс полученных данных будет соответствовать так называемому нормальному статистическому распределению, которое визуально выражается известной кривой нормального распределения. Ответы, заметно отличающиеся от среднего значения, очень маловероятны, или, как говорят математики, «экспоненциально» маловероятны. Любая кривая нормального статистического распределения имеет «стандартное отклонение», характеризующееся широтой разброса ответов, которую можно оценить с помощью статистических расчетов. Если тест оценивается по 100-балльной шкале, то наиболее вероятной оценкой может быть 70 баллов при стандартном отклонении, возможно, в 7 или 8 баллов. По определению, вы не найдете ни одной оценки, отстоящей от среднего значения более чем на величину некоторого стандартного отклонения в ту или иную сторону (рис. 2).

Рис. 2. Гауссово распределение, также известное как колоколообразная кривая нормального распределения. Визуально отражает статистические данные о результатах тестирования, росте, весе и многих других показателях. Это обычное распределение любого параметра, отражающего совместные действия многих неопределенных независимых факторов.

Но что произойдет, если участники тестирования будут отобраны не случайным образом? Если участники тестирования – студенты и половина из них изучает математику, а другая – английскую литературу, то их оценки распределятся на две группы, сосредоточенные вокруг разных средних значений, при этом студенты-математики будут демонстрировать лучшие результаты. В этом случае вам придется построить кривую с двумя выпуклостями вместо одной, что будет свидетельствовать о наличии двух различных типов участников, входящих в группу испытуемых. Если же далеко справа на графике вы заметите небольшую третью выпуклость, отражающую наличие очень высоких оценок, это может свидетельствовать о том, что в группу испытуемых затесалось несколько профессиональных математиков. Другой тест – написать небольшое эссе на тему соперничества Уильяма Шекспира и Кристофера Марло – позволит выявить имеющиеся в группе различия в совершенно ином измерении знаний и способностей.

В этом смысле статистический анализ является своего рода математическим ультразвуком, способным выявить скрытую информацию. Какая же информация о землетрясениях скрыта от нас? При построении кривой распределения магнитуды землетрясений можно ожидать, что на графике будут заметны сразу несколько выпуклостей. Одни землетрясения происходят глубоко под землей, а другие ближе к поверхности. Одни фиксируются в регионах, где преобладает твердая и хрупкая горная порода, другие – там, где она более пластична. Различные виды землетрясений – и в их числе землетрясения, вызываемые мегасдвигами, – по идее должны проявиться на графике в виде нескольких выпуклостей, каждая из которых будет объединять эти явления на основании некоторых типичных параметров.

Как ни странно, но вид графика, полученного учеными, изучавшими землетрясения, очень отличался от ожидаемого. В 1950 году сейсмологи Бено Гутенберг и Чарльз Рихтер из Калифорнийского технологического института провели обширную перепись землетрясений, наблюдавшихся по всему миру на протяжении многих лет. В результате они вообще не обнаружили никаких выпуклостей. Оказывается, землетрясения не группируются по своему типу, но подчиняются очень простому правилу: сильные землетрясения происходят стабильно реже, чем слабые[84].Такую статистическую картину называют «степенно́й зависимостью», поскольку вероятность события напрямую зависит в данном случае от степени его мощности. В частности, если вы оцените мощность землетрясений по количеству выделяемой энергии, то обнаружите, что количество землетрясений обратно пропорционально возведенному в квадрат количеству энергии. Землетрясения удвоенной силы случаются в четыре раза (два в квадрате) реже. Это справедливо для любого типа данного природного явления, от легкой земной дрожи до мощнейших землетрясений, вызванных мегасдвигами[85].

Таким образом, землетрясения, несмотря на нашу полную неспособность к их предсказанию, подчиняются удивительному по своей простоте статистическому порядку. В данном случае кривая нормального распределения не содержит даже намека на отражение различий по видам или классам землетрясений, как это было в описанном выше примере тестирования студентов, имеющих различные уровни подготовки. Нет ничего, что указывало бы на существование какого-либо качественного различия между слабыми и сильными землетрясениями.

Лондонцы часто вспоминают шутку о городских автобусах: вы ждете, и ждете, и ждете автобус конкретного маршрута, а затем вдруг к остановке подъезжают сразу три нужных вам автобуса. Оказывается, это не просто шутка: автобусы действительно имеют тенденцию собираться вместе[86]. То же самое можно сказать и о землетрясениях. Например, сейсмологи зафиксировали сотни афтершоков [87] всего за один месяц после землетрясения в Японии, случившегося в 2011 году[88].Еще в 1890-х годах японский сейсмолог Фусакити Омори установил, что частота этих повторных толчков уменьшается прямо пропорционально времени, прошедшего после основного толчка[89]. То есть через месяц после землетрясения в сутки фиксируется в два раза больше афтершоков, чем через два месяца[90].

Таким образом, последовательность афтершоков, возникающих после основного толчка, также подчинена определенной закономерности. Здесь снова проявляется закон степенно́й зависимости, так как вероятность повторных толчков уменьшается в соотношении 1/t или t-1 (при достаточно больших значениях t). Степенны́е зависимости такого рода проявляются и в других областях: в сложной структуре поверхности изломов горной породы, в моделях роста живых организмов, в том, как пчелы и олени добывают свой корм. В каждом случае степенна́я зависимость указывает на наличие регулярности, скрытой за кажущейся случайностью событий, и дает подсказки о процессах, заложенных в их основе.

Все это важно потому, что финансовые рынки, по-видимому, функционируют подобным же образом.

Рыночные потрясения

Как и японское землетрясение 2011 года, обвал фондового рынка, случившийся 19 октября 1987 года, вызвал у огромного числа людей настоящий шок. Тем не менее нельзя сказать, что у этого падения не было совсем никаких предвестников. За пять дней до этого фондовый индекс Dow Jones Industrial Average (DJIA) упал на 95 пунктов, что стало на тот момент историческим рекордом. И всего лишь два дня спустя он был побит новым падением еще на 108 пунктов. В таком поведении рынка, как я уже говорил, некоторые люди увидели повторение событий 1929 года. Управляющий хеджевого фонда Джон Тюдор Джонс позже вспоминал:

Та неделя биржевых падений стала одним из самых захватывающих периодов моей жизни. Мы ожидали сильного обвала на фондовом рынке с середины 1986 года и строили планы на случай наступления непредвиденных обстоятельств, поскольку видели возможности для возникновения финансового кризиса. Выходя на работу в понедельник 19 октября, мы знали, что рынок в этот день пойдет ко дну… В предшествующую пятницу на продажу был выставлен рекордный объем ценных бумаг. То же самое происходило в 1929 году за два дня до краха[91].

Пока не ясно, действительно ли эта историческая параллель имеет какое-то значение, как полагает Джонс, или это было простым совпадением. Но тот факт, что и в 1929, и в 1987 годах биржевому краху предшествовала ощутимая тряска, как это бывает перед сильными землетрясениями, неоспорим. В ходе исследования, о котором я упоминал в предыдущей главе, Рэй Фэйр обнаружил, что в течение семнадцатилетнего периода с 1982 по 1999 год отмечено около 1200 случаев, когда цены на фьючерсы S&P 500 значительно изменялись (более чем на один процент) менее чем за пять минут. Более половины из них выглядели как своеобразные «повторные толчки», фиксировавшиеся в течение двух-трех месяцев после обвала 19 октября 1987 года. Только 22 октября, через три дня после биржевого краха, было зафиксировано 109 таких «афтершоков».

Данное сравнение выходит далеко за рамки литературных метафор и аналогий. Взять хотя бы тот факт, что статистика рыночных колебаний, особенно относящаяся к раздуванию крупных фондовых «пузырей» и биржевым крахам, подчиняется правилу, почти идентичному закону Гутенберга – Рихтера, применяемому к землетрясениям.

Рассмотрим, например, насколько цены акций и других финансовых инструментов изменялись в течение определенного интервала времени, скажем, нескольких минут, одного дня, одной недели. В начале 1960-х годов французский математик Бенуа Мандельброт провел исследование изменения цен на хлопок и обнаружил, что рыночная статистика подчиняется обратному степенному закону, очень похожему на закон Гутенберга – Рихтера. Другими словами, это означает, что сильные колебания происходят значительно реже, чем слабые, и практически именно такая зависимость наблюдается для землетрясений. Мандельброт смог проанализировать лишь несколько тысяч базовых данных, и все же это было уже что-то.

Более чем через 30 лет, в 1999 году, используя современные компьютеры, физики под руководством Юджина Стэнли из Бостонского университета проанализировали сотни миллионов случаев изменения цен акций 16 тысяч различных компаний и ряда ключевых фондовых индексов, таких как S&P 500, японский NIKKEI и китайский Hang Seng, произошедших за более чем 35-летний период. Полученные в итоге результаты подтверждали выводы Мандельброта и уточняли их, показывая, что статистика колебаний цен действительно подчиняется математическим закономерностям, ничуть не менее определенным, чем законы физики. Эти закономерности проявлялись на любом временно́м интервале от секунды до месяца, для различных видов активов – акций, валютных курсов, фьючерсов и т. д., – а также на рынках разных стран.

Весьма примечательно, что этот фундаментальный закон сильных колебаний рынка стал известен лишь немногим более десяти лет назад. Что говорит в пользу его справедливости? То обстоятельство, что находит объяснение в других научных областях, но вообще не учитывается в традиционной экономике. Его близкое соответствие закону Гутенберга – Рихтера, относящемуся к описанию землетрясений, также поднимает некоторые интригующие вопросы. Поведение рынков, как принято считать, основывается на мыслях, эмоциях и действиях огромного количества людей, фирм и правительств; теория же равновесия утверждает, что оно отражает рациональную природу человеческого мышления. Но ни особенности мышления, ни психология, ни свобода принятия индивидуальных решений не мешают тому, что закономерность проявляется. Она справедлива для рынка в той же степени, что и для чисто механических движений земной коры.

Что является источником этой закономерности? Это принципиально важный вопрос, и, по правде говоря, никто пока еще не дал на него четкого ответа, хотя существуют некоторые перспективные идеи, достойные рассмотрения. Но прежде всего мы должны изучить некоторые удивительные последствия данного закона, а также некоторые другие законы рынка, тесно связанные с ним.

Странная статистика

Сильнейшее за всю историю наблюдений землетрясение произошло в Чили в воскресенье 22 мая 1960 года. Его эпицентр находился примерно в 350 километрах к югу от Сантьяго. На заболоченное чилийское побережье обрушились волны цунами, высота которых доходила до 25 метров. И даже 15 часов спустя, когда они достигли Гавайских островов, их высота оставалась порядка десяти метров. Кроме этого, землетрясение вызвало извержение вулкана Пуйеуэ, который стал выбрасывать лаву через трещину длиной более пяти километров. Значительная часть чилийского побережья опустилась на полтора метра.

Большинство землетрясений не столь масштабно. На самом деле, жизненно важно то обстоятельство, что их характеристики варьируются в поражающих воображение пределах.

За последнюю неделю декабря 2011 года в Калифорнии произошло 350 землетрясений. Разве вы не читали об этом в новостях? Нет? Не удивительно, поскольку все эти 350 землетрясений остались по большей части незамеченными даже жителями самой Калифорнии. Самое сильное, магнитудой 3 балла, вызвало не бо́льшую вибрацию, чем проезжающий грузовик[92].

Выброс энергии во время знаменитого землетрясения в Сан-Франциско в 1906 году (магнитудой 7,9 балла по шкале Рихтера) был в сто тысяч раз больше, чем выброс энергии сильнейшего из 350 землетрясений последней недели декабря 2011 года. Для того чтобы сравняться по количеству выброшенной энергии с землетрясением в Сан-Франциско, небольшие землетрясения должны продолжаться непрерывно в течение 20–30 лет.

Однако все землетрясения, как сильные, так и слабые, имеют одну и ту же природу – они возникают в результате смещения и трения континентальных плит, при котором происходит выделение энергии в виде тепла и вибрации. Ее количество зависит лишь от времени, в течение которого продолжается смещение, и от величины площади соприкасающейся поверхности. Сильные и слабые землетрясения не отличаются друг от друга настолько существенно, как, скажем, звезды и шарики для пинг-понга. Их не вызывают принципиально разные силы. Сильные землетрясения отличаются от слабых только тем, насколько они выражены, но не качеством. Это именно то, что подразумевает степенной закон.

Математика степенной зависимости бросает вызов нашей интуиции, которая настроена на иной способ мышления. Средний вес взрослого американца составляет примерно 86 килограммов. Есть небольшая доля людей, которые весят более 140 килограммов, некоторые – более 180 килограммов, и совсем малое количество людей претендуют на попадание в книгу рекордов, имея вес более 270 килограммов. В детстве я был изумлен, когда прочел в Книге рекордов Гиннесса, что в 1950-е годы жил человек по имени Роберт Эрл Хьюз, который весил более 450 килограммов, и, чтобы его похоронить, потребовался гроб размером с фортепиано. Однако вы никогда не найдете никого, кто весил бы 900 килограммов, не говоря уже о 2000, 5000 или 30 тысяч килограммов. Ни один человек никогда не весил даже 860 килограммов, что всего лишь в десять раз больше среднего значения.

Если бы вес разных людей настолько же сильно различался между собой, как различаются по своей силе землетрясения, некоторые люди весили более 4500 тонн, то есть как десять лайнеров «Боинг-767», вместе взятых. Причем вес таких людей считался бы большим, но не экстраординарно большим, а просто большим, то есть не выходил бы за рамки возможных ожиданий.

Конечно, противоречивый характер статистических данных, подчиненных степенному закону, сегодня уже принимается во внимание, во многом благодаря весомым аргументам Нассима Талеба, которые он привел в книге «The Black Swan» («Черный лебедь»). Степенная зависимость раскрывает глубокую и в целом недооцениваемую важность экстремумов: из экспоненциальной «нормальной» статистики следует, что экстремальные явления настолько редки, что ими можно пренебречь, поскольку они оказывают лишь незначительное воздействие. Статистика, в основе которой лежит степенная зависимость и законам которой подчиняется абсолютно все, от размеров метеоритов до выручки от продажи книг или видеофильмов, утверждает, что экстремальные значения встречаются не так уж редко, и как раз они-то наиболее важны. (Этот феномен часто обозначается термином «тяжелый хвост», что обусловлено специфичным видом графика распределения при наличии высокой вероятности очень значительных событий.) По своему кумулятивному эффекту эти редкие, но экстремальные события имеют несоразмерно большее значение. Такие явления, как сдвиг континентальных плит или рыночный обвал, на самом деле происходят не в результате постепенно накапливающегося и усиливающегося воздействия, происходящего в нормальной рутинной обстановке, их вызывают исключительные, несоразмерные мощные землетрясения и кризисы.

К сожалению, формировавшиеся веками научные традиции ориентировались на нормальное статистическое распределение таких характеристик, как вес, высота и результаты тестов, что приучило нас к неправильному видению мира. Показательное в этом смысле событие имело место во вторник 27 апреля 2010 года, когда Дэвид Виньяр, главный финансовый директор Goldman Sachs, давал свидетельские показания на заседании Постоянного подкомитета Сената по расследованиям в рамках изучения роли Goldman Sachs в возникновении финансового кризиса. Виньяр окончил Гарвардскую школу бизнеса, и предполагалось, что он как никто другой должен был быть осведомлен о природе финансовых колебаний. И все же его слова выглядели бы даже более правдоподобно, если бы он объяснил неготовность Goldman Sachs к финансовому кризису тем, что собака Ллойда Бланкфейна [93] съела его домашнюю работу.

Банк, утверждал Виньяр, абсолютно адекватно оценивал преобладающие риски и стал жертвой чрезвычайных, неожиданно обрушившихся на него обстоятельств. Ему просто очень сильно не повезло. «Мы пострадали от таких событий, – сказал он, вспоминая сумасшествие худших для банка дней, – вероятность которых соответствует 25-кратному стандартному отклонению [94], и это происходило несколько дней подряд». Возможно, это было самое нелепое объяснение, которое когда-либо выслушивал любой сенатский комитет за всю историю США. Виньяр (или его адвокат) уж точно не потрудился сделать соответствующий расчет. В гауссовой математике возникновение события, вероятность которого соответствует восьмикратному стандартному отклонению, ожидается не чаще, чем один раз за всю историю Вселенной. Событие, соответствующее 25-кратному стандартному отклонению, может произойти примерно раз в 10^135 лет – единица и 135 нулей, – что равносильно тому, чтобы 22 раза подряд выиграть в лотерею с шансами один к миллиону[95].В одном из многочисленных комментариев к глупому заявлению Виньяра о повторении в течение нескольких дней столь маловероятных событий были перефразированы слова Оскара Уайльда: «Первое попадание под событие, соответствующее 25-кратному стандартному отклонению, можно рассматривать как невезение, но повторное попадание под такое же редкое событие будет выглядеть уже как беспечность».

Как бы смешно ни звучали объяснения Виньяра перед Сенатом, нам стоит рассмотреть его заявление в интересующем нас контексте. Цены акций в течение одного торгового дня обычно изменяются в диапазоне порядка 2 %. Поэтому рыночное движение, соответствующее даже десяти стандартным отклонениям, будет означать изменение цены по крайней мере на 20 %. В то же время согласно нормальному статистическому распределению такое событие может произойти лишь один раз в 10^22 дня – что опять же значительно превышает возраст Вселенной. Однако исторические данные о биржевых котировках свидетельствуют, что это происходит практически каждую неделю, по крайней мере для одной из нескольких тысяч обращающихся на рынке акций[96]. Так что, возможно, мы должны пересмотреть наши представления.

Степенные зависимости и «тяжелые хвосты» безмерно важны для надлежащего управления рисками, для оценки, хотя бы приблизительно, вероятности редких рыночных потрясений[97].Но это, на мой взгляд, не самое главное. Более важно то, что применение степенного закона к рынку помогает осветить путь к такой теории финансов, которая объясняет то, что не могли объяснить прежние теории, и позволяет получить ответы, которые, на самом деле, должна давать любая теория рынков.

Даже рынки обладают памятью

В знаковой книге «Principles of Geology» («Основы геологии»), опубликованной в 1830 году, французский геолог Чарльз Лайель утверждал, что ученые никогда не смогут понять геологические явления – образование пластов горных пород, горных профилей, долин и пр., – если не будут стремиться найти в них признаки некоторого вневременного математического порядка. По-видимому, никому не пришло в голову попытаться составить несколько красивых уравнений и провести математический расчет. Проще объяснять вид швейцарских Альп проделками ветров. Форма каждой планетарной орбиты представляет собой эллипс. Повесьте веревку между двумя деревьями, и она обязательно примет форму, известную как «кривая провеса». Геология, утверждал Лайель, в этом плане имеет явные отличия, поскольку такие события, как извержения вулканов, оползни и наводнения, оставляют на лице Земли неизгладимые шрамы. Пейзажи, которые мы видим, возникают в результате воздействия стихийных и долговременных эволюционных процессов. Оксфордский историк Эдвард Халлетт Карр позже предположил, что Чарлз Дарвин использовал идеи Лайеля, когда вводил понятие истории в естествознание. Как он выразился, «Реальная значимость дарвиновской революции состоит в том, что Дарвин, завершив то, что Лайель уже сделал в геологии, ввел историю в естественную науку. С этого момента естественная наука стала заниматься не чем-то статичным и оторванным от времени, а процессами изменения и развития»[98].

Признание роли истории, конечно, поднимает вопрос предсказания землетрясений, закон же Гутенберга – Рихтера об этом умалчивает. То же самое можно сказать и о статистике рыночных движений, описанной Мандельбротом, и о более поздних работах физиков. Эти законы описывают распределение событий. Но они ничего не говорят о том порядке, в котором эти события происходят. Чередуются ли слабые и сильные изменения? Или они группируются? Или имеет место что-то совершенно иное? Может быть, в последовательности событий вообще невозможно выявить какой-либо порядок и она является случайной? Очевидно, что при выявлении некой упорядоченности в наступлении этих событий идея их прогнозирования становится более жизнеспособной.

Легче всего предположить, что поведение рынков подчинено принципу так называемого случайного блуждания: изменения цен совершенно непредсказуемы, и то, что происходит сегодня, имеет нулевое влияние на то, что, вероятно, произойдет завтра или на следующей неделе. Если вы подбрасываете монетку и вам выпадает решка, это никоим образом не увеличивает и не уменьшает шансы на то, что решка выпадет при следующем или любом другом подбрасывании. Математики формулируют данное обстоятельство следующим образом: каждое из подбрасываний монеты является «независимым событием». В 1900 году Луи Башелье предположил, что рынки ведут себя именно так. Он указывал на то, что миллионы обстоятельств влияют на рыночные цены в течение дня, при этом одни толкают их вверх, а другие вниз. Если последовательные воздействия (математически) независимы, то можно ожидать, что изменения цен будут укладываться в нормальное статистическое распределение, и в этом случае мы возвращаемся к уже знакомой нам кривой Гаусса.

Но теперь мы знаем, гипотеза Башелье – ложная. Распределение прибыли рынка, определяемой как относительное изменение цен за определенный промежуток времени, не является гауссовым и нормальным, а имеет «тяжелый хвост»[99]. Башелье был неправ. Но насколько неправ? Помимо заблуждения, касающегося нормального распределения, он не учитывал роль истории, не принимал во внимание влияние прошлых изменений на будущие и вообще не допускал возможность прогнозирования. Могут ли такие представления о рынке быть обоснованными?

Один из способов проверить предсказуемость событий (в данном случае увеличение или падение цен акций) состоит в том, чтобы рассчитать их так называемую автокорреляцию [100], что на самом деле не так сложно, как кажется. Возможно, правильнее было бы назвать это «предсказуемостью». Идея заключается в том, чтобы попытаться найти взаимосвязь между значениями (изменениями цен на акции) в разные моменты, разделенные промежутком времени, продолжительность которого может быть любой – день, неделя, месяц и т. д. Последовательно рассматривая все имеющиеся данные, можно определить, дает ли одно из значений какой-либо намек на то, каким будет следующее. Сопровождается ли положительное значение, как правило, таким же положительным значением? Или, напротив, за положительным значением обычно следует отрицательное? Проделав так достаточное количество раз, вы сможете начать прогнозировать: например, если акции подскочили в цене на 1 % в понедельник, то можно с высокой степенью уверенности предсказать их новое повышение в пятницу. Или вы можете обнаружить, что сегодняшний рост цены на 1 % ничего не говорит о том, что произойдет позже, поскольку, согласно историческим данным, цена после такого роста повышалась так же часто, как и снижалась. Изменяя длину временно́го интервала, можно проверить возможность предсказывать ценовые движения для всех временны́х периодов.

Как мы видели в главе 2, какими реально будут цены на акции, облигации, фьючерсы и другие финансовые инструменты, предсказать, исходя из предыдущих цен, чрезвычайно трудно. То же самое утверждает и гипотеза эффективного рынка. Это означает, что показатель автокорреляции движения цен должен быть равен нулю, независимо от того, какой интервал времени вы рассматриваете; то, что происходит сейчас, ничего не говорит вам о том, что произойдет в будущем. И это действительно так, по крайней мере в том случае, когда рассматриваемый временно́й интервал составляет как минимум несколько минут[101].Однако предсказуемость (автокорреляция) цен акций, опционов, фьючерсов или любого другого финансового инструмента будет максимально высокой при временно́м интервале, равном нулю (t=0); не вызывает сомнений тот факт, что текущая цена может очень много рассказать о себе самой. Но затем, по мере увеличения интервала всего лишь до нескольких минут, автокорреляция быстро снижается до нулевого значения.

Это красивая иллюстрация рыночной непредсказуемости. И, может показаться, что здесь следует поставить точку. Но не торопитесь. В 1993 году у экономистов Цзюаньхина Дина, Клайва Грейнджера и Роберта Энгла возникла интересная идея: проанализировать абсолютные изменения цен, независимо от того, в какую сторону, вниз или вверх, происходит каждое движение. Можно ли прогнозировать изменения цен? Оказалось, что да. Когда Дин и его коллеги рассчитали прогнозируемость событий, они обнаружили, что она сохраняется в течение длительного времени и снижается очень постепенно. Например, для цен, взятых с дневным интервалом, прогнозируемость оставалась значительно выше нуля целых 2500 дней. Учитывая, что ежегодно бывает примерно 250 торговых дней, можно сказать, что магнитуда изменений рыночных цен сохраняет положительную предсказуемость в течение десяти лет[102].

Проще говоря, это означает, что абсолютная величина изменений рыночных цен предсказуема.

Это открытие оказалось очень важным. И не только потому, что оно буквально означает, что вы можете прогнозировать, какими могут быть ценовые изменения в будущем, но и потому, что из него следует более глубокий и важный вывод: при всей беспорядочной случайности рынка существует связь между тем, что происходит на нем сегодня, и тем, что было довольно давно, десять и более лет назад. Любые события на рынке оставляют свой неизгладимый след, меняя его и запечатлеваясь в его памяти на долгие годы. И точно так же землетрясения формируют новый ландшафт. Есть и другое проявление долгой памяти рынка, которое выявляет еще более тесную связь с землетрясениями. После любого значительного рыночного события, такого как, например, крах 1987 года, вероятность появления последующих «афтершоков» постепенно снижается, подчиняясь тому же закону, который японский сейсмолог Фусакити Омори вывел для землетрясений, то есть прямо пропорционально времени, прошедшего с момента основного события[103]. Подобная зависимость справедлива и для «афтершоков», которые следуют после значительных политических событий, таких как объявления Комитета по операциям на открытом рынке США (FOMC) об изменении процентных ставок. Вероятность сильных изменений рыночных цен снижается прямо пропорционально интервалу времени, прошедшему с момента такого объявления[104].

Я не утверждаю, что рынок работает в точности так же, как землетрясения. Но дело в том, что столь поразительно похожая динамика, проявляющаяся в двух совершенно разных областях, позволяет предположить, что это явление невозможно объяснить никакими специфическими особенностями, относящимися к любой из этих областей: ни детальными свойствами горных пород, ни разломами и трениями, ни тайнами психологии и поведения инвесторов. Вы можете винить в склонности рынков к внезапным потрясениям и диким разворотам человеческую жадность и подверженность ошибкам. Но с теми же самыми сюрпризами мы сталкиваемся, изучая явления, возникающие и в земной коре, и при протекании других естественных процессов в системах, которые далеки от соблюдения вечного баланса и для которых история ранних событий имеет важное значение.

Лавина из рисовых зерен

В классическом представлении функционирование здорового человеческого организма направлено на достижение идеального баланса или гомеостаза в мире меняющихся потребностей. При физической нагрузке частота сердечных сокращений возрастает, чтобы перекачивать больше крови и доставлять больше кислорода к мышцам. Уровень гормонов регулируется в соответствии с суточным циклом. Предполагается, что, если внешние изменения или раздражители отсутствуют, тело должно находиться в режиме спокойного отдыха, пульс – оставаться стабильным и ровным. Ссылка на соблюдение баланса в человеческом организме часто вдохновляла экономистов на проведение аналогий с функционированием экономики и рынков.

Но вот что удивительно: данная модель не в состоянии достоверно описать происходящее не только на рынках, но и в человеческом теле.

Если у совершенно здорового человека в состоянии покоя измерять промежуток времени между ударами его сердца, то полученные значения не будут одинаковыми. В ходе продолжавшихся более 20 лет исследований Ари Гольдбергер из Гарвардской медицинской школы установил, что для здорового сердца характерны довольно заметные естественные колебания величины интервала между сердечными сокращениями[105]. Более того, анализ этих колебаний также позволяет выявить наличие долгосрочной памяти, сохраняющей в течение многих часов тонкую связь между прошлыми и будущими колебаниями. Эти колебания не являются случайными, они отражают внутреннюю организацию сердца, находящегося в состоянии покоя: отдых – это не просто отдых, а нечто гораздо более сложное. Гольдбергер и его коллеги выяснили, что на самом деле сердечный ритм становится более размеренным и предсказуемым у людей старшего возраста и у пациентов, страдающих сердечными заболеваниями. Молодое здоровое сердце в режиме отдыха бьется отнюдь не в спокойном и размеренном ритме; неравномерность сердечных сокращений и наличие у сердца долгой памяти являются признаками его естественного здоровья.

То же самое происходит и с человеческим мозгом. Десять лет назад невролог Клаус Линкенкаер-Хансен и его коллеги из Университета Хельсинки изучали при помощи электроэнцефалографии и других методов нейронные колебания, происходящие в мозге добровольцев, которые, оставаясь в сознании, находились в состоянии покоя. Независимо от того, были глаза испытуемых закрыты или открыты, в нейронной сети наблюдалась бурная деятельность. Люди склонны считать, что «мозговые волны» отличаются высокой степенью ритмичности, но на самом деле они весьма беспорядочны (хотя и не совсем случайны). Несмотря на заметную неупорядоченность возникновения, характер происходящих в мозге колебаний также указывает на наличие сложноорганизованной долговременной памяти, что обеспечивает высокую степень предсказуемости колебаний в течение длительных периодов[106].

Для естествоиспытателя наличие сходства между землетрясениями, процессами, проходящими внутри человеческого тела и на финансовых рынках, не случайно и даже не очень удивительно. За последние два десятилетия ученые обнаружили также беспорядочные, но при этом высокоорганизованные паттерны и в распространении лесных пожаров, и во вспышках на Солнце, и в исчезновениях видов животных, и в колебаниях численности популяций птиц. Они присутствуют в динамике изменений атмосферы и климата. Более полный список мог бы занять несколько страниц, и он приведен в моей предыдущей книге под названием «Ubiquity»[107](«Вездесущность»). Все эти процессы имеют много общего и составляют класс явлений, среди которых рынки, как представляется, занимают вполне законное место. Все эти системы являются неравновесными, они были выведены из сбалансированного состояния энергетическими потоками, постоянной конкуренцией, изменениями в окружающей среде или другими влиятельными факторами.

Одна из причин того обстоятельства, что в сфере экономики и финансов принято придерживаться концепции равновесия, обусловлена силой представлений, доминирующих в этих областях. Там преобладает представление о рынках, пребывающих в спокойном состоянии, и предполагается, что после проявления внешнего воздействия они приходят в состояние равновесия так же легко, как вода в качнувшемся ведре. Для создания более влиятельной науки о рынках, которая смогла бы естественным образом объяснить наличие «тяжелых хвостов» и долгой памяти и, возможно, дать ответы на многие другие вопросы, мы должны сформулировать столь же мощные модельные представления для систем, находящихся вне равновесия, образы, легко и просто описывающие реальные рыночные явления.

Имея это в виду, давайте еще раз поговорим о ведре с водой. Оно ни о чем не помнит. Если вы будете наполнять его, капая воду через равный интервал времени, каждая новая капля будет растворяться в общей массе воды, оставляя поверхность ровной. Но что будет, если мы заменим жидкие капли воды твердыми частицами, скажем, зернами риса, которые не могут растворяться друг в друге? Представьте горку из рисовых зерен, рассыпанную на столе, к которой добавляют по одному зернышку. Этот эксперимент может многому нас научить.

Что будет происходить с такой кучкой? Сначала, конечно, она будет увеличиваться очень медленно, по крупицам, постепенно становясь более высокой и крутой. Когда добавляется очередное зернышко, информация о нем фиксируется в памяти кучки: от того, в какое месте попадают зерна, зависит, как она может расти в будущем. Иногда попадание в кучку очередного зерна вызывает обвал, и некоторые зерна скользят вниз, напоминая горную лавину в миниатюре. В конце концов, спустя долгое время, рисовая кучка достигнет такого размера и состояния, при котором добавление новых зерен будет все чаще приводить к тому, что уже имеющиеся зерна будут скатываться вниз (и падать за край стола), просто чтобы сбалансировать количество зерен, помещающихся в куче. Конечно, это будет происходить не каждый раз, но в среднем баланс будет поддерживаться таким образом.

В этой ситуации мы могли бы задать себе простой вопрос, сколько зерен, согласно нашим ожиданиям, соскользнет по склону рисового холма, когда образуется следующая лавина. Можно было бы предположить, что это будет некое среднее значение, скажем, двести зерен. Однако эксперименты, проведенные в 1990-х годах, этого не подтверждают. Оказалось, что при добавлении к уже имеющейся кучке новых зерен количество скатывающихся вниз зерен варьируется в очень широком диапазоне. Способность к запоминанию информации способствовала формированию системы, в которой рисовые лавины ведут себя подобно землетрясениям и биржевым котировкам. Они очень существенно отличаются по количеству задействованных зерен (на самом деле, диапазон этих изменений ограничен лишь размером таблицы, которую вы используете). В какой последовательности и какой интенсивности образовывались лавины из рисовых зерен, можно увидеть на рис. 3.

Рис. 3. На графике представлена последовательность возникновения рисовых лавин. Высота каждой линии показывает полную энергию соответствующей лавины, отражая не только количество скатившихся по склону зерен, но и расстояние, на которое они переместились. Куча рисовых зерен демонстрирует чрезвычайно неустойчивую динамику, хотя каждое происходящее событие вызывается падением на нее одного нового зерна. На вставке показаны временные ряды для более длительного интервала (рисунок предоставлен Кимом Кристенсеном)

Я считаю, что это очень глубокий эксперимент. Его по достоинству оценили бы Платон или Аристотель, поскольку он позволяет расширить наши фундаментальные представления о мире. Благодаря такому контролируемому эксперименту мы можем увидеть воочию – то есть так, как не смогли бы увидеть в таких сложных реальных системах, как рынки, – что и огромные, и мельчайшие события вызывают одни и те же причины. Это всегда происходит просто потому, что добавляется еще одно зернышко. Данный эксперимент имеет и философский смысл, поскольку он демонстрирует ошибочность нашего интуитивного представления о том, что серьезные последствия, как правило, вызываются не менее серьезными причинами.

Кроме этого, динамика процессов, происходящих с рисовой кучкой, продемонстрировала наличие тонкой долгосрочной памяти, проявившейся в тенденции группировки больших событий, тенденции, которую мы наблюдали, анализируя и землетрясения, и серьезные изменения на рынке. В данном случае история изменений включает в себя один длительный период медленного спокойного разрушения, перемежающийся спорадическими масштабными обвалами. Следует сказать, что даже когда вызывающие разрушение внешние причины известны, данный процесс не становится более упорядоченным и предсказуемым. Этот философский эксперимент показывает, что в естественной системе при выводе ее из равновесия возникают изменения практически такого же вида, что мы наблюдаем на рынках. При этом механизмы, способные создавать столь сложные последствия, сами по себе вовсе не обязательно должны быть очень сложными.

Конечно, данный эксперимент не может служить доказательством аналогичного развития событий, происходящих на реальных рынках. Это всего лишь исследование концептуально возможного предположения о механизмах их работы. Оно приводит нас к выводу, который следует учитывать при построении модели рынка: незначительное отклонение от равновесия может иметь далеко идущие последствия.

Об ураганах и гипотезах

Итак, мы увидели, что рынки ведут себя не так уж и странно, по крайней мере если рассматривать их поведение с точки зрения естествознания. Я не упомянул об еще одном сходстве между рыночными колебаниями и хаотическом движением жидкости в турбулентном состоянии – беспорядочном перемещении воды в бурлящем потоке, – которое делает связь между рынками и погодой еще более явной. Теория финансов должна давать приемлемые объяснения, почему поведение рынков укладывается в описанные модели и почему изменяющиеся по степенному закону колебания и наличие долговременной памяти возникают из совокупности поведения отдельных лиц, компаний и других участников рынка.

Превалирующая на сегодняшний день теория равновесной экономики не дает таких объяснений. Что еще хуже, используя концепцию равновесия, можно с легкостью находить «объяснения» любых видимых проблем. Что бы ни случилось на рынке, апологеты рыночного равновесия всегда могут сказать: «Конечно, шокирующее воздействие может вызывать редкие отклонения от равновесного состояния, но в дальнейшем рынок будет действовать таким образом, чтобы быстро восстановить эффективное равновесие». Больше того, они могут заявить о том, что произошедшие на рынке события являются как раз таки свидетельством их правоты.

Возьмем один пример. В 1990 году Эндрю Ло и Крейг Маккинли опубликовали отчет[108] об исследовании, в рамках которого проводилось изучение движения рыночных цен на протяжении более чем двадцатипятилетнего периода. Полученные результаты показали наличие достоверной корреляции между величинами нынешних изменений цен дешевых акций и более ранних изменений цен дорогих акций. Это означает, что, анализируя произошедшие за последнее время изменения в ценах более дорогих акций, инвесторы могут предсказать, что произойдет в будущем с ценами более дешевых акций. Это явно противоречит гипотезе эффективного рынка. Трейдеры эффективного рынка должны немедленно воспользоваться такой инвестиционной возможностью, покупая недооцененные и/или продавая переоцененные акции ради получения прибыли, и тем самым нивелировать все потенциальные выгоды существующего ценового паттерна.

Защитники гипотезы эффективного рынка могут привести контраргумент, состоящий в том, что описанная выше предсказуемость постепенно утрачивалась в течение последних 20 лет, как это и предусматривает гипотеза эффективности. К 1997 году, когда другие исследователи провели ревизию описанного феномена, им пришлось сравнивать даже поминутные данные о сделках на Нью-Йоркской фондовой бирже, чтобы обнаружить присутствие выявленной ранее корреляции. К 2005 году, когда физики Бенс Тот и Янош Кертез вновь обратились к данной теме, выяснилось, что исследуемый эффект полностью исчез[109].Вывод: гипотеза эффективного рынка является ярким примером теории, которая делает точные прогнозы.

Однако в таком образе мышления есть что-то совершенно неправильное. Чтобы понять, что именно, давайте применим его к другой области: к погоде. Предположим, что некоторые теоретики, изучающие атмосферные явления, выдвинули утверждение, что земная атмосфера всегда находится в состоянии равновесия и покоя. Мы могли бы назвать это гипотезой эффективной атмосферы (ГЭА). Учитывая общий объем воздуха, его плотность и силу тяжести, теоретики смогли бы прогнозировать такие характеристики, как величина атмосферного давления на уровне моря. Гипотеза эффективной атмосферы позволила бы весьма успешно объяснить многие аспекты, имеющие отношение к атмосфере. Но затем, следуя по пути своих коллег-экономистов, теоретики ГЭА должны были прийти к более спорному утверждению о том, что величина атмосферного давления в любых двух точках Земли (расположенных на одинаковой высоте) должна быть одинаковой. (Аналогично утверждению какого-либо хорошего экономиста о том, что цены двух любых равных по своей внутренней стоимости акций должны быть одинаковыми.) Защитники гипотезы эффективной атмосферы обосновывали бы свое утверждение тем, что любой перепад давления приводит к появлению ветра, который переносит воздушные массы и энергию из области с более высоким давлением в область с более низким давлением. Этот поток воздуха приведет к снижению давления в первой области и повышению его во второй области, что, в конечном счете, позволит выровнять давление в обеих областях. Другими словами, любой кратковременный дисбаланс величины атмосферного давления приводит к возникновению сил, которые будут стремиться к немедленному устранению образовавшегося различия.

Очевидно, что критики гипотезы эффективной атмосферы назвали бы это полным безумием. В конце концов, ветра дуют практически постоянно, а иногда случаются и сильные бури. Летом 2011 года ураган «Ирэн» вызвал массовые наводнения в восточной части Соединенных Штатов. Разве это не служит очевидным опровержением гипотезы эффективной атмосферы? Теоретики ГЭА в ответ будут заявлять, что эти наблюдения, на самом деле, являются еще одним доказательством справедливости их теории. Да, согласятся они, атмосфера действительно иногда немного отклоняется от идеального равновесия, но затем естественные атмосферные силы вновь приводят систему к состоянию равновесия. В конце концов, если вы посмотрите на данные, описывающие состояние атмосферы после прохождения урагана, то увидите, что огромный перепад давления был ликвидирован ветрами, рассеявшими энергию. В конечном итоге ураган полностью исчез, поскольку атмосфера вновь пришла в состояние равновесия. Теоретики ГЭА могли бы праздновать очередную победу своей теории, которая в точности предсказывает именно такую судьбу для любого подобного нарушения баланса.

Среди тех, кто занимается изучением физики атмосферы, конечно, не найдется никого, кто всерьез воспринял бы гипотезу эффективной атмосферы, поскольку утверждение о том, что постепенное исчезновение урагана «Ирэн» служит доказательством «высокой эффективности» атмосферы или ее возвращения к равновесному состоянию, совершенно бессмысленно. Действительно, ураган «Ирэн» был одним из примеров масштабного нарушения баланса, но его исчезновение никак не доказывает, что атмосфера в целом близка к состоянию равновесия. Пока этот ураган терял свою силу, сотни других бурь или даже не менее сильных будущих ураганов, возможно, назревали в других местах планеты. Одни шторма постоянно сменяют другие, создавая в атмосфере хаотичное движение, которое свойственно системе, находящейся вне равновесия благодаря энергии, получаемой от солнца.

Чтобы доказать, что состояние атмосферы на самом деле постепенно приближается к равновесному, потребуется провести некое глобальное исследование бурь, ветров и перепадов атмосферного давления, чтобы понять, становятся ли они со временем слабее. Поведение отдельно взятого шторма, на самом деле, не так уж и важно. А что касается финансовых рынков, то можно сказать то же самое об отдельно взятой аномалии, например о той, что смогли обнаружить Ло и Маккинли. Эмпирические данные свидетельствуют, что за 20 лет она полностью исчезла, но из этого никоим образом не следует, что рынок в целом становится все более или все менее эффективным, приближаясь к состоянию равновесия или, наоборот, отдаляясь от него.

Данная аналогия, на мой взгляд, показывает, что концепция равновесия не только не научна, но и опасна: из нее следует, что сами по себе рынки не имеют интересной динамики и принципиально отличаются от всего остального, что мы знаем в природе. Экономическая теория вполне согласна с тем, что нерыночная часть мира – погода, политика, технологии и пр. – обладает бесконечно сложной динамикой и полна сюрпризов. А вот сам рынок – нет, сэр. Она согласна и с тем, что богатая динамика внешнего мира вызывает изменения реальной, фундаментальной стоимости компаний и акций, а также других финансовых инструментов. Но дальше теория эффективного рынка настаивает на том, что вся эта огромная сложная неоднородная людская масса, которая представлена на рынке, реагирует на изменения быстрым и чрезвычайно простым способом – стремится обрести новое равновесие, которое учитывало бы всю имеющуюся информацию. Получается, что рынок, в отличие от всего остального, представляет собой исключительно простую вещь, которая лишь услужливо реагирует на воздействие внешних сил.

Мне, да и многим другим, кажется, что такое представление нельзя принимать всерьез. Все описанные в этой главе модели показывают, что рынки обладают очень богатой внутренней динамикой, которая имеет много общего с системами, признаваемыми во всех остальных областях науки. Эти модели поведения составляют основу рынка, и потому они должны получить свое объяснение.

Глава 5

Модели человека

Безумец не тот, кто потерял рассудок, а тот, кто потерял все, кроме своего рассудка.

Гилберт Кийт Честертон. Принципы политической экономии

Люди, если рассматривать их как поведенческие системы, довольно просты. Кажущаяся сложность нашего поведения в значительной степени является отражением сложности той среды, в которой мы обитаем.

Герберт Саймон

Любая приличная теория финансов должна уметь объяснить основные математические паттерны, которые проявляются в динамике работы рынков. В предыдущей главе мы рассмотрели два из них, те, что до сих пор не получили объяснения в рамках превалирующей на сегодняшний день экономической теории. Первый паттерн – степенная зависимость рыночных изменений. Он отражает общую восприимчивость рыночных цен к шоковым воздействиям, которая способна сохраняться от нескольких секунд до нескольких лет. В отличие от многих других рыночных явлений наличие данного паттерна подтверждается историческими примерами, но и находит свое выражение в виде математического закона. Второй паттерн, отражающий существование долговременной памяти рыночных колебаний, показывает, что штили или потрясения, как правило, предвещают повторение тех же событий в еще большем масштабе.

Помимо двух названных можно выделить еще несколько рыночных универсалий[110], которые также указывают на имеющееся сходство процессов, протекающих на рынках, и процессов, хорошо известных физикам. Увеличьте изображение неровного участка береговой линии небольшой части морского побережья, и вы увидите, что полученное изображение будет выглядеть точно так же, как изображение более крупного участка. Береговая линия – это, по сути, фрактал, то есть математическая структура, обладающая свойством самоподобия, в которой каждая дробная часть по виду напоминает единое целое. (Очень простой пример: шахматная доска, которая представляет собой один большой квадрат, состоящий из 64 меньших квадратов; крошечный человечек мог бы сыграть в мини-шахматы, разделив любой из этих малых квадратов на 64 мини-квадрата, которые, в свою очередь, тоже можно разделить на шестьдесят четыре еще меньших микроквадрата, и т. д.) Графики колебания рыночных цен также обладают фрактальными свойствами. Если на биржевом графике закрыть цифры на шкале времени, то по одному лишь внешнему виду кривой изменяющихся цен невозможно будет определить, какой период времени она отражает – часы, дни, недели или месяцы, – поскольку биржевые графики за любые периоды времени очень похожи друг на друга. На самом деле графики колебания рыночных цен более разнообразны, чем обычные фракталы. Их даже можно назвать «мультифракталами», представляющими собой множества фракталов, наложенных один на другой[111]. (Этот паттерн значительно сложнее описать, но именно мультифракталы отображают вихревое вращение любого турбулентного потока. В бурлящем потоке крупные водяные вихри распадаются на более мелкие, которые, в свою очередь, разрываются на еще более мелкие и так далее вплоть до вращающихся молекул воды. Детали этого процесса слишком сложны, и для его описания нельзя использовать только один простой фрактал; такое самоподобие имеет более тонкую структуру.)

Еще одной рыночной универсалией является связь между тем, что на рынке происходит в данный момент, когда он двигается вверх или вниз, и последующей рыночной волатильностью. Исследования показывают, что за падением цен следует период более энергичных рыночных колебаний, в то время как после роста цен рынок склонен на некоторое время успокаиваться. Никто не знает, почему это происходит, но статистические данные подтверждают наличие такого эффекта, особенно заметно он проявляется для фондовых индексов[112].

Все эти паттерны очень разные, проявляются они обычно на любых рынках – акций, облигаций, фьючерсов и опционов, сырьевых товаров и т. д. – и нуждаются в объяснении. Если бы физика атмосферы не могла объяснить, почему в Северном полушарии ураганы всегда вращаются против, а в Южном – по часовой стрелке или почему ураганы никогда не возникают вблизи экватора, это вызывало бы недоумение. Если бы вы были метеорологом и исповедуемые вами теории не могли достойно объяснить, почему торнадо не появляется, когда небо чистое, но легко возникает во время грозы, то как бы вы поступили? Наверняка постарались бы найти более подходящую теорию. Паттерны, которые мы обнаруживаем на фондовых рынках, столь же явно выражены, как и погодные явления. Тем не менее ни один из них не находит своего объяснения в теории эффективного рынка или в любой другой теории равновесия финансовой экономики.

Среди физиков и экономистов, изучающих финансы, эти математические паттерны известны как «стилизованные факты» [113]. Британский экономист Николас Колдор ввел этот своеобразный термин в 1961 году, представляя аргументы для теории экономического роста. Он разумно утверждал, что ученым, выстраивающим новую теорию, следует начинать с того, чтобы собрать и обобщить соответствующие факты, требующие объяснения. Сначала факты, а лишь затем теория. Но, как отмечал сам Колдор, «факты, зафиксированные статистиками, всегда отличаются избирательностью и наличием многочисленных нюансов, из-за чего они не могут быть обобщены». Таким образом, предложил он, теоретикам следовало бы иметь дело со «стилизованным представлением фактов». Им необходимо «сосредоточиться на широких тенденциях, игнорируя отдельные детали».

Конечно, любое объяснение базируется на какой-либо теории. Но давайте посмотрим, как люди принимают инвестиционные решения: они делают это, услышав какой-то намек во время вечеринки, или прочитав убедительную статью в интернете, или просто захотев потратить полученный на Рождество бонус. Как можно выстроить теорию фондового рынка, который настолько сильно зависит от непредсказуемых мыслей, эмоций и поведения миллионов своеобразных человеческих существ? Традиционно экономисты исходят из предположения, что люди ведут себя рационально. Утверждается, что, сталкиваясь с необходимостью принятия решения любой сложности, люди планируют свои действия таким образом, чтобы оптимизировать ожидаемую (как правило, финансовую) выгоду. Трейдеры могут кричать в телефонную трубку, лупить кулаком по столу, проклинать свои компьютеры и принимать инвестиционные решения за доли секунды, полагаясь на то, что напоминает шестое чувство. Однако экономисты все равно будут настаивать, что на самом деле их выбор был обусловлен «межвременной полезностью» – ожидаемой в будущем выгодой, – а сделать такой выбор можно, лишь решив сложное математическое уравнение. Экономисты полагают, что мы с вами занимаемся именно этим, когда принимаем любое экономическое решение.

Даже непосвященный наблюдатель легко может заметить, насколько подобное предположение неразумно. Но у математического подхода имеется чудесное преимущество, которое дает возможность удалить всю психологию из уравнения, описывающего человеческое поведение. Он позволяет свести деятельность людей к логической или математической проблеме, превращая экономику в раздел математики и тем самым облегчая построение теории. Как предположил политолог Роберт Аксельрод: «Причина доминирования рационального подхода к описанию проблемы выбора заключается не в том, что ученые считают его вполне реалистичным… его вовсе не реалистичные предположения подрывают большую часть его ценности как основы для советов. Реальное преимущество рационального подхода к описанию выбора состоит в том, что он позволяет делать умозаключения»[114]. Экономическая теория не желает пачкать руки, копаясь в запутанных деталях реальности.

Полученные в итоге теории, к сожалению, столь же нереальны, как и те предположения, на которых они основаны. Но какова альтернатива? Отказ от предположения о совершенной рациональности, по утверждению многих экономистов, приведет к абсолютному непониманию того, как действовать дальше. Если мы делаем выбор не рационально, тогда как? И, кроме этого, многие экономисты полагают, что на самом деле нет никакой необходимости исходить из реалистичных предположений о поведении человека. Они часто вспоминают, что еще в 1950-х годах американский экономист Милтон Фридман продемонстрировал, что формулирование диких некорректных предположений на самом деле представляет собой довольно разумный способ научных изысканий.

Конечно, этот своеобразный аргумент Фридмана сам по себе выглядит не менее безумным. Но вместо того, чтобы просто закрыть на него глаза, я хочу уделить ему некоторое внимание, поскольку он имел пагубное воздействие на мышление нескольких поколений экономистов. Это заблуждение должно быть искоренено, если мы хотим начать строить более адекватные рыночные теории.

«F-твист» Милтона Фридмана

Аргумент Фридмана лежит в основе одной из самых влиятельных экономических работ, написанных за последние полвека. Она была опубликована в 1953 году и называется «The Methodology of Positive Economics» («Методология позитивной экономической науки»)[115]. В этом эссе Фридман выразил мнение, что экономика должна иметь собственные научные стандарты, подобные тем, что используются в физике, которые должны быть ориентированы на то, «что есть», а не на то, «что должно быть». Ценность экономических моделей и гипотез, заявлял он, должна измеряться так же, как это делается в других областях науки. «Единственным конкретным тестом, позволяющим судить об обоснованности гипотезы, может быть сравнение ее предсказаний с реальностью, – утверждал Фридман. – Гипотеза отвергается в том случае, если ее предсказания противоречат реальным данным… и принимается, если ее предсказания не противоречат реальности; наше доверие к ней возрастает, если она подтверждается при бо́льших шансах быть опровергнутой».

Для большинства ученых такой подход будет казаться весьма разумным и очень близким к их собственным представлениям. Фридман также утверждал, что если сразу несколько гипотез позволяют делать одинаково хорошие прогнозы, экономисты, выбирая между ними, должны руководствоваться критериями «простоты» и «плодотворности». «Теория будет тем “проще”, чем меньше требуется исходной информации для предсказания явлений в данной области; она будет тем “плодотворнее”, чем более точны получаемые в итоге предсказания, чем шире та область, в которой теория дает эти предсказания и чем больше дополнительных направлений для исследования она открывает».

И в этом эссе Фридмана по-прежнему согласуется с общепринятыми философскими подходами к науке. Но дальше все становится немного странным.

У социологов, конечно, нет таких возможностей, как у физиков или химиков, которые во многих случаях могут взять исследуемый образец и провести над ним эксперименты в лабораторных условиях, получив таким образом больше данных для проверки своих предположений. По объективным причинам социологи обычно не в состоянии проводить подобные эксперименты, и в недостатке новых доказательств для проверки справедливости их гипотез Фридман видит отдельную проблему. Трудность получения таких данных

вызывает искушение предполагать, что обоснованность гипотезы можно установить с помощью других, более доступных способов – искушение предположить, что гипотеза имеет не только «следствия», но и «допущения», и соответствие этих «допущений» «реальности» может служить проверкой обоснованности гипотезы, отличной от проверки следствий или дополняющей ее. Этот широко распространенный взгляд является фундаментальной ошибкой и наносит серьезный вред.

То, что заявляет здесь Фридман, можно назвать аргументом в пользу «отправки нас на Луну». Кого волнует, каким именно образом были получены математические уравнения, с помощью которых космический корабль сумел долететь до Луны? И еще: ни одна теория не создается на основе полностью взятого из реальности набора данных. И в физике, и в экономике создание теории должно начинаться с получения приблизительной картины – будь то атомная структура металла, ключевые рыночные взаимодействия или чего угодно еще – на основе упрощенных предположений, в том числе с учетом одних факторов и при одновременном игнорировании других. Затем следует попытка сделать выводы или дать прогнозы, которые логически вытекают из имевших место допущений, что позволяет составить скелет картины мира, на который нанизываются интересующие нас элементы реальности. В этом контексте Фридман утверждает, что выбор предположений не имеет значения и что о справедливости теории следует судить по тому, позволит ли она вам добраться до Луны или нет, что в нашем случае означает, сможет ли она давать точные прогнозы экономического поведения.

Далее со свойственным ему энтузиазмом Фридман продолжил утверждать, что дикие некорректные предположения являются предпосылками великих теорий:

отношение между значимостью теории и «реалистичностью» ее «предпосылок» почти всегда противоположно этим «предпосылкам». Предпосылки действительно важных и значимых гипотез весьма неточно описывают реальность, и в общем плане, чем более важной является теория, тем более нереалистичны ее предпосылки. Причина этого проста. Гипотеза важна, если она «объясняет» многое малым… Таким образом, для того чтобы быть значимой, гипотеза должна исходить из дескриптивно ложных предпосылок.

Честно говоря, это довольно-таки удивительный вывод. Теория становится лучше, когда она основана на менее правдоподобных предположениях. Данный аргумент получил название «F-твист» Фридмана. Этот термин был впервые применен Полом Самуэльсоном в критической статье, а нелогичный вывод Фридмана на протяжении последнего полувека использовался бесчисленное количество раз экономистами, пытавшимися таким образом оправдать нереалистичность предположений, вытекающих из их теорий.

Примером может служить одна из самых известных финансовых моделей, так называемая модель ценообразования капитальных активов [116], предложенная экономистом Уильямом Шарпом в 1964 году[117].В соответствии с этой моделью в долгосрочной перспективе ожидаемая доходность конкретных акций напрямую связана со степенью заложенного в них риска, которая измеряется тем, насколько сильны колебания цены этих акций. По сути, данная теория утверждает, что некоторые акции имеют более высокую доходность лишь потому, что на пути к получению прибыли они подвергают своих владельцев более высоким рискам. Чтобы прийти к этому выводу, Шарпу пришлось исходить из предположения, что все инвесторы, начиная с самого бедного и заканчивая Уорреном Баффетом, имеют возможность заимствовать денежные средства под одну и ту же процентную ставку, хотя в действительности богатые инвесторы кредитуются, как правило, под гораздо более низкие процентные ставки. Шарп также предположил, что все инвесторы имеют абсолютно одинаковое мнение о перспективах различных инвестиционных инструментов, хотя, если бы это было правдой, все хотели бы иметь одни и те же активы, которые никогда не переходили бы из рук в руки.

«Разумеется», – признавался Шарп, что это были «несомненно, нереальные предположения». Но далее для защиты своей теории он решил воспользоваться непререкаемым авторитетом Фридмана. «Учитывая, что теория проверяется не реализмом предположений, а приемлемостью следуемых из нее выводов, а также тот факт, что эти предположения подразумевают наличие условий равновесия, которые формируют основную часть классической финансовой доктрины, далеко не очевидно, что данная формулировка должна быть отклонена – особенно с учетом нехватки альтернативных моделей, позволяющих получить аналогичные результаты».

Обратите внимание, что Шарп здесь пошел даже дальше, чем Фридман. Он определял значимость теории даже не точностью ее предсказаний, а всего лишь их приемлемостью, что вовсе не одно и то же. Кроме того, как аргумент в защиту своей теории он приводит тот факт, что она «подразумевает наличие условий равновесия», что соответствует финансовой доктрине. Если следовать этой логике, то все теории, которые опровергают или подвергают сомнению существующую финансовую доктрину, должны быть автоматически отвергнуты. В любом случае, по мнению Шарпа, абсурдность предположений, лежащих в основе его теории, не должна работать против нее.

В свое время Милтон Фридман был назван «величайшим спорщиком всех времен»[118], и приведенный здесь аргумент подтверждает это в полной мере. Его логические выкладки шаг за шагом подводят нас, казалось бы, к неизбежным выводам. Но есть нечто принципиально неправильное в самой сути этого процесса.

И снова об игре словами

Во второй главе я упоминал о том, что экономисты часто используют слово «эффективный» как им заблагорассудится, в одном случае понимая под эффективностью непредсказуемость, а в другом – получение оптимальных результатов. Это хитрый трюк позволяет создавать и поддерживать дьявольскую иллюзию; поразительные по своей сути утверждения выглядят так, как будто они основаны на надежных доказательствах. Примерно такой же уловкой является и аргумент Фридмана о создании сто́ящих теорий на основе нелепых предположений. Как и в первом случае, секрет трюка заключается в подборе терминов и специфике их использования.

Представим себе, что нам необходимо создать теорию о форме Земли и ее поверхности, теорию, необходимую навигаторам. Вы можете начать с предположения, что Земля имеет форму шара. Это утверждение очень близко к истине и одно из самых главных открытий в истории человечества. Но вы можете также сказать, что это предположение является «нереалистичным», «ложным» и «неточным», поскольку Земля на самом деле не идеально круглая. Горы и деревья, реки и долины, огромные океаны – с учетом всех этих особенностей Земля не является идеальным шаром. Поэтому вы можете как принять такое сравнение, так и отклонить его.

Большинство людей согласится с тем, что изменение представлений о форме Земли, о том, что она не является плоской, стало крупным прорывом, имевшим значительные последствия. Но ни один здравомыслящий человек не скажет, что огромная значимость этого открытия определялась тем, что предположения, на которых оно построено, были «дескриптивно неточными». На самом деле, ценность данной теории в том, что она верна, и Земля на самом деле представляет собой сферу с незначительными отклонениями. Но когда Фридман применяет термины «дескриптивно неточный» или «ложный», он придает им вполне определенный смысл. Игра слов создает впечатление, что его очень странный вывод является весьма глубокомысленным, когда на самом деле он просто не соответствует действительности.

Или рассмотрим еще один пример из физики – движение планет, описываемое законами ньютоновской физики. При практическом применении данной теории делается предположение, согласно которому две относящиеся к планетам характеристики – их масса и удаленность от Солнца – имеют гораздо большее значение для их орбит, чем все остальные. Вращение, температура, размеры океанов и сила приливов, количество отраженного солнечного света – ни один из этих параметров не учитывается. Теория игнорирует все эти детали, но при этом позволяет делать поразительно точные предсказания. Это, пожалуй, наиболее яркий пример достоверной теории, в основе которой заложено смелое упрощенное утверждение о том, что в действительности имеет значение.

Теперь посмотрим на это с точки зрения Фридмана. Является ли ньютоновская физика значимой потому, что в ее предположениях содержится «дескриптивная ложь»? Вовсе нет. Ее делает такой то, что она является верной, а не ложной. Тяга Фридмана к «дескриптивно неточным» теориям остается более чем спорной.

Что было бы, если бы Ньютон прочитал эссе Фридмана за несколько сотен лет до его появления и, вдохновленный этим учением, постарался бы сделать свою теорию менее дескриптивно точной? Он мог бы предположить, что наиболее важной характеристикой является состояние атмосферы планет, и отслеживал бы прежде всего количество отражаемого ими солнечного света. Он мог бы предположить, что все планеты представляют собой идеальные кубы и что масса каждой из них находится в гармонической пропорции с музыкальной гаммой. Тогда его предположения действительно оказались бы дескриптивно ложными. Очевидно, что в этом случае теория гравитации Ньютона ничего бы не стоила. Но давайте представим на минуту, что она каким-либо образом сумела бы выдавать точные прогнозы. Тогда успех этой невероятной теории выглядел бы столь же таинственно, как и само движение планет.

Аргумент Фридмана гораздо более приемлем, когда речь идет не о дескриптивной неточности, а о дескриптивном упрощении. Гравитационная теория Ньютона не принимает во внимание несущественные показатели, но при этом она делает все возможное, чтобы максимально точно отразить реальное положение вещей.

Я довольно детально исследовал здесь хитрый трюк Фридмана в связи с тем, что приведенный им аргумент сделал очень многое для деформации современных экономических теорий[119]. Эти теории, исходя из нереалистичных предположений, достигают математической элегантности, но при этом они не в состоянии объяснить, как работают рынки в реальном мире. Любая заслуживающая внимания теория, представленная в экономике, физике или в любых других научных областях, должна быть пригодна для построения моделей, начинающихся с простых и правдоподобных предположений, учитывающих те факторы, которые, как представляется, имеют наибольшее значение. В конце концов, теория, построенная на правдоподобных и проверяемых предположениях, действительно может дать вам представление о механизмах возникновения причин и их следствий.

Итак, с чего мы начнем? Что понимать под «правдоподобием», когда речь идет о финансовых рынках? Рынком управляют действия и решения людей, поэтому человеческое поведение является хорошей отправной точкой, так же как понимание поведения атомов и молекул является первым шагом к построению теории строения материи. Пожалуй, наиболее очевидным фактом является то, что рынки не соответствуют идеальным представлениям тех экономистов, которые утверждают, что все участники рынка действуют рационально, то есть продвигаются к достижению своих целей наиболее «оптимальным» способом. Можно согласиться с мнением экономиста Дункана Фоли, который высказался на данную тему следующим образом: «Опровержение теории рационального выбора, похоже, является одним из немногих действительно полезных результатов, достигнутых гуманитарными науками»[120].

Помимо всего прочего, инвесторы (и все остальные участники рынка) часто сталкиваются с ситуациями, слишком сложными для применения любой стратегии рациональной оптимизации, чтобы извлечь для себя максимальную пользу. «F-твист» Фридмана представляет собой отчаянную попытку обойти последствия этого очевидного факта, чтобы создать более комфортные условия для продолжения использования удобных теорий, так или иначе основанных на рациональности. Приближение к более глубокому пониманию рынков требует более честного подхода. А для этого нужно в первую очередь обратить внимание на то, как люди на самом деле ведут себя на рынках.

Обратная сторона рациональности

Шла вторая неделя августа 2007 года, когда Уолл-стрит и весь финансовый мир наполнился слухами. За почти 20 лет своего существования знаменитый Medallion Fund, находящийся под управлением Джейми Саймонса, очень редко оказывался без прибыли по итогам месяца. И вдруг всего за несколько дней он потерял около 10 % своей стоимости. Убытки Global Alpha, флагманского фонда Goldman Sachs, составили 26 % в годовом выражении. Другой известный фонд AQR Capital Management, которым управлял Клифф Аснесс, потерял 13 %. Остальные «квантовые» хеджевые фонды тоже сработали неудачно, и, если верить распространившимся слухам, это были еще не все плохие новости; фонды продолжали терять деньги и не могли найти способ остановить этот процесс.

Конечно, с точки зрения любого инвестиционного фонда слухи о финансовых потерях почти так же опасны, как фактические потери, поскольку страхи имеют свойство усиливаться и, в конечном итоге, инвесторы могут испугаться до такой степени, что ринутся спасать свои капиталы, забирая деньги из хеджевых фондов. В 2004 году Джонатан Бэйли и Стивен Коутс получили несколько отраслевых наград за успехи, достигнутые незадолго до этого созданным ими фондом Bailey Coates Cromwell. Но когда уже в следующем году в результате нескольких неудачных торговых сделок этот фонд потерял 20 % стоимости своего инвестиционного портфеля, составлявшей 1,3 млрд долл., оставшиеся инвесторы потребовали вернуть им деньги, что привело к закрытию фонда в июне 2005 года[121].

Памятуя об этом, Аснесс решил не прятать голову в песок и разослал инвесторам своего фонда письмо, в котором объяснил, почему его суперискушенный в финансовых делах хеджевый фонд, стратегия торговли ценными бумагами которого строилась на точно просчитанных математических алгоритмах, вдруг столкнулся с проблемами. «До многих из вас за последние несколько дней, возможно, дошли слухи, касающиеся состояния дел в нашем фонде. Если эти слухи утверждают, что у нас были более удачные недели, то это правда. Если это слухи о том, что мы перенесли несколько болезненных ударов из-за недавнего расширения спредов в ценах акций, то это тоже правда. Если же слухи касаются чего-то более серьезного, то это не более чем ложь»[122].

Действительно, признавался Аснесс, недавние инвестиционные решения фонда оказались «отвратительно плохими». На протяжении предыдущих семи лет фонд AQR зарабатывал в среднем по 13,7 % прибыли в год, за вычетом комиссий. Однако математические торговые стратегии, которые так эффективно работали в течение длительного времени, вдруг начали давать сбои.

Но далее в своем письме Аснесс утверждал, что, несмотря на сложившуюся ситуацию, его это не удивило и не встревожило. Непредсказуемые, внезапные отказы, заявил Аснесс, представляют собой обычное явление для инвестиционного бизнеса:

Я иногда слышу громкие заявления вроде «это показывает, что компьютерные модели не всегда работают». Это, конечно, правда, нет ничего, что срабатывало бы всегда. Однако речь идет не о моделях, а о торговых стратегиях, квантовых и любых других, которые, как мы не раз убеждались, сначала работают вполне успешно, а затем становятся «слишком тесными» и теряют свою эффективность, когда очень много людей начинает ломиться в одну и ту же дверь.

Действительно, ничто не работает вечно. Как любят повторять экономисты, бесплатного сыра не бывает, поскольку движения рынков действительно очень трудно предсказать. Это стандартное для Уолл-стрит оправдание, сродни вездесущей в финансовой сфере оговорке о том, что «доходность, полученная в прошлом, не является гарантией будущих результатов».

Но вторая часть заявления Аснесса содержит в себе интересный вывод о том, что причиной финансовых неудач фонда, по крайней мере отчасти, стали его собственные действия, а именно использование торговых стратегий, которые получили слишком широкое распространение. Что имел в виду Аснесс, когда говорил, что стратегия становится «слишком тесной»? Смысл его заявления сводится к тому, что биржевые ставки отличаются от спортивных, для которых результат игры никоим образом не зависит от того, сколько людей догадались, какая из команд окажется победителем. Возникшие у хеджевых фондов проблемы, указывал Аснесс, обусловлены действиями самих фондов, которые создали условия для появления этих проблем.

Примеру Аснесса последовали и другие управляющие, посчитавшие нужным обратиться к своим клиентам с письменными посланиями. «К сожалению, – написал инвесторам Джим Саймонс из Renaissance Technologies, – в последние дни августа нас преследовали неудачи… Мы были пойманы в ловушку, которая, как представляется, образовалась в результате обвального делевериджа [123], проведенного квантовыми хеджевыми фондами»[124]. Миндер Чен из Barclays Global Capital повторил почти то же самое для своих инвесторов. «Последние десять дней в целом оказались для нас весьма неудачными», и далее в качестве причины неудач он тоже назвал прокатившуюся по рынку волну «делевериджа»[125].

Все эти управляющие хеджевых фондов указывали на то, что их торговые стратегии похожи. Как самолеты, пролетающие слишком близко друг от друга, они вторгаются в чужое пространство, изменяют рынок, и в результате оба падают с высоты. (Таинственный «делеверидж», называемый причиной их гибели, я рассмотрю подробно в следующей главе.) В сущности, все эти хеджевые фонды принимают участие в сложной игре с большим количеством игроков, действия каждого из которых влияют на действия остальных и, в свою очередь, находятся в зависимости от обратной реакции.

Как мы увидим в главе 7, то, что на самом деле случилось с упомянутыми хеджевыми фондами, можно объяснить довольно просто. Более того, эти события можно было бы относительно легко предсказать, имея на руках достоверные исходные данные. Более важным на данный момент является тот факт, что этот пример говорит нам о механизмах работы рынков и о том, как это знание следует учитывать при создании моделей рыночного поведения. «Квантовый» кризис августа 2007 года является драматичным доказательством невозможности описать биржевую «игру» в терминах рационального поведения, о чем большинство профессиональных трейдеров знают, исходя из собственного опыта. Даже уверенность в своих инвестиционных позициях, согласно Джону Тюдору Джонсу, приводит к катастрофе. «Самым главным правилом биржевой торговли является необходимость создания надежной обороны, а не проведение крупномасштабного наступления. Каждый новый день я начинаю с того, что ставлю под сомнение каждую из своих торговых позиций… Если ситуация оборачивается против меня, у меня всегда имеется наготове план для отступления. Не нужно геройствовать. Не нужно тешить свое эго. Всегда следует сомневаться в себе и своих способностях. Не допускайте ощущения, что ваши дела идут очень хорошо. Как только вы позволите себе это – вы труп»[126].

Если рынок – игра, то в этой игре миллионы разных людей, каждый со своей историей, верованиями и целями, играют друг против друга и друг с другом одновременно. Ценой участия в этой игре является инвестирование и принятие на себя рисков потерь.

Экономическая теория, конечно, имеет давно сложившиеся традиционные представления о природе этих игр и о том, как люди в них играют. Теория игр привлекала к себе внимание многих математиков и имеет, отчасти заслуженно, высокую репутацию среди экономистов. Но ее, как правило, не используют в экономике для обработки непрерывной непредсказуемости, присущей финансовым рынкам и нашедшей свое проявление в «квантовом» кризисе 2007 года, а также в бесчисленном количестве других подобных эпизодов, повторявшихся раз за разом на протяжении веков. Это объясняется наличием все той же проблемы – зацикленности экономистов на равновесии.

Две разновидности игры

Несколько лет назад экономист Ричард Талер из Чикагского университета разместил в Financial Times объявление, в котором пригласил всех желающих принять участие в конкурсе с простыми, но интригующими правилами. Каждый участник должен был назвать число от 0 до 100. Победителем признавался тот, кто выберет число, которое окажется ближе других к двум третям от среднего значения, рассчитанного на основе всех полученных от участников конкурса вариантов. Стоимость участия в игре составляла десять долларов, а в качестве приза Талер предложил два авиабилета бизнес-класса по маршруту Нью-Йорк – Лондон и обратно.

Этот конкурс интересен не только тем, что являлся своеобразной занятной игрой. Это был своего рода математический эксперимент. В теории игр под игрой подразумевается любая ситуация, в которой несколько лиц взаимодействуют между собой и получают лучший или худший результат в зависимости от своих собственных действий и действий других участников. Разработанная физиком Джоном фон Нейманом и экономистом Оскаром Моргенштерном в 1932 году теория игр имеет легендарную историю и используется в качестве мощного инструмента анализа стратегических решений. Ключевой постулат теории игр заключается в следующем: разумные игроки исходят из предположения, согласно которому они будут вести игру против других разумных участников, стремящихся к получению наилучшего результата. Предполагать что-либо иное было бы наивно и, вероятно, опасно.

Серьезный подход к игре, который проявил математик Джон Нэш в 1950 году, обеспечивал возможность для глубокого понимания любых стратегических ситуаций. Нэш взял за основу не какую-то конкретную игру, допустим, шахматы или покер, а общую идею игры – наличие любого количества участников, каждому из которых доступно большое, но конечное множество стратегий или способов ведения игры, – и нашел общий класс решений. Если каждый участник игры стремится к победе и знает, что его соперники действуют не менее разумно и преследуют ту же цель, то логично предположить, что возникнет своего рода тупиковая ситуация, поскольку каждый игрок будет использовать стратегию, которая принесет ему наибольшую отдачу, то есть каждый участник будет предпринимать одни и те же действия в своих интересах. В этой ситуации ни один из игроков не сможет показать более высокий результат, изменив свое поведение в одностороннем порядке, если другие участники продолжат придерживаться испытанной стратегии.

Это так называемое равновесие по Нэшу – простое следствие, вытекающее из способности людей мыслить стратегически, продумывая последствия своих действий. Идея равновесия Нэша выглядела настолько красиво и безупречно, что стала доминирующей в экономическом представлении о стратегических играх. Она с успехом применялась к переговорам между компаниями, к эволюционным процессам и даже легла в основу логических схем ядерного сдерживания. К сожалению, эта идея имеет один существенный недостаток: действия реальных людей зачастую не настолько рациональны, как это предполагает теория игр.

Игра, предложенная Талером, благодаря своей тривиальной простоте, стала хорошей иллюстрацией к сказанному. Согласно ее условиям, каждый участник имеет одинаковый набор возможных действий – он может выбрать любое число между 0 и 100. Если вы мыслите рационально и предполагаете, что все ваши конкуренты также мыслят в равной степени рационально, то каждый из участников игры должен сделать один и тот же, лучший, выбор. В данном случае лучший выбор означает число, равное двум третям от среднего значения, рассчитанного на основе всех выбранных участниками чисел. Но при этом из вышесказанного следует, что все участники должны выбрать одно и то же число. (Помните? Все участники действуют одинаково рационально, поэтому в итоге они должны, независимо друг от друга, прийти к одному и тому же выбору.) Таким образом, наиболее рациональным выбором при таких условиях игры должно стать единственное число, которое равно двум третям от своего собственного значения. Это число – ноль. Если каждый из участников выберет ноль, все они станут победителями: они выбрали число, точно соответствующее двум третям от среднего значения. Последовательное рациональное решение приводит к возникновению равновесия по Нэшу.

Проблема этой математической премудрости заключается в ее психологической наивности. Когда Талер проанализировал все сделанные участниками игры ставки, он обнаружил, что лишь немногие люди на самом деле выбрали вариант 0, в то же время очень многие выбирали числа 33 и 22. Первое из этих чисел соответствует выбору, сделанному исходя из представления о том, что ставки других участников будут распределяться случайным образом между 0 и 100, и, соответственно, среднее значение окажется равным пятидесяти. Второе популярное число (22) соответствует более продвинутому логическому выводу, заключающемуся в том, что другие участники будут выбирать число 33. Участники игры поступали совершенно по-разному, каждый из них по-своему подходил к решению поставленной задачи. В итоге среднее значение оказалось равным 18,9. А победителем стал участник, выбравший число 13.

Однако неспособность людей действовать рационально – не самая серьезная проблема концепции равновесия Нэша. Как мы видели ранее, когда рассматривали доказательства теории экономического равновесия Эрроу – Дебре, само по себе существование равновесия мало что говорит о том, может ли какая-либо реальная экономическая система фактически находиться в таком состоянии. Точно так же в любой игре совокупность действий реальных участников, возможно, никогда не приведет к возникновению равновесия по Нэшу. И тогда такие состояния равнозначны музейным экспонатам, не имеющим реальной ценности. Это так же верно, как вероятность того, что игроки будут менять свои стратегии, адаптируясь и реагируя на действия других участников, что приводит к постоянному хаосу.

Ведь никто, в том числе и гроссмейстеры, не играет в шахматы в соответствии со стратегией идеального равновесия по Нэшу. Во-первых, потому, что ни один человек не способен его рассчитать, а во-вторых, потому, что нет никакой гарантии, что ваш противник будет использовать ту же стратегию[127]. Это утверждение справедливо для любой ситуации, например для финансовых рынков, когда количество допустимых стратегий настолько огромно, что становится невозможным «решить проблему» при помощи чего-то подобного идеальной рациональной рефлексии. Эта тема так же стара, как человеческая история, а вероятно, даже еще старше. Самые лучшие планы могут пойти насмарку. Как выразился прусский военный гений Хельмут фон Мольтке, «Ни один план не выдерживает контакта с врагом».

Этот момент достаточно очевиден для мира политики, предпринимательства, а также игр, в которые играют живые люди, включая спортивные состязания[128]. Но он становится еще более очевидным в экспериментах, проводимых с участием людей в компьютерных играх. Результаты таких экспериментов показывают, что по мере усложнения условий игры рациональное поведение ее участников становится все более невозможным. В конечном итоге, такие игры становятся очень похожими на рынки.

Кривая обучения никогда не обрывается

Давайте на время забудем о людях и подумаем о стратегиях. В конце концов, то, что происходит в игре на самом деле, сводится к стратегиям, которые, независимо от их интеллектуальной мощи, используются всеми участниками, будь то человек, искусственный интеллект или группа сидящих за компьютером обезьян. Для исследования процессов, происходящих в сложных играх с участием людей, можно использовать компьютеры. Компьютеры не устают и не просят оплаты. Несколько лет назад эту идею реализовали физики Тобиас Галла и Дойн Фармер, которые решили использовать компьютеры для проведения системного анализа поведения «интеллектуальных агентов» [129] в условиях постепенно усложняющейся игры.

Конечно, компьютеры не умеют делать многое из того, что люди проделывают с легкостью, например, узнавать своих знакомых или разбираться в сложных лингвистических структурах. Но когда дело доходит до быстрого распознавания относительно простых паттернов, компьютеры часто справляются с этой задачей лучше, чем люди. Ученый-компьютерщик Дэйв Клифф из Университета Бристоля разработал несколько поколений компьютерных торговых алгоритмов, которые систематически одерживают верх над живыми трейдерами в игре друг против друга. Для этого они используют набор очень простых правил. Однако, помимо этого, они умеют еще и очень быстро учиться на своих ошибках[130]. Рост популярности алгоритмических торговых систем на финансовых рынках, а в настоящее время на их долю приходится свыше 50 % всех биржевых сделок, отражает уверенность крупнейших трейдерских компаний в том, что Клифф и его коллеги абсолютно правы, когда говорят, что компьютеры способны торговать не хуже людей.

Преимущество компьютеров перед людьми состоит в том, что они способны обрабатывать сотни тысяч вариантов очень быстро, изменяя характер игры, чтобы увидеть, как различные уровни сложности влияют на поведение игроков в долгосрочной перспективе. В ходе каждого из своих экспериментов Галла и Фармер заставляли двух компьютерных игроков – их назвали Алиса и Боб – конкурировать друг с другом. Каждый из них мог делать выбор из N возможных стратегий. В теории игр условия игры определяются набором пар чисел, показывающих, какую оплату может получить каждый из двух игроков, выбирая ту или иную стратегию. Эти цифры позволяли Алисе и Бобу определить результат для каждого доступного для них варианта действий. Анализируя эти цифры, Алиса и Боб принимали решение о выборе стратегии своей игры.

А теперь поговорим о том, в чем заключалась оригинальная идея Галлы и Фармера. Для эксперимента они могли бы выбрать определенную игру, одну из тысяч хорошо изученных в теории игр. Но в этом случае полученные результаты относились бы только к этой конкретной игре или ей подобным. Чтобы получить более общий результат, ученые выбирали игры случайным образом, отбирая каждый раз одно из чисел в списке пар на основе кривой нормального распределения (более подробно описанной в первой главе), при этом большинство из выбираемых чисел располагались вокруг нулевого значения в диапазоне от –1 до +1. После этого оба компьютера включались в игру по сформированным наборам. Каждый из них начинал со случайных догадок, но был запрограммирован таким образом, чтобы быстро обучаться и чаще использовать такие стратегии, которые хорошо зарекомендовали себя в предыдущих раундах игры. В сущности, компьютеры выявляли закономерности методом проб и ошибок.

Ученые-программисты знают, что такие обучающиеся алгоритмы при игре в довольно простые игры с малым количеством возможных стратегий, то есть при N=2, 3 или 4, очень быстро находят стратегии, подводящие их к равновесию по Нэшу, и часто начинают играть более рационально, чем реальные люди. Но в более сложных играх, как обнаружили Галла и Фармер, дело обстоит совершенно иначе. При N=50 алгоритмам не удавалось определить более-менее гарантированный путь к победе даже за очень долгое время. Конечно, в обычных условиях ни один из игроков не выигрывал постоянно; иногда побеждала Алиса, в других случаях лучший результат демонстрировал Боб. После множества попыток оба игрока имели примерно одинаковое количество побед. При этом в результатах игр не прослеживалось никакой системы. Иногда Боб выигрывал в течение длительного периода, прежде чем Алисе удавалось изменить ситуацию. В совокупности полученные результаты представляли собой непрерывный хаос из непредсказуемых событий, не укладывающихся в какой-либо паттерн.

Важно отметить, что сама по себе теория игр предусматривает возможность того, что результаты игр будут существенно различаться. Джон Нэш доказал, что всем конечным играм свойственно равновесие по Нэшу (имеется в виду не то, что живые игроки или компьютеры, как правило, приходят к этому состоянию, а лишь возможность такого исхода). Однако такое равновесие может оставаться стабильными и неизменным во времени. В качестве примера можно привести шахматную доску, на которой к концу долгой игры осталось лишь два короля. Эти короли, которые по правилам игры не должны оказываться на соседних клетках, никогда не смогут выявить победителя, они могут лишь бесконечно продолжать бесцельный танец. Этот результат сильно отличается от результатов, полученных Галла и Фармером. Пока игра продолжается, интеллектуальные агенты находятся в поиске оптимальных стратегий, и довольно часто кому-то из них удается на некоторое время завладеть преимуществом. Он выигрывает несколько партий подряд, пока противник не находит способ исправить ситуацию. Процесс обучения и соперничества может продолжаться бесконечно, и при этом ни один игрок не сможет выработать финальную беспроигрышную стратегию. Высокая степень сложности игры делает невозможным достижение такого результата.

Данное исследование приводит нас к важному выводу: в достаточно сложных играх представления, вытекающие из теории равновесия, не позволят вам узнать, что, скорее всего, произойдет в реальности. Одурманивающее понятие о равновесии по Нэшу имеет весьма отдаленное отношение к сложным играм. Более вероятно, что участники таких игр вообще никогда не придут к равновесию, а процесс эволюции стратегического поведения просто затянется на неопределенный срок. Как заключили Галла и Фармер, «Стратегии игры постоянно изменяются, пока каждый игрок реагирует на сложившиеся обстоятельства и пытается добиться лучшего результата, чем другие игроки. Траектории в стратегическом пространстве указывают на наличие многомерного хаоса, означающего, что в большинстве случаев поведение, направленное на достижение поставленных целей, является в основном случайным, а эволюция зачастую носит непредсказуемый характер».

Не менее показательным, конечно, является тот факт, что богатая, сложная, непрерывная динамика этих игр сильно напоминает то, с чем человек сталкивается в реальных системах, в том числе на финансовых рынках с их периодами относительного спокойствия, перемежающимися приступами крайней нестабильности. Однако, как и в примере с горкой рисовых зерен, приведенном в предыдущей главе, нет ничего, что можно было бы обоснованно считать причиной этих перепадов финансового настроения. Они являются следствием совершенно естественной внутренней динамики. И это в игре всего лишь с 50 возможными стратегиями. Если же их число вырастет до 100, 1000 или 10 тыс. или если в игре будет участвовать большее количество игроков, как это происходит на финансовых рынках, ситуация, скорее всего, станет еще более хаотичной и непредсказуемой.

Вывод состоит в том, что динамика сложных игр имеет важное значение для моделирования, и она не может быть представлена исключительно на теоретическом уровне, хотя упертые экономисты могут попытаться это сделать. В конце концов, равновесие – это способ анализа системы, допускающий, будто время не имеет значения. Если мы собираемся выяснить, каким образом можно эффективно моделировать рынки, анализ игр с очень высокой степенью сложности выглядит в этом отношении как перспективный путь.

Другой Канон

Историк экономики Эрик Рейнерт ввел понятие «Другой канон»[131], используя этот термин для обозначения таких направлений экономического мышления, которые не нашли своего развития, остались лишь в книгах и были забыты современными теоретиками экономического равновесия. С точки зрения экономиста Джозефа Шумпетера, ключом к экономическому прогрессу служит вовсе не свободная торговля, приводящая к установлению оптимального равновесия, а человеческое творчество и инновации, беспрестанно создающие волны «творческого разрушения». Австрийский экономист Фридрих фон Хайек прославлял «спонтанный порядок» и самоорганизацию, которая возникает в человеческом обществе и его институтах, когда люди коллективно реагируют на новые структурные изменения, находящиеся далеко за пределами любого представления о равновесии.

Взгляды экономистов, включенных Рейнертом в его «Другой канон» – помимо уже названных в его список вошли американец Торстейн Веблен и британец Герберт Фоксвелл, – были проникнуты духом отрицания теории равновесия. Подобные представления разделял и великий британский экономист Джон Мейнард Кейнс. С точки зрения Кейнса, рынки больше всего напоминают конкурс красоты, участники которого пытаются определить не самую красивую претендентку, а ту, которую, по их мнению, выберет в качестве самой красивой большинство других участников. Цель каждого участника в конечном счете состоит в том, чтобы угадать, насколько точно каждый из них сможет угадать мнение других участников. В рыночных условиях, по мнению Кейнса, нам приходится «направлять свой интеллект на то, чтобы определить, каким должно быть среднестатистическое мнение, основываясь на предположениях о среднестатистическом мнении»[132]. В этом случае поведение рынка можно рассматривать как игру, очень похожую на конкурс, проведенный Талером.

На рынке, как и в играх Галла и Фармера, нет «наилучшей» стратегии, поскольку успех или провал любой из них зависит от действий всех остальных участников и используемых ими стратегий. Именно такое понимание вынес для себя Клифф Аснесс из «квантового кризиса». Его стратегия работала блестяще до тех пор, пока ее не начали использовать другие участники, и тогда она стала «слишком тесной», и в конечном итоге это привело к катастрофе. Рыночная активность происходит в условиях постоянно видоизменяющейся среды, в которой различные стратегии ведут конкурентную борьбу в стремлении добиться успеха в прогнозировании и предвидении тех стратегий, которые будут использованы другими участниками, и того, как все это будет работать во взаимодействии.

Конечно, все это объясняет, почему рынок книг, рекламирующих успех различных инвестиционных стратегий, неисчерпаем. Некоторые успешные инвесторы-«фундаменталисты» или «стоимостные инвесторы» изучают компании в попытке выявить недооцененные акции для покупки или переоцененные акции для продажи. Известный инвестиционный управляющий Питер Линч, управляя взаимным фондом Magellan Fund, добился огромного успеха, выразившегося в том, что в период с 1977 по 1990 год его фонд обеспечивал 29 % доходности в среднегодовом выражении. По его собственным словам, приведенным в написанной им книге «Beating the Street» («Переиграть Уолл-стрит»), он не полагался на сложные математические расчеты или на изучение таинственных фигур на графиках ценовых движений. Он действовал по старинке, проводя кропотливую исследовательскую работу. Обычно в течение года Линч посещал сотни компаний, где встречался с представителями топ-менеджмента, прогуливался по производственным цехам, общался с инженерами. Он проводил тысячи телефонных переговоров с руководителями предприятий. Он утверждал, что нет никакого смысла инвестировать в акции, если вы не собираетесь посвящать свое время масштабным исследованиям. «Миллионы американцев должны воздерживаться от покупки акций. Это те люди, которые не собираются заниматься исследованиями компаний, испытывают благоговейный страх при виде бухгалтерских документов и листают корпоративные годовые отчеты только ради фотографий. Худшее, что вы можете сделать, это инвестировать в компании, о которых вы ничего не знаете»[133].

Пока одни инвесторы используют похожие стратегии, множество других прибегает к помощи так называемых технических стратегий – методов, которые, как они утверждают, позволяют им предсказывать будущие ценовые движения на основе предыдущих изменений цен. Если, скажем, японская иена выросла в цене более чем на один процент за последние пять дней, то, согласно технической стратегии, можно с высокой вероятностью предположить, что эта тенденция продолжится, а значит, эту ситуацию можно трактовать как момент, подходящий для покупки. Трейдеры, работающие на фондовых, товарных и валютных рынках, активно пользуются такими техническими сигналами, следуя трендам в ожидании, что история повторится, поскольку трейдеры будут реагировать на похожую ситуацию так же, как они делали это в прошлом.

В тексте, посвященном описанию мотивации, технический подход к инвестициям отражает убежденность в том, что

движение цен в рамках трендов отражает изменение отношения инвесторов к различным экономическим, финансовым, политическим и психологическим факторам… Поскольку технический подход основан на теории, согласно которой цена является отражением массовой психологии («психологии толпы») в действии, прогнозирование будущих ценовых движений в нем основано на предположении, что настроение «толпы» меняется в широком диапазоне от паники, страха и пессимизма, с одной стороны, до уверенности, чрезмерного оптимизма и жадности – с другой[134].

Во многих случаях трейдеры, работающие на таких рынках, видят сигналы, указывающие на движение биржевых котировок в будущем, например в ситуациях, когда цены достигают или проскакивают через значения, выражаемые круглыми цифрами. Например, в одной из аналитических записок Хорхе Родригеса, директора по продажам в Северной Америке банка Credit Suisse, говорилось, что «уровень 100 иен за доллар по-прежнему является сильным психологическим барьером, и потребуется несколько попыток, прежде чем он будет преодолен. Но как только этот уровень окажется пройденным, рынок не задержится там надолго. Вероятно, торги будут проходить в диапазоне между 102 и 106 иен за доллар»[135]. Некоторые исследования показывают, что, когда биржевая цена актива приближается к уровню, обозначенному круглым числом, например 100 иен за доллар, она резко меняет направление своего движения, будто отталкиваясь от этого уровня. Если же цене удается преодолеть этот уровень, то дальше она движется в направлении прорыва уже заметно быстрее[136].

Результаты академических исследований подтверждают, что такой подход действительно может считаться оправданным, особенно на валютных рынках.

Некоторые инвесторы используют и еще одну стратегию. Известный сырьевой трейдер Майкл Маркус в интервью Джеку Швагеру для его книги «Market Wizards» («Маги фондового рынка») рассказал, как он, работая в биржевом зале, научился идентифицировать такие моменты, когда рынок особенно подвержен сильным движениям или, наоборот, когда мощное биржевое ралли близится к завершению и развороту:

Работая в биржевом зале, вы развиваете в себе почти подсознательное чутье рынка. Вы учитесь определять силу ценового движения по интенсивности шума, который производят трейдеры, находящиеся в торговом зале… Например, если во время активного движения рынка шум вокруг вас неожиданно стихает, это часто является признаком того, что рынок не собирается продвинуться намного дальше. А когда шум на площадке переходит из умеренно громкого в очень громкий, это обычно говорит об увеличении количества встречных биржевых приказов, а вовсе не о готовности рынка к взлету, как вы могли бы подумать[137].

Легендарный финансист Джордж Сорос построил свою инвестиционную стратегию на основе схожей психологической проницательности. В книге «The Alchemy of Finance» («Алхимия финансов») он даже признаётся, что закрывал некоторые из своих торговых позиций, почувствовав сильные боли в спине. Он воспринимал эти боли как подаваемые телом сигналы, которые пока еще не прошли обработку в его сознании. (Этот пример следует иметь в виду при оценке справедливости утверждения о том, что люди являются рациональными инвесторами.)

Опять же рынок представляет собой среду взаимодействующих участников. При этом они используют чрезвычайно разнообразный набор стратегий. И в процессе этого взаимодействия они совместными усилиями создают свою собственную коллективную непредсказуемую реальность.

От homo economicus к homo sapiens

К настоящему времени экономисты заметно отошли от представления о том, что люди мыслят исключительно рационально, когда дело доходит до принятия решений, в том числе инвестиционных. Действительно, при более внимательном рассмотрении сама идея абсолютной рациональности теряет всякий смысл, поскольку содержит в себе логическое противоречие.

Предположим, что некоему абсолютно рациональному инвестору необходимо принять решение о том, следует ли ему продать акции Microsoft, которые падают в цене уже несколько дней. Беря пример с Питера Линча, инвестор начинает собирать информацию и изучать финансовые отчеты. Но исследования требуют затрат времени и денег; а акции Microsoft при этом могут все еще продолжать свое падение. Сбор информации, необходимой для принятия идеального решения с минимальной вероятностью ошибки, может занять слишком много времени. Соответственно, абсолютно рациональный инвестор сначала должен решить, какое оптимальное количество времени он может потратить на изучение вопроса, прежде чем принять соответствующее решение. На самом же деле абсолютно рациональный инвестор должен определить это еще до того, как он приступит к основной работе.

Но с этого бесконечная череда проблем только начинается. Ответ на вопрос «Сколько времени я могу потратить на исследования, чтобы принять обоснованное инвестиционное решение?» сам по себе требует времени на поиск ответа, а с учетом принципа «время – деньги» рациональный инвестор не должен тратить свои ресурсы на затянувшееся обдумывание. Следовательно, абсолютно рациональный инвестор должен решить, какое оптимальное количество времени он может потратить на решение вопроса о количестве времени, которое следует потратить на решение еще одной проблемы. И так далее, до бесконечности. Рациональность при доведении ее до логического завершения разрушает саму себя, поэтому это всего-навсего противоречивая идея, иллюзия[138].

Конечно, приведенный выше сценарий принятия решения абсурден. Любой нормальный человек провел бы некоторые исследования, а затем, почувствовав себя готовым, сделал бы следующий шаг и принял инвестиционное решение. Но важно другое: человеческое поведение определяется не только рациональностью, но и множеством других более адаптивных и гибких принципов. За последние два десятилетия было проведено большое количество психологических экспериментов, которые показали, что люди часто принимают решения, исходя из простых правил «большого пальца» или «эвристики», а не на основе точного расчета. Интуитивные суждения часто позволяют получить легко и быстро вполне приличные результаты, избегая дорогостоящей нерешительности. Например, в ходе исследования, проведенного в 2006 году, психологи обнаружили, что с принятием простых решений люди справлялись лучше, когда применяли сознательный расчет, но решения комплексных проблем, подразумевавших наличие конфликтов и разнообразных обстоятельств, оказывались лучше, когда они принимались на основе подсказок, основанных на «интуиции»[139].

Все это привело к революции в научной экономике и появлению направления, получившего название «поведенческая экономика» – то есть экономика, ориентированная на то, как реальные люди ведут себя на самом деле, а не как это было бы удобнее для теоретиков-мифотворцев. Наличие интуиции, согласно психологу Даниэлю Канеману из Принстонского университета, обусловлено тем, что люди, в сущности, имеют два разума, а не один. Поднесите бумагу с написанным на ней текстом к лицу своего знакомого, и он начнет читать, даже если вы его об этом не просили. Он не может поступить иначе, поскольку его стремление интерпретировать надписи, попадающие в поле нашего зрения, бессознательно. Человек обладает интуитивным разумом, который работает автоматически и не контролируется им.

Этот разум часто совершает ошибки. Он, например, систематически недооценивает вероятность редких событий и делает нас самонадеянными. Но на вершине этого примитивного разума находится еще один, сильно отличающийся от первого. Этот разум нельзя считать рациональным, но он, по крайней мере, основывается на расчете. Его процесс мышления является медленным и трудоемким, но он позволяет исправить некоторые ошибки интуитивного разума. Эти два типа мышления отражены в названии недавно опубликованного бестселлера Канемана «Thinking, Fast and Slow» («Мышление, быстрое и медленное»).

Эта «поведенческая революция», по словам Ричарда Талера, медленно уводит экономистов-теоретиков от излюбленной ими модели, представляющей человека как homo economicus – абсолютно рационального и алчного, – к более реалистичной модели homo sapiens. Но при всей ценности и необходимости одного только изменения подхода к восприятию индивидуального поведения недостаточно. Многие, если не большинство неожиданных событий, с которыми мы сталкиваемся в социальном мире, особенно на организованных рынках, обусловлены не странностями индивидуального поведения, а скорее, совместными действиями многих людей – как это было в случае с «квантовым кризисом», – приводящими к возникновению неожиданных последствий. Это проблема коллективного взаимодействия, а не отдельной личности, поэтому ни одно исследование индивидуального поведения не может привести нас к ее понимаю. Для решения данной проблемы требуется концентрация усилий, направленных на выявление естественных паттернов группового взаимодействия.

В прошлом году я выступил на научной конференции физиков и экономистов с докладом, в котором проиллюстрировал данную тему несколькими примерами из физики. Небольшой металлический шарик – очень простая вещь. Поместите груду таких шариков в неглубокую посуду и встряхните ее вверх и вниз. Возможно, вы не ожидаете получить сколько-нибудь интересный результат, но на самом деле взаимодействие между шариками приводит к невероятно сложным последствиям. В ходе данного эксперимента шарики образуют широкий спектр самых разнообразных паттернов, как показано на рисунке, представленном ниже. Иногда они складываются в правильные сеткообразные структуры, иногда распределяются хаотично, а в некоторых случаях даже образуют изолированные структуры, которые возвышаются над образованной другими шариками поверхностью (рис. 4)[140].

Рис. 4. На рисунке показано, как выглядит верхний слой маленьких бронзовых шариков, помещенных в контейнер диаметром около 10 см после их вертикального встряхивания. Подобные образы возникают после того, как приданное шарикам ускорение, которое зависит от частоты и амплитуды встряхиваний, становится достаточно сильным. В некоторых случаях образы продолжают складываться с течением времени. На рисунке справа показан один из специфических изолированных образов – известных как «осциллоны», – которые могут перемещаться по поверхности и сохранять свою форму, как будто подчиняясь собственным законам (изображения предоставлены Полом Умбанховаром)

Мне казалось, что из этого результата следует важный логический вывод о том, что богатая динамика и структурное многообразие, проявляющиеся в некоторой системе, состоящей из множества взаимодействующих элементов, не имеют ничего общего с природой этих элементов. Складывающиеся образы (паттерны) не отражают свойств бронзовых шариков. Если настолько сложные вещи происходят в такой простой системе, как груда шариков, то, безусловно, можно ожидать появления подобных замысловатых последствий и сюрпризов в любой системе, объединяющей множество взаимодействующих друг с другом участников, например в такой, как рынок.

Но один экономист из Федерального резервного банка дал мне на это странный ответ. Экономисты, по его словам, не любят появления сюрпризов в своих моделях. «Если экономист представляет модель и в конце своей презентации планирует вытащить из шляпы кролика, – сказал он, – вы можете быть уверены, что по ходу выступления он обязательно продемонстрирует вам, как кролик оказывается в шляпе». Другими словами, цель создания моделей состоит не в изучении неожиданных результатов, которые могут быть получены в какой-то ситуации, а в чем-то совсем ином. В однообразном мире сюрпризы не приветствуются.

Но в том-то и дело, что наиболее значимым и важным для нас будет то, что мы не знаем, что кролики находятся в шляпе, потому что они появляются неожиданно для нас. Их появление может доставить нам неприятности. Именно здесь нам могут прийти на помощь простые реалистичные модели, позволяющие выхватить суть в той или иной ситуации. И хотя это является относительно новой сферой для деятельности тех, кто изучает финансовые рынки, мы уже можем наблюдать некоторые потрясающие результаты.

Глава 6

Экология веры

Приблизительный ответ на правильный вопрос всегда лучше точного ответа на неправильный.

Джон Тьюки

Если экономист захочет объяснить поведение лошади, он уйдет к себе в кабинет и будет думать: «Что бы я сделал, если бы был лошадью?»

Эли Дэвонс

Однажды, будучи аспирантом факультета физики, я получил трехдневную работу во время празднования Дня независимости. Мне тогда были очень нужны деньги, чтобы заплатить за аренду квартиры. За те три долгих дня я заработал 270 долл., разбрасывая лопатой гравий под горячим солнцем Виргинии. Эти деньги стали бы хорошим финансовым подспорьем, если бы мне не понадобилось в последний день сгонять за время обеда в лабораторию, чтобы сделать некоторые расчеты. На обратном пути я схлопотал штраф в 271 долл. за превышение скорости. Таким образом, итогом этих трех дней стал убыток в 1 долл., а также реализованные возможности позаниматься физическими упражнениями и посмеяться – я сумел оценить иронию ситуации.

Мир непредсказуем. И часто бьет исподтишка.

Конечно, к непредсказуемости следует относиться более серьезно, в чем и преуспел американский экономист Фрэнк Найт. Интеллектуальный основатель знаменитой Чикагской школы экономики, Найт объяснил различия между понятиями «риск» и «неопределенность». Риском, по его мнению, является то, с чем мы сталкиваемся, когда можем оценить вероятность наступления того или иного события. Игра в рулетку – это риск. В отличие от этого, «неопределенность» – более серьезная форма нашего незнания, характерная для жизни в опасном, полном сюрпризов и «известных неизвестностей» мире.

Экономические взгляды Найта были основаны на оценке глубокой неопределенности, хотя такой подход может казаться препятствием для теоретической науки. На самом деле он считал главной задачей экономики не создание формальных теорий, а «открытие и определение ценностей – проблема морального, если не сказать религиозного плана». Как указано в одном источнике, Найт сомневался

в существовании возможности научного управления обществом посредством рыночных или каких-то иных механизмов. Человеческие мотивы представляют собой ненадежный инструмент, который часто повреждается низменными элементами, заложенными в человеческой природе… онтакже не верил, что люди могут существовать независимо от какой-либо культуры или общества – люди, утверждал он, являются социальными существами по своей природе[141].

Однако Найт был экономистом старой школы, и его мировоззрение формировалось в дни, предшествующие воцарению культа рациональности. То, что Найт взял в качестве отправной точки для анализа человеческого поведения, другие экономисты считали не столь важным.

Одно из отличий социальных наук и экономики от физики состоит в том, что для первых имеют значение ожидания людей. То, что произойдет на рынке завтра или на следующей неделе, в значительной степени зависит от того, что об этом думают или чего ожидают совершенно разные люди. Таким образом, любая попытка построить рыночную или экономическую модель оказывается перед лицом серьезной проблемы, связанной с трудностью моделирования этих ожиданий. Теория рынков с самого начала сталкивается с бесконечной сложностью человеческой психологии. Однако в 1961 году экономист Джон Мут заявил, что теоретики могли бы обойти эту проблему, если бы исходили из предположения о том, что люди имеют «рациональные ожидания». Данный подход с незначительными вариациями соответствует гипотезе о человеческой рациональности, описанной в главе 5. Идея Мута состоит в том, что люди – при том что они не знают будущего и все их предположения могут оказаться в итоге абсолютно ложными, – по крайней мере, могут беспристрастно судить о вероятности тех или иных возможных исходов.

Такой подход позволяет очень ловко уйти от необходимости учитывать неопределенность в отношении будущего и ее восприятие людьми, что позволяет экономистам строить свои красивые теории без оглядки на психологию. Таким образом, не поддающаяся контролю «неопределенность» по Найту укрощается до значительно менее опасного «риска», который может быть проанализирован на основании известных вероятностей. На протяжении 40 лет данная идея была главной движущей силой экономической теории, особенно применительно к рынкам и экономике в целом. Но, как мы уже видели, она гораздо дальше от реальности, чем нам хотелось бы. Что не менее важно, в теориях, которые построены на этом предположении, по крайней мере в тех из них, которые активно продвигались в последние десятилетия, имеется еще одно упущение: они не дают представления о некоторых наиболее важных рыночных событиях. Я имею в виду такие события, как недавний финансовый кризис, последовавшая за ним глубокая рецессия, бум доткомов, экономический кризис конца 1990-х годов или «черный понедельник» 1987 года. Теории рациональных ожиданий даже не пытаются придать хотя бы числовой смысл этим событиям. Вместо этого они относят их к последствиям гипотетически возможных, но не поддающихся измерению «экономических потрясений» – таких, как, например, появление новых технологий. В мире рациональных ожиданий нет места, скажем, чрезмерному наращиванию долговых обязательств, обусловленному иррациональной уверенностью в будущем росте цен на жилье. Предполагается, что любое рыночное событие, по определению, является отражением оптимального результата взаимодействия участников рынка.

Британский экономист и писатель Джон Кей провел довольно точную аналогию. В пьесе Бертольда Брехта «Жизнь Галилея», заметил Кей, есть момент, когда великие инквизиторы католической церкви отказываются смотреть через телескоп Галилея. Почему? Потому что церковь уже сформулировала собственный набор аксиом, касающихся движения планет. Они отказались, как выразился Кей, «потому, что Церковь постановила, что того, что они могли бы увидеть, быть не может. Это напоминает мне реакцию некоторых экономистов, уверовавших в рациональные ожидания, на события последних нескольких лет… Они отказываются смотреть в рыночный “телескоп” потому, что априори уверены, что того, что они могут там увидеть, на самом деле быть не может».

В условиях, когда господствующая экономическая тенденция была ограничена этой единственной точкой зрения[142], он совместно с небольшой группой экономистов, не придерживавшихся этих взглядов, и ученых, специализирующихся в других областях знаний, предпринял решительные усилия, направленные на внесение значимых корректив в теорию рынков. Их подход отвергал фантазии о рациональных ожиданиях и существенно снижал степень предполагаемой расчетливости человеческих поступков. Если верить психологам, люди в действительности не мыслят рационально, по крайней мере делают это не слишком часто. То, что люди действительно делают, это совершают поступки, ошибаются, наблюдают и учатся – и вот в этом-то мы обычно и преуспеваем.

Рассуждение о мышлении

Еще будучи молодым человеком, Адриан де Гроот уже выступал за сборную Голландии по шахматам, позднее он занялся изучением психологии. При этом самый большой интерес для него представляла психология принятия сложных решений, например таких, которые приходится принимать при игре в шахматы. Де Гроот защитил докторскую диссертацию, которая затем легла в основу его книги «Thought and Choice in Chess» («Мысль и выбор в шахматах»), которая до сих пор считается классикой. Как играют в шахматы чемпионы мира и почему они делают это лучше, чем обычные игроки? Ведь нельзя же всерьез полагать, что Гарри Каспаров имеет сверхчеловеческие умственные способности и может просчитать все действия – свои и противника – на 30 или 50 ходов вперед. Различие, которое обнаружил де Гроот и о котором он, вероятно, знал из своего личного опыта, заключается в другом.

Шахматы – чрезвычайно сложная игра. Нет двух партий, в точности повторяющих друг друга, и даже когда оба игрока теряют половину своих фигур, число возможных пятиходовых комбинаций, начиная из любой позиции, как правило, исчисляется тысячами. Не существует никакой возможности выяснить «лучший способ» для игры в шахматы, и хороший игрок должен придумывать стратегию своих дальнейших действий на лету, в ответ на действия своего противника. В процессе экспериментов де Гроот подтвердил, что шахматные эксперты на самом деле не заглядывают на значительно большее количество ходов вперед и не просчитывают гораздо большее количество возможных комбинаций, чем любители. Вместо этого они действуют как хорошие покупатели, которые знают, как можно быстро сузить диапазон выбора до двух-трех перспективных моделей, не разглядывая каждую вывешенную в торговом зале рубашку, в то время как новички зацикливаются на переборе трех первых попавшихся им вариантов.

Де Гроот также обнаружил, что гроссмейстеры имеют почти фотографическую память на шахматные позиции. Во время эксперимента он давал и мастерам, и обычным хорошим игрокам от 2 до 15 секунд на запоминание расположения фигур на шахматной доске, и оказалось, что мастера смогли правильно воспроизвести позицию в 93 % случаев, тогда как у обычных игроков этот показатель не превысил 50 %.

В чем же причина? Может быть, гроссмейстеры просто обладают лучшей памятью, чем остальные люди? На самом деле, это не так.

Несколько десятилетий спустя другое исследование, проведенное Уильямом Чейзом и Гербертом Саймоном, показало, что шахматные мастера имеют очень специфическую память[143]. Чейз и Саймон повторили эксперименты де Гроота, но предлагали их участникам для запоминания как реальные, сложившиеся во время игры позиции, так и совершенно случайные расстановки фигур. Шахматные мастера значительно превзошли любителей в запоминании реальных позиций, но их результаты оказались ничем не лучше, когда требовалось запомнить абсолютно случайное расположение фигур. В последнем случае участникам эксперимента, как правило, удавалось запомнить около семи позиций, что, как представляется, близко к лимиту человеческой кратковременной памяти. Большинство же из нас может запомнить лишь семь или чуть более из названных нам чисел[144].

Таким образом, можно сделать вывод о том, что память гроссмейстеров настроена на выполнение вполне определенной задачи. Это предположение выглядит вполне правдоподобно, поскольку многолетний опыт позволяет им распознавать широкий спектр часто повторяющихся позиций. В результате они вырабатывают у себя способность воспринимать шахматную позицию не как набор отдельно стоящих фигур, а как конструкцию из трех или четырех общих паттернов или «кусков», каждый из которых включает несколько шахматных фигур, тем самым значительно снижая нагрузку на память. Этот же прием позволяет нам легко запомнить содержательное предложение, при том что мы не сможем точно воспроизвести случайно составленную последовательность из такого же количества букв. Как заключили Чейз и Саймон: «Способность шахматного мастера к перецепционному анализу, как и другие человеческие навыки, базируется на широком когнитивном аппарате, развитие которого достигается за счет непрерывной многолетней практики. То, что раньше достигалось путем медленного, сознательного, дедуктивного осмысления, теперь осуществляется за счет быстрой бессознательной обработки информации на уровне восприятия. Не будет ошибкой сказать, что шахматный мастер просто “видит” правильный ход».

Обладая большей проницательностью и способностью к распознаванию общих паттернов, эксперты, естественно, имеют возможность выстраивать более эффективные стратегии. Их мышление настроено на паттерны, известные им из прошлого опыта, которые имеют больший «вес» и значение за счет своей прогностической ценности, отражая основные черты, по которым может быть построена успешная стратегия. Гроссмейстерам не приходится рассчитывать лучший ход. Они используют свою отточенную многолетним опытом способность к распознаванию паттернов, чтобы выработать гипотезу о том, что лучше всего – или, по крайней мере, достаточно хорошо – сработает в той или иной ситуации. Кроме того, они пересматривают и улучшают эти гипотезы на протяжении всей своей карьеры.

Результаты этого исследования, с его акцентом на обучении, составляющем основу человеческого поведения, были хорошо известны в 1970-х годах, когда экономическую науку обуяло безумство рациональных ожиданий. Но лишь немногие экономисты отнеслись к ним достаточно серьезно. На протяжении последующих 40 лет большинство экономистов обращалось к процессу обучения человека и его потенциальному значению для экономики лишь с той целью, чтобы найти в нем подтверждение своей излюбленной теории рационального поведения. Возможно, предполагали они (на самом деле, безосновательно[145]), хорошим доказательством того, что люди имеют рациональные ожидания, служит тот факт, что в конечном счете именно такое поведение свойственно добросовестным ученикам. Но этот довод не работает. Многие исследования показали, что действия людей, прошедших обучение даже не слишком сложным вещам, отнюдь нельзя было назвать совершенно рациональными. Чем больше люди озабочены, например, тем, что они теряют контроль над ситуацией, тем больше они отчаиваются и начинают видеть паттерны даже в совершенно случайном шуме[146].

Стремление включить некоторые из идей когнитивной психологии в основы рыночной теории проявилось лишь в 1990-х годах, когда экономист из Стэнфордского университета Брайан Артур придумал, казалось бы, легкомысленную интеллектуальную игру. Артур попытался понять, как люди принимают решения в сложных ситуациях, по крайней мере не менее сложных, чем те, что возникают при игре в шахматы, когда строго рациональное планирование просто невозможно. Его игра произвела небольшую революцию в моделировании рынков, и идеи, которые она породила, имели одно большое преимущество над теорией рациональных ожиданий: они на самом деле выглядели реалистично. Игра Артура предлагает многообещающий путь к созданию рыночных моделей, который заслуживает внимания благодаря наличию богатой внутренней динамики, которая так характерна для погодных явлений.

Достижение дисбаланса

То, что делают в шахматах мастера этой игры, рассуждал Артур, делают и обычные люди, только происходит это в тех областях их жизни, где они эксперты. Как и в игре в шахматы, люди, выполняя свою работу или планируя повседневные дела, как правило, не способны выработать «оптимальный» план действий на любой случай. Огромное количество факторов, которые следует при этом учитывать, требует применения более гибкого подхода для планирования действий. К чему это может привести в условиях, когда перед подобной дилеммой оказывается сразу много людей? Для изучения этого вопроса Артур разработал соблазнительно простую задачу под названием «бар Эль Фарол».

Представьте себе бар колледжа с музыкой и дешевыми напитками по четвергам. Естественно, что посетить его хотят многие студенты. Беда в том, что бар занимает совсем небольшое помещение, способное вместить не более 60 % студентов. Если же их будет больше, им придется страдать от тесноты и духоты. Таким образом, каждую неделю каждый студент сталкивается с необходимостью поиска решения задачи, сводящейся к определению, как бы ему поступить иначе, нежели большая часть других студентов. В этой игре нет никаких обходных путей, нельзя звонить другим потенциальным посетителям, чтобы узнать об их планах, и т. д. Все должны принимать решения в одно и то же время.

Пытаясь предсказать поведение этих студентов, экономисты традиционно использовали теорию игр, основы которой были заложены Джоном Нэшем в 1950-х годах (см. главу 5). Согласно этой теории, каждый человек будет пытаться выработать наилучшую стратегию своего поведения, при этом прекрасно понимая, что остальные будут делать то же самое. То есть каждый из участников будет принимать свое решение с полным осознанием того, что все остальные также будут стремиться поступить наиболее выгодным для них образом. Но здесь рациональное мышление приводит вас в тупик. Ведь если все подойдут к вопросу выбора рационально, то в результате каждый придет к одному и тому же рациональному решению, соответственно, все придут в бар в одно и то же время, и, таким образом, никто не достигнет желаемой цели отдохнуть в комфортной обстановке. Это даже хуже, чем при игре в шахматы: наилучшее решение не просто трудно найти, оно не может существовать в принципе. Логические рассуждения вступают в противоречие сами с собой.

Отказавшись от рационального подхода, Артур хотел найти способ описать реальную реакцию людей на данную ситуацию. Рассуждая с точки зрения практического обучения и теоретического анализа, которыми пользуются шахматные мастера, Артур утверждал, что решения, скорее всего, будут приниматься с помощью простых теорий или гипотез и лежать в практической плоскости.

Например, человек может рассуждать следующим образом: «Раз бар был переполнен на прошлой неделе, значит, на этой неделе там будет посвободнее», и тогда он решает пойти в «Эль Фарол». Или он может подумать: «Если бар был переполнен две недели подряд, значит, он будет переполнен и на этот раз», и остаться дома. Психологи выяснили, что люди часто принимают решения на основе умственного построения подобных теорий и используют ту из них, которая кажется наилучшей, исходя из недавнего опыта.

Подойдя к решению поставленной задачи с этих позиций, Артур использовал компьютер для моделирования поведения группы людей, использующих различные теории при принятии своих решений на основе метода проб и ошибок. Его расчеты показали, что еженедельная посещаемость бара быстро установилась на уровне, близком к 60 %. Но – и это важный момент – величина этого показателя не была точно равна 60 %, а колебалась выше и ниже этого уровня случайным образом, поскольку от недели к неделе «люди» меняли свою тактику, отвечая на изменения в поведении других «людей». Нельзя сказать, что в этом случае было установлено «равновесие» в том смысле, который так нравится экономистам, и ожидать, что баланс будет неизменно сохраняться в достигнутой точке. Из совершенно статической ситуации вытекают бесконечные изменения и сюрпризы: люди просто неделю за неделей пытаются решать одну и ту же проблему[147].

Вы можете сказать, что ж, милая головоломка, но что из этого следует? Задача Артура, хотя и является игрушечной моделью, на самом деле, представляет собой нечто гораздо большее, чем просто игрушка. Она показывает путь к созданию более реалистичной модели рынка[148]. Допустим, мы заменим вариант «пойти в бар» на «покупать акции», а вариант «остаться дома» на «продавать акции» и предположим, что разница в количестве людей, принявших то или иное решение, то есть разница между количеством покупок и продаж, определяет изменение биржевой цены, ее рост или снижение, как это и происходит на реальных рынках. В этом случае игра перестает быть игрой и неожиданно приводит нас к тому видению рынка, которое Джон Мейнард Кейнс передал своей знаменитой метафорой о конкурсе красоты, когда каждый пытается угадать, каким окажется мнение других людей. (Конечно, это всего лишь один шаг в нужном направлении, поскольку инвесторы далеко не всегда хотят покупать, когда большинство других участников рынка продает, и наоборот; рыночные реалии, по сути, остаются более сложными.)

В 1990-х годах Артур вместе с экономистом Блейком ЛеБароном и другими учеными предложил идею для разработки более детальной модели рынка, симулирующей поведение трейдеров, включая покупку/продажу ими акций или вложение денег в более безопасные инструменты под проценты с использованием широкого диапазона прогнозных стратегий. Артур и его коллеги, работающие в знаменитом институте Санта-Фе в Нью-Мексико, провели ряд экспериментов, чтобы выяснить, вырабатывается ли у трейдеров со временем рациональный объективный взгляд на рынок, определяющий их дальнейшее поведение. В целом полученные результаты указывают на то, что этого не происходит; трейдеры продолжают маневрировать, используя самые разные идеи и представления о рынке, не приближаясь к рациональному равновесию. Их поведение приводит к непредсказуемым изменениям цен и склонности рынка к вспышкам спорадических колебаний, включая продолжительные взлеты и резкие падения[149].

По сравнению с любой теорией равновесия модель посещаемости бара «Эль Фарол» и модель, созданная в институте Санта-Фе, позволили начать двигаться в сторону реализма семимильными шагами. Обе модели, хотя и были еще довольно сырыми, показывали, каким образом можно включить в рыночную модель человеческое мышление и постоянное обучение, результатом влияния которых и является непредсказуемая рыночная «погода». Добавляя различные детали, физики, программисты, экономисты за более чем два десятилетия превратили задачу Артура в то, что в настоящее время, возможно, является наиболее реалистичными моделями рынков. В частности, Блейк ЛеБарон, постоянно усовершенствуя разработанные им модели, сумел добиться того, что они могут создавать имитацию колебаний биржевых цен, практически неотличимых от тех, что происходят на реальных рынках[150].

Но уроки, которые можно извлечь из хорошей теории, часто вытекают из простых аспектов ее структуры, а не из усложнений и деталей. Общая картина иногда имеет большее значение. Если эти модели описывают сущность рынков по крайней мере в первом приближении, мы можем спросить, можно ли на их основе получить какие-либо удивительные предсказания – то есть узнать что-либо достоверное о том, чего нам следует ожидать в будущем и что не является очевидным для случайного наблюдателя. Да, это действительно возможно. И это становится ясно из еще более простой, урезанной версии загадки Артура, которая фокусируется с лазерной точностью на абстрактной идее применения стратегий в конкурентной борьбе.

Упрощенная структура рынков

В 1997 году, вдохновленные исследованиями Артура, два физика И-Чен Чжан и Дэмьен Шалле попытались, взяв за основу задачу про бар «Эль Фарол», создать простейший пример интеллектуальной игры, которая требовала бы от участников постоянной адаптации и обучения. Они называли это «игрой в меньшинство». Физики часто используют словосочетание «атом водорода» в качестве метафоры, обозначающей простейшую модель, поскольку атом водорода, с одним электроном и одним протоном на орбите, является самым простым из всех атомов. Тем не менее понимание строения атома водорода в огромной мере обеспечивает понимание строения и всех остальных атомов, даже тех, которые имеют десятки сложно расположенных электронов. Можно сказать, что, «играя в меньшинство», мы ищем своего рода атом водорода, заложенный в основу работы рынка[151].

Как и в задаче о баре, игра Чжана и Шалле предусматривала наличие множества участников, которые на каждом этапе должны были сделать один простой выбор из двух вариантов, скажем, А или B. Их цель состояла в том, чтобы оказаться в меньшинстве – то есть выбрать тот вариант, который предпочло меньшее количество других участников. Вот и все. Как и при решении задачи Артура, Чжан и Шалле позволили своим агентам действовать на основании теорий или гипотез, постоянно совершенствующихся за счет наличия у них способности к обучению. Каждый агент имеет на выбор, скажем, 15 или 20 случайных «стратегий», которые, с учетом возможности «интеллектуального наследования», фактически представляли собой коллекцию различных «способов думать» о том, как предсказать будущие события. Агенты в процессе игры использовали эти стратегии, отслеживая, какие из них работают лучше других. На каждом этапе игры они анализировали накопленный багаж знаний и осуществляли свой выбор в зависимости от того, какая стратегия в прошлом обеспечивала получение лучшего результата.

По сути это мало чем отличается от решения задачи Артура о посещении бара. Агенты использовали простой способ обучения – метод проб и ошибок, пытаясь предсказать будущее, опираясь на прошлое и стараясь выбрать на каждом этапе игры тот вариант, который не будет выбран большинством. При этом ни одна стратегия не гарантировала победы, поскольку, если бы такая стратегия существовала, ее стали бы использовать все участники, и, соответственно, они оказывались бы в большинстве, а значит, автоматически становились бы проигравшими. Как смогли убедиться в 2007 году управляющие Goldman Sachs и других инвестиционных фондов, успешные стратегии со временем превращаются в источник их собственной гибели. Подобно задаче Артура, «игра в меньшинство» представляет собой простую модель финансового рынка, если представить участников игры, выбирающих между вариантами А и B, как «покупателей» и «продавцов» некоторых акций.

У «игры в меньшинство» есть лишь одно значительное преимущество – ее математическая простота. Задача настолько проста, что ее можно решить в одиночку, вооружившись лишь карандашом и бумагой.

Сложность задачи Артура или «игры в меньшинство» заключается в обязательном наличии «фрустрации», разочарования и безысходности, обусловленных тем, что правила игры не допускают возникновения ситуации, когда на одном и том же этапе каждый участник сделал правильный выбор. По стечению обстоятельств Чжан и Шалле знали, что в 1980-х годах физики столкнулись с подобным явлением при изучении необычных материалов, известных как спи́новые стёкла [152]. В этих материалах атомы взаимодействуют друг с другом как крошечные магниты, имеющие северный и южный полюса. Обычно силы, действующие между магнитами, заставляют их выстраиваться параллельно, но в спиновых стеклах это верно лишь для некоторых пар. Другие же пары выстраиваются антипараллельно, в результате чего они будут направлены в разные стороны (одни на север, другие на юг, например). Теперь рассмотрим, к чему это может привести. Если атомы А и B предпочитают выстраиваться параллельно друг другу, атомы B и C тоже выстраиваются параллельно, но A и С предпочитают ориентироваться в противоположных направлениях, мы получаем автоматическую «фрустрацию»: несмотря ни на что одна пара атомов останется в состоянии напряженности. В физике структура материалов формируется таким образом, чтобы найти то уникальное состояние, которое требует наименьших энергозатрат. В большинстве материалов – куске меди, кремния или соли – атомы естественным образом выстраиваются в правильном геометрическом порядке, где каждый атом подстраивается под другие, сохраняя общий порядок. В случае со спиновыми стеклами это просто невозможно. В них атомы составляют любую из миллионов различных конфигураций, каждая из которых имеет некоторую степень «фрустрации».

Используя методы, разработанные в физике для понимания систем с фрустрационным поведением, Чжан и Шалле обнаружили, что они могут найти довольно точное объяснение «игры в меньшинство», и это объяснение приводит нас к глубокомысленному выводу о том, что рынки немного похожи на физические субстанции. В частности, рынки в общем случае должны находиться в одной из двух весьма различных фаз или в одном из двух режимов поведения, отличающихся между собой как жидкая вода от твердого льда. И, кроме того, они должны быть способны совершенно неожиданно переходить из одного состояния в другое.

На протяжении многих лет Чжан и Шалле наряду с другими учеными опробовали множество вариантов «игры в меньшинство» при самых разных начальных условиях. Цель всех этих «экспериментов» – которые, по сути, представляют собой обычное компьютерное моделирование – состояла в том, чтобы обнаружить в поведении рынков паттерны, характерные для «игры в меньшинство». И они нашли подтверждения тем предсказаниям, которые вытекали из математики фрустрационных систем: рынок действительно имеет два различных типа поведения, а также тенденцию к быстрому переключению между ними.

Это резкое переключение проявляется в том, как «предсказуемость» цен – способность сделать достоверный прогноз на будущее на основе прошлых результатов – зависит от количества участников рынка. Оказывается, рынок всегда имеет некоторую предсказуемость в своих движениях, когда число рыночных игроков находится ниже определенного порогового значения. Степень предсказуемости постепенно падает по мере увеличения числа участников торгов, пока наконец не останавливается на нулевом уровне и дальше уже не изменяется (рис. 5).

Рис. 5. Зависимость предсказуемости в версии «игры в меньшинство» от количества участников рынка, которое снижается при движении вправо по оси X. Когда число участников достаточно велико, рынок полностью непредсказуем. Он становится предсказуемым при резком переходе к меньшему количеству рыночных игроков (рисунок предоставлен Тобиасом Галла)

Любопытно, что данный режим случайного блуждания цен внешне напоминает идеальное поведение «эффективного» непредсказуемого рынка, в котором, по словам Самуэльсона, «справедливо ожидаемые цены колеблются случайным образом». В предсказуемом режиме все выглядит несколько иначе; в этом случае присутствуют паттерны, которые участники рынка могут идентифицировать и использовать.

Этот переход к непредсказуемости имеет весьма важное значение. Как мы увидим в главе 8, имеются веские основания полагать, что за неожиданно возникающими на рынке резкими ценовыми всплесками и такими событиями, как «молниеносные падения», могут стоять последние изменения, которые произошли в динамике рынков в связи с огромным ростом числа совершаемых на рынке сверхбыстрых сделок («высокочастотный трейдинг»). Но прежде чем мы перейдем к этой теме, нам нужно более глубоко понять рассматриваемое явление. В чем состоит причина этих фундаментальных изменений? Ответ, оказывается, довольно прост.

В процессе проведения исследований Чжан и Шалле заставляли интеллектуальных агентов анализировать прошлое для предсказания будущего. В частности, каждый участник игры принимал во внимание последние M движений рынка (вверх или вниз), при этом значение M могло равняться 2, 4, 7 или любому другому числу. Поскольку каждое движение могло происходить либо вверх, либо вниз, показатель 2M (два в степени M) выражает общее количество возможных «сценариев рыночных движений», например таких: вверх, затем вниз, потом снова вверх и еще раз вверх и т. п. Если учитывается пять последних движений, то количество возможных сценариев будет равно 32 (2^5). В данном случае рынок будет оставаться предсказуемым до тех пор, пока на рынке присутствует не более 32 инвесторов. Это удивительно, но это имеет смысл.

Важный момент заключается в определении точки перехода – критического значения, по достижении которого рынок переходит из режима предсказуемости в режим непредсказуемости. Это происходит, когда число игроков становится равно значению 2M[153].

Набор всех возможных рыночных сценариев – те самые 32 варианта последовательностей рыночных движений – представляет собой весь спектр возможного поведения рынка в том случае, если в расчет принимаются пять последних движений. Игроки чутко реагируют на появление некоторых из этих последовательностей тем, что начинают торговать более активно. Это ожидаемые ими паттерны, к остальным же они относятся равнодушно. Чем меньше на рынке игроков, тем выше шансы на то, что рынок будет следовать таким паттернам, которые безразличны для всех. Это будет происходить по той причине, что не ожидаемые никем из игроков паттерны, соответственно, не будут использоваться для совершения сделок и извлечения прибыли, что позволит сохранить эти паттерны от уничтожения. Проще говоря, игроки не используют все возможные стратегии; некоторые паттерны остаются вне поля их зрения. Но, когда число игроков превышает критическое значение, начинается использование всех возможных стратегий. Теперь уже можно быть уверенным в том, что любой паттерн окажется в «списке ожидания» кого-либо из игроков. Извлекая прибыль за счет использования конкретной стратегии, игрок тем самым будет содействовать постепенному уничтожению ее ценности. Лучшая стратегия при частом использовании перестает быть лучшей. Таким образом, мы вновь вернулись к рыночной непредсказуемости.

Другими словами, в нашей простейшей модели финансового рынка ключевой переход к непредсказуемости происходит в результате «переполненности», то есть это процесс не физического, но интеллектуального и стратегического свойства. Помните, как после болезненного краха, случившегося в первую неделю августа 2007 года, Клифф Аснесс, управляющий хеджевого фонда AQR Capital Management, объяснил случившееся тем, что используемая им стратегия «стала слишком тесной» для всех желающих ее использовать. Он наверняка знал, о чем говорил.

По спирали к… реальности

Давайте вернемся к неубедительной слабой форме гипотезы рыночной эффективности, а именно к утверждению, что рынки в корне непредсказуемы. Это не может быть правдой, по крайней мере в прямом понимании, поскольку целая армия трейдеров и инвесторов, таких как Аснесс, заработали себе на хлеб с маслом именно благодаря успешным рыночным предсказаниям. Стратегии Аснесса включают в себя общую стратегию «управления фьючерсами», которая, по его словам,

сводится к следованию за трендом некоторым способом, который также известен как инерционное инвестирование. Говоря простыми словами, инерционное (импульсное) инвестирование заключается в покупке ценных бумаг, которые растут, и продаже ценных бумаг, которые падают в цене. С начала 1990-х годов было проведено огромное количество исследований, показавших, что инерционный механизм «работает» – это означает, что инерционное свойство биржевых цен обладает значительный предсказательной силой… Мы рассматриваем тренды в более чем двух различных временных интервалах для того, чтобы определить те случаи, когда цены зашли слишком далеко. Мы отслеживаем: 1) краткосрочные тренды, 2) долгосрочные тренды и 3) сигналы, говорящие о возможном завершении тренда[154].

Можно предположить, что использование трейдерами стратегий, позволяющих достаточно успешно делать прогнозы, должно способствовать возвращению рынков к идеальной «эффективности» и непредсказуемости. Но, если бы так было на самом деле, это стало бы плохой новостью. Исследования рынка показывают, что на практике этого не происходит. Как отмечали в 1981 году экономисты Сэнфорд Гроссман и Джозеф Стиглиц, рынки должны иметь некоторую степень предсказуемости. Она дает инвесторам стимул для сбора информации и изучения рынков, потому что это дает возможность извлекать прибыль. Простейшая, как строение атома водорода, версия «игры в меньшинство» позволяет по-новому взглянуть на эту идею и предлагает четкое объяснение, почему рынки все же должны быть предсказуемы, но лишь отчасти.

Вот как это выглядит на практике. Если рынок начинает слишком активно использовать некую рыночную стратегию X, то паттерн, на котором она основана, теряет свою предсказуемость, и трейдеры уже не могут зарабатывать на нем систематическую прибыль. В итоге инвесторы, получив печальный опыт, будут склонны покидать рынки, потерявшие для них свою привлекательность. По крайней мере, они будут полагать, что вероятность потерпеть неудачу там выше, нежели возможность по счастливой случайности продолжать получать прибыль. В результате можно ожидать возникновения оттока инвесторов с рынка. Но уход инвесторов, в свою очередь, приводит к тому, что рынок становится менее насыщенным и, соответственно, более предсказуемым. На таком рынке легче получить прибыль, и у инвесторов и трейдеров возникает искушение на него вернуться[155].Таким образом, критическая точка перехода из одного состояния предсказуемости в другое выглядит наиболее вероятным местом пребывания рынка, хотя в реальных условиях она вполне может смещаться вправо или влево. Гипотеза эффективного рынка (в ее слабо выраженной форме) является грубым отражением стремления рынков к пограничной точке этого перехода, то есть к состоянию, когда предсказуемость цен низкая, но все же не равна нулю, что делает обнаружение рыночных закономерностей трудной, но не невыполнимой задачей. Это довольно точно описывает ситуацию, в которой часто оказываются реальные рынки.

Данную модель можно взять за ту основу, которая при добавлении определенных деталей и настроек для «игры в меньшинство» позволяет нам шаг за шагом приближаться к точному отражению реальности. В простейшей версии «игры в меньшинство» предполагается, что любой ее участник обязательно совершает какую-то одну сделку на каждом этапе и, соответственно, объем торгов фиксирован. В таких условиях совершенно невозможно смоделировать ситуации ажиотажных покупок или продаж или, напротив, чрезвычайно спокойных торгов с малым количеством сделок, то есть те ситуации, которые, конечно же, довольно часто имеют место на реальных рынках. Когда рынок в начале торгового дня бурлит, переходя от резких взлетов к быстрым падениям, инвестор вполне может прийти к выводу, что он не имеет абсолютно никакого представления о том, что случится дальше. В итоге он может просто выключить компьютер и отправиться играть в гольф. Опытные трейдеры говорят, что одним из важнейших факторов для достижения успеха в биржевой торговле является наличие способности дисциплинированно ждать появления хорошей возможности, в остальное время оставаясь вне рынка.

«Игру в меньшинство» вполне можно усовершенствовать, сделав ее более гибкой. Например, условия игры можно изменить таким образом, чтобы участники совершали сделки лишь в тех случаях, когда их лучшая стратегия в недавнем прошлом доказала свою эффективность. Эта простая идея вводит понятие степени уверенности инвесторов: люди не рискуют своими деньгами, когда они не уверены в том, что обладают ценной информацией, позволяющей им победить рынок. Это незначительное изменение правил «игры в меньшинство» приводит нас к созданию такой модели рынка, которая не только учитывает возможность изменения объема торгов, но и воспроизводит многие другие статистические особенности реальных рынков, включая печально известные «тяжелые хвосты» и долговременную память. Такая модель значительно лучше, вплоть до тончайших статистических деталей, отражает реальное поведение рынков, чем это позволяют традиционные экономические представления[156].

Действительно, подобное моделирование способно показать типичную картину колебаний биржевых цен и показателя объема торгов, которые скачут, подчиняясь своим собственным законам, так же, как это происходит на реальных рынках. Внезапные сильные ценовые движения возникают по непонятным причинам, но при этом явно не из-за воздействия шоковых внешних факторов, поскольку все действо происходит внутри замкнутой системы. В какие-то моменты на рынке может установиться полный штиль, когда большинство игроков теряют уверенность в эффективности тех стратегий, которые они использовали ранее. В других случаях объем торгов, напротив, начинает быстро расти, поскольку многие игроки посчитали, что у них возникло четкое понимание того, что произойдет дальше. Причиной бурного развития событий может стать всего лишь появление мимолетной возможности, которое приведет к мгновенной активизации инвестиционных стратегий; это очень напоминает как поведение, так и мышление рыночной «толпы».

С тех пор как Чжан и Шалле изобрели «игру в меньшинство», были предприняты тысячи попыток ее усовершенствования в разных направлениях. Очевидно, что рынки часто отправляются в нокаут после ударов, полученных извне, например после политических заявлений и корпоративных новостей, и этот фактор можно легко внести в игру[157]. Некоторые исследователи усложняли правила игры тем, что учитывали в них возможность появления сплетен и обмена идеями между игроками, что, очевидно, является еще одной рыночной реалией: информация и слухи об успешных инвестиционных стратегиях с дикой скоростью распространяются среди участников рынка, и в результате некоторые трейдеры копируют чужие стратегии в своей торговле. Сам Чжан модернизировал простейший вариант «игры в меньшинство», добавив к обычным ее участникам, стремящимся заработать прибыль за счет своих точных прогнозов – то есть выступающим в роли рыночных трейдеров и инвесторов, – еще один класс игроков, которые совершают операции покупки и продажи, не слишком стараясь получить при этом прибыль. Подобная ситуация также отражает реальную рыночную картину: некоторые участники рынка покупают и продают акции, облигации и другие активы не в спекулятивных целях, а лишь выполняя свои функции, связанные с другими видами бизнеса. В некоторых версиях «игры в меньшинство» не обязательным было даже соблюдение исходного принципа – стремления оказаться в меньшинстве; в некоторых случаях в выигрыше оказывались те, кто был в большинстве, либо применялись более сложные смешанные критерии определения победителя[158].

Вы можете сказать, что «игра в меньшинство» на самом деле представляет собой не модель, а целый класс моделей. Но в любом случае она позволяет взглянуть на рынки совершенно по-новому: как на экологическую систему взаимодействующих стратегий.

Экологическая перспектива

Профессионалы Уолл-стрит и опытные инвесторы гордятся своей способностью видеть вероятные последствия событий. Если круизное судно тонет у берегов Италии, как это отразится на акциях компании, владеющей этим судном, или на акциях ее прямых конкурентов? Если Европейский Центральный банк начинает переговоры с греческими властями о предоставлении финансовой помощи, как это повлияет на цену золота или на котировки итальянских, французских или португальских облигаций? У некоторых людей имеются реальные навыки в нахождении ответов на подобные вопросы, они, как шахматные гроссмейстеры, способны различать едва заметные подсказки, пользуясь своим многолетним практическим опытом. Тем не менее возможность точного прогнозирования конечных последствий одного или нескольких событий, скорее всего, сильно преувеличена, поскольку количество вариантов дальнейшего развития ситуации слишком велико.

Примерно 20 лет назад эколог Петер Йоджиз привел на этот счет весомый аргумент, связанный с экологическими пищевыми цепями [159]. Тюлени едят треску. Соответственно, если тюленей по какой-то причине становится меньше, трески должно стать больше. Но тюлени едят и другую рыбу, например хека, который является прямым конкурентом трески. Таким образом, сокращение популяции тюленей ведет к увеличению численности хека и, соответственно, к ужесточению конкуренции для трески. Необходимо учитывать оба названных фактора, и, как показал Йоджиз, это только начало. Если посмотреть на структуру реальных пищевых цепочек, включая их «ветви» (отражающие причинно-следственные связи, подобные описанным выше) с участием четырех или более биологических видов, то, согласно Йоджизу, можно обнаружить более 225 миллионов различных побочных влияний. Простое логическое умозаключение о том, как A оказывает влияние на B, в результате чего оказываются задеты интересы С и зависящего от него D, представляет собой лишь самое начало описания подобной цепи взаимосвязей.

По сложности такие цепочки взаимосвязей вполне сопоставимы с тем, что происходит в сфере экономики и финансов, где для изучения сложных взаимодействий почти всегда требуется компьютерное моделирование. «Игра в меньшинство», как самый простой пример такого моделирования, и ее многочисленные вариации иллюстрируют происходящее на рынках с системной точки зрения. Мы уже отметили существование фазового перехода – между состояниями предсказуемости и непредсказуемости, – о чем никогда прежде не упоминалось в теориях, основанных на рыночном равновесии. Но практическое применение могут иметь и такие модели, которые рассматривают рынок как экологическую систему взаимозависимых убеждений и стратегий.

Примерно 15 лет назад у руководства торговой площадки NASDAQ возникли планы отказаться от использования традиционной дробной системы цен и перейти на более современный десятичный формат. Они ожидали, что изменение величины минимального изменения цены с «1/16» на «0,01» позволит сузить спреды между ценами покупки-продажи и привлечь на торговую площадку новых участников. Однако, прежде чем сделать следующий шаг, NASDAQ наняла ученых для того, чтобы они протестировали данную идею с использованием компьютерной модели рынка, созданной на основе «игры в меньшинство», и с учетом реальных условий проведения торгов на площадке NASDAQ.

Эта модель предусматривала участие в игре маркет-мейкеров, а также трейдеров, использующих самые разные торговые стратегии, ориентированные на различные временны́е интервалы и рынки. Кроме этого, все эти трейдеры должны были обладать способностью учиться на своих ошибках и, следовательно, быть в состоянии разрабатывать новые эффективные стратегии, никогда прежде не применявшиеся на реальном рынке. Для начала представители NASDAQ решили убедиться, что разработанная модель действительно позволяет воспроизводить реальное поведение рынка – колебания объема, цен, поведение маркет-мейкеров и т. д. Затем, удовлетворенные полученным результатом, они использовали ее для проверки своей идеи. По результатам тестирования выяснилось, что переход на десятичную систему цен действительно может оказаться полезным в принципе. Однако проведенные эксперименты позволили выявить наличие потенциальной проблемы. Оказалось, что снижение минимальной величины ценового изменения приводит к появлению у маркет-мейкеров возможности манипулирования биржевыми ценами в собственных финансовых интересах, даже при увеличении общей рыночной волатильности. Получив такое предупреждение, NASDAQ предприняла соответствующие превентивные меры, и переход на десятичную систему цен состоялся в 2001 году[160].

Эндрю Ло (среди многих других) объяснял большую часть неудач экономистов-теоретиков «завистью к физике» – желанием облечь свои теории в элегантную математическую форму и стремлением достичь универсальной справедливости, свойственной общей теории относительности или квантовой механике. Замечание Ло является довольно точным. Современные теории макроэкономики используют некоторые элементы, которые можно найти, например, в математике, фундаментальной физике или в квантовой электродинамике. Но, как я уже утверждал ранее, представление о физике как о науке прежде всего фундаментальных теорий является глубоко ошибочным. Результаты большинства физических исследований – от изучения процессов образования галактик или черных дыр до исследования характера распространения трещин в металлах – не могут быть сведены к нескольким уравнениям. Требуется понимать, что процессы могут быть нестабильными и что могут существовать обратные связи. Как правило, необходимо применение множества различных математических моделей и – неизбежно – крупномасштабного компьютерного моделирования. Так что если экономисты и страдали от зависти к физике, то лишь потому, что у них сформировалось ложное представление об этой науке.

На самом деле они должны были бы завидовать физике как действительно справедливому виду науки. Адаптация к неравновесному миру означает отказ от всяких надежд на создание «всеобъемлющей теории». Физики и другие ученые установили это на собственном горьком опыте. Даже, в сущности, простые проблемы могут легко привести к потере всякого желания выдавать умные и элегантные равновесные решения.

Как котов пасти

Домашняя кошка – самое непримиримое существо из всех когда-либо ходивших по нашей планете. Она никогда не делает то, что ей велят. Американское выражение «как котов пасти» с отсылкой на кошачье упрямство показывает всю сложность попыток держать под контролем некоторое количество недисциплинированных объектов – например, удерживать на месте группу младших школьников в тот момент, когда они увидели лоток с мороженым. Подобные трудности могут возникать и при попытках удерживать контроль даже над некоторыми, казалось бы, простыми вещами.

Во время обучения в школе вы в какой-то момент, вероятно, узнали о существовании четырех форм состояния вещества: твердое, жидкое, газообразное и такое менее известное состояние, как плазма. Плазма представляет собой газ, скажем, простой газообразный водород, нагретый до температуры, при которой происходит разрыв атомных связей. При достаточно высокой температуре энергии связи электрона и ядра атома недостаточно, чтобы выдержать мощные столкновения с другими атомами. В результате получается горячий газ, насыщенный электронами и протонами, в котором заряженные частицы могут взаимодействовать друг с другом не только при столкновениях, но и на значительном расстоянии.

Именно это кардинально отличает плазму от обычных газов, независимо от того, идет ли речь о плазме, находящейся на Солнце, в верхних слоях атмосферы Земли или в ядерном реакторе. Основные свойства плазмы в равновесном состоянии – скажем, удерживаемой в стеклянной трубке при фиксированной температуре – стали известны довольно давно. Но попробуйте хотя бы немного вывести плазму из состояния равновесия, и все станет гораздо более сложным.

Хорошим примером в данном случае может быть использование энергии ядерного синтеза. Технология выглядит довольно просто: газообразный водород нагревается до чрезвычайно высоких температур, за счет чего создаются условия, при которых ядра водорода, сталкиваясь между собой, образуют более тяжелые ядра[161]. При их образовании выделяется энергия. Описанная реакция может быть самоподдерживающейся. Для ядерного синтеза не требуется ничего, кроме высокой температуры (которая увеличивает силу столкновений) и высокого давления (которое способствует увеличению количества столкновений). Вы помещаете некоторое количество водорода в контейнер, нагреваете его, сжимаете и получаете в итоге дешевый и практически неисчерпаемый источник энергии.

Есть лишь одна, но очень большая, проблема – поведение плазмы во время описанного процесса. Это напоминает выпас кошек, а может быть, даже что-то похуже.

В Ливерморской национальной лаборатории, штат Калифорния, физики и инженеры на протяжении приблизительно полувека пытались осуществить управляемую термоядерную реакцию, использовав инерционное удержание плазмы. Идея состоит в том, чтобы уничтожить небольшую сферическую оболочку, наполненную водородом. Под действием излучения материал оболочки испаряется, и возникают реактивные силы, способные сжать содержащийся в оболочке водород. При достаточно сильном сжатии можно получить температуру, превышающую температуру Солнца, и термоядерную реакцию[162].По сути, таким образом вы создаете в лабораторных условиях миниатюрную искусственную звезду. Однако образующийся при взрыве оболочки плазменный шар не сохраняет свою правильную форму в течение достаточно долгого времени.

Природная физическая нестабильность приводит к появлению на поверхности плазменного шара ряби, которая имеет тенденцию к разрастанию[163].Когда ряби становится больше, возникает вторичная нестабильность других видов, и первоначально правильная симметричная форма плазменного шара оказывается безнадежно утеряна. В результате отдельные части плазмы смешиваются; более холодное вещество с наружной стороны проникает внутрь, что портит весь процесс. Температура становится недостаточно высокой[164]. На рис. 6 показано, как вызванная естественной неустойчивостью волна разрастается и вскоре создает целый каскад новых неустойчивых волн, что в конце концов делает общую картину невероятно сложной.

Рис. 6. Рябь, перерастающая в струи из-за неустойчивости Рэлея – Тейлора, приводит к каскадному образованию дальнейшего хаоса. Как видно из рисунка, полученного методом компьютерного моделирования, наличие положительных обратных связей приводит к тому, что первоначальная простота исчезает и возникает бурное море сложных переплетений (рисунок предоставлен Шенгтаем Ли, Национальная лаборатория в Лос-Аламосе)

Представьте себе, насколько трудно предсказать или контролировать местоположение любой из образующихся при этом волн и частиц. Помните: весь этот беспорядок вызывается всего одним фактором – сжатием газа, насыщенного заряженными частицами. Данное состояние, как и следовало ожидать, будет неустойчивым. Поэтому, равно как из-за других неустойчивых процессов, практически ничего в физике плазмы не просто. Отправьте пучок заряженных частиц в путешествие по замкнутому кольцу ускорителя, и вы увидите, что луч может перейти из однородного состояния к нестабильному, причем этот переход может осуществляться ста разными способами. Массивный труд под названием «Handbook on Plasma Instabilities» («Справочник по нестабильностям плазмы») в трех томах, каждый размером с телефонную книгу, описывает все известные способы, учитывающие положительные обратные связи, благодаря которым плазма проявляет при различных условиях удивительные и неожиданные свойства. Каждое приведенное описание фиксирует некую возникавшую в прошлом ситуацию, когда физики или инженеры экспериментировали с плазмой, каждый раз обнаруживая что-то новое. Каждое приведенное там название содержит в себе информацию о том, что в итоге произошло с плазмой, почему это произошло или кто первым объяснил произошедшее. Вы можете найти там описание «хвостовой» нестабильности, нестабильности Черенкова, нестабильности Вейбеля, «филаментационной», «шланговой», колеблющейся пучковой и многих других нестабильностей. Я мог бы перечислить здесь сотни наименований[165].

Все это, на мой взгляд, должно преподать нам урок, который следует применить в сфере экономики и финансов. Доказательство безошибочности существующих теорем, вероятно, не способствует достижению значительного прогресса, но это именно то, чем занимались экономисты на протяжении столетия или около того.

Я полагаю, что плазма будет казаться слишком простой при сравнении ее с бесконечно сложной какой-либо реальной финансовой системой или с экономикой, в которую вовлечены миллионы людей, действующих под влиянием собственных мыслей и эмоций и находящихся в постоянном и непредсказуемом взаимодействии с другими людьми. Мы знаем очень многое о законах физики, которым подчинены атомы и молекулы, но законы, определяющие человеческое поведение, сформулированы пока лишь в самой грубой форме. Сжатие водородной плазмы – это ничто по сравнению с воздействием миллионов людей друг на друга. По крайней мере, электроны или протоны не могут вдруг решить изменить направление своего движения по собственной воле. Вот почему экономика и рынки являются одними из самых сложных систем во Вселенной.

Физика финансов

Всю экономическую историю мира, насыщенную неожиданными событиями и кризисами самых разных видов, можно рассматривать как большую красочную иллюстрацию представленного выше ключевого тезиса. Большая часть таких событий была вызвана той или иной формой коллективных действий людей, которые, сбиваясь в многотысячные или даже в многомиллионные «стада», шли к какой-либо иллюзорной цели, ведомые всеобщим убеждением в том, что цены на тюльпаны, интернет-акции или жилые дома всегда будут идти вверх, но ни в коем случае не вниз. Все эти движения возникают за счет положительных обратных связей – первоначальный импульс создает условия для дальнейшего раскручивания ситуации.

Вот почему то обстоятельство, что экономическая наука все еще упрямо занимается изучением равновесных систем, как правило, игнорируя влияние положительных обратных связей, является серьезной проблемой. Как говорит Эрик Райнерт, экономика, если рассматривать ее через призму истории, «иногда выглядит спятившей», и это похоже на справедливое описание тех многочисленных, проводившихся на протяжении последних пятидесяти лет исследований, которые с огромным старанием пытались втиснуть все в рамки теории равновесия. Возможно, сейчас мы оказались близки к завершению этого периода.

Если бы потребовалось создать перечень экономических и финансовых нестабильностей, то, несомненно, он получился бы гораздо более длинным, чем упомянутый выше список неустойчивых состояний плазмы. Этот перечень должен был бы учесть все проявления обратных связей на интервалах времени от миллисекунд до нескольких лет и даже десятилетий. Некоторые из обратных связей оказывают фактически прямое воздействие. Они начинают действовать при заключении крупных контрактов, принятии значимых законов и социальных норм, которые инициируют более или менее определенные типы поведения. Другие могут работать на основе естественных психологических и связанных с особенностями принятия решений тенденций – сформировавшиеся методы обучения, спекулятивные операции и так далее. Некоторые обратные связи могут затрагивать лишь определенные сегменты рынка – например, квантовые хеджевые фонды во время кризиса в августе 2007 года, – в то время как другие вызывают крупномасштабный сетевой эффект, распространяющийся по всему миру и затрагивающий интересы как компаний, так и частных лиц.

В следующей главе я собираюсь рассмотреть некоторые из основных неустойчивых состояний, влияющих на финансовые системы, а также показать, как неравновесный подход позволяет понять принципы их работы. У меня нет намерения создать даже примерный аналог «Справочника финансово-экономических нестабильностей». Я проиллюстрирую лишь некоторые из возможных категорий событий, которые могли бы войти в такой справочник, если бы он существовал. Этим я лишь пытаюсь доказать, что мы, вне всякого сомнения, должны мыслить в терминах неравновесия, а не равновесия, если хотим достичь понимания таких ситуаций, в которых следует ожидать серьезных проявлений нестабильности.

Никакая теория рынков никогда не сможет представить нам набор универсальных уравнений, как это в некоторых случаях (но только в некоторых) возможно в физике. Понимание рынков, как и понимание эволюции или погоды, означает применение реалистичных, но все же приблизительных и несовершенных моделей, а также изучения любых схем, которые помогают разобраться в очень хаотичной и изменчивой реальности – даже если для этого потребуется сыграть в глупую игру про посещение студенческого бара.

Глава 7

Риски, связанные с эффективностью

Таким образом, наши основные риски будут застрахованы, хеджированы и диверсифицированы, что сделает мир более безопасным. Избавленная от бремени рисков новая демократическая финансовая система будет побуждать нас действовать с большей смелостью и вдохновением.

Роберт Д. Шиллер

Наибольшая угроза для наших рынков исходит не от наших противников, а от нас самих… банки настолько ослеплены использованием расширенных балансов, производных, забалансовых счетов, путаницей с распределением рисков, представлением о том, что риск находится в линейной зависимости от масштаба, в то время как на самом деле эта зависимость экспоненциальная… и другими подобными шорами, что это может привести к разрушению рынков еще до того, как наука окажется в состоянии все исправить.

Джеймс Рикардс, аналитик финансовой безопасности, старший управляющий директор Tangent Capital Partners

В 1768 году в деревне Флиттон, расположенной к северо-западу от Лондона, умер английский юрист по имени Джордж Хэдли. Его биограф отмечает, что Хэдли, несмотря на то что он не один десяток лет проработал адвокатом в Лондоне, оставил после себя небогатое наследство: «Оно не превышало то, что досталось ему от отца; из этого можно сделать вывод о том, что адвокатская практика не приносила ему значительной прибыли». Юридическая практика действительно не доставляла ему удовольствия. Вместо этого Хэдли энергично занимался любительскими научными изысканиями, пытаясь усовершенствовать ранние версии телескопов и помогая своему старшему брату Джону в создании секстанта – устройства для определения географической широты в море, которое нашло широкое применение в навигации[166].

Самый впечатляющий факт из его биографии заключается в том, что в мае 1735 года Хэдли представил Королевскому обществу [167] краткий документ, в котором впервые было предложено современное объяснение глобальных перемещений воздушных масс в земной атмосфере.

Хэдли предположил, что при наличии жаркого экваториального и холодных полюсов теплый воздух должен подниматься в небо в районе экватора, смещаться к обоим полюсам в верхних слоях атмосферы, а затем опускаться и охлаждаться вблизи полюсов. Затем этот ставший уже более холодным воздух перемещается обратно к экватору непосредственно над поверхностью земли. Этот цикл повторяется, перенося тепло из жарких тропиков в сторону более холодных полюсов. Хэдли пошел еще дальше, утверждая, что вращение Земли должно заставлять воздушные массы, находящиеся на большой высоте (уже движущиеся по направлению к полюсам), смещаться на восток, создавая сильные ветры значительно выше земной поверхности. Между тем тот же эффект вблизи поверхности земли в районе экватора должен создавать постоянные западные ветры[168]. Таким образом Хэдли одним махом объяснил наличие пассатов – устойчивых ветров, от которых в значительной степени зависели европейские путешественники, отправлявшиеся под парусами в Америку.

Хэдли рассматривал атмосферу как более или менее равновесную систему, в которой общий баланс поддерживается за счет стабильных потоков воздуха. Это был лишь естественный первый шаг[169] на пути к истине. Его представление было ошибочным или, по крайней мере, очень неполным, поскольку в действительности циклический воздушный поток, описанный Хэдли, перемещается от экватора лишь примерно до 30 ° широты, что соответствует положению Флориды в Северном полушарии и Южной Африки в Южном полушарии. Еще ближе к полюсам, в умеренных широтах, гипотеза Хэдли опровергается полностью. Состояние атмосферы там далеко от равновесного, оно постоянно изменяется: штормы и погодные фронты, извилистые циклоны и антициклоны образуют глобальный водоворот постоянного хаоса.

То, что большинство из нас называют погодой, – непредсказуемое поведение атмосферы в средних широтах – получило концептуальное понимание лишь в начале 1950-х годов. Примерно в то же время исследователи пришли к выводу, который может показаться очевидным: ни один устойчивый равновесный паттерн не может объяснить наблюдаемый погодный хаос. Погодные явления вызваны вечной нестабильностью и турбулентностью[170], главным виновником которых ученые называют «бароклинную неустойчивость» [171], близкую родственницу неустойчивости плазмы, описанной в предыдущей главе. Известные высотные струйные течения, которые циркулируют вокруг планеты на уровне средних широт, не могут оставаться в границах правильного кольцеобразного паттерна. Наличие положительных обратных связей приводит к усилению любого образующегося при этом отклонения от круговой траектории, что делает струйные течения похожими на извивающихся змей. Часто эти движения оказываются настолько сильными, что от общего потока отрываются крупные завихрения, которые начинают жить собственной жизнью, дрейфуя по средним широтам и повышая степень непредсказуемости нашей погоды.

Это означает, что бури и погодные фронты играют важнейшую роль в том, как энергия Солнца распределяется по нашей планете. Вращающаяся и согреваемая Солнцем планета, такая как наша, не может существовать без гроз, ураганов и смерчей. Наша атмосфера – прекрасный пример системы, пребывающей отнюдь не в равновесии, а напротив, в вечно неустойчивом состоянии.

В этой истории есть еще один интересный элемент. Поскольку математическое описание движения атмосферного воздуха является слишком сложным для человеческого мозга, современное понимание погодных явлений стало формироваться лишь с 1956 года, когда ученый по имени Норман Филлипс использовал появившийся в то время компьютер для моделирования виртуальной атмосферы, основываясь на грубых аппроксимирующих уравнениях, описывающих атмосферную гидрогазодинамику. С помощью компьютера Филлипс провел следующий эксперимент – взяв в качестве отправной точки состояние покоя воздушной массы, он затем постепенно привел ее в движение за счет ускорения, придаваемого вращением Земли, и перепадов температур, заставляющих воздух подниматься и опускаться. Результаты модельных расчетов, которые производились в течение 12 часов, показали, что простая бароклинная неустойчивость действительно объясняет особенности фундаментального характера атмосферных потоков – стабильные потоки всегда распадаются, образуя циклонические штормы и погодные фронты, которые мы наблюдаем[172].

Как это ни парадоксально, но в 1950-е годы, когда метеорология освобождалась от ложных представлений, признавая неустойчивость состояния атмосферы и ее роль в формировании сложных погодных явлений, экономическая наука, напротив, была занята тем, что загоняла себя в жесткие рамки концепции равновесия. Эрроу и Дебре, представив в 1954 году свои доказательства «теории общего благосостояния», побудили несколько поколений экономистов интерпретировать экономическую реальность, используя концепции равновесия. И это происходило несмотря на то, что результаты более поздних исследований – в первую очередь Зонненшайна, Дебре и Мантела, а также некоторых других ученых – ставили под сомнение их релевантность с точки зрения любой реальной экономики. С тех пор многие, если не большинство, экономисты упорно делали вид, будто эти отрицательные результаты не были опубликованы. Милтон Фридман однажды заметил, что его не беспокоят эти результаты по той простой причине, что «изучение стабильности общего равновесия не имеет значения… поскольку стабильность экономики является очевидным фактом»[173].

Подобное отношение привело к тому, что экономика сегодня находится там, где наука, изучающая атмосферу, пребывала примерно в 1920 году, когда ее представители пытались вставить детали неравновесного пазла в жестокие рамки концепции равновесия.

В предыдущих главах я привел немало примеров того, к каким последствиям может привести даже незначительное отклонение от равновесия. Модели рынков, даже такие простые, как «игра в меньшинство», позволяют воспроизвести основные моменты работы реальных рынков, отражающие их склонность к непредсказуемым потрясениям («тяжелые хвосты»). «Экология» взаимодействующих стратегий отражает и наличие у реальных рынков долговременной памяти – то, что рынок делает сегодня, обеспечивает нас достоверной информацией о том, что он будет делать через десять и более лет. Способность этих простых моделей воспроизводить сложную динамику рынка уже отличает их от равновесных моделей традиционной экономики. Они ведут себя как настоящие рынки – воспроизводя их естественную внутреннюю «погоду», к исследованию которой мышление в рамках концепции равновесия не может даже подступиться.

Серьезное изучение таких моделей началось лишь примерно 15 лет назад. И уже первые результаты показали, насколько легко совершенно обычные рыночные обратные связи могут генерировать спекулятивные «пузыри» и крахи на рынках акций, жилья или практически любых других активов. Многие исследования[174] указывают на то, что индивидуальные инвесторы, как правило, делятся на две основные категории – «фундаменталистов» и «чартистов» [175]. «Фундаменталисты», принимая решения о покупке-продаже акций, ориентируются на фундаментальные показатели, дабы определить «истинную» ценность актива, отражающую реалистичный долгосрочный потенциал компании. Они склонны действовать таким образом, чтобы сбалансировать рынок. (Проводя аналогию с погодой, этих инвесторов можно сравнить с ветрами, переносящими воздушные массы и таким образом нивелирующими перепады давления, сохраняя в атмосфере относительное равновесие.) В свою очередь «чартисты» извлекают прибыль за счет спекулятивных тенденций, как правило, их усиливая, что часто приводит к дестабилизации рынка. (Спекулятивная энергия этих трейдеров является грубой аналогией энергии Солнца, нагревающей воздух, который поднимается вверх и создает вихри, закручивающие края реактивных струй.) Результаты многих исследований приводят нас к пониманию того, что в периоды сильных рыночных движений фундаменталисты начинают действовать скорее как чартисты – не желая отставать от других участников рынка там, где они видят явную выгоду, – что может приводить к раздуванию долгосрочных рыночных «пузырей». В то же время чартисты имеют склонность действовать более осторожно во время спадов, становясь на время фундаменталистами и создавая предпосылки рыночных крахов[176].

Эти выводы не вызывают удивления у любого, кто следит за рынками, при том что они позволяют продвинуться в правильном направлении при научном исследовании рыночных «пузырей». Однако другие уроки, вытекающие из неравновесных моделей, должны вызывать бо́льшую тревогу у консерваторов эффективного рынка. Ведь общепризнанная мудрость гласит, что рынки, как правило, работают лучше, когда кредитные средства более доступны, поскольку в этом случае искушенные инвесторы, видя возможности для получения прибыли, могут использовать в своей торговле кредитные рычаги, что позволяет быстрее устранять имеющиеся ценовые несоответствия. Кроме того, рынки работают более эффективно, когда они «насыщаются»; из этого следует, что производные инструменты полезны, поскольку они помогают инвесторам использовать любого рода информацию для «входа в рынок». Эти утверждения, вытекающие из концепции равновесия, стимулировали продолжавшуюся два десятка лет политику поощрения необузданных инноваций и дерегулирования рынка.

Однако результаты исследований тех, кто изучал динамику рынков с точки зрения неравновесного подхода, указывают: известные пути достижения эффективности на самом деле ведут в ловушку; они лишь способствуют усилению фундаментальной нестабильности и появлению условий для последующего обвала или краха рынка. Погоня за эффективностью сама по себе создает нестабильность.

«Позвольте мне воспользоваться профессиональной терминологией: нас всех поимели»

Этими словами Клифф Аснесс описал позднее самые мрачные моменты четырехдневного квантового кризиса 2007 года, в течение которого основанный и находящийся под его управлением фонд AQR Capital Management потерял около миллиарда долларов. За тот же период группа других подобных фондов потеряла суммарно около 100 млрд долл. Все они использовали схожие торговые стратегии, которые до этого прекрасно работали на протяжении десяти лет. Почему это произошло? Может ли это повториться снова? Предшествовали ли этому событию какие-либо предупреждающие сигналы, которые просто никто не заметил?

Вскоре после кризиса некоторые подсказки и частичные ответы на поставленные вопросы были приведены в опубликованных результатах исследования, проведенного профессором финансов Массачусетского технологического института Эндрю Ло и его аспирантом Амиром Хандани. Поскольку хеджевые фонды тщательно скрывают детали своих биржевых сделок, исследователи фактически вынуждены были выступать в качестве судебно-медицинских экспертов, реконструирующих детали преступления из обрывков доказательств. Первая поставленная ими задача состояла в том, чтобы выяснить, как эти фонды могли систематически зарабатывать прибыль на протяжении последних десяти лет.

Ло и Хандани знали, что эти фонды обычно используют так называемые длинно/короткие стратегии. Например, фонд может купить («открыть длинную позицию») те акции, которые он считает недооцененными, и в то же самое время продать («открыть короткую позицию») акции, цена которых кажется ему завышенной. Цель этих операций – извлечение прибыли за счет закрытия позиций в тот момент, когда цены и тех и других ценных бумаг вернутся к своим справедливым уровням. Не имея доступа к детальной информации об используемых фондами торговых стратегиях и сведений о том, какие именно акции они покупали и продавали, Ло и Хандани попытались подойти к решению с другой стороны. Они использовали статистические данные о биржевых сделках за предыдущие годы, чтобы протестировать простую торговую стратегию, основанную на описанной выше идее. Это позволило бы узнать, каким мог оказаться результат ее применения за рассматриваемый период времени. Если такая стратегия докажет свою эффективность, рассуждали они, можно будет с определенной долей уверенности утверждать, что фонды использовали в своей торговой деятельности нечто похожее.

Для тестирования они выбрали так называемую противоположную торговую стратегию, смысл которой сводится к тому, чтобы покупать сегодня те акции, которые упали в цене вчера, и продавать те, которые подорожали по итогам предыдущей торговой сессии. Иными словами, в данной стратегии делалась ставка на то, что за взлетами цены должны следовать падения и наоборот. Трудно представить себе что-либо более простое, но исторические данные показывают, что такая стратегия в период с 1995 по 2007 год действительно позволяла зарабатывать в среднем около одного процента в день. Это соответствует примерно 250 % годовых – огромные и абсолютно нереалистичные цифры. Стратегия, предусматривающая покупку или продажу некоторого количества акций каждого эмитента из обращающихся на бирже, при реализации ее на практике привела бы к огромным транзакционным издержкам. Однако она подходила для целей тестирования. В итоге ученым удалось выяснить, что длинно/короткая торговая стратегия действительно позволяла на протяжении десяти лет получать систематическую прибыль. Соответственно, нет никаких оснований полагать, что рассматриваемые хеджевые фонды применяли совершенно иные, более экзотические стратегии.

На следующем этапе исследования определялось, к чему привело бы использование базовой торговой стратегии в роковой период с 6 по 9 августа 2007 года. Полученный результат выглядел ужасно. Применение в этот период простой «противоположной» стратегии привело бы к экстремальным потерям, вполне сопоставимым с теми, которые хеджевые фонды понесли в реальности. Из этого следует второй вывод: то, что случилось с фондами в августе, вероятно, не было связано с каким-либо кардинальным изменением применяемых ими стратегий. Все те же успешные ранее длинно/короткие стратегии привели их прямиком к катастрофе.

До сих пор тестовая модель лишь подтверждала тот факт, что фонды стали жертвами какого-то странного катаклизма. Более значимые результаты были получены при анализе изменения показателя производительности базовой стратегии с течением времени. В 1995 году среднесуточная доходность «противоположной» стратегии Ло и Хандани составляла 1,38 %. К 2000 году этот показатель снизился до 0,44 %, а за семь месяцев 2007 года до начала «квантового кризиса» сократился и вовсе до 0,13 %. То есть на протяжении всех 12 лет эффективность ключевых стратегий хеджевых фондов постепенно снижалась. Тем не менее за тот же период объем активов, находящихся под управлением хеджевых фондов, вырос с 10 млрд долл. до 160 млрд долл., а количество самих фондов – со ста до примерно тысячи. Факт странный, а для Ло и Хандани еще и немаловажный. «Может показаться нелогичным, – отмечали они, – что инвесторы продолжали заваливать эти фонды деньгами, несмотря на то что производительность применяемых ими торговых стратегий снижалась. Объяснение данного парадокса кроется за пределами номинального показателя доходности. «Напомним, что названнаяздесь среднесуточная доходность… рассчитана без учета левериджа. Как только производительность торговых стратегий начинает снижаться, управляющие хеджевых фондов, как правило, прибегают к увеличению своего кредитного рычага для того, чтобы поддерживать доходность на уровне, соответствующем ожиданиям инвесторов»[177].

Самая актуальная задача для управляющего фондом в конечном счете – привлечение инвесторов, а это требует наличия в отчетности высокого показателя доходности. Если растущая конкуренция приводит к снижению производительности торговой стратегии, то самый простой способ повысить ключевой показатель и создать видимость того, что у фонда по-прежнему все в порядке с доходностью, заключается в том, чтобы использовать более высокий уровень левериджа. Однако этот способ порождает зависимость, схожую с наркотической, поскольку для достижения прежних результатов требуется привлечение все бо́льших «доз» кредитных средств.

Подобная конкуренция в наращивании кредитных рычагов, заключили Ло и Хандани, и подготовила почву для дальнейшей катастрофы, которая в своей острой фазе развивалась по классическому принципу «спасайся, кто может». На второй неделе августа один из фондов был вынужден продать часть своих активов – вполне возможно, что это было вызвано необходимостью исполнения «маржин-колла», то есть требования банка-кредитора о восстановлении на допустимом уровне соотношения объема заемных средств и стоимости залоговых активов фонда. Продажа фондом крупного пакета ценных бумаг привела к снижению их биржевой цены, что, в свою очередь, уменьшило стоимость портфелей активов других фондов, которые держали в них те же самые акции, и, возможно, вызвало поступление новых «маржин-коллов» уже в адрес этих фондов. В итоге они тоже столкнулись с необходимостью продажи своих активов, что привело к дальнейшему падению котировок и возникновению цепной реакции.

Главная проблема заключалась в том, что, как только этот процесс был запущен, ни у кого уже не оставалось выбора. Фонды могли накапливать высокую долговую нагрузку постепенно, в течение всего десятилетия; но, как только начался пожар, им не оставалось ничего другого, кроме как бежать к выходу, расталкивая конкурентов в жестокой давке.

Этот анализ подкреплен убедительными, если не прямыми доказательствами. Известно немало примеров, когда события на рынке развивались именно по сценарию «спасайся, кто может»[178].Поэтому загадочной оставалась лишь внезапность произошедшего. Хеджевые фонды использовали одинаково длинные кредитные рычаги на протяжении по крайней мере года до наступления краха, и при этом ничего страшного не происходило. Почему же гром грянул так неожиданно и всего за несколько часов было уничтожено то, что оставалось незыблемым на протяжении десятилетия?

Американский физик Ричард Фейнман советовал студентам, изучающим странные законы квантовой теории, не растрачивать свое время на размышления о том, «как такое может быть». Он говорил, что поиск ответа на подобные вопросы неизбежно засасывает в черную дыру невероятного абсурда, поскольку то, что происходит на рассматриваемом уровне, просто не имеет смысла с точки зрения знакомых нам концепций. Но финансы не квантовая физика. Здесь вопрос «Как такое может быть?» должен иметь точный ответ.

Невидимые связи

Наиболее ранние компьютерные модели атмосферы учитывали только самые основные физические характеристики: сохранение энергии и момента количества движения и нагрев воздуха под воздействием солнечных лучей, возрастающий от полюса к экватору. А как же облака? Влияние гор и океанов? Ничего из этого не принималось во внимание. Тем не менее даже такие несовершенные модели позволяли исследовать взаимодействие неравномерного нагрева воздуха и вращения Земли. Этого было достаточно, чтобы с помощью компьютера, пусть даже менее мощного, чем самый простой из современных сотовых телефонов, получить ответ на элементарный вопрос «Как такое может быть?». Весьма грубый теоретический подход показал, как несколько простых факторов могут, взаимодействуя между собой, создавать то непостоянство погоды, которое мы наблюдаем на нашей планете.

Полвека спустя мы можем повторить этот опыт для систем с участием людей, в том числе для рынков. Создайте простой виртуальный рынок, участниками которого будут хеджевые фонды, инвесторы и банки, пусть они действуют так же, как в реальном мире, и это позволит проводить эксперименты, подобные тем, что проводил Филлипс, чтобы понять, какие события могут ожидать нас в будущем. В 2009 году группа экономистов и физиков поступила именно таким образом и обнаружила, что «квантовый кризис» – отнюдь не загадочное явление. Это событие скорее напоминает грозу, вполне предсказуемо формирующуюся в горячей и влажной атмосфере лета[179].

С помощью созданной ими виртуальной модели рынка Стефан Тернер, Дойн Фармер и Джон Гинакоплос могли исследовать тонкие взаимодействия трех простых факторов. Во-первых, они ввели в игру несколько хеджевых фондов. Эти фонды конкурировали между собой, чтобы привлечь инвесторов, которые, в свою очередь, действовали так же, как их реальные прототипы, – несли свои деньги в те фонды, которые на текущий момент демонстрировали лучшую доходность. Во-вторых, они дали хеджевым фондам возможность привлекать банковские ссуды и, следовательно, усиливать свои показатели доходности с помощью кредитных рычагов. В-третьих, они предусмотрели участие банков, которые устанавливают предельную величину соотношения заемных средств и стоимости залоговых активов хеджевых фондов (длину кредитного рычага) на определенном уровне, например 5 к 1, или на любом другом. Как было отмечено ранее в этой главе, банки следят за неукоснительным выполнением этого правила, при необходимости требуя от хеджевых фондов внесения дополнительных денежных средств или частичного погашения кредита с целью восстановления указанного соотношения в допустимых границах.

Модель рынка, созданная этими исследователями, была скелетом рынка, который включал в себя все его наиболее важные детали. И в этом отношении она напоминала многие стандартные модели «равновесной» экономики. Но в ней имелось и ключевое отличие: стандартные экономические модели изначально строятся на том, что соблюдение рыночного равновесия является единственным допустимым результатом. Описываемая же модель не имела таких ограничений.

Используя эту модель, трое исследователей провели сотни экспериментов, наблюдая за действиями хеджевых фондов в различных условиях. Несмотря на то что каждый эксперимент немного отличался от предыдущего – лидерство по доходности захватывали другие фонды, цены акций следовали по иному извилистому пути, – в них последовательно проявлялась одна и та же сюжетная линия. Как только какие-либо хеджевые фонды начинали показывать более высокую доходность, чем другие, они привлекали деньги бо́льшего числа инвесторов, переманивая их у конкурентов. Чтобы остаться в игре, фонды, теряющие клиентов, увеличивали свой леверидж с целью получения более высокой прибыли. В результате фонды постепенно втягивались в «гонку вооружений», наращивая свою кредитную нагрузку, как это и происходит в реальности. Это не стало для экспериментаторов неожиданностью: их модель была настроена на то, чтобы имитировать именно этот процесс.

Кроме этого, не вызывала удивления – по крайней мере, у тех, кто верит в способность арбитража стабилизировать рынки, – и тенденция к повышению эффективности рынка по мере увеличения длины кредитных рычагов. Эксперименты показывали, что конкуренция между фондами приводила к устойчивому снижению волатильности цен; другими словами, цены акций со временем достигали своих «справедливых» значений. Это вполне объяснимо. При наличии высокой долговой нагрузки фонды начинают все более энергично реагировать на любые сиюминутные отклонения цен, тем самым удерживая их в непосредственной близости от фундаментально обоснованных уровней. Получается, что, хотя основной целью существования хеджевых фондов является зарабатывание максимальной прибыли, они еще и приносят рынку определенную пользу.

Однако компьютерное моделирование позволило заметить еще одну деталь: данное повышение рыночной стабильности, на самом деле, является временной и очень хрупкой иллюзией.

В экономических кругах «волатильность» считается опасным словом, которое с легкостью может быть неправильно истолковано. Смысл этого термина заключается в отражении присущего рынку кипению – его тенденции колебаться и проявлять удивительные свойства любым из миллиона возможных способов. Но это же слово относится и к одной конкретной и очень грубой мере измерения этого кипения – среднеквадратическому (стандартному) отклонению цен за период времени. Этот показатель является простым для понимания, его легко рассчитать, но он не позволяет оценить восприимчивость рынка к редким катаклизмам или событиям. На самом деле волатильность рынка, выраженная через значение среднеквадратического отклонения, может даже снижаться, даже если рынок в этот момент будет склонен к экстремальному поведению.

Моделирование показало, что именно так и происходит, когда инвесторы увеличивают леверидж. Так как рынок становится более эффективным и цены сосредоточиваются вблизи своих «справедливых» значений, стандартная волатильность рынка снижается. Но волатильность в широком понимании, напротив, увеличивается. Проведя сотни экспериментов с моделью виртуального рынка с целью изучения вероятности экстремальных движений, Тернер и его коллеги обнаружили, что увеличение долговой нагрузки постепенно, но неумолимо способствует переходу рынка в неустойчивое состояние, в котором вероятность возникновения катастроф существенно возрастает. Предположим, вы измеряете вероятность повышения рыночной доходности до некого значения r, равного одному проценту, пяти процентам, десяти процентам и так далее. Когда размер кредитного рычага (уровень левериджа) мал, вероятность увидеть действительно высокий показатель рыночной доходности крайне невелика и полностью соответствует нормальному статистическому распределению Гаусса. Сильные движения действительно редки. Но как только хеджевые фонды начинают использовать более высокие уровни левериджа, рынок переступает черту, за которой вероятность экстремальных движений становится гораздо более высокой. С этого момента статистика движения цен начинает характеризоваться наличием «тяжелых хвостов»; рынок приближается к краху.

Другими словами, спокойствие и эффективность рынка оказываются мнимыми; за них приходится расплачиваться более частыми катастрофами. Если уподобить рынок гоночному автомобилю, то леверидж можно сопоставить с нажатием на педаль газа, что позволяет вашему автомобилю ехать быстрее. Но при этом на более высоких скоростях рынок, как и гоночный автомобиль, начинает дрожать и вибрировать, что увеличивает вероятность его поломки.

Это первый урок, но есть и другой. После того как леверидж выходит за пределы, обеспечивающие состояние устойчивости, обвал рынка становится лишь вопросом времени и специфических деталей. В типичном модельном сценарии хеджевые фонды чувствуют себя комфортно до тех пор, пока в один прекрасный день, без всякого предупреждения, все не взрывается, точно так, как это было во время реального «квантового кризиса». Это не случайность, не ирония судьбы, подкрепленная стечением редких обстоятельств, и не повторяющийся три дня подряд эпизод, вероятность которого соответствует 25 стандартным отклонениям. Это вполне предсказуемое следствие того, что леверидж связывает хеджевые фонды и банки вместе, затягивая их своей жесткой смертельной петлей. Конечно, для самих фондов неизбежная катастрофа действительно выглядит как гром среди ясного неба. А их дальнейшее поведение соответствует описанному Ло и Хандани сценарию «спасайся, кто может», сопровождающемуся «маржин-коллами» и принудительным «делевериджем», то есть сокращением соотношения объема заемных средств и стоимости залоговых активов. Но день, когда это происходит, ничем не отличается от предыдущего дня или любого другого дня, предшествовавшего катастрофе.

И это самое главное: причина финального краха действительно не имеет ничего общего с событиями того дня, когда он наконец случается, она обусловлена общим нестабильным состоянием рынка. В этом не виноват никто и виноват каждый. По мере роста конкуренции увеличивается уровень левериджа, что приводит к снижению «волатильности». Финансовые теоретики восхищаются красотой кажущейся эффективности рынка. Но это всего лишь иллюзия, и катастрофа, являющаяся несомненным порождением этой самой эффективности и рационального поведения каждого участника, уже поджидает рынок за углом. Созданная учеными компьютерная модель предельно ясно показала неумолимую динамичность, о которой некоторые проницательные рыночные аналитики размышляли спустя несколько недель после «квантового кризиса». Бывший инвестиционный банкир и менеджер хеджевого фонда Рик Букстейбер писал в августе 2007 года:

С поступлением на рынок новых объемов капитала и повышением уровня левериджа появляются новые возможности для заработка… В настоящее время хеджевые фонды повышают свой леверидж, чтобы достичь целевых показателей доходности. Возникает цепная реакция – более высокий леверидж приводит к увеличению ликвидности и снижению волатильности, что сужает рыночные возможности, а это, в свою очередь, заставляет фонды еще больше увеличивать уровень левериджа…

Эту связь между ликвидностью, волатильностью и риском трудно заметить, поскольку она не проявляется в том, что на рынках начинает изо дня в день происходить нечто такое, что заставило бы его участников насторожиться. Напротив, при низкой рыночной волатильности все выглядит просто замечательно. Мы не знаем, что долговая нагрузка увеличилась, потому что никто не публикует такие данные… На первый взгляд, поверхность воды может показаться гладкой, как стекло, но при этом нам неведомо, что происходит на глубине[180].

Конечно, все сказанное не должно вызывать особого удивления; это заложено в самой природе обратных положительных связей. Опасность заключается не в отдельных составляющих системы, а в том, как они связаны и как они взаимодействуют друг с другом.

Трафик

В своей предыдущей книге «The Social Atom» («Социальный атом») я показал, что социологи часто допускают ошибку, объясняя сложность социальных явлений индивидуальной сложностью человеческих существ. Мы все являемся свидетелями дорожных пробок, массовых беспорядков, непреходящей бедности, а также сумасшедших веяний моды и социальных преобразований. Отсутствие достойных объяснений подобных явлений заставляет подозревать, что трудности в их понимании связаны с тем, что люди – сами по себе существа далеко не простые.

Такое представление не всегда ошибочно, но оно содержит в себе логическое несоответствие: вывод не вытекает из имеющихся предпосылок. Сбивает с толку тот факт, что комплексный результат не обязательно должен представлять собой сумму отдельных частей, из которых он складывается. На примерах, представленных в этой книге, мы уже неоднократно убеждались в том, что в большинстве случаев сложности, проявляющиеся в социальной реальности, обусловлены взаимодействием вовлеченных групп.

В этих и многих других случаях понять происходящее удается, если учитывать паттерны, а не отдельных людей.

Данный вывод может показаться нелогичным, но он основан вовсе не на радикальной идее, а на нашем ежедневном опыте. Миллионы людей каждый день проводят по несколько часов в дорожных пробках – и в эти часы они испытывают огромный спектр эмоций. Но могут ли все эти эмоции изменить паттерн? Никому пробки не нравятся, и во многих случаях вы не можете указать на какой-то конкретный автомобиль или конкретного водителя как на непосредственного виновника создавшегося дорожного затора. Большинство неизбежно возникает из-за большого количества автомобилей, поскольку распределение потока становится неустойчивым при превышении определенной плотности трафика. В этом случае пробки возникают сами по себе, и реальная причина их появления – перенасыщенный дорожный трафик, а не конкретный человек, чье случайное нажатие на педаль тормоза запускает дальнейшее развитие процесса. Действительно, эти «пробки» настолько закономерны и предсказуемы, что они могут быть довольно точно смоделированы при помощи простых уравнений[181].

Ключевым фактором здесь является взаимодействие, когда один элемент оказывает прямое или косвенное влияние на другие. В условиях дорожного движения такое взаимодействие очевидно. Автомобили не могут одновременно занимать одно и то же место в пространстве, поэтому при определении траектории своего движения я должен учитывать, где в тот же момент будет находиться ваш автомобиль. Взаимодействие между людьми, или компаниями, или другими социальными агентами необходимо учитывать и в других сферах, включая экономику и финансы. Тем не менее экономисты со странным упорством пытаются придерживаться иного подхода к пониманию взаимодействий – опять же в основном для упрощения своих расчетов, – используя для этого метод так называемого репрезентативного агента.

Данная идея основана на предположении о том, что поведение группы представляет собой сумму поведений людей, представляющих эту группу. Опросив некоторое количество людей, вы можете узнать, например, что в среднем они готовы экономить на пять процентов больше, если банк увеличит им депозитную ставку на три процента. Исходя из этой информации, методом экстраполяции можно сделать вывод, что если все банки США предложат своим клиентам дополнительные три процента по депозитным вкладам, то американцы коллективно сэкономят на пять процентов больше. В этом случае каждый человек отвечает сам за себя, а опрошенная группа в своей совокупности выступает в качестве «репрезентативного агента». Звучит достаточно правдоподобно, не так ли? Но, на самом деле, это радикальное упрощение.

Если бы каждая группа представляла исключительно интересы входящих в нее лиц, у нас никогда не было бы пробок; никто не захотел бы их создавать. Взаимодействие часто имеет гораздо большее значение, чем намерения и желания. Дорожный трафик служит напоминанием о том, что коллективные результаты не обязательно отражают сколько-нибудь очевидным образом желания или намерения или даже конкретные действия любого человека. Результатом коллективных процессов могут являться неожиданные драматические последствия, что обусловлено наличием положительных обратных связей, действие которых, как правило, остается невидимым для мозга любого человека, даже если он сам является участником этого процесса (а возможно, особенно в этом случае). Кого не раздражает и не обескураживает ситуация, когда движение вокруг вас внезапно начинает замедляться и останавливается? При этом вы не видите ни аварий, ни ведущихся дорожных работ, ни природных катаклизмов, вообще нет никаких очевидных причин для образования затора. А на самом деле причина есть, но она не локальная, она существует на глобальном уровне и связана с плотностью трафика.

Эксперимент Тернера – Фармера – Гинакоплоса не имеет ничего общего с дорожным движением, но он позволяет сделать в контексте финансов очень похожий вывод.

Меньше риска = больше риска?

Исследование Тернера и его коллег ясно указывает на то, что те же механизмы, которые повышают эффективность рынков, могут делать их менее стабильными. Ученым и инженерам приходится регулярно сталкиваться с аналогичными компромиссами между стабильностью и эффективностью. Чтобы сэкономить топливо, инженеры стремятся сделать двигатели автомобилей, автобусов, поездов, самолетов и прочих транспортных средств как можно более легкими, и, в принципе, их эффективность можно было бы повысить за счет применения более тонких и легких материалов. Но всему есть предел. Кому нужен суперэффективный легкий двигатель, который плавится при нагревании или раскалывается на кусочки при езде по ухабистой дороге?

Для любой технологии слишком высокая эффективность процесса идет в ущерб стабильности. В конце концов, эффективность означает получение большего с наименьшими затратами, в то время как стабильность подразумевает наличие некоторых дополнительных возможностей перевести дух, дополнительных сил и способностей. Тем не менее в экономике эффективность была провозглашена безоговорочным благом и неизбежным результатом финансовых инноваций во всех их проявлениях. Мертон и Боди писали в 2005 году:

Новые финансовые продукты и рыночные преобразования, совершенствование компьютерной техники и телекоммуникационных технологий, достижения в области теории финансов последнего поколения привели к значительным и быстрым изменениям в структуре глобальных финансовых рынков и институтов… Конечно, наиболее показательным примером является разработка, улучшение и широкое распространение производных ценных бумаг, таких как фьючерсы, опционы, свопы и другие контракты. Внедрение этих инновационных финансовых технологий позволило повысить эффективность за счет расширения возможностей для распределения рисков, снижения операционных издержек, а также стоимости информационных и агентских услуг[182].

Как ни странно, в этом документе ни разу не упоминается понятие стабильности рынка. Опубликованный в мае 2007 года совместный отчет Организации экономического сотрудничества и развития, Всемирного банка и Международного валютного фонда повторяет все тот же тезис о том, что применение производных финансовых инструментов способствует снижению рисков и делает рынки более эффективными, предоставляя инвесторам больше возможностей точно выстраивать свои торговые позиции:

Производные инструменты способствуют повышению общей эффективности и ликвидности рынка. Эти преимущества включают в себя предоставление участникам рынка возможности эффективно хеджировать позиции, покупать и продавать активы в любое время; сюда же относится обеспечение через сделки с производным классом активов непрерывного обновления цен и информации о текущей рыночной ситуации… В свою очередь, эти факторы могут непосредственно способствовать снижению бюджетных затрат, повышению конкуренции (среди инвесторов и посредников) и совершенствованию процесса поддержания двусторонних котировок ценных бумаг на вторичном рынке[183].

Из пылких речей экономистов следует, что теория равновесия видит несколько путей, ведущих к заповедной цели – эффективному рынку, – и один из самых перспективных из них вымощен производными финансовыми инструментами. Но, опять же, что можно сказать о стабильности?

В обращении к инвесторам, направленном в 2002 году, легендарный финансист Уоррен Баффет смело утверждал, что «производные являются оружием массового уничтожения». Он также заявил следующее:

Многие люди утверждают, что производные позволяют решать системные проблемы, так как участники, которые не могут нести определенные риски, получают возможность переложить их на более выносливые плечи. Эти люди считают, что производные способствуют стабилизации экономики, содействуют торговле и выравниваю позиций отдельных участников… То, что они говорят, часто справедливо на микроуровне. Однако я думаю, что макропоследствия – более опасны и более значительны. Большее количество рисков, в частности кредитных рисков, стало концентрироваться в инвестиционных портфелях небольшого числа дилеров, работающих на рынке производных, которые, помимо прочего, активно торгуют друг с другом. Проблемы, возникшие у одного, могут быстро перекинуться на других… Джинн деривативов теперь выпущен из бутылки, и эти инструменты будут почти наверняка множиться и расширять свое разнообразие, пока некоторое событие не сделает их токсичность очевидной для всех.

Баффет оказался прав – и насколько! 16 сентября 2008 года Федеральный резервный банк США вынужден был открыть кредитную линию в объеме 85 млрд долл. для предотвращения краха страхового гиганта American International Group, Inc. Игнорируя надвигающиеся проблемы с низкокачественными ипотечными кредитами, AIG беспечно продавала кредитно-дефолтные свопы – по сути, страховки от дефолта по ипотечным ценным бумагам сомнительного качества – банкам Goldman Sachs, Societe Generale, Deutsche Bank и другим финансовым учреждениям. В результате неожиданно выяснилось, что AIG набрала обязательств почти на полтриллиона долларов. Из-за этих производных крах AIG привел бы к распространению катастрофы на всю мировую финансовую систему.

Но интуитивное предвидение Баффета выходит за рамки одной фирмы и одной чрезвычайной ситуации, да и вообще какого-либо конкретного вида производных. Производные предлагают механизм распределения рисков, и, согласно устоявшимся представлениям экономистов, являющихся приверженцами теории равновесия, такое «распределение рисков» должно привести к повышению стабильности и эффективности как отдельных институтов, так и финансовой системы в целом. И вновь их ожиданиям не суждено было оправдаться, по крайней мере полностью.

Два года назад физик Стефано Баттистон возглавил команду физиков и экономистов, в число которых входил лауреат Нобелевской премии Джозеф Стиглиц из Колумбийского университета, созданную для изучения стабильности финансовой сети с большим числом участников – банков или других финансовых институтов, – которые связаны друг с другом через производные и другие финансовые контракты. Предположим, банк A выдает крупный кредит банку B, тем самым подвергая себя риску того, что банк B не сможет погасить взятое на себя долговое обязательство. Банк A может снизить этот риск, перепродав процентное обязательство другим учреждениям. В результате банк A оказывается связан не только с банком B, но и с другими финансовыми учреждениями. В экономике принято считать, что такое распределение рисков, порождающее масштабное распространение взаимных связей между финансовыми институтами, должно не только способствовать повышению безопасности отдельных банков, но и укреплять стабильность всей финансовой системы.

Но, как обнаружили Баттистон и его коллеги, данное предположение не соответствует действительности[184]. В ходе своего исследования они смоделировали банковскую систему, представив ее как сеть взаимодействующих институтов, и изучали стабильность созданной сети, подразумевая под этим ее способность выдержать удар. В частности, они исходили из того, что каждый участник сети проводит собственные независимые операции, которые в одних случаях оказываются выгодными, а в других нет. Иными словами, каждое финансовое учреждение подвергается случайным шоковым воздействиям. В таких условиях финансовая устойчивость любого учреждения зависит от двух параметров: состояния его собственного финансового здоровья и устойчивости его финансовых партнеров, поскольку, если у кого-либо из партнеров возникают проблемы, они немедленно распространяются на других участников сети, которые его кредитовали.

Затем ученые использовали созданную ими модель сети финансово взаимосвязанных институтов для того, чтобы исследовать вероятные последствия внезапного банкротства одного конкретного учреждения. Они обнаружили, что результат такого эксперимента достаточно сильно зависит от степени общей взаимосвязанности сети (рис. 7). Если этот показатель относительно невысок, то ошибки, приведшие к банкротству одного банка, оборачиваются не слишком серьезными последствиями для всей сети; неприятности распространяются на несколько других учреждений, но, как правило, этот процесс не заходит чересчур далеко. Преимущества распределения рисков в этом случае полностью соответствуют приведенным в экономических учебниках.

Рис. 7. Зависимость вероятности банковского банкротства от степени взаимосвязанности банков в сети (где k – показатель степени диверсификации, который определяется как среднее число сделок, связывающих одного типичного участника сети с другими). Классический подход (пунктирная линия) без учета степени взаимосвязанности участников сети предполагает, что вероятность банкротства всегда уменьшается при более широком распределении рисков. Вместе с тем усиление степени взаимосвязанности участников банковской сети означает, что слишком широкое распределение рисков увеличивает неустойчивость сети (толстая сплошная линия) (перепечатано с разрешения из S. Battiston, D. D. Gatti, M. Gallegati, B. C. N. Greenwald, and J. E. Stiglitz: «Liaisons Dangereuses: Increasing Connectivity, Risk Sharing, and Systemic Risk», Journal of Economic Dynamics and Control (2012))

Однако с ростом степени взаимосвязанности объектов сети картина кардинально меняется. После достижения определенного порогового значения данного показателя эффект от распределения рисков парадоксально меняется на противоположный. Объясняется это наличием слишком большого количества путей распространения возникших проблем. Вероятность общесистемного краха значительно возрастает. Таким образом, при том что распределение рисков действительно способствует снижению рисков для отдельных банков, наличие многочисленных и тесных взаимосвязей в сети финансовых институтов делает всю систему менее устойчивой. Это открытие напрямую противоречит выводам более ранних экономических исследований, согласно которым распределение индивидуальных рисков может иметь только положительные последствия, выражающиеся в снижении системного риска.

Однако и в данном случае не учитывалась динамика, которая, как мы уже знаем, не рассматривается при «равновесном» подходе, позволяющая финансовым проблемам быстро распространяться по сети по многим независимым друг от друга маршрутам. Наряду с влиянием положительной обратной связи, которая может проявиться, например, в том, что проблемному банку придется платить более высокие проценты по своим заимствованиям, это действительно может превратить локальную проблему одного банка в серьезный системный кризис.

Неприятности, связанные с производными инструментами, вытекают не из индивидуальных, а из коллективных проблем.

Конечно, это не означает, что производные инструменты не должны применяться. Компании, которые продают кредитно-дефолтные свопы, утверждают, например, что они тем самым способствуют снижению рисков, и многие из их аргументов звучат убедительно. Международные банки, выдающие кредиты банкам и корпорациям той или иной страны, могут купить кредитно-дефолтные свопы по суверенным долгам этой страны, чтобы застраховать себя от возможного возникновения там системного экономического кризиса. Наличие возможности застраховать риски стимулирует кредитование. Но всему есть предел. То, что снижает риски для отдельных учреждений при ограниченном применении, может накликать большую беду, когда его широкое применение по всей системе зайдет слишком далеко. Это опровергает наивное убеждение в том, что применение производных открывает нам путь в нирвану совершенной эффективности рынков[185].

В подтверждение сказанному можно привести дополнительные доводы. Два других недавно проведенных исследования подтверждают вывод о том, что производные инструменты часто разрушают стабильность рынка. Очевидно, что одно из последствий возможности хеджировать некоторые из своих инвестиционных рисков заключается в том, что вы можете принять на себя более высокие риски, связанные с другими инвестициями. Экономисты Уильям Брок, Карс Хоммес и Флориан Вегенер доказали, что данный эффект может легко привести к тому, что инвесторы будут гоняться за последними наилучшими инвестициями, очень быстро перекладывая деньги из одного актива в другой, что приведет в результате к снижению стабильности рынка. Второй эффект, описанный физиками Фабио Качолли и Марио Марсили, тесно связан с предыдущим, но позволяет взглянуть на проблему несколько по-иному. Появление на рынке большого числа производных позволяет финансовым фирмам более эффективно хеджировать свои риски и способствовать повышению рыночной эффективности – в полном соответствии с доминирующими представлениями. Однако, для того чтобы постоянно сохранять свои позиции полностью застрахованными (соблюдать баланс хеджирования), фирмам приходится то и дело корректировать состав своего инвестиционного портфеля в ответ на любые рыночные потрясения, что приводит к увеличению рисков. Рынок может пребывать в стабильном состоянии, но очень недолго, как карандаш, установленный острием на кончике пальца. Появление каждого нового вида производных приводит к тому, что рыночный баланс становится еще более зависимым от непредвиденных обстоятельств.

Все вышесказанное свидетельствует о том, что два из тех способов, которые, предположительно, способствуют повышению рыночной эффективности, – леверидж и производные инструменты – работают не совсем так, как это рекламируется.

Переосмысление причин и следствий

Историки, как никто другой, заинтересованы в изучении сложной взаимосвязи причин и следствий – равно как и способов нахождения объяснений в том мире, где потенциальные причины часто конкурируют и вклиниваются в сложную сеть взаимодействий. На историю влияет хаотический фактор, поскольку незначительные события, вмешиваясь в ее ход, могут затейливым образом изменять судьбу целых народов. В 1920 году король Греции умер от укуса ручной обезьянки; это стало небольшим звеном в цепи событий, приведших в конечном счете к войне между Грецией и Турцией. Будущий британский премьер-министр Уинстон Черчилль прокомментировал тогда это событие следующим образом: «Четверть миллиона человек стали жертвами укуса обезьяны».

События, происходящие в сфере экономики и финансов, также сбивают с толку. Умные люди могут предложить несколько объяснений практически для любого события. Когда инвестиционный банк Lehman Brothers 15 сентября 2008 года подал заявление о банкротстве, это событие стало самым крупным крахом в истории и повлекло за собой непосредственные разрушительные последствия. В следующем месяце мировые рынки обвалились и акции потеряли в цене 10 трлн долл., ознаменовав сильнейший в истории обвал фондового рынка. Эксперты не смогли прийти к единому мнению, пытаясь объяснить причины произошедшего.

Экономист Чикагского университета Джон Кокрейн полагал, что они были связаны с инвестиционными ожиданиями, обусловленными доверием правительству. А как же производные инструменты? Субстандартные ипотечные кредиты? «Пузырь», раздутый на рынке недвижимости? По мнению Кокрейна, все это не имело к произошедшему никакого отношения. «Ключевым событием, – писал он чуть более года спустя,

стали “бегство”, “паника”, назовите это как угодно, начавшиеся в конце сентября 2008 года и продолжившиеся зимой следующего года. Краткосрочный кредит иссяк, перестали предоставляться в том числе, как правило, легкодоступные РЕПО, межбанковские кредиты, а также коммерческие бумаги. Если бы не эта паника, вполне вероятно, что экономический спад, последовавший за обвалом на рынке недвижимости, оказался бы не более серьезным, чем мягкая рецессия 2001 года, вызванная крахом доткомов»[186].

Если исходить из этой точки зрения, до случая с Lehman инвесторы считали, что «слишком большие, чтобы обанкротиться», банки при любых обстоятельствах будут пользоваться государственной поддержкой. Но, когда правительство допустило банкротство Lehman, это мнение изменилось. Возник вопрос, что делать, если вслед за Lehman посыплются такие банки, как Citigroup или Goldman Sachs? «Внезапно, – как выразился Кокрейн, – у всех возникла необходимость бежать сломя голову». Банки и другие финансовые учреждения мгновенно ушли в наличные и прекратили кредитование.

Противоположное мнение было высказано в блоге Economics of Contempt финансовым юристом из Нью-Йорка, который назвал мнение Кокрейна «ошеломляющей ерундой». Даже если предположить, что Кокрейн прав в том, что крах Lehman не вызвал вторичных банкротств, то, как отметил блогер, необходимо учитывать, что он привел к немедленному уничтожению многих хеджевых фондов. Что еще более важно, банкротство Lehman привело к тому, что дочернее подразделение банка в Европе заморозило 40 млрд долл. средств своих клиентов, и «эти 40 миллиардов долларов неожиданно оказались недоступными для хеджевых фондов… сотни миллиардов ликвидности внезапно исчезли с рынков». Наконец, блогер отметил, что крупнейшие контрагенты Lehman – такие крупные банки, как Bank of America, Citigroup и Deutsche Bank, – выжили только благодаря государственной поддержке[187].

Таким образом, в первом объяснении случившийся коллапс объясняется тем, что правительство не оправдало ожидания инвесторов. Другое же указывает на чрезвычайно высокий уровень закредитованности и тесную взаимосвязь между системообразующими финансовыми институтами по всему миру. Какое из этих мнений верное?

Британский историк Эдвард Халлетт Карр предложил выход из этой неразберихи. Столкнувшись с множеством противоречивых причин, мы должны, предложил он, заняться «обобщением» тех из них, которые могут служить уроками на будущее. 6 мая 1937 года немецкий дирижабль «Гинденбург» загорелся во время швартовки на военно-морской базе в Нью-Джерси, что привело к гибели 36 человек. Основной причиной катастрофы стало возгорание газообразного водорода, используемого для заправки дирижабля. Причиной возгорания – по одной из версий – послужила электростатическая искра, которая возникла из-за того, что на металлическом кожухе произошло накопление электрического заряда при прохождении дирижабля через облака. Катастрофа была спровоцирована конструктивной особенностью дирижабля. Несомненно, такая причина является уроком для того, чтобы избежать появления электростатических искр в будущем. Не так ли?

Крупные металлические объекты, проходящие через атмосферу, постоянно искрят при соприкосновении со стальным каркасом причальной станции. Тем не менее это, как правило, не приводит к взрывам. Однако заполнение больших воздушных шаров взрывоопасным газом создает явные предпосылки для возникновения катастрофы; это поддающаяся обобщению причина. Отправляя в небо большое количество наполненных водородом дирижаблей, вы вправе ожидать возникновения далеко не одной катастрофы, хотя каждая из них может быть вызвана своими причинами.

Обобщение причин часто означает выход за рамки повествования о том, как событие A привело к возникновению события B и далее С, что и определяет степень поучительности сформулированной модели, независимо от того, относится ли она к циркуляции воздушных потоков, левериджу или к сетям взаимозависимых финансовых институтов. В последнем случае полученный урок состоит в том, что создание масштабных сетей финансовых институтов, отличающихся чрезвычайно высокой степенью взаимозависимости, повышает вероятность возникновения коллективной катастрофы, хотя предсказать, где и когда возникнет бедствие и по какому сценарию оно будет развиваться, очень сложно.

С этой точки зрения, объяснение Кокрейна выглядит подобно объяснению катастрофы «Гинденбурга» возникновением электростатической искры без учета присутствия водорода. Конечно, внезапные изменения инвестиционных ожиданий могут иметь значение. Они могут стать причиной падения даже благополучного банка. Но Lehman Brothers в сентябре 2008 года уже нельзя было считать финансово здоровым учреждением. Банк довел размер используемого кредитного рычага с 24:1 в 2003 году до 31:1 в 2007 году. Это означало, что Lehman неминуемо становился банкротом в том случае, если стоимость его активов снижалась всего лишь на 3–4 %. За июль 2008 года акции Lehman потеряли 73 % своей стоимости.

Что еще хуже, Lehman через производные инструменты оказался тесно связан практически с каждым участником финансового рынка. Около 8000 различных фирм вложили миллиарды долларов в производные инструменты, связанные с Lehman. Даже спустя три года после краха Lehman Brothers Holdings все еще продолжала вести переговоры по заключенным ранее сделкам с производными инструментами с более чем десятком крупнейших контрагентов. На веб-сайте Lehman Brothers International (Europe) представлена информация о том, что конкурсные управляющие выявили более 6000 контрагентов, которым Lehman все еще должен деньги.

Поэтому, на мой взгляд, более разумным следует считать, что крах Lehman представлял собой довольно предсказуемое событие, вызванное влиянием положительной обратной связи и высокой степенью взаимозависимости в сети, объединяющей Lehman и другие финансовые учреждения. Безусловно, бегство вкладчиков можно считать возникновением искры, но она возникла не на пустом месте, а в условиях, когда воздух уже был наполнен взрывоопасным водородом.

Эти простые модели также помогают объяснить, почему мы практически всегда оказываемся застигнутыми врасплох финансовыми и экономическими кризисами. Существует психологический эффект – убежденность в том, что «на этот раз все будет по-другому», – из-за которого подобные катастрофы кажутся немыслимыми для очень многих людей, пока они не случаются. Но есть и более глубинная причина: такие события не вписываются в стандарты наших традиционных способов мышления. Истинная причина выглядит как коллективное продвижение к невидимой пропасти. Я не сомневаюсь, что многие экономисты и банкиры действительно полагали, что мир, который они создали, являлся более эффективным и более стабильным, чем когда-либо прежде. Но их модели – и соответствующий им образ мышления – имели существенные недостатки.

Остерегайтесь границы эффективности

Я не сделаю открытия, если скажу, что, забравшись слишком далеко, можно столкнуться с проблемами; эта мысль стара, как древняя легенда об отправившемся к Солнцу Икаре. Впрочем, экономические теоретики, опьяненные своим видением теорий благосостояния и совершенной эффективности рынка, часто забывают заложенный в этой легенде урок.

В теории инвестиций не так давно появилась концепция, предложенная экономистом Гарри Марковицем и получившая название «граница эффективности». В основе этой концепции лежит давно известный принцип распределения яиц по разным корзинам. В несколько более изысканной форме Марковиц утверждает, что тщательный выбор активов для инвестиционного портфеля позволяет снизить степень суммарного риска портфеля для любого заданного уровня ожидаемой доходности. Вы можете вложить свои деньги в акции десяти различных пивоваренных компаний, но такой набор активов будет подвержен более сильным случайным колебаниям, чем портфель, составленный из акций трех пивоваренных, двух фармацевтических компаний, плюс акции Google, Apple, General Motors, Nike и Toys «R» Us. Случайные изменения в экономике должны, в общем случае, по-разному влиять на эти акции, что снижает общую подверженность инвестиционного портфеля рыночным шокам.

С учетом наличия возможности приобретения тысяч различных акций существует математически обусловленная граница эффективности для создания инвестиционных портфелей, оптимизированных под любые желаемые уровни доходности и принимаемого риска.

Концепция границы эффективности очень хорошо вписывается в стандартное экономическое представление о нерегулируемом рынке как о машине, которая, естественно, становится более эффективной с добавлением нескольких производных инструментов, повышением доступности кредитных средств, а также при наличии возможности осуществления любой торговой сделки в любом месте и в любое время. Как я уже утверждал в этой главе, такое представление носит скорее рекламный, нежели научный характер. Существует очень мало доказательств того, что эффективность может быть достигнута без негативных побочных эффектов, возникающих независимо от способа достижения цели. Две представленные мной здесь модели явно показывают, что высокий уровень левериджа, связанный с легкодоступностью кредитных средств, и наличие широкого выбора производных инструментов могут, действуя через очень простые механизмы, сделать рынки не более, а напротив, менее стабильными. Совершенно эффективные рынки становятся и совершенно нестабильными рынками.

Как заметил десять лет назад экономист Роберт Нельсон[188], своим повсеместным признанием экономика, основанная на концепции равновесия, обязана очень влиятельной книге Пола Самуэльсона «Economics», которая была базовым учебником экономики для нескольких поколений студентов. Они безоговорочно впитали в свои умы все то, что декларировалось в этой книге:

Проблема заключается в том, что в представленном в «Economics» образе рыночного механизма больше поэзии, чем науки. Она больше всего напоминает сборник убедительных для своего времени метафор, предназначенных для привлечения новообращенных к новому пониманию прогрессивного «Евангелия эффективности». В последние 50 лет ведущие экономисты все чаще приходят к выводу, что ни одно из заявлений Самуэльсона о рыночных механизмах не основано на хотя бы отчасти прочной научной основе.

К сожалению, данное заключение не получило настолько широкого распространения, как оно того заслуживает.

Чтобы быть правильно понятым, хочу отметить, что я не имею в виду, как может показаться, что любое представление, вытекающее из экономики равновесия, является ложным или что неравновесные модели позволяют получить точные ответы на все экономические вопросы. В начале 1970-х годов экономист Джеймс Тобин предположил, что небольшой налог на финансовые операции – первоначально речь шла только об операциях на валютном рынке – позволит удержать трейдеров от лишних спекуляций и тем самым повысить стабильность рынка. Спекулянты, как правило, ориентируются на очень краткосрочную перспективу и совершают большое количество сделок. Соответственно, с введением такого налога им придется платить больше, чем долгосрочным инвесторам. Это послужило бы сдерживающим фактором для рыночных спекуляций. Данная идея обсуждается экономистами с момента ее появления без какого-либо конкретного результата; споры вспыхивают с новой силой после каждого рыночного кризиса.

Чтобы оценить данную идею с точки зрения неравновесной теории, немецкий экономист Фрэнк Вестерхофф недавно провел ряд экспериментов[189] с использованием правдоподобных рыночных моделей. Полученные им результаты показывают, насколько сложно получить однозначные ответы на вопросы такого рода. При низкой налоговой ставке – менее 0,1 % – налог работает очень хорошо, снижая волатильность рынка и способствуя приближению цен к своим реалистичным, фундаментально оправданным значениям. Однако при увеличении ставки налога до 0,3 % ценовое несоответствие вновь начинает расти, и к тому же это сопровождается некоторыми странными неожиданными эффектами. Слишком высокий налог может заставить инвесторов, даже опирающихся на фундаментальные принципы торговли, покинуть рынок. А это, в свою очередь, приведет к отклонению рыночных цен от своих справедливых значений и к возникновению фондовых «пузырей», которые привлекают спекулянтов, получающих в таких условиях хорошую выгоду, даже несмотря на наличие высокого налога на транзакции. Анализируя процессы с использованием модели с двумя рынками, когда только на одном из них применялся налог с операций, Вестерхофф обнаружил, что рынок, на котором взимался налог, отличался большей стабильностью, в то время как на не облагаемом налогом рынке происходили дикие колебания цен в связи с притоком туда большого количества спекулянтов, мигрировавших с первого рынка. Применение единой ставки налога на обоих рынках приводило к снижению уровня волатильности в обоих случаях.

Таким образом, на вопрос о том, следует ли вводить налог на биржевые операции, нет однозначного ответа. Но, по крайней мере, модели, учитывающие неравновесные процессы, позволяют провести полноценное исследование данной идеи на научной основе, в том числе изучить различные аспекты ее влияния на рынки без каких-либо предубеждений.

Конечно, важно помнить, что уроки, вытекающие из всех представленных в этой главе моделей, невозможно было бы получить без применения современной компьютерной техники. Великие философы и теоретики во все времена играли в увлекательные игры, цель которых состояла в выявлении причинно-следственных связей – «что, если». Однако их возможности определить с высокой степенью достоверности, что может произойти в результате вплетения предположений А, В и С в замысловатую сеть обратных связей, были существенно ограничены. Теперь такие возможности появились. И стоит отметить, что компьютерные вычисления меняют и рынки, и науку о рынках быстрее, чем может вообразить любой отдельно взятый человеческий мозг.

Глава 8

Трейдинг со скоростью света

Высокочастотный трейдинг повышает общее качество рынков. Стоимость торговли снижается, рынки становятся более глубокими и ликвидными, ценовые расхождения на смежных рынках сокращаются, а цены точнее отражают стоимость акций и товаров.

Джим Овердал, бывший главный экономист Комиссии по ценным бумагам и биржам

Быстро – это хорошо… «глупо и быстро» – это опасно.

Цитата из блога о высокочастотном трейдинге

Майк Маккарти стал жертвой «молниеносного падения». Среди бела дня он потерял по крайней мере 15 тыс. долл. И нет никакого способа, с помощью которого он мог бы вернуть себе эти деньги.

За последние несколько лет на долю Маккарти выпали суровые испытания. В 2006 году он покинул финансовое подразделение оказавшейся в бедственном положении корпорации General Motors, где проработал 23 года, и перешел в процветающую ипотечную фирму Countrywide Financial, через которую проходило оформление примерно 20 % всех ипотечных кредитов в США. К сожалению, Маккарти не знал, что Countrywide доживает последние дни и вскоре будет похоронена под завалами рухнувшего рынка низкокачественных ипотечных ценных бумаг; банкротство наступило менее чем через год после его прихода. В 49 лет Маккарти оказался безработным.

В 2009 году скоропостижно скончалась его мать. Она оставила сыну наследство, включавшее в том числе портфель акций, и Маккарти некоторое время удавалось сводить концы с концами и содержать свою семью за счет дохода от процентов и дивидендов. В мае 2010 года, будучи уверенным в том, что рынкам грозит обвал, Маккарти решил продать свои инвестиционные активы. Во второй половине дня 6 мая он позвонил своему брокеру в Smith Barney и сказал, как он позже вспоминал: «Меня беспокоит ситуация на рынке, и я хотел бы продать принадлежащие мне акции компаний P&G и DirecTV. А затем избавиться и от бумаг других десяти компаний».

Данное решение было принято в самый неподходящий момент – слишком поздно и слишком рано одновременно. Брокер Маккарти нажал кнопку, отправляя на продажу акции Procter & Gamble примерно в 14:46, то есть примерно через минуту после того, как «молниеносное падение» началось, и за минуту до того, как оно закончилось, и акциям удалось вернуться к нормальной жизни, восстановив большую часть потерянного. Но в тот момент активы Маккарти были проданы по цене 39,37 долл. за акцию, то есть по самой низкой для бумаг P&G цене за последние примерно семь лет. И это при том что как за несколько минут до, так и через несколько минут после этой сделки акции P&G торговались на уровне 60–63 долл. Для Маккарти разница в стоимости проданного пакета составила более 15 тыс. долл.

«Потерянной суммы мне хватило бы на 6–8 ежемесячных выплат по ипотечному кредиту, – сказал позже Маккарти. – Я вижу, что акции P&G сейчас торгуются на уровне 62 долларов. Я даже не могу поверить в то, что произошло; я как будто нахожусь в сумеречной зоне»[190].

В 1926 году английский физик Льюис Фрай Ричардсон, пионер в области прогнозирования погоды, опубликовал статью, в которой он задал необычный вопрос: «Обладает ли ветер скоростью?» Очевидного ответа на этот, казалось бы, глупый вопрос, пояснил он, нет. Конечно, вы можете видеть в небе облака, перемещающиеся примерно со скоростью 20 миль в час, но это наблюдение дает лишь очень грубую усредненную оценку для огромной воздушной массы. Попробуйте получить более точные данные о скорости движения воздуха, и вскоре вы поймете, насколько трудно это сделать. Ветра вызывают закручивающиеся, как сигаретный дым, вихри, которые разбиваются на более мелкие завихрения. Присмотритесь внимательнее, и вы заметите, что скорость и направление движения воздуха от точки к точке хаотично изменяются в очень широких пределах. Для ветра, на самом деле, не существует банального понимания скорости.

Маккарти на собственном опыте узнал, что примерно то же самое происходит и на рынках. Акции компании Procter & Gamble могут стоить 62 долл., но мгновенный порыв финансового ветра может отбросить их на отметку 37 долл., прежде чем вы сможете их продать. Это реальность современных рынков, управляемых алгоритмами, торгующими со скоростью света.

Нью-Йоркская компания Inforeach занимается продажами алгоритмической торговой платформы под названием HiFreq, которая позволяет осуществлять более 20 тыс. сделок в секунду с одного компьютера, подключенного к интернету. Это лишь одна из сотен компаний, обеспечивающих переход к биржевой торговле с «нулевой задержкой» – идеальный режим, при котором интервал времени между нажатием на кнопку и совершением сделки равен нулю. Самые быстрые сделки теперь совершаются за время, необходимое для того, чтобы луч света преодолел расстояние, равное длине футбольного поля, или около того; это одна миллионная доля секунды. Это настолько быстро, что принципы теории относительности Эйнштейна теперь определяют и законы финансов. Чтобы сократить на пять миллисекунд время прохождения сигнала при организации связи между трейдерами США и Великобритании, компания Hibernia Atlantic ведет прокладку трансатлантического волоконно-оптического кабеля[191] по новому маршруту, который на 500 км короче, чем те, что использовались ранее.

Поскольку никаких признаков какого-либо замедления этой гонки технологических вооружений пока не наблюдается, можно предположить, что скоро мы придем к тому, что время исполнения сделок будет измеряться в наносекундах и фактор скорости станет решающим для определения того, чей компьютер успеет совершить наиболее выгодную сделку. Экзотические острова, расположенные в Тихом океане, в скором времени могут стать центрами биржевой торговли, идеально подходящими для «релятивистского арбитража» – специальный термин, созданный для описания фондовых преимуществ, которыми, благодаря своему расположению, обладают некоторые фирмы с точки зрения теории относительности Эйнштейна. Если вы стремитесь зарабатывать деньги на небольших различиях в ценах акций на биржах в Японии и Лос-Анджелесе, то, согласно теории относительности, для получения наилучшего результата вы должны вести свою торговлю из точки, расположенной ровно на полпути между этими биржами. Эта точка располагается где-то на платформе посреди Тихого океана, и именно в этом случае вы сможете получать ценовые сигналы с обеих площадок раньше, чем кто-либо другой[192].

В биржевой торговле нет ничего важнее скорости и интеллекта, что находит свое прямое воплощение в обладании вычислительными мощностями. Но в то самое время, когда скорость совершения сделок стремительно приближается к скорости света, вы можете спросить себя, а действительно ли эта идея хорошая?

В июле 2009 года биржевой эксперт Пол Уилмотт опубликовал в New York Times публицистическую статью, в которой задавался вопросом, не таит ли в себе алгоритмическая торговля некоторые опасности. «К и без того опасному в своем влиянии и подозрительному с точки зрения морали финансовому минному полю, – заметил Уилмотт, – мы добавляем еще и вычислительные мощности»[193].Обращаясь к истокам фондовых рынков, он спрашивал, действительно ли вся эта сверхбыстрая торговля является благом. В частности, Уилмотт был обеспокоен тем, что положительные обратные связи, существующие между торговыми алгоритмами, могут преподнести опасные сюрпризы. Например, в 2003 году, когда по сегодняшним меркам биржевая торговля велась гораздо медленнее, американская трейдинговая фирма обанкротилась всего за 16 секунд, когда кто-то из ее сотрудников запустил ошибочный торговый алгоритм[194].Компании потребовался почти час на то, чтобы понять, что она обанкротилась. Не может ли случиться так, что нечто подобное произойдет с крупным инвестиционным банком, биржей или даже с национальной финансовой системой?

Для высокочастотных трейдеров и для многих экономистов проблемы, поднятые Уилмоттом, кажутся смешными – сродни бытовавшим в XIX веке опасениям, что из-за обилия гужевого транспорта дороги рано или поздно утонут в лошадином навозе. В конце концов, с точки зрения теории равновесия трейдинг не может принести вред, а быстрый трейдинг должен помочь рынкам быстрее приходить в эффективное состояние. Если трейдинг поставляет на рынок информацию, значит, он делает цены более точными. Устранение любых препятствий для торговли, в том числе временных задержек исполнения биржевых приказов, следует рассматривать исключительно как благо для рынка. Увеличение частоты и скорости сделок лишь смазывает шестерни рынка, заставляя их вращаться активнее. Так что может быть лучше?

Уилмотт озвучил свое предостережение о том, что высокочастотная торговля «может служить дестабилизирующим фактором для рынка», чуть более чем за год до «молниеносного падения». Но что мы достоверно знаем теперь, спустя уже два года после этого события? Является ли высокочастотный трейдинг благом или злом для рынков? На этот вопрос нет простого ответа.

Когда рынок ликвидный – дышится легко

Так как все мы – живые люди, нам необходимо дышать, делая вдохи и выдохи. Причем мы хотим, чтобы нашему дыханию ничто не препятствовало. Как правило, у нас есть свободный доступ к воздуху, который является для нас столь полезным переносчиком кислорода. Кстати, в кубометре песка, состоящего в основном из диоксида кремния (SiO_2), содержится в 3000 раз больше кислорода, чем в том же объеме воздуха, но из-за того, что песок – твердое вещество, содержащийся в нем кислород остается для нас недоступным.

В некотором смысле трейдинг напоминает дыхание, и рынки работают лучше, когда нужный им «кислород» – деньги и активы – легкодоступен. Если для заключения сделок между продавцами и покупателями нет существенных препятствий, то говорят, что рынок «ликвидный», используя для обозначения такого состояния физический термин. На ликвидном рынке любой, кто хочет купить или продать акции, облигации, фьючерсы или жилую недвижимость, находит того, кто готов выступить другой стороной сделки и заключить ее по приемлемой цене. В противоположность этому на неликвидном или «тонком» рынке наблюдается относительная нехватка покупателей и продавцов, поэтому там сложнее найти партнера для заключения сделки. В таких условиях вы не можете продать актив без существенной уступки в цене или купить нужный вам товар без наценки.

Трейдер, торгующий на неликвидном рынке, подобен человеку, испытывающему недостаток кислорода. Иногда ему трудно «вдохнуть», когда на рынке недостаточно предложений нужных ему активов, а в случае отсутствия покупателей он не может с легкостью «выдохнуть». Результат в обоих случаях предсказуем – трейдер начинает беспокоиться, если не впадает в панику.

Хорошее сравнение, но оно было бы еще лучше, если бы описываемые в нем характеристики можно было измерить. В случае с ликвидностью финансовые теоретики придумали, как это сделать. В результате, рассматривая рынок через призму ликвидности, мы имеем возможность определить, помогает ли высокочастотный трейдинг рынкам или, напротив, лишь ухудшает ситуацию.

Если вы хотите купить или продать какие-либо акции, ваш брокер отправляет соответствующий биржевой приказ так называемому маркет-мейкеру – это могут быть Getco или Tradebot, – чьи торговые алгоритмы настроены на то, чтобы в любой момент купить или продать акции по оговоренной цене. При этом для любого актива устанавливаются цены спроса и предложения, то есть цены, по которым маркет-мейкер согласен соответственно купить или продать данный актив. Конечно, эти участники рынка не занимаются благотворительностью, и разница между ценами покупки и продажи (спред) отражает представление маркет-мейкеров о том, какую сумму они должны взимать с покупателей и продавцов, чтобы получать прибыль от своего бизнеса. Естественно, что, купив у вас акции, маркет-мейкер хочет как можно скорее продать их кому-то еще, чтобы не понести убытки из-за возможного падения цены. Чем более ликвидный рынок, тем легче маркет-мейкеры находят покупателей или продавцов, и тем более узкими являются устанавливаемые ими ценовые спреды.

Таким образом, высокая ликвидность обычно означает наличие незначительной разницы между ценами покупки и продажи одного и того же актива. Соответственно, очевидный способ судить о влиянии высокочастотного трейдинга на рыночную ситуацию состоит в том, чтобы увидеть, как это отражается на ценовых спредах: если разница между ценами покупки и продажи активов снижается, значит, рынок, скорее всего, становится более ликвидным. В этом аспекте все выглядит хорошо; трейдинг на скорости, приближающейся к скорости света, действительно позволяет рынкам легче дышать. Например, за последнее десятилетие, в течение которого высокочастотная алгоритмическая торговля получила очень широкое распространение, спреды на американские и британские акции сократились примерно в десять раз[195]. В 2010 году на высокочастотных сделках специализировалось менее 2 % из 20 тыс. активно торгующих фирм, но на их долю приходилось 73 % от общего объема торгов. И хотя их трейдинг представляет собой настоящий хаос из биржевых приказов, встречных заявок и отмен, которые летают со скоростью света по волоконно-оптическим кабелям, они явно способствуют улучшению ситуации с рыночной ликвидностью.

Данный результат претендует на очевидность и неоспоримость. В самом деле, если на рынке появляется большое количество трейдеров, которые занимаются как покупками, так и продажами активов и совершают свои сделки с огромной скоростью, стоит ли сомневаться, что от этого рынок становится более ликвидным? Однако возможен и обратный эффект, по крайней мере в принципе. Маркет-мейкеры – не единственные, кто торгует с помощью алгоритмов. Их алгоритмы работают пассивно, ожидая поступления приказа на покупку или продажу по выставленным ценам. Вместе с тем многие другие трейдеры применяют торговые алгоритмы более активно: подобно хищникам, они рыщут по рынку в поисках малейших возможностей для извлечения прибыли. Например, вооружившись более качественным анализом, они могут заметить, что кто-то из маркет-мейкеров выставил несколько заниженную цену на продажу акций IBM. Тогда торговый алгоритм (российские трейдеры чаще используют термин «торговый робот») может купить эти акции и продать их с прибылью в другом месте. Когда на рынке появляется слишком много таких хищников, жаждущих заработать за счет оплошностей маркет-мейкеров, последние стараются предпринять защитные меры, расширяя свои ценовые спреды. Конечно, это делает рынок не более, а менее лик видным.

Таким образом, простое уравнение: «Увеличение скорости торговли = Повышение ликвидности» выглядит уже не столь однозначно верным. Наводнение рынка торговыми алгоритмами может привести к настоящему сражению между участниками рынка и хищниками, которое приведет к резкому колебанию ценовых спредов. К счастью, реальные данные указывают на то, что позитивное влияние в целом преобладает; высокочастотная торговля сделала трейдинг более дешевым. А легкость, с которой на рынок теперь поступает актуальная информация, способствует повышению точности биржевых цен. Как было сказано в заключении, сделанном по итогам одного из рыночных исследований: «Алгоритмическая торговля повышает ликвидность и информативность котировок»[196].

Это счастливая история о том, как направленные на извлечение прибыли технологии стремятся изменить мир к лучшему, является отличной рекламой, представляющей «невидимую руку» рынка в действии. Однако, на самом деле, это лишь часть истории, поскольку в ней пока еще не было сказано ни слова о стабильности.

«Молниеносное падение», которое началось 6 мая 2010 года в 14:32:00 с продажи крупного пакета фьючерсов, принадлежавшего фонду под управлением Уодделла и Рида, продлилось 13 минут и 27 секунд. В 14:45:27 цепная реакция приказов на продажу привела к падению цены мини-фьючерсов еще на 1,3 % за одну секунду. Это привело к срабатыванию автоматического выключателя на электронной торговой площадке CME Globex, после чего торги были приостановлены на пять секунд. В 14:45:33, когда торги возобновились, цена мини-фьючерсов поколебалась в течение еще пяти секунд, а затем развернулась и начиная с 14:45:38 стала расти. С этого момента прошло всего несколько секунд, когда брокер Майка Маккарти заключил описанную выше злополучную сделку по продаже акций P&G. Спустя еще 20 минут, в 15:06:00, рынок практически вернулся к тем ценовым уровням, с которых начался обвал[197].

Никто не знает, как развивались бы события в том случае, если бы на торговой площадке CME Globex не было автоматического выключателя. Никто не знает реальной «причины» молниеносного падения. В докладе Комиссии по ценным бумагам и биржам, посвященном этому вопросу, нет никаких доказательств того, что падение было вызвано слишком толстым пальцем трейдера, дьявольскими действиями «взбесившегося торгового алгоритма» или чьими-то попытками манипулировать рынком. При этом никаких существенных поломок в элементах инфраструктуры, обеспечивающей проведение торгов, обнаружено не было. Все системы работали в штатном режиме.

Но также очевиден и тот факт, что во время биржевого обвала случилось нечто экстраординарное: вся та замечательная ликвидность, которая обеспечивалась высокочастотными трейдерами, внезапно исчезла. Согласно заключительному совместному отчету[198] Комиссии по срочной биржевой торговле и Комиссии по ценным бумагам и биржам (CFTC-SEC), в период «молниеносного падения» «некоторые трейдинговые фирмы, специализирующиеся на высокочастотной торговле, существенно снизили свою торговую активность или вовсе приостановили проведение операций на время… между 2:41 и 2:44 дня. При этом высокочастотными трейдерами было продано около 2000 фьючерсных мини-контрактов в целях сокращения краткосрочных длинных позиций». Иными словами, маркет-мейкеры перестали поддерживать котировки с обеих сторон и вместо этого бросились распродавать скопившиеся у них к этому времени активы.

Один из руководителей трейдинговой фирмы TD Ameritrade позже вспоминал, что «ликвидность полностью испарилась на обоих рынках, как акций, так и фьючерсов»[199].

Таким образом, можно сделать следующий вывод: ликвидность, которую обеспечивает рынкам высокочастотный трейдинг, не совсем та, какой она кажется. По крайней мере, во время «молниеносного падения» она скорее напоминала моторное масло, которое было залито в двигатель автомобиля, но полностью испарилось в тот момент, когда двигатель сильно нагрелся и особенно нуждался в охлаждении и смазке. Как оказалось, такое исчезновение ликвидности вовсе не было необычным или разовым явлением, поэтому представление о значимой роли высокочастотного трейдинга в обеспечении рыночной ликвидности нуждается в некоторой корректировке. Такая поддержка имеет свойство исчезать, и, на самом деле, в этом нет ничего удивительного.

О реках и рисках

В 1906 году молодой английский служащий по имени Гарольд Эдвин Херст отправился в египетский Каир, находившийся в то время под британским правлением. В задачу Херста входило повышение качества прогнозов для такого заведомо труднопредсказуемого явления, как сила наводнений, происходящих из года в год при разливе Нила. Несмотря на то что инженеры ориентировались на записи наблюдений, которые велись на протяжении примерно восьми сотен лет, построенные ими плотины в последние годы регулярно затапливались, так как наводнения были сильнее, чем кто-либо ожидал. Херсту удалось выяснить почему: речные потоки, и Нил здесь не исключение, имеют долгосрочную память. Ежегодные наводнения с точки зрения их силы имеют тенденцию группироваться, а вовсе не носят случайный характер.

Херст пришел к этой гениальной идее, по-новому взглянув на имеющиеся данные. Чтобы применить его метод, необходимо, во-первых, рассчитать среднее значение и составить график динамических колебаний вокруг него. Полученная на графике беспорядочная линия будет блуждать вверх и вниз вблизи среднего значения. Далее следует наложить на полученный график «окно», которое способно растягиваться и сжиматься по горизонтали, захватывая, таким образом, бо́льший или меньший интервал времени. Для каждого значения ширины «окна» t необходимо определить разницу между наибольшим и наименьшим значениями внутри рассматриваемого интервала. Назовем это диапазоном r: он отражает наибольшее изменение речного разлива в выбранный период времени. Проделав эту операцию несколько раз для разных интервалов t, вы сможете увидеть, как диапазон колебаний увеличивается с увеличением временного промежутка (рис. 8).

Рис. 8. Представленная британским гидрологом Гарольдом Эдвином Херстом методика статистического масштабирования (анализ временных рядов) характеризует размах вариации во времени. Данная методика рассматривает, насколько быстро увеличивается диапазон значений (r) при увеличении интервала времени (t). Как выяснилось, расширение диапазона блужданий в данном случае может происходить либо быстрее, либо медленнее, по сравнению со стандартным случайным блужданием, при котором значение r растет как квадратный корень из t.

Идеи Херста могут быть использованы для того, чтобы судить о тенденциях изменения любого меняющегося показателя, будь то количество выпадающих осадков, температура воздуха, влажность или любая другая из измеряемых величин. В тех случаях, когда эти колебания строго случайны, значение r растет как квадратный корень из t, или как t1/2. Херст установил, что расширение разливов Нила происходит быстрее, чем следует из приведенной формулы, то есть r растет не как квадратный корень из t, а как t0,7. Для обозначения показателя, который характеризует связь между размахом вариаций и временем, будем использовать букву «h». Для Нила h=0,7. Это означает, что за колебаниями вверх или вниз, как правило, следуют дальнейшие колебания в том же направлении, поэтому исследуемый показатель отдаляется от нуля быстрее, чем можно было бы предполагать. Как выяснилось, данный подход применим для рыночных трендов на коротких интервалах времени.

В 2010 году физик Реджинальд Смит обнаружил, что краткосрочные движения цен акций, начиная примерно с 2005 года, характеризуются значением показателя Херста, превышающим 0,5[200]. Его данные показывают, что значение h постепенно росло в период с 2002 по 2009 год с 0,5 до примерно 0,6 с некоторыми колебаниями. Данное повышение означает, что рынок на коротких промежутках времени совершает более агрессивные колебания.

В этом нет ничего удивительного. Это всего лишь означает, что на рынках в масштабе краткосрочных интервалов (нескольких минут) проявляются те же паттерны, которые ранее были зафиксированы на более длительных интервалах времени – часовых, дневных и недельных, с периодическими всплесками волатильности при их наложении. Учитывая эту возрастающую волатильность и скорость совершения сделок высокочастотными трейдерами, естественно будет предположить, что они стали более пугливыми, постепенно утрачивая контроль во все более опасных условиях современного мира.

Напомним, что спред между ценами покупки и продажи отражает ту сумму с каждой сделки, которую, по мнению маркет-мейкеров, необходимо взять, чтобы они могли получать прибыль. Ее можно рассматривать как страховую премию, которую маркет-мейкеры взимают, чтобы покрыть естественные риски своего бизнеса. Очевидно, что размер страховой премии увеличивается с возрастанием рисков, и эти риски действительно растут, поскольку вероятность возникновения сильных ценовых движений за короткие временные интервалы становится все более высокой. Маркет-мейкеры не хотят оказаться в ситуации Майка Маккарти. Чем выше ценовая волатильность, тем больше вероятность того, что цена акций успеет упасть прежде, чем маркет-мейкер успеет продать их кому-то еще. В периоды высокой волатильности высокочастотные маркет-мейкеры увеличивают свои спреды, поскольку им приходится чаще обжигаться в условиях непредсказуемого хаоса.

Таким образом, для маркет-мейкера вполне естественно расширять границы выставленных цен на покупку/продажу в периоды сумасшедшей рыночной нестабильности, и иногда они делают это довольно резко. Высокочастотный трейдинг – это рискованный бизнес, и сделки, совершаемые маркет-мейкерами на турбулентном рынке, по праву можно назвать опасно «токсичными», если не «ядовитыми». Поэтому разработчики торговых алгоритмов видят смысл в том, чтобы сделать их более «пугливыми» и даже предусмотреть возможность их выхода из игры, когда ситуация становится слишком опасной. В итоге высокочастотный трейдинг вполне может способствовать сужению спредов в спокойные периоды, но вызывает прямо противоположный эффект в периоды рыночной нестабильности. Эндрю Холдейн, исполнительный директор Банка Англии, в своей речи, произнесенной в 2011 году, высказался по этому поводу следующим образом:

Ничуть не смягчая стрессовые ситуации, высокочастотный трейдинг, похоже, напротив, способствует их осложнению. Повышение ликвидности и сужение ценовых спредов, которые достигаются в спокойные периоды, очевидно, могут быть лишь иллюзорными эффектами… Спреды между ценами покупки и продаживо время «молниеносного падения» не просто расширились, они стали огромными. Ликвидность исчезла. Алгоритмы действовали на автопилоте… Цены в этот момент отражали имеющуюся информацию не просто неэффективно; они сместились настолько, что перестали учитывать ее[201].

Если интерпретация Холдейна корректна, то следует признать, что в сердцевине современных рынков заложен потенциально взрывоопасной механизм, способный за очень короткий промежуток времени вызвать цепную реакцию положительной обратной связи. Для бесперебойной работы рынки нуждаются в ликвидности, особенно в стрессовые периоды. Но стресс, даже продолжительностью в миллисекунды, может заставить торговые алгоритмы маркет-мейкеров обратиться в бегство. Увеличение волатильности приводит к снижению ликвидности, что, в свою очередь, приводит к возрастанию волатильности, и так далее по спирали. В принципе, такая цепная реакция может возникнуть в любой момент.

На самом деле, нечто очень похожее на это происходит в наше время примерно по десять раз на дню.

Шипы и разломы[202]

«Посмертное вскрытие», которое производится после значимых событий, произошедших в любой динамической системе, представляет собой сбор улик и доказательств, способных объяснить, что именно произошло и почему это случилось. Такая экспертиза позволяет получить большой объем информации, но все это тоже лишь часть истории. Часто более полезным оказывается обнаружение таких данных, которые не связаны с какими-либо очевидными крупными событиями, но при этом способны раскрыть нам детали, позволяющие лучше понять базовые процессы, на основе которых возникают кризисы. Если бы мы изучали движение литосферных плит исключительно после землетрясений, мы могли бы прийти к выводу, что земля под нашими ногами всегда остается в состоянии покоя – кроме тех случаев, когда здания рушатся, а по тротуарам разбегаются трещины. Лишь чувствительные сейсмические датчики позволили обнаружить, что земная кора подвергается непрерывным землетрясениям, но они настолько слабы, что их невозможно почувствовать без специального оборудования.

Заинтригованный как нераскрытой тайной «молниеносного падения», так и многих последующих событий меньшего масштаба с участием тех или иных акций, физик Нейл Джонсон решил взглянуть на рынки с точки зрения геофизики. Используя базу данных биржевых котировок, собранную компанией Nanex, он совместно с другими исследователями, включая генерального директора Nanex Эрика Хансэйдера, изучил записи всех движений цен акций на нескольких биржах за пятилетний период, поставив цель – обнаружить необычные события[203]. Их старания не прошли даром. На коротких временных интервалах они выявили более 18 тыс. случаев, когда цены на отдельные акции за полторы и менее секунд делали по меньшей мере десять направленных вверх или вниз «тиков» [204] подряд, что приводило к росту или падению цены как минимум на 0,8 %. Это не слишком много, но следует учитывать, что многие из этих мини-взлетов и мини-обвалов – исследователи назвали их «шипами» и «разломами» – происходили менее чем за десятые доли секунды, то есть действительно мгновенно, если рассматривать это через призму человеческого восприятия. В каждом случае цены вновь восстанавливались на прежнем уровне в течение примерно десяти секунд.

Собранные данные показывают, что такие события происходят примерно по десять раз в день. Типичные «шип» и «разлом» представлены на рис. 9, который показывает, насколько быстрыми и жестокими могут быть такие ценовые движения.

Рис. 9. Два примера сверхбыстрых рыночных событий. Ценовой «шип» (в левой части рисунка) возник в котировках акций компании Super Micro Computer, 1 октября 2010 года. В данном случае имела место последовательность из 31 повышающего «тика» подряд, что привело в итоге к увеличению цены этих акций на 26 % всего за 25 мс (0,025 с). Ценовой «разлом» (в правой части рисунка) был зафиксирован в котировках акций компании Ambac Financial Group 4 ноября 2009 года. 20 нисходящих «тиков» подряд опустили цену акций на 14 % также не более чем за 25 мс (рисунок предоставлен Нилом Джонсоном)

Конечно, вы можете «объяснить» каждый из таких случаев, дав повествовательный отчет о конкретной последовательности предшествующих сделок, как это в конечном счете сделала Комиссия по ценным бумагам и биржам, проведя исследование «молниеносного падения». Но любой рыночный эпизод, будь он странным или нормальным, всегда сопровождается некоторым набором сделок. Это происходит по определению. Более важный вопрос заключается в том, какие изменения привели к тому, что такие события стали происходить на рынках все чаще.

В процессе проведения исследования Джонсон и его коллеги решили отсортировать обнаруженные странные события, приняв в качестве критерия их продолжительность. Все «шипы» и «разломы» представляют собой внезапные сильные движения рынка, происходящие за очень короткое время – гораздо быстрее, чем за секунду. Можно предположить, что эти мини-обвалы выглядят точно так же, как полноразмерные крахи, только в миниатюре. Но это не так. Изучая ранжированные по продолжительности сильные рыночные движения, исследователи обнаружили, что события, продолжительность которых составляла от одной секунды и более, характеризуются наличием «тяжелых хвостов», что, как мы уже видели, является нормой для фондовых рынков. А вот статистическое распределение для событий продолжительностью менее одной секунды выглядело иначе. В этих случаях имели место «более чем тяжелые хвосты». И этот факт свидетельствует о наличии значительно большего, чем обычно, количества «черных лебедей», то есть редких с точки зрения распределения вероятностей событий.

Подобные изменения типов рыночных событий, отмеченные разделительной линией, осуществляются за период времени порядка одной секунды. Именно на этой временно́й отметке происходят какие-то глубинные изменения, существенным образом влияющие на характеристики «шипов» и «разломов». Что же такого особенного в одной секунде? В человеческом восприятии секунда занимает особое место в спектре временны́х интервалов.

Исследователи указали на тот факт, что, например, мозг автомобилиста обрабатывает и «распознаёт» визуальные или звуковые раздражители примерно за 200 мс. Но выработка ответной реакции занимает уже около секунды. «Черт! Этот идиот собирается в меня врезаться!» Как быстро вы способны нажать на педаль тормоза, увидев внезапно появившегося на дороге щенка? Это займет, опять же, около одной секунды. Эксперты, работающие в различных областях знаний, часто сталкиваются именно с таким временны́м интервалом. Скажем, шахматные гроссмейстеры могут оценить сложную шахматную позицию и идентифицировать угрозу мата примерно за две трети секунды, не быстрее.

Другими словами, никто не может осознанно реагировать на происходящее намного быстрее, чем за одну секунду, особенно, когда ответное решение характеризуется хотя бы минимальной степенью сложности[205]. Совпадение? Видимо, нет. Если добавить сюда свойство рыночной ликвидности испаряться при возникновении опасности, станет заметна граница фундаментального перехода рынка в субсекундную зону, где он освобождается от контроля со стороны человека. Любая случайная флуктуация, достаточно заметная, чтобы заставить высокочастотные торговые алгоритмы начать изъятие с рынка ликвидности, получает шанс создать на биржевом графике «шип» или «разлом».

Этот последний вывод является спекулятивным, но Джонсон и его коллеги предположили и в дальнейшем привели доказательства того, что этот переход в фазу «доминирования машин» действительно происходит за очень короткое время. Как было отмечено в главе 6, результаты математического исследования, проведенного при помощи простой модели рынка, основанной на «игре в меньшинство», показали, что одним из наиболее фундаментальных факторов, влияющих на динамику рынка, является степень его «переполненности» в интеллектуальном и стратегическом смысле. Данный показатель характеризуется соотношением количества доступных вариантов стратегий и числа выбирающих между ними инвесторов. Если участники рынка используют широкий спектр торговых стратегий, рынок не переполнен. Это похоже на животный мир, в котором достаточно пищи и где каждое существо может найти собственную нишу и процветать. В такой ситуации участники рынка зарабатывают прибыль каждый по-своему, не мешая друг другу, – они думают и действуют в разных временны́х масштабах, имеют разные взгляды на будущее и так далее.

Как указывает Джонсон, реальные рынки с их частыми нерегулярными колебаниями и «тяжелыми хвостами», скорее всего, не переполнены.

Если же рынок становится переполненным – то есть возникает ситуация, когда многие трейдеры начинают преследовать одни и те же возможности и использовать для этого очень похожие торговые стратегии, – движение рыночных цен становится более нервным. В этом режиме рынок более склонен к ценовым перепадам, резким движениям вверх или вниз, таким же, которые наблюдаются на сверхкоротких интервалах (менее одной секунды). Представленный ниже рис. 10 показывает поведение рынка в переполненном (слева) и в более гладком непереполненном режиме (справа).

Рис. 10. Сравнение переполненного и непереполненного рыночных режимов на основе «игры в меньшинство». Показана типичная ценовая динамика в переполненном (слева) и непереполненном (справа) режимах. Переменная η представляет собой отношение числа участников рынка (N) к количеству доступных в игре стратегий. При η > 1 на одну доступную стратегию приходится много участников, что создает тесноту в стратегическом пространстве, следствием чего являются частые резкие изменения цен, подобные представленным в левой части рисунка. При η < 1 наблюдается обратная ситуация, и скученности участников вокруг одних и тех же стратегий не образуется. Сильные и резкие движения в этом случае возникают довольно редко (рисунок предоставлен Нилом Джонсоном)

Есть серьезные основания полагать, что динамика рынка на сверхкоротких интервалах входит в режим переполненности. Высокочастотные алгоритмы, призванные выигрывать у конкурентов в скорости, по самой своей природе должны быть относительно простыми: они не могут тратить время на анализ слишком большого объема информации. Вы можете скомпоновать сложные математические расчеты в торговый алгоритм, который будет тратить на предварительное «обдумывание» каждой сделки, скажем, 50 мс. В то же время кто-то другой может написать менее точный «быстрый и топорный» алгоритм, основанный на простой формуле и способный выдавать решения всего за 5 мс. Такой алгоритм успеет совершить десять сделок, прежде чем ваш завершит расчет для одной.

Это означает, что выигрышную стратегию очень легко идентифицировать – в общем случае, чем стратегия быстрее, тем она лучше. И, как вы помните из содержания главы 6, очевидно, очень хорошая стратегия может быстро превратиться в очень плохую, если она станет слишком популярной. С учетом увеличения количества трейдеров, использующих торговые алгоритмы, вполне вероятным становится переполнение рынка, равно как и вытекающая из этого ломкая динамика биржевых котировок.

Это прекрасный пример того, как из простых адаптивных моделей рынков могут произрастать неочевидные идеи. В теории эффективного рыночного равновесия не предлагается ничего подобного. Когда трейдинг перемещается в недоступные для человеческого мозга сверхкороткие временны́е рамки, мы вправе ожидать, что статистически редкие события будут происходить чаще. Это естественное следствие ухода рынка из-под влияния рациональных человеческих решений. Возможно, возникающие при этом крошечные искры будут быстро сгорать и никогда не приведут к возникновению большого пожара. А возможно, и нет. Мы не можем этого знать наверняка. Все зависит от конкретных деталей рыночного взаимодействия торговых алгоритмов и живых трейдеров – область, о которой мы знаем очень мало.

За кулисами «молниеносного падения»: капризные финансы

В свете того, что нам удалось выяснить, «молниеносное падение» уже не выглядит сверхзагадочным явлением. Конечно, оно оказалось большим и шокирующим сюрпризом, и многие его детали до сих пор остаются невыясненными, но при этом с высокой долей уверенности можно сказать, что данное событие стало следствием продолжающегося быстрого развития рыночной «микроструктуры», под которой следует понимать фактическую механику биржевой торговли. Образы представляющих крупные инвестиционные банки хорошо одетых трейдеров, азартно конкурирующих друг с другом в каком-нибудь огромном биржевом зале, ушли в прошлое. Теперь «рынок» – это сложная экосистема банков, хеджевых фондов и частных лиц, которых компьютерные фирмы в ускоренном темпе вооружают новейшими аппаратными средствами и программными торговыми алгоритмами. Компьютерные программы перемалывают полученные данные и отправляют через сети коммуникаций биржевые приказы на сервера электронных торговых площадок.

И если уж даже рынки старой формации были подвержены влиянию положительных обратных связей, то высокочастотный трейдинг, вполне возможно, сделал ситуацию еще более взрывоопасной. Серьезные внутридневные изменения цен акций на уровне 3–4 % в настоящее время происходят чаще, чем в любой другой период в новейшей истории фондового рынка. С 2000 года внутридневные колебания цен в 4 % и более фиксируются почти в шесть раз чаще, чем десятью годами ранее[206].

Когда Комиссия по срочной биржевой торговле и Комиссия по ценным бумагам и биржам (CFTC-SEC) в совместном заключении указали, что причиной «молниеносного падения» была крупная сделка по продаже мини-фьючерсов, совершенная Уодделлом и Ридом, многие газеты и журналы опубликовали по этому поводу свои комментарии в стиле: «Преступление раскрыто, дело закрыто». Однако Эрик Хансэйдер, глава Nanex, фирмы, обладающей полной базой биржевых котировок и специализирующейся на их обработке, думал иначе. В конце концов, объем сделки Уодделла и Рида составил немногим более 1 % от ежедневного торгового оборота на рынке мини-фьючерсов. Может ли столь незначительная по объему сделка вызвать такие серьезные последствия? Подробно изучив все сделки Уодделла и Рида в тот злополучный день, Хансэйдер пришел к выводу, что в заключении CFTC-SEC имеются зияющие дыры. Конечно, удобнее и выгоднее указать, что случившийся крах имел какие-то внешние причины – тем самым сохранив веру в стабильность рынка и в его способность к поддержанию саморегулируемого равновесия, – однако факты, по мнению Хансэйдера, этого не подтверждают.

Он указывает на два основных несоответствия. Во-первых, Уодделл и Рид, совершая сделки, соблюдали осторожность, кстати, как раз для того, чтобы минимизировать их влияние на рыночную цену продаваемых фьючерсов. Они регулярно выставляли на продажу в течение всей торговой сессии не агрессивные «лимитные приказы», а указывали фиксированную цену на свои активы и затем просто ожидали появления покупателей. Такой способ торговли, по мнению Хансэйдера, способствует увеличению ликвидности рынка и слабо влияет на рыночную цену. Действительно, он предназначен специально для того, чтобы продажи не сбивали цену и, таким образом, не приводили к потере денег продавцом. Во-вторых, по-настоящему жесткое «молниеносное падение» началось именно в 14:42:44, когда, согласно данным о биржевых котировках, произошел резкий скачок и цены на мини-фьючерсы полетели в пропасть. Пассивная торговая стратегия Уодделла и Рида в этот период не претерпела каких-либо серьезных изменений. Зато какой-то другой трейдер внезапно приступил к агрессивным продажам, причем его сделки осуществлялись уже без оглядки на цену. Этот трейдер выставлял уже не лимитные приказы с фиксированной ценой предложения и последующим ожиданием покупателей, а продавал свои активы, что называется, «по рынку», то есть соглашался расстаться с тысячами контрактов на любых предлагаемых покупателями ценовых условиях.

Этим неизвестным продавцом мог быть высокочастотный трейдер, скорее всего, маркет-мейкер, торговый алгоритм которого в критический момент включился и начал распродажу дешевеющих активов. Хансэйдер полагает, что это вызвало цепную реакцию, в которую оказались вовлечены другие высокочастотные трейдеры. Торговые алгоритмы маркет-мейкеров, исчерпав установленные для них лимиты на покупку, присоединились к продажам. В роли покупателей для них могли выступить в основном другие высокочастотные алгоритмы, которые затем, так же накупив максимально возможное количество фьючерсов, разворачивались и начинали их продажу. Между 2:45:13 и 2:45:27 было продано 27 тыс. контрактов, что составило почти половину общего объема торгов. Вместе с тем Уодделл и Рид – чья сделка, как предполагается, стала причиной биржевого краха – продали за то время, пока длилось «молниеносное падение», меньшее количество контрактов, чем за любой другой аналогичный по продолжительности интервал в течение всего дня.

Опираясь на свой анализ биржевых данных, Хансэйдер полагает, что причиной «молниеносного падения» было что-то, отличающееся от официальной версии:

Сделка Уодделла и Рида не послужила ни причиной, ни спусковым крючком. Их алгоритм вел себя очень хорошо; он был осторожен, чтобы не оказать существенного воздействия на рынок… Однако покупатель контрактов действовал иначе, когда дело дошло до их продажи. Вместо того чтобы убедиться, что продажа не повлияет на рынок, он сделал прямо противоположное: выбросил на рынок как минимум 2000 контрактов, чтобы продать их как можно быстрее по любой цене…

Первая крупная продажа мини-фьючерсов была зафиксирована примерно в 14:42:44.075 и вызвала обвал котировок и сделок… все началось примерно 20 мс спустя (время, необходимое для передачи информации из Чикаго в Нью-Йорк). Всплеск активности почти сразу привел к срабатыванию всех торговых систем, которые включились в обработку новой информации; у одних это получилось быстрее, у других медленнее. Всего четыре секунды спустя последовали еще две крупные продажи (в 14:42:48:250 и 14:42:50:475), которые были восприняты алгоритмами, еще не успевшими оправиться от первого шока. Это и стало началом той сумасшедшей распродажи, которая позже приобрела известность под названием «молниеносное падение»[207].

Я не уверен, что Хансэйдер целиком прав в своей оценке заключительного отчета CFTC-SEC, посчитав выводы совместной комиссии полностью ошибочными. Как справедливо указывали некоторые другие эксперты, даже пассивные «лимитные» биржевые приказы, если они имеют достаточно большой объем, могут оказывать давление на цены; торговые алгоритмы ощущают их присутствие на рынке и реагируют соответствующим образом. Но в любом случае сделка Уодделла и Рида не носила исключительного характера с точки зрения ее объема, и причиной развития ситуации по наихудшему из сценариев действительно стали действия других участников рынка. Произошедшее выглядит как редкое, но совершенно нормальное для современного рынка явление. Паника очень быстро распространилась благодаря тесной взаимосвязи высокочастотных трейдеров, которые в минуту опасности стали в массовом порядке продавать свои активы, что создало мощный эффект обратной связи. Как и в случае с катастрофой дирижабля «Гинденбург», все, возможно, началось с какой-то конкретной искры, но масштаб последствий объясняется наличием сложившихся на рынке весьма волатильных условий. И именно поэтому мы должны ожидать, что такая ситуация, вполне возможно, возникнет снова.

И, конечно же, все могло быть намного хуже. Из доклада, подготовленного для правительства Великобритании[208] компьютерными специалистами Дэвидом Клиффом и Линдой Нортроп, проанализировавшими риски, связанные с высокочастотным трейдингом, следует, что в тот раз мы еще довольно легко отделались:

По-настоящему кошмарный сценарий стал развиваться бы в том случае, если бы обвальное падение сразу на 600 пунктов, подразумевающее списание в триллион долларов, произошло бы непосредственно перед закрытием торгов: то есть если бы рынки закрылись сразу после резкого падения, не получив шанс на восстановление в тот же день. Увидев, что торги в Нью-Йорке 6 мая завершились рекордным однодневным падением… трейдеры в Токио стали бы реагировать единственным разумным в данных условиях образом: продавать. Высока вероятность того, что на бирже Токио случился бы один из самых мощных в истории внутридневных обвалов цен. Последующее открытие 7 мая европейских торговых площадок происходило бы на фоне беспрецедентных распродаж, зафиксированных сначала в Нью-Йорке, а затем и в Токио. Естественно, что европейские рынки, поддавшись общей панике, тоже перешли бы в режим свободного падения… Единственным, что уберегло нас от такого сценария, стало наличие запаса времени на исправление ситуации. Нам, можно сказать, просто повезло. Во второй половине дня 6 мая 2010 года глобальная финансовая система сумела увернуться от посланной в нее пули.

Мы также должны быть благодарны тому обстоятельству, что выключатель на электронной торговой площадке сработал так, как было задумано. Пятисекундной паузы в торгах оказалось достаточно для того, чтобы алгоритмы «остудили свои головы». Но мы должны четко понимать, что подобные события могут повториться. «Молниеносное падение» непосредственно затронуло только два рынка – фьючерсов и акций. Все прошедшее с тех пор время высокочастотные трейдеры упорно работали над тем, чтобы расширить свой бизнес и выйти на другие рынки, что привело в итоге к дальнейшему расширению и усилению сети финансовых взаимосвязей.

Глобальный хаос инкорпорейтед

8 июня 2011 года своенравный торговый алгоритм вызвал продолжавшееся в течение нескольких минут необычное колебание цен на рынке фьючерсов на природный газ[209]. Изучив эту приведшую к внезапному биржевому кризису серию странных ценовых взлетов и падений, легко заподозрить, что здесь не обошлось без попытки манипулирования рынком. Мошенничество, обман и использование преимущественного положения имеют место в любой системе адаптивных взаимодействующих агентов, даже если эти агенты не являются людьми. Даже в колониях бактерий встречаются «читеры» – мошенники-мутанты, которые получают несправедливое преимущество, используя произведенные сообществом ресурсы и не способствуя при этом их производству.

Однако в большинстве случаев рыночные катастрофы все же не являются результатом чьего-то злого умысла. Мы постепенно, шаг за шагом, смиряемся с происходящими незначительными изменениями, которые, как подразумевается, направлены на улучшение ситуации, но они же незаметным образом создают условия для будущей катастрофы. Прислушайтесь к словам Джона Бейтса, ученого-компьютерщика и главного технического директора компании Progress Software, являющейся крупным поставщиком программного обеспечения для трейдинга, и вы получите внутреннее ви́дение проблем, которые могут ожидать нас в будущем. После «молниеносного падения» рынки пребывают в тревожном ожидании на фоне множества таинственных микрофактурных событий. Боясь заглянуть под «капот» рынка, мы продолжаем двигаться вперед в тщетной надежде на то, что стук и скрежет чудесным образом прекратятся сами собой. На самом деле, предполагает Бейтс, ситуация при таком подходе только ухудшится, и мы столкнемся с чем-то еще более ужасным и более масштабным, чем «молниеносное падение».

Он обращает внимание на то, что высокочастотный трейдинг и другие сложные технологии все более агрессивно расширяют свое влияние, выходя за границы рынков акций и фьючерсов, проникая в сферы торговли производными инструментами, сырьевыми товарами, иностранной валютой и другими классами активов. Вследствие этого, предполагает Бейтс, следующее «молниеносное падение» уже не ограничится конкретными рынками, а приведет к возникновению «эффекта домино, когда произошедший сбой вызовет всплеск крахов, который охватит все классы активов и, возможно, посеет хаос среди участников и регуляторов рынка»[210].

С этим трудно не согласиться. В конце концов, цены акций нефтяных компаний, например такой, как Exxon, зависят от процентных ставок и курса доллара США, а также курсов валют тех стран, в которых Exxon ведет свою деятельность. Они зависят также и от цен на нефть, и от политических событий. Некоторые трейдеры уже начали применять обладающие искусственным интеллектом торговые алгоритмы, которые способны торговать на основе информации такого рода. Какая-либо необычная операция, которую совершает торговый алгоритм, используемый крупным банком или хеджевым фондом, легко может вызвать реакцию, подобную той, что продемонстрировал 6 мая 2010 года высокочастотный маркет-мейкер. Но на этот раз последствия могут оказаться куда более масштабными из-за массовых автоматических продаж самых разных активов, начиная от акций и заканчивая фьючерсами на сырьевые товары. Результат может оказаться весьма плачевным. «Возникнет столпотворение. Торговые системы могут не справиться с потоком биржевых приказов из-за ограниченной пропускной способности каналов связи, торговые площадки прекратят свою работу, бедствие распространится на все классы активов… Я думаю, что мы очень сильно рискуем, относясь к существованию этой опасности без должной серьезности и не предпринимая мер, способных предотвратить подобные события».

Опасения Бейтса резонируют с принципами построения сети взаимосвязанных финансовых учреждений. Как следует из материалов, представленных в предыдущей главе, расширение сети финансовых взаимосвязей, полезное в спокойные времена, может сыграть негативную роль при возникновении проблем. Это опять же вернет нас к вопросу о соотношении эффективности и стабильности. Например, электрические сети построены по «распределенному» принципу и имеют децентрализованную структуру, что повышает степень их эффективности, поскольку допускает повсеместное применение генераторов меньшей мощности. (Попробуйте представить себе возможный альтернативный вариант – некий огромный сверхмощный генератор, находящийся в географическом центре США и равномерно распределяющий электроэнергию по всем уголкам страны.) В ныне действующей системе энергию можно передавать в большем количестве туда, где она в данный момент наиболее востребована, и забирать оттуда, где потребность в ней снижена. Однако при использовании такой схемы последствия аварий могут распространяться по сети с такой же легкостью, как и сам электрический ток, что значительно увеличит масштабы бедствия. В 2003 году в штате Огайо повреждение одной из линий электропередач разросшимся деревом вызвало целый каскад аварийных отключений и скачков напряжения на более чем 500 генераторах. В результате число пострадавших составило 50 млн человек, и весь северо-восток США лишился электроэнергии почти на сутки.

Отсюда следует, что проблемы множатся – или, по крайней мере, получают большее распространение, – когда связанные между собой системы или разнородные связи объединяются в одну или несколько сетей. В прошлом году физик Джин Стэнли и его коллеги сравнивали распространение аварий через комбинированные или взаимосвязанные сети, состоящие из нескольких разнородных сетей, к числу которых относятся электросети, системы связи, финансовые сети и так далее, с распространением тех же аварий через более простые сети, состоящие из более или менее похожих элементов. Оказалось, что разнообразие элементов и взаимосвязей между ними обеспечивает дополнительные возможности для распространения возникшего бедствия. Они пришли к выводу, что для таких взаимосвязанных сетей

неисправность, изначально затронувшая лишь малую часть узлов одной сети, может привести к полному разрушению системы, состоящей из нескольких взаимозависимых сетей. Ярким реальным примером возникновения каскада таких нарушений («последовательных отказов») является «блэкаут», отключение электричества, погрузившее в темноту большую часть Италии 28 сентября 2003 года: остановка электроподстанций привела к отключению узлов сети интернет, что в свою очередь вызвало дальнейшие выключения электроподстанций[211].

Все это выглядит немного абстрактно, но подумайте об этих системных нарушениях как о вирусах: чем больше контактов между различными объектами, тем больше возможностей для распространения болезни. То, что описал Бейтс, становится все более вероятным потому, что глобальный мир никогда еще не был настолько взаимозависимым. Рыночный сбой может очень быстро обернуться проблемами для предприятий и отраслей во всех уголках земного шара, что приведет к перебоям с поставками сырья и продовольствия – равно как и к нарушениям в сети коммуникаций, – которые затем бумерангом ударят по финансовым рынкам.

Очевидно, что мышление любого рода в рамках концепции равновесия мало чем может помочь при изучении влияния положительной обратной связи и цепных реакций, возникающих в сетях взаимозависимых объектов. Не помогает оно и в определении корректив, которые следовало бы внести в устройство рынка, чтобы избежать возникновения описанных проблем. Для получения наиболее полного представления о сущности данного явления мы должны детально разобраться в том, какие ответные реакции могут возникнуть со стороны участников сети и как они могут взаимодействовать друг с другом. Как станет ясно из содержания главы 10, для этого почти наверняка потребуются создание и использование масштабных компьютерных моделей, позволяющих воссоздать и исследовать динамику всей системы.

В настоящее время ничего подобного не существует, и индустрия высокочастотного трейдинга при поддержке новых технологий и риторики апологетов экономики равновесия развивается невиданными ранее темпами. Я должен подчеркнуть, что вышесказанное, разумеется, не означает, что высокочастотный трейдинг – это зло или что рынки вели себя лучше в «старые добрые времена» до появления на них компьютеров. Напротив, в те времена было меньше конкуренции между традиционными участниками рынка, которые взимали со своих клиентов огромные суммы комиссионных. Преимущества сужения спредов между ценами покупки-продажи вполне реальны, и новые технологии могут принести немалую пользу. Но их разумное использование должно быть основано на чем-то значительно большем, чем слепая вера в «невидимую руку», которая якобы приводит в действие рыночные механизмы.

Сложности, связанные с развитием технологии

В 1986 году Сару Брирли, которому тогда было пять лет, потерял своего старшего брата, вместе с которым он убирался в поездах, проходивших через их деревню, расположенную в далекой индийской провинции. Как-то раз, устав от тяжелой работы, Сару заснул. Проснувшись и не сумев найти брата, он в конце концов оказался в поезде, который через 14 часов доставил его в знаменитые трущобы Калькутты. Так Сару превратился в бездомного нищего, обитающего в одном из самых захолустных мест на Земле.

В конце своих мытарств он оказался в детском приюте, где его нашла и усыновила австралийская семейная пара. Сару переехал на Тасманию, где и прошло все его детство.

Сару не мог даже вспомнить название деревни, где жила его индийская семья. Но в 2011 году он открыл для себя компьютерное приложение Google Earth и с его помощью стал систематически исследовать карту Индии. Он умножил время, которое провел в пути, – около четырнадцати часов – на среднюю скорость индийских поездов и определил примерно то расстояние, которое он преодолел: 1200 км. Он очертил на карте круг радиусом в 1200 км с центром в Калькутте и вскоре обнаружил то, что давно искал: деревню Хандва. «Увидев это название, – рассказывал он, – я увеличил изображение и понял, что нашел то, что искал. Я обнаружил даже водопад, рядом с которым играл, когда был совсем маленьким».

Не прошло и года, как Сару увидел свою мать после 25 лет разлуки[212].

Современные технологии – это удивительная вещь, и постоянное расширение их возможностей убеждает многих людей в том, что человечество всегда сможет найти способ для решения любой проблемы. Если бы не существовало картографического приложения Google, Сару Брирли так никогда и не смог бы найти свою мать. Однако технологии могут не только решать проблемы, но и создавать их, и некоторые антропологи задаются вопросом, действительно ли мы правильно представляем себе степень нашего собственного влияния на окружающий мир. Антрополог Сандер ван дер Леу из Университета Аризоны утверждает, что существует фундаментальное несоответствие между нашим представлением о том, как мы влияем на мир вокруг нас, и фактическими изменениями, которые мы производим в этом мире, прежде всего посредством новых технологий:

Независимо от того, насколько тщательно прорабатываются последствия вмешательства человека в окружающую среду, его результат никогда не совпадает с ожиданиями. Мне кажется, это связано с тем, что воздействие любого человека на окружающую среду изменяет ее на таком количестве различных уровней, которое не поддается нашему восприятию просто потому, что масштабы окружающего нас мира значительно превосходят возможности человеческого разума… То, как мы преобразуем мир, в котором живем, оказывает краткосрочный эффект, но и воздействует на долгосрочную динамику, направляя ее по неизвестному пути с неизвестными заранее последствиями, которые могут проявиться в виде долгосрочных проблем, имеющих свойство накапливаться[213].

Таким образом, полагает Леу, эти неизвестные накапливающиеся долгосрочные риски представляют собой «бомбу с часовым механизмом».

Данное утверждение в равной степени относится и к влиянию технологий и инноваций на нашу экономическую и финансовую среду обитания, в том числе на функционирование рынков. Незатихающие увещевания сторонников экономики равновесия уже давно породили в нашем обществе самоуспокоенность и уверенность в том, что рынок сам разберется с любыми проблемами. Однако данное представление основывается исключительно на голой вере.

Отказываясь от рассмотрения вопросов устойчивости, теория рыночного равновесия становится фрагментарной. Представьте себе теорию функционирования ядерных реакторов, которая доказала существование равновесной самоподдерживающейся ядерной реакции, позволяющей производить энергию наиболее экономичным из всех возможных способов. Представьте также, что авторы этой теории утверждают, что работа реальных реакторов может быть приближена к этому идеальному состоянию различными способами, при помощи специальной топливной смеси например, но при этом физики-теоретики не имеют понятия, будет ли состояние реактора оставаться стабильным и безопасным, или же использование данной технологии повысит вероятность возникновения взрыва. В этом случае использование атомной энергии будет происходить по принципу «как Бог даст».

Именно такая ситуация наблюдается в современной экономике финансов. И многое указывает на то, что одной только веры оказывается недостаточно. «Квантовый кризис» ярко продемонстрировал, как избыточный уровень левериджа при том, что он подталкивает рынки к эффективности, отчасти способствуя снижению ценовой волатильности, делает рынки более склонными к обвальным падениям. Кроме того, слишком многие производные инструменты – путем создания на их основе тесных сетевых взаимозависимостей – также могут привести рынки в нестабильное состояние. Взрывной рост на рынке производных финансовых инструментов начался за десять лет до кризиса. Если в 1998 году кредитно-дефолтные свопы практически отсутствовали, то десять лет спустя рыночная стоимость этих инструментов уже превышала 3 трлн долл., что сыграло огромную роль в раздувании ценового «пузыря» на рынке жилой недвижимости. Не удивительно, что в итоге это привело к финансовому коллапсу.

Сегодня мы видим, что инновационный высокочастотный трейдинг ведет нас к нирване новой дорогой; на этот раз эффективность достигается за счет увеличения скорости и простоты заключения сделок, а также через повышение рыночной ликвидности. Однако, как мы увидели, создаваемая ликвидность, по крайней мере в некоторых случаях, оказывается просто иллюзией, и в итоге рынки становятся менее стабильными, чем раньше. Следуя этим путем, мы почти ничего не знаем об опасностях, которые могут нас подстерегать. Отчасти такое положение дел объясняется наличием фундаментального несоответствия, о котором говорит Сандер ван дер Леу, но главным образом обусловлено тем, что мы не предприняли практически никаких серьезных усилий, чтобы разобраться в сущности рыночной неустойчивости и ее движущих сил – положительных обратных связей.

Технологии – это замечательно, но лишь до тех пор, пока они не начинают создавать проблем больше, чем решать. Финансы – это не просто игра. Пол Уилмотт, конечно, был прав, когда говорил, что «покупка акций исторически основывалась на определении долгосрочной ценности, что подразумевало проведение вами исследований, направленных на поиски компании, имеющей хорошие перспективы. Возможно, она выпускает понравившуюся вам продукцию или управляется сильной командой менеджеров. Однако все чаще такое внимание к фундаментальной стоимости акций признаётся неуместным. Теперь на рынке соревнуются машины, которые играют в игры с реальными предприятиями и реальными людьми»[214].

Альтернатива, конечно, состоит в том, чтобы не просто играть и надеяться на получение желаемого результата, а упорно трудиться, чтобы узнать все возможные пути, которыми технологии могут привести к появлению неприятных сюрпризов. Если высокочастотный трейдинг является причиной рыночной нестабильности, решение этой проблемы может быть чисто техническим: можно изменить правила игры таким образом, чтобы ликвидность не исчезала с рынка в тот момент, когда она там более всего необходима. Экономисты, как заметил Жан-Филипп Бушо, не привыкли мыслить подобным образом. «Они склонны считать, что рынки не нуждаются в стабилизации, поскольку они устойчивы по определению».

Глава 9

Сумерки Богов

Вполне возможно, что программы, по которым последние лет тридцать обучают студентов экономических специальностей англо-американских университетов, отодвигают на неопределенный срок серьезные исследования экономического поведения. В результате мы теряем и драгоценное время, и другие ресурсы… Большинство основных макроэкономических теоретических инноваций, начиная с 1970 года… соотносятся лишь сами с собой и направлены вовнутрь, в лучшем случае лишь незначительно отклоняясь от генеральной линии.

Уильям Буйтер, главный экономист Citi group

Мы пытаемся как можно быстрее доказать собственную неправоту, поскольку только таким образом мы можем добиться прогресса.

Ричард Фейнман

Теория является созидательным двигателем науки. Она расцветает, когда имеет дело с новыми предположениями и догадками. Тем не менее в любой практической науке чрезмерное увлечение теорией недопустимо; любая теория должна проходить экспериментальную проверку. В отрыве от реальности теория позволяет слишком легко выдать желаемое за действительное, а красивая идея может не иметь никакого практического воплощения. К сожалению, определенная степень оторванности от реальности была свойственна многим ведущим деятелям неоклассической экономики.

На протяжении нескольких десятилетий Гэри Беккер из Чикагского университета применял идею рациональной оптимизации практически ко всем социальным явлениям, от криминальных преступлений до физической зависимости от алкоголя или наркотиков. Большинство из нас считает трясущегося в подворотне наркомана лицом, застрявшим в ловушке разрушительной поведенческой обратной связи, оказавшимся в этой ситуации в результате нежелательного взаимодействия вызывающих привыкание веществ с химией мозга, эмоциями и так далее. Но Беккер видит в этом и нечто другое. С его точки зрения, наркоман раз за разом совершает рациональный выбор, который направлен на максимизацию ожидаемой им полезности. Экономист Гордон Уинстон описал, как Беккер определяет процесс «рационального привыкания». «Человек … садится и первым делом анализирует будущие доходы, развитие производственных технологий, функцию инвестиции/вещества, вызывающие зависимость, а также потребительские предпочтения на период продолжительности своей жизни t, максимизирует дисконтированную стоимость ожидаемой им полезности и в итоге решает стать наркоманом. Именно в этом случае он получит наибольшее удовлетворение от жизни»[215].

Иными словами, рациональные наркоманы осознанно выбирают для себя зависимость от наркотика, потому что в ходе тщательно проведенного исследования они приходят к обоснованному выводу о том, что такая жизнь – лучшая из всех для них доступных. Невероятно, но эта теория приобрела довольно значительное влияние. Ежегодный индекс цитирования оригинального труда Беккера, опубликованного в 1988 году, неуклонно возрастает примерно на 50 единиц, причем почти в половине случаев цитирование происходит в таких научных областях, как злоупотребление психоактивными веществами, психиатрия, право и психология. Вы могли бы подумать, что столь значительное влияние работа Беккера получила благодаря тому, что в ней приведено множество эмпирических данных, указывающих на справедливость данной теории. Но это не так.

В прошлом году экономисты Оле Рогберг и Ханс Мелберг провели анонимный опрос среди исследователей, являвшихся авторами или соавторами научно-исследовательских работ, в которых термин «рациональное привыкание» («рациональная зависимость») приводился в названии, аннотации или среди ключевых слов. Цель опроса состояла в том, чтобы выяснить мнение опрошенных как о статусе данной теории, так и о подтверждающих ее доказательствах. Выяснилось, что большинство респондентов рассматривают оригинальную теорию и ее дальнейшее развитие как «историю успеха, демонстрирующую силу экономической аргументации», но в то же время они указывали на слабость ее эмпирических доказательств. Кроме этого, они разошлись во мнениях о том, какого рода доказательства могли бы быть применены для проверки данной теории и в чем могут выражаться ее политические последствия[216].

Конечно, в любой научной области подходы к доказательствам всего, что действительно имеет значение, могут быть разными. На протяжении двух десятилетий физики пытались объяснить загадочное явление высокотемпературной сверхпроводимости, которое проявляется в протекании электрического тока через вещество, сопротивление которого равно нулю даже при температуре 150 К, что значительно выше, чем можно было ожидать. Они публиковали экспериментальные свидетельства, которые, по их мнению, представляли собой «бесспорные» доказательства того, как это работает. Но после каждой такой публикации немедленно появлялась ответная, в которой утверждалось, что предъявленные ранее доказательства вовсе не бесспорны и, возможно даже, что на самом деле все работает совершенно иначе. Наличие такого рода разногласий – нормальное положение дел в науке, и даже самые самонадеянные физики не могут быть полностью уверены в том, что им удалось разгадать загадку сверхпроводимости; в лучшем случае они добиваются лишь фрагментарного понимания этого явления.

В экономике все выглядит несколько иначе. Как отмечали Рогберг и Мелберг, вызывающий тезис идеи «рациональной зависимости» состоит в том, что люди становятся наркоманами потому, что они сталкиваются с необходимостью выбора и делают его, действуя рационально. Это фактически означает, что исследователи знают о том, что происходит в мозге наркомана. Довольно смелое утверждение, особенно если учесть, что оно не подвергалось какой-либо проверке, которая могла бы доказать его справедливость. Экономисты, работающие в этой области, по словам Рогберга и Мелберга,

не проявляют никакого интереса к эмпирическому изучению актуальной проблемы выбора, который делают люди, поведение которых они берутся объяснить… Претендуя на понимание причин поведения людей, они тем самым утверждают, что люди, не осознавая этого, следуют предписаниям некого оптимального плана, определяющего их выбор. Далее предполагается, что этот никому не известный план позволяет объяснить, почему люди постепенно начинают курить больше, чем они действительно планировали. Цитируя вне контекста Бертрана Рассела, можно сказать, что это «одно из тех представлений, которые настолько нелепы, что согласиться с ними могут только очень ученые люди[217].

Слова Рассела, похоже, одинаково хорошо подходят и для других областей экономики. Теория эффективного рынка, из которой следует, что рынки всегда все делают правильно, очевидно, была поставлена под сомнение в связи с недавним финансовым кризисом. Однако уже после него Юджин Фама, не колеблясь, утверждал в интервью, данном писателю Джону Кэссиди, что теория эффективности «очень хорошо объясняет этот эпизод». Беспрецедентный захватывающий рост цен на жилье, продолжавшийся последние полвека, стимулировал бум кредитного безумия и спекулятивных азартных игр, которые закончились крахом, возвращающим рынки к реальности, и необходимостью оказания масштабной правительственной помощи для спасения всей финансовой системы. Но, с точки зрения Фамы, ценовой «пузырь» не имел к этому никакого отношения. «“Пузырь”? Что за “пузырь”? Я даже не знаю, что означает этот термин, – воскликнул он. – Это слово стало популярным, но я не думаю, что в нем заложен какой-то смысл… Оно должно относиться к предсказуемым явлениям. Я не думаю, что то, что произошло, можно назвать предсказуемым».

Аргумент Фамы, похоже, состоит в том, что не имеет смысла говорить о ценовом «пузыре», если вы не можете дать точный рецепт способа его выявить и предсказать момент, когда он лопнет. В противном случае подобные разговоры относятся к области предрассудков, а не к трезвой экономической науке. Зыбкие аргументы такого рода часто выглядят внешне правдоподобными, но какова их действительная ценность с точки зрения экономической науки? Если мы испытываем затруднения в том, чтобы описать некое явление, то что, на ваш взгляд, было бы более целесообразно: попытаться все же охарактеризовать его как можно лучше или просто сделать вид, что его не существует? Попробуйте представить себе, как Фама, выступая на конференции геофизиков, утверждает, что землетрясений не бывает, потому что они непредсказуемы.

Попытки сделать вид, что рыночных «пузырей» нет, равносильны отрицанию существования времени. Это сравнение может показаться странным, однако вспомните, что, по мнению Фамы, эффективность рынка обусловлена тем, что вся поступающая на рынок новая информация усваивается им «мгновенно», соответственно, для целей инвестирования фактор времени не имеет значения и может быть проигнорирован. Динамику рынка тоже можно не принимать во внимание; все это связано с «долгосрочной перспективой» (которая по определению характеризуется состоянием устойчивого равновесия), а рынок, как предполагается, достигает этого состояния очень быстро. Теория равновесия не отводит ни времени, ни динамике никакой важной роли. Как с гордостью выразился один из авторов учебника экономики: «Мы не изучаем динамику». Время и динамика задвигаются в самый дальний угол предположением, что люди планируют свое будущее поведение сейчас и сразу на всю жизнь вперед, раз и навсегда решая задачи по оптимизации своего будущего. Согласно описанию Рогберга и Мелберга, которое они сделали в контексте теории «рациональной зависимости», наркоманы – это люди, для которых

зависимость является не чем иным, как постепенной реализацией определенного класса перспективных, отвечающих времени и составленных на основе достоверной информации потребительских планов, обладающих определенными свойствами. Например, из этой теории следует, что человек, начинающий употреблять героин, знает, что принятие дозы даст непосредственный эффект (удовольствие или расслабление) и отсроченный эффект (который отразится на здоровье, будущих склонностях, конкурентоспособности на рынке труда и т. д.). Принимая все это во внимание, он намечает план своего будущего, выбирая оптимальное соотношение различных факторов во времени. Итоговый план имеет путаную структуру и учитывает боли, связанные с «ломкой», эффект наслаждения, последствия для потенциального дохода, ожидаемые изменения цен на героин и т. д.

Безусловно, это только фантазии. Вряд ли кто-нибудь всерьез полагает, что «героинщик» будет мыслить подобным образом, расчетливо и тщательно планируя свое решение пойти на финансовое, физическое и эмоциональное опустошение ради нескольких непродолжительных эпизодов психологической разгрузки? Реальный мир возникает не из хорошо продуманных и аккуратно реализованных планов, а из действий, которые могут корректироваться и адаптироваться за счет постоянного обучения. Представьте себе, как должен выглядеть мир, населенный адаптивными, постоянно обучающимися и корректирующими свое поведение интеллектуальными агентами, и вы получите похожую на «игру в меньшинство» динамически изменчивую модель. Или это будет похоже на модель, созданную Стефаном Тернером и его коллегами, которые исследовали, как наращивание уровня левериджа в процессе конкурентной борьбы может вполне естественным образом приводить к созданию взрывоопасной нестабильности, оборачивающейся спорадическими и непредсказуемыми кризисами. Мы должны мыслить во времени, поскольку окружающий нас реальный мир немыслим вне его, и модели, подобные упомянутым выше, являются важными инструментами для реализации такого способа мышления. Они помогают нам узнать о том, что может произойти и почему.

Трудно себе представить, что кто-либо, хорошо знакомый с этими концептуальными примерами, может, подобно Фаме, отрицать существование рыночных «пузырей». Тем не менее этот довольно существенный недостаток на системном уровне встроен в современные экономические теории, прежде всего в теории целостной экономики, или «макроэкономики».

Макроэкономика и ее микроконфузы

«Анализ данных, приведенный в статье, представляет некоторый интерес, – говорилось в записке рецензента-эксперта, – в работе предложен относительно новый взгляд на промышленный рост». На этом описание положительных моментов закончилось. «Тем не менее теоретические аргументы выглядят неубедительно. При наличии кажущихся адекватными объяснений обнаруженных статистических паттернов данной модели недостает микроэкономических обоснований [218]. Это делает материал абсолютно непригодным для публикации».

Я привел здесь часть рецензии одного экономиста, которому я в середине 1990-х годов, будучи в то время редактором научного журнала Nature, отправил материалы предложенной нам статьи. Два других рецензента прислали сугубо положительные отзывы, отметив найденную авторами статьи интересную статистическую закономерность в темпах роста коммерческих фирм, а также предложенное ими простое объяснение этого факта. Экономист, приславший негативный отзыв, несколько раз указал на «недостаток микроэкономических обоснований». На мой взгляд, представленный материал выглядел убедительно, был выстроен в логической последовательности и содержал обоснованные аргументы, с чем и согласились другие рецензенты. Поэтому я был озадачен. Я не понимал, почему наш коллега-экономист видел все совершенно иначе.

Тогда я не знал, что в соответствии с последними веяниями в экономической науке термин «микроэкономические обоснования» приобрел для экономистов весьма важное значение.

Идея моделирования макроэкономики и получения полезных прогнозов таких показателей, как инфляция, ВВП и т. п., обрела популярность в 1960-х годах, когда большинство экономистов называли себя кейнсианцами. Следуя заветам британского экономиста Джона Мейнарда Кейнса, они рассматривали экономику как некую систему, в которой иногда могут возникать застойные процессы, которая может испытывать сложности в результате сложившихся диспропорций, например на рынке труда, вызванных временным отсутствием спроса, а возможно, связанных с отсутствием потребительского доверия, нехваткой денежной ликвидности и т. п. В 1970 году Федеральная резервная система взяла на вооружение раннюю версию кейнсианской модели экономики США, созданную на основе примерно 60 грубых уравнений, отражавших исторические соотношения между различными экономическими переменными. По сути, эта модель должна была делать в экономической области то, что метеорологи недавно начали с определенным успехом применять в своей области, – прогнозировать вероятные будущие изменения и выдавать некоторые полезные рекомендации.

Но уже в середине 1970-х годов от проекта пришлось отказаться, поскольку используемая модель не смогла эффектно спрогнозировать наступление эпохи «стагфляции» с характерным для нее ростом инфляции и стабильно высоким уровнем безработицы. Экономистам пришлось вновь вернуться к исследованиям, и в итоге один из них, Роберт Лукас, предложил свой вариант анализа того, что пошло не так и как это можно исправить.

В статье, опубликованной в 1976 году, он сформулировал положение, которое позже приобрело известность как «критика Лукаса». Лукас утверждал, что применение крупномасштабных эконометрических моделей не оправдало себя главным образом потому, что они не принимали во внимание влияние на экономику индивидуальных ожиданий и их возможное изменение. «Когда люди принимают решения, особенно если это происходит в периоды неопределенности, – утверждал Лукас, – им часто приходится гадать, как будут изменяться правила игры. Их ожидания могут влиять на их поведение, изменяя исторически сложившиеся закономерности, на которых как раз и основывалась прогнозная модель». Любая проявлявшаяся ранее закономерность присутствовала исключительно в контексте тех условий, которые имели значение в прошлом. Измените правила игры, и эти изменения, оказывая влияние на поведение людей и их видение будущего, вполне могут существенно скорректировать или вовсе уничтожить те закономерности, на основе которых вы строили свои планы.

Аргумент Лукаса[219] подобен знаменитому мысленному эксперименту с котом Шредингера, суть которого состояла в том, что в непроницаемую коробку помещался кот и специальное устройство, которое могло его убить. Если вы очень серьезно относитесь к квантовой теории, утверждал Шредингер, вы будете вынуждены сделать однозначный вывод о том, обнаружим ли мы при открытии коробки через некоторое время кота живым или мертвым. Своим экспериментом Шредингер показал, что единственное решение данной задачи состоит в том, чтобы признать, что до момента открытия коробки кот будет находиться в своеобразном состоянии, при котором он является и живым, и мертвым одновременно. Сам по себе акт открытия коробки переводит кота в то или иное конечное состояние. Лукас рассуждал примерно так же, хотя и без использования метафизической загадочности, свойственной квантовой теории: сам факт привлечения внимания к паттерну вызывает изменение этого паттерна.

Данная точка зрения оказала существенное влияние на теоретическую экономику, и становится понятным, почему упомянутому выше экономисту не понравилась присланная мной статья: в ней описывался паттерн, но не учитывалось влияние человеческих ожиданий в отношении будущего. Найти выход из этого тупика, по мнению Лукаса, можно было, построив экономическую модель, ориентированную на людей, учитывающую их поведение и ожидания. Единственное, что можно было бы зафиксировать в такой модели, – это так называемые глубинные структурные факторы, которые остаются неизменными при любых условиях, например основные человеческие предпочтения. Развитие этой идеи вскоре привело к тому, что было названо революцией рациональных ожиданий в экономической науке. Это событие связано с именем Лукаса и других экономистов, таких как Эдвард Прескотт и Томас Сарджент, стоявших у истоков данной теории. Отныне любая экономическая модель не могла считаться серьезной и заслуживающей внимания, если она не опиралась на поведение отдельных участников, людей и компаний, не учитывала их выбор и действия. Данная теория опиралась на «микроэкономические обоснования», принимала во внимание изменения в человеческих ожиданиях и, следовательно, являлась более надежным руководством для принятия решений.

Очевидно, что идея Лукаса не лишена здравого смысла. Чтобы провести аналогию с физикой, я предлагаю вам подумать о воздухе, находящемся в баллоне воздушного шара. Вы могли бы летом провести ряд экспериментов, измеряя изменение объема шара и величины внутреннего давления воздуха в нем, когда вы надуваете шар. Вы могли бы повторить свои измерения зимой и обнаружить, что все изменилось, поскольку воздух стал холоднее и, следовательно, более плотным. Чтобы выстроить достоверную теорию, необходимы микрооснования, учитывающие взаимосвязь между давлением и объемом, а также динамику происходящего на микроуровне: отдельные атомы и молекулы летают внутри шара и сталкиваются друг с другом. В итоге вы выявили бы связь между давлением и объемом, которая находится в явной зависимости от температуры. Такая модель была бы работоспособной и в зимнее, и в летнее время. Теории, опирающиеся на микрооснования, учитывающие и изучающие поведение самых мелких участников игры, могут обеспечить правдоподобное описание того, как крупномасштабная макрореальность возникает из микрореальности.

Благодаря критике Лукаса «отсутствие микрооснований» стало считаться серьезным упущением с точки зрения экономистов.

Однако нельзя не сказать, что экономисты на самом деле не использовали микрооснования для получения разумных предположений о поведении людей и их ожиданиях. Развивая свою теорию, Лукас не только указывал на необходимость учитывать микроэкономические обоснования, но и установил их единственно приемлемую форму. Удовлетворяющая его требованиям теория должна была не только моделировать поведение людей (и компаний), но и рационально его планировать на довольно длительный промежуток времени. Как раз отсутствие этой составляющей в вышеупомянутой статье и не понравилось тому экономисту, к которому я обратился за рецензией. Авторы статьи в контексте рассматриваемой темы[220] сделали правдоподобные предположения о человеческом поведении, в частности о том, как управленческие директивы могут перетекать с одного уровня организации на другой, но в ней не было ничего про индивидуальную максимизацию полезности, а это смертный грех.

Конечно, при ближайшем рассмотрении применение микроэкономических обоснований имеет мало общего с попытками сделать теорию более реалистичной. На этот счет вполне определенно высказался в своем комментарии экономист Саймон Рен-Льюис:

Микроэкономические обоснования были бы важны, если бы имелись четкие доказательства их правдивости. Например, если бы была проведена серия экспериментов, демонстрирующих, что люди действуют рационально и принимают исключительно такие решения, которые направлены на максимизацию некоторой измеримой полезности, тогда было бы действительно важно учитывать эти факты при создании макромоделей… Но дело в том, что этому нет никаких доказательств. Микроэкономика не базируется на эмпирических данных, и используемый в микроэкономике подход не имеет особых оснований претендовать на истинность[221].

Другими словами, микрооснования на самом деле не обеспечивают никаких оснований. В действительности они почти наверняка не соответствует реальностям человеческого поведения. С научной точки зрения довольно странно, что макроэкономические теории должны основываться на таких вещах, которые, как мы знаем, не соответствуют действительности. Это чем-то напоминает извращенный «F-твист» Милтона Фридмана.

Экономисты даже с готовностью соглашаются с тем, что теории, базирующиеся на микроэкономических обоснованиях, часто не заботятся о том, насколько их модели соответствуют реальности. Как отмечали экономисты Андреа Пескатори и Саид Заман в эссе, посвященном состоянию макроэкономики:

Структурные модели создаются с использованием основополагающих принципов экономической теории, часто в ущерб способности модели предсказывать значения ключевых макроэкономических показателей, таких как ВВП, цены или уровень занятости. Другими словами, экономисты, которые создают структурные модели, считают, что они больше узнают об экономических процессах, изучая тонкости экономической теории, а не анализируя соответствующие входные данные[222].

Признанные авторитеты в этой области экономики зашли настолько далеко, что принизили роль эмпирических данных в определении качества экономических теорий; куда более важным стало их соответствие концепции рациональных ожиданий. В интервью, данном в 2005 году, Томас Сарджент вспоминал, как Роберт Лукас и Эдвард Прескотт отреагировали на тот факт, что, согласно проведенным эмпирическим исследованиям, их модели не соответствовали реальности. «Я помню, как Боб Лукас и Эд Прескотт в один голос твердили мне, что такие исследования отбраковывают слишком много хороших моделей»[223]. Подобное отношение сохраняется и сегодня. Более того, оно действует и в обратную сторону, когда многие теории, подтвержденные эмпирическими данными, отвергаются потому, что они не укладываются в ортодоксальную концепцию микроэкономических обоснований.

Обсудив сложившуюся ситуацию с другими редакторами Nature, я все же решил проигнорировать полученную критическую рецензию и опубликовал статью, которая, к моей радости, была хорошо принята читателями. С момента публикации она получила около трехсот научных цитирований.

Аутистичная экономика?

Десять лет назад французские аспиранты экономического факультета устроили небольшое восстание против своих профессоров. Вдоволь наслушавшись нереалистичных предположений, на которых было основаны большинство из преподаваемых им теорий, они отказались посещать занятия и написали манифест, в котором обвинили профессоров в преподавании экономической теории, полностью оторванной от реальности. Профессора, естественно, ушли в оборону, и студенты в конечном итоге вынуждены были уступить. Но в результате всей этой заварушки на свет появился новый журнал, получивший название Post-Autistic Economics («Постаутичная экономика») (впоследствии он был переименован в Real World Economics Review («Обзор экономики реального мира»)). Редакционная политика журнала направлена на публикацию экономических исследований, которые представляют собой нечто большее, чем абстрактные математические выкладки.

Если покопаться в деталях моделей рациональных ожиданий, которые в настоящее время многие центральные банки используют для прогнозирования экономических изменений, нетрудно будет понять возмущение студентов. Так, Европейский центральный банк использует для прогнозирования и анализа текущей ситуации в европейской экономике модель, которая, по мнению многих экономистов, является отражением «современной экономической мысли». Эта модель, разработанная экономистами Фрэнком Сметсом и Рафом Уотерсом, относится к классу динамических стохастических моделей общего равновесия (DSGE), и ее базовые уравнения в полной мере соответствуют микрооснованиям рациональных ожиданий. Одно из уравнений данной модели описывает поведение «домохозяйств» – людей, которые работают, получают доходы и тратят деньги. Другое уравнение относится к фирмам, которые продают товары и услуги, нанимают персонал и инвестируют. И в том и в другом уравнении заложено, что поведение людей является результатом сложной оптимизации их функции полезности в будущем.

В Соединенных Штатах Федеральная резервная система в настоящее время использует очень похожую модель, которая также делает акцент на моделирование ожиданий. Согласно описанию, представленному самой ФРС[224], данная модель построена на «широком использовании теории динамической оптимизации с целью определения реакций домохозяйств и фирм на экономические шоки», а ее базовые уравнения для домохозяйств, фирм и финансовых рынков составлены с учетом «экономических теорий оптимизации поведения». Как и в случае с моделью Сметса – Уотерса, используемый ФРС подход предполагает, что ожидания и людей, и фирм абсолютно рациональны и соответствуют экономическим прогнозам. Подобная модель не допускает возможности того, что на большей части территории страны люди будут скупать недвижимость, предполагая, что цены и дальше будут расти, и надеясь на получение огромной прибыли, несмотря на то что экономика на тот момент близка к взрыву.

К сожалению, и учет микроэкономических обоснований не привел к сколько-нибудь заметным успехам в области экономических предсказаний. За последние несколько десятилетий ни один годовой прогноз изменения показателя ВВП США не смог предвидеть любую из случившихся рецессий. Как правило, сделанные прогнозы завышали темпы роста в периоды экономического спада и недооценивали его в периоды восстановления; другими словами, эти модели прогнозировали усиление наблюдаемых на тот момент тенденций и игнорировали любые изменения. Аналогично, прогнозы Министерства финансов Великобритании на протяжении 25 лет до 1996 года имели средний показатель погрешности предсказаний на уровне 1,45 % ВВП, что выглядит особенно удручающе, если учесть, что сам показатель роста ВВП изменялся в среднем на 2,10 % в год. Примерно такие же результаты были получены и в других странах Европы. Общий вывод: погрешность прогнозов оказалась слишком большой по сравнению с фактическими данными, к тому же большинство точных прогнозов было сделано в условиях относительной экономической стабильности. Соответственно, применяемые экономические модели не способны с приемлемой степенью точности предсказывать какие-либо изменения[225].

Экономист Пол Ормерод в обзоре, посвященном успехам в экономическом прогнозировании, сделал следующий вывод: «По научным стандартам точность краткосрочных экономических прогнозов оставляет желать лучшего и в течение долгого времени не проявляет никаких признаков улучшения».

Сказанное справедливо и в отношении способности упомянутых моделей предвидеть важные события, включая исторические крахи и рецессии. Ни одна из моделей даже близко не подошла к предсказанию кризиса 2008 года. Иными словами, эти модели обещали солнечную погоду в тот самый момент, когда за окном начиналась сильнейшая буря[226].

Собственно говоря, во всем этом нет ничего удивительного, поскольку данные модели даже и не пытаются приводить достоверные объяснения – скорее, они настроены дать соответствующие оправдания.

Наиболее значительным своим достижением создатели динамических стохастических моделей общего равновесия считают то обстоятельство, что их модели воспроизводят определенные статистические черты колебаний показателя ВВП, в частности наличие долговременной памяти, позволяющей по текущим изменениям судить о вероятных изменениях в будущем. Однако к этому утверждению следует относиться скептически, возможно, даже с изрядной долей скепсиса. Речь идет о том, что простые и правдоподобные предположения закладываются в модель, и на выходе обнаруживается нечто, собранное воедино и соответствующее реальности; такой подход может привести нас к пониманию основных причин реальных событий. Возьмите нужные ингредиенты, поставьте в печь, и вы получите пирог.

Однако, на самом деле, DSGE-модели делают нечто совершенно иное. Они объясняют сложную динамику показателя ВВП и других экономических временных рядов тем, что все участники системы осуществляют оптимизацию полезности, а также исходят из предположения, что экономика испытывает череду потрясений, вызванных технологическими факторами, индивидуальными предпочтениями и политическими решениями. Поэтому, чтобы на выходе получить похожий на правду результат, они должны предполагать, что динамика этих внешних потрясений также обладает долговременной памятью. Данный подход больше напоминает следующий рецепт получения итогового результата: возьмите пирог, поставьте его в печь, достаньте из печи все тот же пирог. Вуаля!

В 2009 году на встрече с экономистами в Лондонской школе экономики королева Англии, к восторгу журналистов, поинтересовалась, почему экономисты не сумели предвидеть финансовый кризис или, по крайней мере, не предупредили мир о вероятности его наступления. Вопрос, безусловно, разумный и справедливый. Очевидно, что ответ на него кроется в том, что излюбленные экономистами модели настолько зациклены на своих микрооснованиях, что они пренебрегают другими факторами, имеющими не менее серьезное влияние на человеческое поведение. Финансовые инновации и кредиты выходят из-под контроля? На рынке жилья надувается огромный «пузырь»? О чем вы говорите?! Ничто из этого просто не существует в мире рациональных ожиданий, на которых строятся DSGE-модели. Чтобы «объяснить» кризис (постфактум, конечно же), создателям DSGE-моделей пришлось прибегнуть к сумасшедшим предположениям, которые даже им самим казались малоправдоподобными. Как признал в 2010 году один из разработчиков DSGE-моделей, Нараян Кочерлакота:

Большинство макроэкономических моделей предполагают наличие ежеквартальных сдвигов технологических границ, происходящих в той или иной форме (обычно прогрессивных, хотя и не всегда). Некоторые модели допускают коллективное воздействие на желание людей работать. Другие модели предусматривают снижение нормы основного капитала (чтобы сгенерировать повышенную волатильность цен на активы). На мой взгляд, все эти коллективные воздействия на предпочтения и технологии являются бездоказательными. Почему, например, все вдруг захотели меньше работать в четвертом квартале 2009 года?[227]

Для получения результатов, приближенных к реальности, этим экономистам пришлось бы допустить наличие поведения, несвойственного их рационально мыслящим агентам. Но что хорошего может быть в системе, которая заставляет вас пойти на такие шаги? Как можно от актеров, которые нереалистично выглядят и герои которых оказываются в невероятных ситуациях, ожидать правдоподобной игры? Было бы гораздо лучше начать все с чистого листа и забыть о революции рациональных ожиданий. Идея микрооснований немного напоминает асфиксию; звучит красиво, но лишь до тех пор, пока вы не узнаете, что подразумевает под собой данный термин. Вместе с тем применение аутентичных и правдоподобных микроэкономических обоснований действительно является хорошей идеей.

На самом деле люди далеко не великие или даже просто не очень хорошие оптимизаторы. Зато нам свойственно социальное поведение. Наши ожидания очень важны, но они часто обусловлены не тщательным анализом возможных политических решений, а согласованностью с ожиданиями других людей. Учет сегодняшних рациональных ожиданий связан с тысячами проблем, но, возможно, хуже всего то, что в рассматриваемых моделях все участники действуют самостоятельно, то есть возможность влияния на их решения со стороны других участников игнорируется. Фактически разработчики таких моделей исходят из того, что, когда все вокруг начинают скупать недвижимость, это никак не влияет на ваше решение сделать то же самое. Учет социального влияния в таких моделях отсутствует. При наличии такого подхода не удивительно, что популярные модели не смогли предсказать даже возможность наступления финансового кризиса.

Стадный инстинкт

В начале 2000-х годов профессор Алекс Пентланд входил в состав группы, которая по инициативе Массачусетского технологического института занималась созданием дочерних научных лабораторий в зарубежных странах, прежде всего в Индии. По словам Пентланда, события развивались не по плану. «В нашу группу входили некоторые из самых ярких и влиятельных людей в мире, – вспоминает он, – однако результат нашей работы оказался катастрофическим. Мы принимали решения, которые оказывались совершенно нелепыми. Проходило два дня, и вы хватались за голову: “Как я мог с этим согласиться?“ На это можно было пойти, только полностью выключив мозг». Как и большинство ученых, Пентланд при принятии решений ориентируется на рациональное мышление. Но этот неудачный опыт работы группы внес сумятицу в его представления. Размышляя о случившемся, он пришел к выводу, что лидеры группы, безусловно очень харизматичные и уверенные в себе, воздействовали на остальных при помощи нерациональных или, по крайней мере, невербальных сил. Вскоре он начал проводить эксперименты, позволившие проявить этот эффект в более яркой форме.

В рамках одного из таких экспериментов он создал электронное устройство, которое анализировало речевые паттерны операторов одного из крупных колл-центров продаж. Данное устройство отслеживало не конкретные слова, которые использовали операторы, и не логику их разговоров, а лишь физические характеристики их голоса: изменения тональности и громкости. В результате Пентланд уже через несколько секунд после начала прослушивания мог точно предсказать, закончится ли разговор успехом или провалом. Оказалось, что успешные операторы мало говорят и много слушают своих собеседников. Когда они говорят, громкость и тональность их голоса сильно колеблются, что выражает наличие заинтересованности и внимания к потребностям заказчика. Операторы, чей голос не отличается широкой амплитудой изменений, воспринимаются как люди непреклонные и авторитетные. Однако, общаясь с собеседником приветливо, отзывчиво, но не назойливо, опытный оператор дает возможность позвонившему самостоятельно прийти к решению о покупке. Воспользовавшись результатами данного исследования, компания сумела поднять уровень своих телефонных продаж более чем на 20 %.

С антропологической точки зрения не удивительно, что значительная часть воздействия людей друг на друга происходит по невербальным каналам. Обезьяны, шимпанзе и другие приматы – наши близкие эволюционные родственники, – не обладая человеческими способностями к языковому общению, все равно ведут сложную социальную жизнь. Они организуют группы для участия в охоте, коллективной обороне и воспитании детей. Все это происходит при помощи неязыковых средств, за счет демонстрации власти, осмысленных звуков и мимики. Инстинкты, необходимые для осуществления данного вида коммуникации, позволявшие нашим предкам формировать сплоченные группы и координировать их действия, сохранились в нас до сих пор, наряду с приобретенными позднее способностями к языковому общению.

Некоторые из проводившихся в прошлом веке наиболее известных исследований в области социальной психологии подтверждают высокую степень группового влияния. Так, например, во время эксперимента, проведенного в 1951 году, психолог Соломон Эш просил испытуемых указать, длина какой из трех изображенных на бумаге линий равна длине линии, взятой за образец. При этом в качестве возможных вариантов предлагались линии настолько различной длины, что правильный ответ был очевиден. Однако, слыша, как другие участники эксперимента раз за разом дают один и тот же неправильный ответ, многие испытуемые предпочитали «не выбиваться из коллектива» и тоже давали неправильный ответ, полностью игнорируя подсказки здравого смысла. Находясь в составе группы, люди не подходят к решению задач сознательно, взвешивая все возможные варианты, а затем уверенно (или робко) озвучивая свое решение. Вместо этого они предпочитают действовать автоматически и неосознанно.

Подобные явления, происходящие в экономической сфере, по мнению Кейнса, лежат в основе финансовой нестабильности, вызывая коллективный оптимизм или пессимизм по отношению к расходам и сбережениям. Он называл это «стадным инстинктом». При этом Кейнс, формулируя свои выводы, опирался лишь на личный опыт и проницательность, но современные научные исследования лишь подтверждают его правоту.

Идея ожиданий связана с четким представлением о прошлом. Наличие ожиданий подразумевает соотнесение с некоторым прошлым опытом. Однако наша память не отличается ясностью и недвусмысленностью, как не свободна она и от социального влияния. Несколько лет назад израильский психолог Мика Эдельсон и его коллеги провели следующий эксперимент. Группе добровольцев был показан документальный фильм. Затем через несколько дней исследователи провели проверку способности участников эксперимента запоминать представленные в фильме факты. На одну группу испытуемых не оказывалось никакого внешнего воздействия, в то время как участники второй группы могли ознакомиться с тем, что вспомнили другие. В результате ученые обнаружили, что добровольцы часто подстраивали свои рассказы под чужие ошибочные воспоминания даже в тех случаях, когда изначально выяснялось, что их собственные воспоминания были яркими и точными. На более глубоком этапе исследования ученые, используя метод картирования мозга, попытались выяснить, в каких именно областях мозга происходит подобная подмена воспоминаний. Выяснилось, что под воздействием социального влияния в мозге добровольцев действительно происходили изменения, поэтому они вспоминали уже нечто другое.

Похожие эксперименты проводил также Грегори Бернс, который вместе со своими коллегами повторил знаменитые опыты Эша, посвященные изучению социального конформизма. Результаты исследования Бернса ясно указывали на то, что добровольцы, приспосабливающиеся к мнению окружающих, отказываясь от своих собственных наблюдений в пользу тех, что были подтверждены большинством, не просто пытались таким образом вписаться в социум. Социальный прессинг приводил к тому, что они на самом деле начинали видеть мир по-другому, и этому способствовали вполне конкретные процессы, происходящие в головном мозге.

То, что находит свое подтверждение в контролируемых лабораторных условиях, вероятно, проявляется и в более широких границах. Наши воспоминания и представления о прошлом, а также наши взгляды на настоящее формируются под воздействием социального прессинга. «Цены на жилье никогда не падают», – сказал мне в 2005 году мой британский друг, который на тот момент только что взял очередной ипотечный кредит, чтобы приобрести со спекулятивными целями уже третий дом. Он умный, уравновешенный и интеллигентный человек, но высказанное им мнение не было результатом его собственных кропотливых исследований. Газеты в тот период были полны историй о людях, быстро разбогатевших на перепродаже недвижимости. Экономический историк Чарльз Киндлбергер однажды сказал: «Нет ничего более опасного для сохранения душевного покоя и собственного мнения, чем внезапно разбогатевший знакомый». Разум моего друга, как и многих других людей, впитал в себя превалирующую в обществе идею, и в результате его мозг, вероятно, подвергся физическому изменению.

Ничто из вышеперечисленного не находит своего отражения в современных макроэкономических моделях. Некоторые экономисты предпринимали несколько очень осторожных попыток отступить от генеральной линии рациональных ожиданий, но из этого не вышло ничего достаточно серьезного. Конечно, это кажется смелым шагом, поскольку мир психологии реального экономического поведения представляется диким, непостижимым и бесконечным в своей изменчивости. Тот, кто решается на его исследование, рискует безнадежно в нем заблудиться. И все же очень важно делать в этом направлении размеренные шаги, не пытаясь охватить все детали разом. Например, «игра в меньшинство» позволила добиться в этом отношении значительного прогресса, всего лишь всерьез восприняв идею о том, что люди, учась и приспосабливаясь, делают свой выбор на основе тех результатов, которые были получены ими в прошлом. К другим требующим исследования факторам следует отнести существование реальных различий между людьми, а также социальное влияние, которое часто оказывается заразительным. Некоторые модели экономического неравновесия уже позволяют исследовать, каким образом эти базовые факторы воздействуют на динамику рынков, и, согласно их предположениям, это влияние не может гарантировать безопасное и устойчивое рыночное равновесие. Это может служить объяснением продолжающегося сопротивления основной массы представителей экономической науки проведению подобного рода исследований. Человеческий разум имеет множество применений, и попытки установить истину являются лишь одним из них. «Как все-таки удобно быть разумным существом, – сказал однажды Бенджамин Франклин, – ведь это позволяет найти или придумать обоснование для всего, что ты имеешь желание сделать».

Физики и неудавшиеся философы

Физики бывают разные. Есть, конечно, теоретики, для которых математическая красота является самоцелью и которые, как великий британский физик Пол Дирак, рассматривают процесс физических исследований как «поиск красивых математических уравнений». Другие физики имеют совершенно иное представление и изучают фактические данные, чтобы увидеть, не прослеживаются ли в них значимые закономерности.

Усредненный объем последовательности временных рядов для фьючерса на индекс DAX

Рис. 11. Универсальный паттерн переключения, усредненный для различных временных интервалов. На рисунке продемонстрировано, как объем сделок увеличивается и при достижении высшей точки происходит смена восходящего тренда на нисходящий, и наоборот. Данный паттерн проявляется независимо от длительности временного интервала ценовых изменений (секунды или месяцы), используемого для анализа (перепечатано с разрешения из Tobias Preis, Johannes J. Schneider, and H. Eugene Stanley, «Switching Processes in Financial Markets», «Switching Processes in Financial Markets», PNAS, 108, 7674–7678 (2012))

В прошлом году именно с такой целью немецкий физик Тобиас Прейс и его коллеги исследовали динамику рыночных цен на интервалах от 10 мс (которыми оперируют высокочастотные трейдеры на фьючерсных рынках) до примерно 10 млрд мс, или нескольких десятилетий (индекс S&P 500 за 40-летний период). Участники рынка много говорят о «бычьих» и «медвежьих» трендах, подразумевая рыночные настроения, отражающиеся в длительных периодах роста или падения цен. Многие исследования показали, что рыночная инерция действительно существует. По словам Прейса, его команде удалось обнаружить универсальный паттерн разворота рынка, когда цены меняют направление своего движения.

Они изучали ситуации, когда рост цен сменяется падением или, наоборот, падения сменялись ростом, назвав их «переключениями». Переключения могут быть идентифицированы (или определены) математически однозначным образом. Такие события находят свое проявление в одинаковых по сути математических паттернах, независимо от рассматриваемых временных масштабов и на различных рынках. Фактически речь идет о характерном признаке, который проявляется в изменениях показателя объема торгов и предсказывает приближающийся разворот направления ценового движения. Базовый паттерн может быть выражен простыми формулами, но более доходчиво данная идея проиллюстрирована на приведенной ниже диаграмме. На рис. 11 показано, как объем отдельных сделок увеличивается при приближении к точке переключения. Заметьте, что этот эффект проявляется не только на каком-то конкретном временно́м интервале, а находит свое отражение в совершенно различных временных масштабах.

В средней части диаграммы показан момент переключения, перед которым объем сделок становится очень большим. Иными словами, люди начинают торговать в больших количествах при приближении точки разворота тренда. Такое поведение, по сути, является одним из первых предупреждающих сигналов о грядущем событии[228].

По-видимому, данный паттерн описывает универсальный механизм переключения с одного вида коллективного поведения на другой, отчасти напоминающий резкое изменение направления движения стаей птиц. Хотя на самом деле биологи знают, что такие резкие смены курса происходят не потому, что все птицы разом произвели в уме одни и те же рационально оптимальные расчеты и одновременно изменили свое мнение о том, куда в данный момент им следует двигаться. Причина заключается в том, что каждая птица реагирует на действия своих соседей и все изменения передаются по стае лавинообразно. Несколько лет назад проводились эксперименты со скворцами. Результаты позволили предположить, что стаи намеренно формируются таким образом, чтобы управление коллективным полетом осуществлялось с максимальной степенью чувствительности к действиям какой-либо одной птицы. Этим достигается наилучшее восприятие информации, которая может исходить от любого источника. Паттерн, обнаруженный Прейсом и его коллегами, предполагает, что нечто подобное происходит и на рынках. Многие трейдеры следуют в фарватере рыночной тенденции. Затем некоторые из них начинают опасаться потенциально возможного разворота и предпринимают соответствующие действия. Другие, замечая эти действия, начинают следовать их примеру. Распространяющаяся лавина изменившегося поведения приводит к смене рыночной тенденции и вполне может вызвать возникновение нового, противоположно направленного тренда.

Это выраженное в математической форме представление отражает то, чем некоторые из наиболее опытных трейдеров и финансистов владеют на уровне инстинктов. Легендарного финансиста Джорджа Сороса можно считать своего рода Леонардо да Винчи в области инвестирования, своим ярким талантом в этой сфере он выделяется даже среди избранных мировых экспертов. На протяжении четырех десятилетий Сорос, за редким исключением, сумел предвидеть возникновение каждого серьезного кризиса. Он умудрился выйти победителем даже из недавней экономической катастрофы, заработав солидную прибыль в то время, когда крупнейшие инвестиционные банки всего мира понесли убытки.

Как ему это удается? Сорос пытался указать на источник своего успеха в ряде написанных им книг; он описал интуитивно понятным языком свою теорию «рефлексивности», которая построена на тонком взаимодействии между верой и поведением, на том, как теории рынков изменяют человеческое поведение, которое, в свою очередь, влияет на механизмы работы рынков. По собственному признанию Сороса, его теория никогда даже близко не имела того успеха, которого ее автор добился в инвестировании. Теперь он называет себя «плохим коммуникатором» и «неудавшимся философом»[229].

Идеи Сороса подверглись как справедливой, так и несправедливой критике со стороны представителей экономической науки. Справедливости ради стоит сказать, что он описал свою теорию рынков, применяя в основном квалитативные и довольно абстрактные философские термины, и в его видении перспективы явно не хватает научной детализации. Приведенные им аргументы более соответствуют доматематическому периоду развития экономической науки, оставшемуся теперь в далеком прошлом. Однако несправедливо, что идеи Сороса были проигнорированы лишь потому, что они не вписывались в ортодоксальную экономическую доктрину и, по сути, несли в себе угрозу тому, казалось бы, прочному фундаменту, на котором основывается современная экономическая наука – и социальный статус многих экономистов. Но, вполне возможно, что Джордж Сорос окажется тем, кто будет смеяться последним, поскольку его ви́дение рынков (подкрепленное заработанными им миллиардами долларов) вполне соответствует представленным здесь выводам. Когда Сорос пишет, что «каждый “пузырь” состоит из тренда и заблуждения, которые взаимодействуют между собой рефлексивным образом», то далеко не всегда очевидно, что он имеет при этом в виду. Но из всего им написанного, похоже, следует, что он пытался описать существование позитивной обратной связи между реальными событиями, с одной стороны, и человеческим мышлением и реакцией на эти события – с другой.

При этом он делает акцент не на рациональность и знания, а на ошибочность и недостаток этих знаний. Рынок состоит из людей, которые всячески пытаются отличить истинную информацию от ложной и понять, что произойдет в ближайшем будущем. Но они практически всегда делают это настолько несовершенно и в таком приближении, что результат может оказаться как соответствующим реальности, так и очень далеким от нее. Участники рынка по мере понимания ситуации хотят использовать это понимание, чтобы более эффективно направлять свои действия, прибегая к тому, что Сорос называет «манипулятивной функцией». На мой взгляд, здесь слишком много философии, но основные его идеи выглядят разумно. И в этом отношении Сорос находится в хорошей компании вместе с другими экономистами-ренегатами.

Теория экономической погоды

Четыре десятилетия назад, когда Чарльзу Грею было около 25 лет, ему далеко не всегда нравилось работать в Университете штата Вашингтон в Сент-Луисе под руководством американского экономиста доктора Хаймана Мински. В 1970 году Грей, как и многие другие молодые экономисты, был очарован революционной теорией рациональных ожиданий и ее буйным призывом к финансовой дерегуляции в погоне за достижением оптимального рыночного равновесия. Но при этом Грей, ныне профессор Университета Миннесоты, продолжал находиться под влиянием своего куратора, экономиста, который не поддался очарованию математического энтузиазма теории равновесия. «В основном он просто говорил о хрупкости финансовой системы и экономики, – вспоминал позже Грей. – Он постоянно твердил о том, во что никто не верил. И хотя мне приходилось работать под его руководством, я тоже не могу сказать, что верил тому, что он говорил»[230].

Под влиянием идей Кейнса и других выдающихся экономистов Мински утверждал, что экономическую систему, как и погоду, нельзя считать исключительно равновесной. Он полагал, что фундаментальные факторы человеческой психологии наряду с появляющимися время от времени новыми изобретениями и новыми инвестициями создают естественную почву для возникновения на рынках положительных обратных связей, способствующих тому, что экономическое спокойствие и благоденствие сменяют бури и ураганы.

Его слова, подтвержденные многочисленными историческими примерами, звучали убедительно. В периоды стабильности и экономического процветания оптимизм людей, естественно, растет. Инвесторы берут на себя дополнительные риски, покупая дома, строя заводы и создавая новые компании в ожидании получения будущей выгоды. Чем дольше длится период благополучия, тем выше оказывается степень терпимости к рискам. Но инвесторы, как правило, прибегают к заимствованиям и используют леверидж для преумножения потенциальной прибыли. Они вынуждены делать выплаты в погашение своих долговых обязательств, поэтому им приходится вкладываться во все более рискованные инвестиции. В конце концов, наступает такой момент, когда денежных средств, полученных за счет инвестиций, оказывается уже недостаточно, чтобы погасить накопленные долги, которые были взяты для приобретения активов. Одно из произошедших в этот период событий может сработать как триггер, вызвав рыночный разворот. Это может быть крах известной компании, крупный финансовый скандал или какое-либо аналогичное по значимости событие, способное пошатнуть уверенность участников рынка в продолжении роста и вызвать жесткий обвал. Падение цен на спекулятивные активы заставит кредиторов оперативно отзывать выданные кредиты, что приведет к быстрому обесценению активов и рыночному коллапсу. Экономика войдет в пике, подобное тому, что мы видели во время «квантового кризиса», но, возможно, с гораздо более масштабными последствиями.

Следует отметить, что кризис 2008 года отлично вписывается в этот сценарий. Низкие процентные ставки, установившиеся с 2002 года, поощряли людей на покупку жилья. Сначала это происходило в старомодной манере – покупатели брали традиционные ипотечные кредиты, намереваясь полностью выплатить как основную сумму долга, так и проценты. Однако высокая доступность кредитных средств привела к росту цен на жилье, и вскоре процесс приобретения жилой недвижимости стал обрастать спекулятивными элементами. Сначала появились заемщики, которые выплачивали по своим ипотечным кредитам «только проценты», затем возникла категория так называемых понци-заемщиков, которые могли расплачиваться по ранее взятым кредитам только за счет привлечения новых, при этом стоимость приобретенной такими заемщиками недвижимости постоянно увеличивалась, что с лихвой покрывало все затраты. К этому моменту «пузырь» на рынке жилья мог уже поддерживать сам себя за счет растущей волны оптимизма: кредиторы продолжали снабжать деньгами понци-заемщиков только лишь потому, что были убеждены в том, что стоимость жилья будет продолжать расти, и это лишь ускоряло закручивание массивной финансовой спирали.

Такая ситуация привносит второй элемент в общую картину, нарисованную Мински, – финансовые институты, которые играют важнейшую роль в раздувании таких «пузырей». Понци-заемщики нуждались в понци-кредиторах, а главным достижением быстро расширяющейся теневой банковской системы стала разработка механизмов, необходимых для того, чтобы сделать кредитование еще более спекулятивным, еще более рискованным и с еще бо́льшим размером кредитного рычага. Это способствовало дальнейшему раздуванию «пузыря» на рынке жилья, поскольку доступность кредитов продолжала подталкивать вверх цены на этот актив. Все «пузыри» неизбежно лопаются, и сейчас мы наблюдаем ускоренное движение в обратном направлении: делеверидж и повышение стандартов кредитования, ужесточающих банковские требования настолько, что им удовлетворяют лишь самые надежные заемщики.

В опубликованной в 1984 году книге «Stabilizing an Unstable Economy»[231] («Стабилизация нестабильной экономики») Мински рассмотрел механизм раздувания рыночных «пузырей» и их последующих взрывов. Его описание иллюстрировалось историческими примерами, начиная с «пузыря» Компании Южных морей 1720 года до «пузыря» американского фондового рынка 1928–1929 годов. При этом он не поддерживал сторонников революции рациональных ожиданий, которые, по словам Кейнса, подчинили себе академическую экономическую науку «настолько, насколько святая инквизиция подчинила Испанию». С точки зрения рациональных ожиданий ничто не заслуживает анафемы больше, чем вера в наличие вечных источников нестабильности в самом сердце рыночной экономики. Но времена меняются. Мински не сделал то, что сделал Норман Филлипс, когда составил глобальную карту ветров, заложив свою модель в компьютер, чтобы воспроизвести их динамику и провести такое глубокое исследование взаимодействующих факторов, на которое не способен человеческий разум. Но в экономической сфере нашлись другие авантюристы, которые взялись за подобные эксперименты.

Например, в прошлом году экономист Блейк ЛеБарон создал собственную модель, которая оказалась не менее ценной, чем модель Филлипса, поскольку доказывала способность подобных моделей воспроизводить такие естественные процессы, которые обычно приводят экономику – и экономистов – к беде. В общих чертах модель ЛеБарона симулировала поведение трейдеров, которые пытаются предсказать рыночные цены, как это было и в других адаптивных моделях, которые мы рассматривали ранее. Взаимодействуя между собой, эти интеллектуальные агенты формируют финансовый рынок, который работает подобно реальным рынкам. В частности, движения цен на нем отличались непредсказуемостью – как это и предполагает теория эффективного рынка. Кроме этого, модель продемонстрировала наличие «тяжелых хвостов» и долговременной памяти, что также роднит ее с реальными рынками. В этом созданный ЛеБароном виртуальный рынок не отличался от других симуляторов, но он продвинулся немного дальше остальных.

Одна из идей Мински заключалась в том, что некоторые люди, естественно, настроены более спекулятивно, чем другие. ЛеБарон постарался отразить этот факт в своей модели. Он хотел проследить, что может произойти в ситуации, когда одни люди или фирмы действуют более осторожно, стараясь тщательно анализировать «фундаменталии» и инвестировать на долгий срок, в то время как другие ведут более агрессивную спекулятивную игру, вкладываясь в такие активы, которые, по их мнению, способны принести быструю прибыль. Мир действительно состоит не из абсолютно одинаково мыслящих роботов. Оказывается, разница в подходах к инвестированию может иметь огромное значение.

С помощью созданной им модели виртуального рынка ЛеБарон обнаружил, что в долгосрочной перспективе спекулянты, как правило, берут под свой контроль около 40 % общего капитала, в то время как всего лишь 10 % достаются инвесторам, придерживающимся фундаментальной стратегии. Это объясняет, почему быстрее адаптирующийся к изменениям спекулятивный сектор рынка имеет доминирующее влияние на общую динамику рынка и представляет собой силу, с которой нельзя не считаться. Рынок неоднократно проходил через все стадии медленного образования «пузырей», сопровождавшегося постепенным ростом цены активов, что всегда заканчивалось стремительным крахом, в полном соответствии с описанием Мински. Но модель ЛеБарона позволила выявить некоторые детали, которые не обязательно очевидно представлены в описании Мински.

Во-первых, то, что делает спекулянтов спекулянтами, – ориентация на краткосрочные тенденции – приводит к тому, что они не обращают внимания на возрастающие риски рыночного краха. Даже когда рынок достигает своего пика, они полагают, что уровень рискованности дальнейших инвестиций все еще остается допустимым, и находят поддержку в хорошо выглядящих показателях доходности, которую приносят на тот момент используемые ими торговые стратегии. Во-вторых, вопреки утверждениям Фридмана и других приверженцев неоклассической экономики, присутствующие на рынке «фундаменталисты», верящие в неминуемость краха, не могут ничего сделать, чтобы стабилизировать рынок. Их неспособность извлечь прибыль из быстрого роста цен означает, что они в итоге контролируют меньшую долю капитала и их влияния на рынок недостаточно, чтобы стабилизировать ситуацию.

Одним из ключевых факторов, по мнению Мински, являлось то, что волны роста и последующие обвалы цен могут происходить даже в тех случаях, когда фирмы не увеличивают существенным образом свои кредитные рычаги. Данный фактор был слишком сложным, и ЛеБарон в тот момент не мог учесть его в своей модели. Многое указывало на то, что даже без использования кредитных рычагов, только за счет простых психологических факторов и аппетита к риску, создание на рынке спекулятивной нестабильности вполне возможно. Конечно, леверидж почти наверняка сделал бы рыночную модель еще более нестабильной, особенно на стадии падения за счет цепной реакции сокращения фирмами своей долговой нагрузки.

Как и любой другой компьютерный симулятор, модель ЛеБарона представляла собой исследовательский инструмент, помогающий в изучении и осмыслении того, что может происходить в результате взаимодействия агентов, действующих в соответствии с несколькими простыми правилами. Конечно, эксперимент ЛеБарона – всего лишь одна из попыток анализа возможных последствий, но он демонстрирует, что события, которые кажутся загадочными, вовсе не являются таковыми, если рассматривать их, сняв шоры представлений о рациональных ожиданиях и рыночном равновесии. Почему, как отмечают экономические историки, многие рыночные «пузыри» проходят через стадию «финансового расстройства» сразу после достижения своего пика, но до наступления краха, стадию, в которой рынок ведет себя беспокойно и которая часто растягивается на достаточно долгое время? Похоже, эта деталь также отражается в довольно простых неравновесных моделях рынка и обусловлена все тем же существованием инвесторов, мыслящих иначе[232]. Это, безусловно, подтверждает правоту базовой концепции Мински.

Люди – не абсолютно рациональные существа. Мы все разные. Рынки не находятся в равновесии. Если вы отнесетесь ко всем этим представлениям с должной серьезностью, то сможете добиться существенного прогресса в понимании этого беспорядочного мира.

Остается только сожалеть

Рациональные ожидания. Пожалуй, ничто в экономике не иллюстрирует так ясно навязчивое желание втиснуть экономическое явление в концептуальные рамки рыночного равновесия, отвергая все другие возможности исключительно по идеологическим мотивам. Это желание выглядит абсолютно диким с любой научной точки зрения, но его можно объяснить с точки зрения социологии и человеческого поведения. Экономисты далеко не первые из тех, кто сам себя загнал в интеллектуальный тупик. Если уж, как показали опыты Эша, прессинг социального конформизма может заставить людей воспринимать явно короткие линии как достаточно длинные, то не стоит удивляться тому, что экономисты видят в эмпирически неподтвержденных моделях рациональных ожиданий отражение реальной экономики.

Экономисты действительно испытывают на себе достаточно сильное социальное давление и концептуальное внушение еще в период получения высшего образования. Один знакомый экономист сказал мне по поводу видимой профессиональной неприязни к новым методам, что «причины этого уходят корнями в старые работы Фридмана по экономической методологии, которые изначально вдалбливаются в голову каждого экономиста. Я думаю, что людям трудно от этого избавиться».

Результатом является более чем незначительный интеллектуальный кризис в экономической науке. Как заявляют экономист Дэвид Коуландер и его коллеги, в посткризисной критике состояния современной экономики:

Глобальный финансовый кризис выявил необходимость в корне переосмыслить процесс регулирования финансовых систем. Он также указал на наличие системного провала в экономической профессии. За последние три десятилетия экономисты разрабатывали и привыкли полагаться главным образом на такие модели, которые игнорируют некоторые ключевые факторы – неоднородность правил принятия решений, пересмотр прогнозных стратегий, а также изменения в социальном контексте, – которые оказывают существенное влияние на рынки активов. Даже для непосвященного наблюдателя очевидно, что эти модели не учитывают эволюцию реальной мировой экономики. Кроме того, из современных учебных программ в значительной степени вытеснены исследования основных причин финансовых кризисов. Слишком незначительное внимание уделяется исследованиям ранних признаков системного кризиса и потенциальных способов предотвращения этой болезни на ранней стадии развития. В академической литературе, посвященной макроэкономике и финансам, «системный кризис» представляется как некое потустороннее явление, отсутствующее в экономических моделях. Большинство моделей разработано таким образом, что нет возможности получить ответ на вопрос, как следует воспринимать или как иметь дело с этим повторяющимся явлением. В тот момент, когда помощь действительно необходима, мировая общественность вынуждена пребывать в полной экономической темноте, не имея теоретической поддержки. На наш взгляд, это свидетельствует о системном провале в экономической профессии[233].

Это напоминает ситуацию, когда, как выразился Пол Кругман, представители экономической профессии сделали бы ошибку, «облаченную ради правдоподобия в красивую математическую форму». Математическое представление экономики, честно говоря, выглядит не так уж и красиво. Загляните в основополагающую работу Лукаса по рациональным ожиданиям, и вы найдете там следующее уравнение[234]:

Великолепно, не так ли? Как закат над Римом. Эта явно ничего не говорящая непосвященным лицам вереница математических знаков представляет собой уравнение Эйлера, названное в честь немецкого математика Леонарда Эйлера и предназначенное для описания того, как человек в экономической системе делает оптимальный выбор между расходованием богатства и его инвестированием. Решение зависит от текущего состояния рынка и рациональной (ну конечно же!) оценки индивидуумом его вероятного будущего. С точки зрения математики уравнение выглядит соблазнительно; в нем имеется множество символов, оно кажется глубоким и непроницаемым. Уравнение Эйлера действительно содержит крупицу математической элегантности и часто используется в физике и инженерии.

Но с точки зрения экономики это уравнение не многого стоит. Это интеллектуальная игра, не имеющая практически ничего общего с реальным экономическим поведением – «салонная игра с логическими каламбурами», как выразился Ивлин Во о большей части современной философии. Это то, что заставило экономиста Роберта Клоуэра признаться, что «экономика в значительной степени находится настолько далеко от чего-либо, отдаленно напоминающего реальный мир, что экономистам зачастую бывает трудно всерьез относиться к собственному предмету».

На самом деле это даже не моделирование, а скорее, недобросовестное применение математики, которое удаляет из экономики все важные обратные связи и нелинейность. Целью такого подхода становится превращение присущих экономике сложностей в одну большую простоту, если не сказать тривиальность. Как отмечает Уильям Буйтер, главный экономист Citigroup, такое систематическое уничтожение реальной сложности экономической теории является основным «достижением» макромоделей, построенных на рациональных ожиданиях:

Те из нас, кто восхищается наличием нелинейной обратной связи между ценами на активы на неликвидных рынках и потерей ликвидности финансовыми учреждениями, подвергшимися воздействию этих ценовых изменений через переоценку портфельных активов по рынку, маржин-коллы, требования дополнительного залогового обеспечения и т. д., наверняка оценят все, что игнорируется выхолощенными макроэкономическими моделями. Пороговые эффекты, критическая масса, переломные моменты, нелинейные ускорители – все это выброшено, словно мусор… Практика удаления всех нелинейных связей и большинства важных аспектов неопределенности из моделей, которые затем используются для анализа и выработки политических решений, является серьезным шагом назад[235].

Другими словами, динамические стохастические модели общего равновесия пытаются дать объяснения исключительно солнечным дням без бурь и ураганов, они, по определению, имеют дело только с равновесным спокойствием. Воистину они напоминают синоптиков, не понимающих, что представляет собой ураган. Экономист Чарльз Гудхарт, давний член комитета по денежно-кредитной политике Банка Англии, подытожил свое практическое отношение к динамическим стохастическим моделям общего равновесия следующим образом: «Они исключают все, что я нахожу интересным».

Некоторые вещи, которые также должны вызывать наш интерес, выходят далеко за рамки человеческого мышления. Несколько лет назад два нейрофизиолога провели эксперимент на торговой площадке крупного лондонского инвестиционного банка. На протяжении восьми рабочих дней подряд, ровно в 11:00 и в 16:00, они брали пробы слюны у 17 трейдеров и анализировали изменения уровней содержания в ней ряда стероидных гормонов, включая тестостерон, адреналин и кортизол. В итоге они обнаружили, что за успехи в торговле трейдеры должны быть благодарны не только своему уму. Свою роль сыграло и так называемое нутро (от фразеологизма «нутром чуять»), а точнее говоря, тестикулы. Трейдеры показывают лучшие результаты в те дни, когда в их организме фиксируется повышенный уровень гормона тестостерона, который в основном вырабатывается в тестикулах.

На самом деле это не слишком удивительный факт, поскольку тестостерон повышает уровень гемоглобина в крови, тем самым обеспечивая ей возможность переносить большее количество кислорода. Для любого живого существа это обычно приводит к повышению степени упорства, бесстрашия и аппетита к риску, то есть тех качеств, которые, очевидно, помогают любому трейдеру использовать возникающие на рынке возможности для извлечения прибыли. У спортсменов, готовящихся к соревнованиям, тоже вырабатывается больше тестостерона.

Указанные эксперименты также показали, что уровень гормона кортизола, который часто называют «гормоном стресса», потому что его уровень поднимается у людей, испытывающих психологический или физический стресс, находился у трейдеров в прямой зависимости от текущей волатильности рыночных цен. Уровень кортизола оказывался тем выше, чем более непредсказуемым образом вел себя рынок.

Почему это так важно? Известно, что тестостерон и кортизол, если их уровень остается повышенным в течение продолжительного времени, вызывают в человеческом организме нежелательные побочные эффекты. Повышенный уровень тестостерона приводит к склонности принимать чрезмерные риски. Психические последствия долгосрочного воздействия повышенного уровня кортизола вызывают беспокойство, выборочный вызов тревожных воспоминаний, а также навязчивое ощущение опасности; люди начинают избегать любого риска. В опубликованной в прошлом году книге «The Hour Between Dog and Wolf» («Час между собакой и волком») Коутс утверждает, что мы должны с большей серьезностью относится к этим простым фактам, когда думаем о рынке[236]. Наш организм вполне способен заставить нас участвовать в финансовых бумах и спадах, вырабатывая больше тестостерона, когда рынок идет вверх, и кортизола при последующем обвале.

Из этого следует, что экономической и финансовой теории имеет смысл уделять больше внимания физиологии и биологии и отказаться от катастрофической зацикленности на рациональности.

К счастью, экономистов, готовых оставаться в жестких рамках теорий, основанных на рациональности и рыночном равновесии, становится все меньше, и есть надежда, что в ближайшее время данный подход будет отправлен на свалку интеллектуальной истории. Задача состоит в том, чтобы заменить его реальной наукой, изучающей экономическую и финансовую погоду, включая стихийные бедствия и все, что может выступить в роли движущих факторов. Как мы уже видели в предыдущих главах, понимание рыночной динамики может быть обеспечено за счет использования довольно простых неравновесных моделей в том случае, если они способны воспроизводить ключевые элементы реальности. Есть основания полагать, что этого удалось достичь в ранней модели Блейка ЛеБарона, отражающей представления Мински о рыночной нестабильности, хотя, это, конечно, лишь первый шаг в правильном направлении.

Глава 10

Прогнозирование

«Отклонение от равновесия» встречается столь часто, что ученые даже не используют данный термин: они называют это динамикой. Процесс в любой динамической модели должен начинаться с выхода из состояния равновесия, потому что если равновесие сохраняется, то ничего не происходит. Придет время, и экономисты проснутся с мыслью о необходимости моделирования динамичной экономики.

Стив Кин, экономист

Образование представляет собой путь от дерзкого невежества к несчастной неопределенности.

Марк Твен

Конкуренция между хеджевыми фондами может порождать «взрывные» обратные связи, способные уничтожить миллиарды долларов в течение нескольких минут. Компьютерные алгоритмы, торгующие со скоростью света, сделали рынки капризными и склонными к резким скачкам цен на субсекундных временных интервалах. По рынкам и даже по экономике в целом время от времени прокатываются волны чрезмерного оптимизма или пессимизма, обусловленные наличием обратных связей, некоторые из которых, возможно, имеют глубинные физиологические основы. Устойчивое самокорректирующееся равновесное состояние вовсе не является нормой для экономики и финансов, несмотря на утверждения Милтона Фридмана, который сумел заразить своим представлением несколько поколений экономистов.

Научно-экономические издания сегодня переполнены статьями, описывающими модели рыночного равновесия, которые применяются для того, чтобы объяснить все: от непреходящих безработицы и бедности до корпоративных сговоров и стабильности (или, напротив, неустойчивости) курсов основных валют. Собственно говоря, в этом нет ничего плохого, поскольку многие из рассматриваемых экономических явлений предусматривают наличие баланса между противоборствующими силами, и концепция равновесия в некоторых случаях способна обеспечить примерное представление о том, как это все работает. Неудовольствие вызывает лишь эксклюзивный статус равновесного подхода. Три четверти века назад некоторые наделенные провидческим даром экономисты пытались выйти в своих представлениях за рамки рыночного равновесия; но их работы систематически игнорировались либо и вовсе были брошены в бездну забвения.

В период после Великой депрессии экономистам, естественно, было трудно радужно представлять, как невидимая рука неумолимо ведет экономику к достижению оптимальных результатов. Британский экономист Джон Мейнард Кейнс утверждал, что временное отсутствие экономического спроса может подпитывать само себя, вгоняя экономику в жесткую стагнацию или даже в депрессию. Еще до Кейнса американский экономист Ирвинг Фишер еще в более явной форме утверждал, что рынки и экономика могут выходить из-под контроля сотнями разных способов и что «только в своих фантазиях» мы можем ожидать, что экономика будет пребывать в состоянии сбалансированного равновесия; куда с большей вероятностью можно ожидать увидеть абсолютное отсутствие волн в океане[237]. Фишер особо отмечал периоды рыночного оптимизма, легкого доступа к кредитам и увеличения долговой нагрузки, которые, в конечном счете, естественным образом переходят в длительные периоды «дефляции долга» [238], дорогих денег и экономической депрессии. В 1940-х годах другими экономистами, среди которых были Николас Калдор и Джон Хикс, были созданы математические модели, демонстрирующие, как экономическая активность может с легкостью колебаться вверх и вниз сама по себе, не фиксируясь в состоянии равновесия[239].Эти ранние работы полностью гармонировали с наиболее передовым научным мышлением того времени, причем не только в плане признания фундаментальной неустойчивости, но и по другим направлениям. В 1952 году британский математик Алан Тьюринг, разработавший теорию вычислимости [240], отметил, что положительные обратные связи и неустойчивость лежат в основе самой жизни, доказательством чему служит удивительный процесс эмбрионального развития, когда клетки делятся и берут на себя ответственность за выполнение разных специфических функций в организме. Теперь мы знаем, что он был прав: положительные обратные связи действительно оказывают влияние на создание и управление всеми специализированными нейронами, клетками крови, мышечными тканями и органами, необходимыми нам для жизни[241].

Но если остальные науки извлекли из этого пользу, то экономика в 1970-е годы оказалась странным исключением. После революции рациональных ожиданий она застыла в своих равновесных оковах, в основном считая, что рыночная динамика недостойна серьезного изучения. Сегодня идеи Фишера и Кейнса о естественной нестабильности если и не отвергаются, то выхолащиваются и втискиваются в равновесные модели. Экономисты, за малым исключением, фактически проигнорировали наиболее важные научные открытия последних нескольких десятилетий, например теорию хаоса и науку о фракталах, которые мы видим во всем, от природных пейзажей до распределения галактик во Вселенной, и которые обязаны своим возникновением неравновесным процессам. Постепенно усиливающаяся концепция неравновесия указывает нам на то, что колебания, наблюдаемые в экономической и финансовой системах, вполне нормальны даже в отсутствии каких-либо внешних «шоков». Мы наконец-то начали относиться к автоматической эффективности «невидимой руки рынка» как к химерической мечте ушедшей эпохи.

Но в этой последней главе я хочу рассмотреть еще один вопрос. Синоптики не только изучили ураганы, но и научились их предсказывать, причем точность предсказаний заметно возросла. Торнадо, ежегодно проносящиеся по равнинным местностям Соединенных Штатов, уже не сопровождаются таким количеством жертв, как это было сто лет назад, потому что метеослужбы способны предупреждать население о возникновении условий для зарождения и местах возможного появления этих опасных стихийных явлений. Возникает очевидный вопрос, можем ли мы добиться чего-то подобного в экономике и финансах? Можем ли мы научиться предсказывать будущее, извлекая из этого пользу?

Я пишу эту книгу в июне 2012 года. В эти дни финансовую прессу захватывает лихорадка спекуляций. Греция, Испания, Португалия и Италия балансируют на грани дефолта, что несет в себе прямую угрозу для крупных банков Германии, Франции, Великобритании и США. Пресловутая сеть, сплетенная из финансовых взаимозависимостей, ставит в опасное положение весь европейский валютный союз. Вчера я получил по электронной почте рассылку с анонсом от Джорджа Сороса: «Осталось три дня на то, чтобы спасти евро». Удастся ли спасти европейскую валюту? Мнения разделились. Кто-то оптимистично заявляет, что европейские лидеры не позволят евро упасть, кто-то мрачно (и, на мой взгляд, более реалистично) предполагает, что эта валюта, скорее всего, обречена[242]. Читатели данной книги будут знать, чем завершилась эта историческая драма на самом деле, но на данный момент ее финал далеко не очевиден.

Компьютерной модели европейской экономики, к которой мы могли бы обратиться, чтобы посмотреть, как будут развиваться события далее, нет. Сама идея о возможности существования такой модели нелепа. Если бы такая модель действительно существовала, повлияла бы на поведение людей и изменила их, соответственно, полученные прогнозы оказались бы неточными. На самом деле, это реальная проблема, с которой сталкивается социальная наука; когда ее теории становятся известны, люди могут начать действовать вопреки данным теориям, что приводит к изменению реальности и делает такие теории несостоятельными[243].

Многие рассматривают этот аргумент как окончательный. Мы никогда не сможем делать достоверные экономические и финансовые прогнозы так же, как это делают синоптики. Но я считаю данный вывод слишком скоропалительным. Ведь слово «прогнозирование» имеет множество тонких оттенков.

История не повторяется

Во время Первой мировой войны многие метеорологи чуть было не отказались от идеи точного и научного прогнозирования погоды. В этой области было не меньше проблем, чем в современной экономике, и неудачи метеорологов часто оказывались желанной мишенью для суровой критики. Роберт Фридмен в написанной им биографии норвежского пионера метеорологии Вильгельма Бьеркнеса описывал состояние дел с прогнозированием погоды в начале 1900-х годов, используя очень знакомые нам сегодня эпитеты:

Мечта найти простые законы, позволяющие делать прогнозы погоды, к концу века потеряла свой блеск… Было предложено множество теорий: для идеализированного описания атмосферных проблем использовались открытия, сделанные учеными в таких сферах, как термодинамика и гидродинамика, но при этом прогнозирование становилось все более формальным, оторванным от физического понимания процессов, ответственных за изменение погоды… К 1900 году большинство метеорологов занималось тем, что искало статистические закономерности вместо разработки физических или динамических методов метеорологических предсказаний. Все это привело к разочарованию. Проявление институционального консерватизма по отношению к новым подходам, как правило, усиливает ощущение безысходности[244].

Собственно говоря, это не должно вызывать удивление, поскольку метеорологи того времени, по сути, больше надеялись на чудо.

Например, Британская метеорологическая служба занималась составлением громоздкого и постоянно разрастающегося каталога погодных карт, содержащих записи о таких параметрах, как атмосферное давление, сила и направление ветра, влажность и др., ежедневно собирая для этого данные, предоставляемые разбросанными по всей стране метеорологическими станциями. По сути, это была история погоды, и метеорологи использовали ее в качестве предметного руководства для понимания того, что должно произойти дальше. Идея была проста. Взяв за основу текущие метеорологические параметры, ученые лезли в погодный каталог и искали там аналогию. Обнаружив, что погодные условия, скажем, 1 мая 1903 года были близки сегодняшним, они переворачивали страницу, чтобы увидеть, что происходило с погодой день или два спустя, соответственно 2 и 3 мая 1903 года. Если 2 мая был тихий и преимущественно солнечный день, а 3 мая наблюдалось усиление ветра и ливневые дожди, то прогноз метеорологов гласил, что вслед за солнечным днем нужно ожидать прихода ливней и ветров. Таким образом, метеорологи просто делали ставку на то, что история погоды будет повторяться.

Данный метод работал не слишком хорошо, и Льюис Ричардсон – тот самый человек, который спрашивал, имеет ли ветер скорость, – полагал, что он знает, почему это так. В 1916 году Ричардсон занял должность руководителя британской метеостанции в Эскдэйлмьюре, Шотландия, и ему было поручено заняться совершенствованием методов прогнозирования. Его первое наблюдение состояло в том, что метеорологи не следуют примеру других областей науки, в которых в той или иной форме практикуются предсказания. Астрономы, отмечал он, в состоянии предсказать движения планет и звезд с поразительной точностью, даже на многие годы вперед, и при этом они не исходят из предположения, что небесная история в точности повторяется. Совсем наоборот. Как он указывал: «Можно с уверенностью сказать, что конкретное расположение звезд, планет и спутников никогда не встречается дважды. Почему же в таком случае мы ожидаем, что нынешняя погода должна в точности повторять ту, что была описана в погодных картах за прошлые периоды?»[245]

Успех астрономов базировался на понимании законов движения астрономических тел, которые были впервые описаны Исааком Ньютоном, а позднее разрабатывались Леонардом Эйлером, Джозефом Лагранжем и другими учеными. Астрономы брали в качестве исходных данных текущее положение, скажем, Юпитера и Марса, а затем применяли математику для расчета движения планет под действием силы тяжести, чтобы проследить будущую траекторию каждой планеты и предсказать, где они окажутся через месяц, год или сто лет. Это было возможно даже в том случае, если исходное взаиморасположение планет никогда ранее не наблюдалось.

Любое прогнозирование, по мнению Ричардсона, всегда требует реального понимания основных закономерностей происходящих в системе изменений, в то время как метеорологи пытались обходиться без такого понимания. Предсказывать погоду «сложно, потому что сама атмосфера является сложной»; не может быть никаких упрощений, никаких чудес. Последующие усилия Ричардсона по продвижению своей точки зрения были одновременно утомительными, рискованными и разочаровывающими, по крайней мере первоначально. Вскоре он покинул Эскдэйлмьюр, отправившись на Первую мировую войну и оказавшись в итоге в составе французских войск в Северной Франции. Здесь, в свободные минуты между ужасающими боевыми схватками и спасением раненых под огнем противника, он производил свои знаменательные расчеты, естественно вручную, сидя, как он позже описал, «на охапке сена в холодном промозглом блиндаже». Цель его расчетов состояла в том, чтобы, опираясь на физические законы, предсказать погоду для локальной европейской зоны на восемь часов вперед. В апреле 1917 года в хаосе битвы под Шампанью его расчеты и рукопись книги, над которой он работал, оказались утеряны. Однако несколько месяцев спустя Ричардсон нашел их под грудой головешек и возобновил свою работу.

Закончив наконец свои исследования, Ричардсон применил полученные формулы для расчета изменения атмосферного давления в один из дней 1910 года на территории Германии. Результаты оказались плачевными. Все его усилия, как ему казалось в тот момент, оказались напрасными. Но позже выяснилось, что труды Ричардсона не пошли прахом. Сделанный им прогноз в тот день оказался неточным лишь из-за небольшой ошибки в расчете[246]. Его основная идея была абсолютно правильной, и в настоящее время вооруженные компьютерами центры прогнозирования погоды по всему миру используют современные версии впечатляющего интеллектуального достижения Ричардсона.

Например, в Рединге, Англия, в Европейском центре среднесрочных прогнозов погоды работают два суперкомпьютера, которые имитируют виртуальную атмосферу. Данная модель позволяет прогнозировать параметры ветров, температуру и влажность в более чем 20 млн точек земной поверхности до высоты примерно в 60 км. В Соединенных Штатах аналогичная работа проводится в национальных центрах по прогнозированию окружающей среды. На основе такого моделирования составляются ежедневные и еженедельные прогнозы погоды, которые мы слышим в вечерних новостях, а также и более специфичные прогнозы, предназначенные фермерам, компаниям, занимающимся авиационными и морскими перевозками, военным и другим потребителям, чей бизнес серьезно зависит от погодных условий. Когда нефтяные компании составляют графики передвижения танкеров, которые будут находиться в море в течение нескольких недель, они экономят десятки тысяч долларов, уклоняясь от сильных ветров и штормов, благодаря тому, что сегодня у них есть возможность заглянуть в будущее.

Данный пример научного успеха позволяет извлечь сразу два урока. Во-первых, технологии значительно увеличивают мощь человеческого разума. Философ Дэниел Деннет однажды назвал компьютер «самым важным эпистемологическим достижением в научном методе со времен создания точных хронометрических приборов», и, вероятно, он был прав. С момента изобретения в 1940-х годах компьютер позволил ученым моделировать работу практически чего угодно, от состоящих из множества деталей реактивных самолетов до дорожно-транспортных потоков и даже сложных нейронных «вспышек» в человеческом мозге. С помощью компьютеров мы создали то, что историк Джордж Дайсон называет «новой Вселенной», которая существует параллельно с нашей и в которую мы стали переносить используемые нами системы, чтобы понять, как они работают в нашем собственном мире. Во-вторых, успех в прогнозировании погоды доказывает, что Ричардсон был прав, когда говорил, что успешное предсказание будущего вытекает непосредственно из реального понимания причинных факторов, оказывающих влияние на существующее положение вещей.

Когда во взаимодействие вступают различные влиятельные силы, для получения прогноза необходимо найти какой-то способ, позволяющий следовать этому взаимодействию и контролировать его результаты. А для этого часто требуется использовать обходные пути. Полученные прогнозы почти никогда не бывают сверхточными или гарантированными. Но этого и следовало ожидать. Мало что в нашем мире можно знать заранее.

Будущее Вселенной

Услышав слова «предсказание» или «прогноз», большинство людей представляет некую конкретную информацию о том, что будет в будущем. Землетрясение случится в Токио на Рождество в 2015 году. Бейсбольная команда Cleveland Browns выиграет три следующих Суперкубка подряд[247]. В этом контексте получение четкого прогноза иногда действительно возможно. Мы знаем[248], что взаиморасположение Солнца, Земли и Луны 1 мая 2804 года позволит жителям нашей планеты наблюдать полное солнечное затмение. Луна будет заслонять Солнце в течение нескольких минут в каждой точке Южного полушария. Лучшим местом для наблюдения будет точка, расположенная в Коралловом море, примерно в 600 милях к северо-востоку от Брисбена, Австралия. В этой точке затмение продлится ровно 5 минут и 21 секунду.

Столь точное предсказание стало возможным благодаря тому, что движение планет жестко детерминировано и подчиняется законам, описанным Ньютоном, работы которого вдохновили французского физика Пьера-Симона Лапласа на предположение о том, что достаточно мощный интеллект способен заглянуть в будущее Вселенной. «Для такого разума, – воображал Лаплас, – не осталось бы никаких неясностей, и будущее, как и прошлое, существовало бы в его глазах»[249].Конечно, не стоит надеяться на получение столь же точных прогнозов в сфере экономики, финансов или в значительной части других научных областей, поскольку этому есть множество препятствий.

Во время игры в пинбол мы видим, что траектория движения шарика чрезвычайно чувствительна к любым даже малейшим воздействиям на него. Запустите шарик в игру немного резче, и траектория его движения полностью изменится. Данное явление известно как детерминированный хаос; именно он делает игру в пинбол забавной и мешает исполниться мечтам Лапласа об идеальном прогнозировании. Какие-нибудь крошечные препятствия постоянно вторгаются в ход событий и меняют его направление, делая невозможным составление идеальных прогнозов. Исключение, пожалуй, составляют сверхкраткосрочные. По фундаментальным математическим причинам даже самые точные модели локальных погодных условий становятся бесполезными через несколько дней. (Именно поэтому и следует с осторожностью относиться к прогнозам погоды, сделанным на десять и более дней вперед.)

В области экономики и финансов возникает такая же проблема. Даже если бы психологи (или робототехники) вдруг обнаружили, что люди, на самом деле, являются машинами, следующими простым и известным правилам, события, происходящие на финансовых рынках, как и в большинстве других социальных систем всего мира, все равно отличались бы высокой степенью непредсказуемости. Взаимодействия между людьми будут быстро множить имеющиеся в модели недочеты, и полученные на ее основе прогнозы вскоре окажутся бесполезными. Для того чтобы система стала непредсказуемой, вовсе не требуется бесконечная сложность индивидуального человеческого поведения и психологии. Достаточно одной математики. А если учесть, что реальный социальный мир все же наполнен сложностями человеческой психологии и индивидуального поведения, шансы на получение более-менее точных прогнозов стремятся к нулю. Если судьба, например, банковской системы зависит от действий отдельных банкиров, как это часто бывает, то очевидно, что получить желаемое Лапласом предсказание просто невозможно.

Помимо этого, существует неизменный парадокс в понимании социальных систем, вытекающий из проблемы самореференции, о которой я говорил ранее. Финансист Джордж Сорос назвал это «рефлексивностью». Наши усилия, направленные на понимание социальной системы, в том случае, если они на самом деле достигают успеха, неизбежно вызывают обратную реакцию, изменяющую и влияющую на наши действия. Ученым-физикам не приходится сталкиваться с этим явлением; в этом состоит принципиальное отличие социальной науки. Рефлексивность является еще одной причиной непредсказуемости, как это и продемонстрировал в формализованном виде философ науки Карл Поппер. Увеличение объема человеческих знаний оказывает прямое воздействие на историю человечества. Вспомните хотя бы, как изменился мир с появлением Всемирной паутины. Мы не можем предсказать, каким будет следующее значимое изобретение или как будут расширяться наши собственные знания, потому что, если бы мы это знали, мы бы уже владели всеми этими изобретениями и знаниями. Будущее открытие, которое можно предсказать уже сегодня, не имеет никакого смысла. Соответственно, в некотором абсолютном смысле будущее человечества обязано быть непредсказуемым.

Я, конечно, не буду оспаривать ни одно из этих утверждений. Но обратите внимание, что каждый из представленных аргументов указывает на невозможность точного прогнозирования, то есть того, что на самом деле вообще довольно редко встречается в науке. Эпидемиологи, например, даже не надеются точно предсказать, где и когда получит свое развитие штамм птичьего гриппа, способного инфицировать людей, поскольку это зависит от генетических сбоев и от действий многих людей, которые, контактируя с птицами, обеспечивают вирусу условия для попадания в организм человека, где его ускоренное развитие более вероятно. Но полное отсутствие такой информации не мешает эпидемиологам делать полезные прогнозы о вероятных путях распространения такого вируса, и эти приблизительные представления могут однажды спасти миллионы жизней.

Если отойти от идеи совершенного знания будущего, перед нами откроется огромный мир частичного представления о нем. Предсказание и прогнозирование полноправно присутствуют даже в тех научных областях, где точные предсказания невозможны.

В сфере экономики и финансов прогнозирование того, что поддается прогнозированию, может представлять собой огромную ценность, поскольку способно дать нам предупредительный сигнал о конкретных опасностях. Мы видели, что усиленная кредитными рычагами конкуренция может подтолкнуть рынок за ту практически невидимую черту, за которой находится зона турбулентности. Мы видели, что разумное, на первый взгляд, распределение рисков может в некоторых случаях способствовать, а не препятствовать наступлению банкротств. Очевидной целью для социально-экономического прогнозирования является своевременное распознание многочисленных дьявольских путей, которыми рынки могут прийти к катастрофе, а также определение ключевых факторов, способных задействовать механизмы разрушительной обратной связи. Таким образом, мы могли бы сделать наше невежество менее опасным.

Если реалисты готовятся к потенциальным опасностям и сюрпризам, то сторонники концепции равновесия занимаются разрушительной деятельностью, поскольку призывают к самоуспокоенности и проповедуют способность финансовых рынков к саморегулированию. Признание невежества всегда предпочтительнее необоснованной самоуверенности. Пилот, не имеющий альтиметра, согласно метафоре, примененной Нассимом Талебом, находится в лучшем положении, чем пилот, слепо доверяющий показаниям неисправного альтиметра, поскольку первый пилот будет по крайней мере выглядывать в окно. Однако сложность современных рынков требует применения иной аналогии: наш пилот, выглядывая в окно, видит лишь непроницаемый туман, поэтому, если мы не хотим разбиться, нам будет полезна любая реальная помощь. Именно этим нас могут обеспечить модели, учитывающие влияние положительных обратных связей. Это как раз те инструменты, которые пусть лишь частичным и несовершенным образом, но позволяют проникнуть сквозь туман и получить хотя бы примерное представление о потенциальной опасности прежде, чем мы с ней столкнемся.

Слабость моделей – и как ее избежать

Попытки Стефана Тернера и его коллег предсказать последствия применения длинных кредитных рычагов в индустрии хеджевых фондов сродни классическим исследованиям погоды, проводимым в 1961 году Норманом Филлипсом. Этот ученый задался вопросом, действительно ли перемещений теплого воздуха, обусловленных вращением планеты, достаточно, чтобы вызвать ту хаотичность в погоде, которую мы наблюдаем в реальном мире. Тернер, Фармер и Гинакоплос, в свою очередь, заинтересовались, может ли леверидж в сочетании с конкуренцией между хеджевыми фондами неумолимо привести к внезапным случаям жесткого кредитного сокращения, как это произошло во время «квантового кризиса». На оба вопроса был получен положительный ответ. И это не должно вызывать удивление, если разобраться в том, как работают положительные обратные связи.

Погода такова, какова она есть, и мы в целом не пытаемся ее изменить[250]. И в то же время современная финансовая система является «демоном, которого мы создали сами»[251], и мы можем попытаться избежать той нестабильности, которая делает финансовые системы слабыми по своей сути. В этом смысле модель кредитной конкуренции хеджевых фондов является яркой иллюстрацией возможностей рыночных моделей, с помощью которых мы можем проводить различные эксперименты. В частности, такая модель может иметь гораздо более широкое применение, чем представляется на первый взгляд.

В октябре 2008 года Джон Гинакоплос выступил с докладом перед Советом управляющих Федеральной резервной системы в присутствии ее главы Бена Бернанке. В своем выступлении он описал то, что назвал «цикл левериджа». Под этим термином подразумевалась естественная для экономики тенденция к последовательной смене периодов высокого и низкого уровня долговой нагрузки, перемежающихся взрывоопасными эпизодами, возникающими в тех случаях, когда первые из названных периодов завершались резким делевериджем. Гинакоплос, по сути, утверждал, что модель, воспроизводящая поведение хеджевых фондов, на самом деле отражает процессы, имеющие гораздо более общее значение. В периоды рыночного бума – а один из таких периодов предшествовал недавнему финансовому кризису – кредитные средства легкодоступны, и ведущие финансовые учреждения активно пользовались этим, доведя показатель своей кредитной нагрузки до 30 к 1. Финансовая система превратилась в бомбу замедленного действия, готовую взорваться в любой момент и просто ожидающую появления подходящей искры. Крах Lehman Brothers вызвал последующее сокращение доли заемных средств, вполне сопоставимое по своей природе с тем, что имело место во время «квантового кризиса», только на этот раз все происходило в гораздо большем масштабе с участием значительно большего числа финансовых учреждений. По состоянию на лето 2012 года, то есть почти четыре года спустя, процесс делевериджа все еще продолжался.

Как отметил Гинакоплос, такие обратные связи развиваются на любом рынке, где используются обеспеченные маржинальные кредиты. Когда вы пользуетесь своей кредитной картой, вы берете у банка в долг без предоставления ему залогового обеспечения. В этом случае гарантией возврата денег для банка-эмитента является ваша кредитоспособность. Обеспеченные же кредиты подразумевают наличие залогового обеспечения в виде некоторых активов, которые переходят в собственность кредитора, если заемщик не возвращает долг. Банки постоянно заимствуют деньги по этой схеме, используя в качестве залогового обеспечения акции и другие активы. Технически такие кредиты часто выдаются на срок всего в один день, но при этом условия предоставления, как правило, предусматривают многократное продление на такой же срок до тех пор, пока отношение суммы долга к стоимости залогового обеспечения (акций) остается ниже некоторого порогового значения. Это уровень маржин-колла. Если цены акций снижаются, заемщик вынужден погасить часть своей задолженности по кредиту, чтобы выполнить условия, необходимые для продолжения кредитования. Сложность ситуации заключается в том, что для погашения задолженности заемщику приходится срочно искать деньги, и зачастую самым простым способом их получения является продажа некоторых из принадлежащих заемщику активов, таких же, как те, что находятся в залоге у кредитора. Это создает опасный раскручивающийся цикл, поскольку продажи актива вызывают снижение его цены и, соответственно, стоимости залогового обеспечения, что вновь приводит к выставлению кредитором маржинколла и далее к новым еще более масштабным распродажам активов. В итоге образуется самораскручивающаяся нисходящая спираль.

Таким образом, сама природа обеспеченных кредитов создает фундаментальную нестабильность и угрожает экономическому миру по многим направлениям. В своем выступлении Гинакоплос утверждал, что контроль над левериджем не менее важен для сохранения экономической стабильности, чем регулирование иных ключевых параметров, таких как процентные ставки. Однако на самом деле никому не известно, какие последствия могли бы вызвать меры по ограничению размера кредитных рычагов. Их отмена была бы сродни запрету электричества на том основании, что короткие замыкания иногда приводят к пожарам. Леверидж служит смазкой для финансовых механизмов и, таким образом, имеет отношение ко всему: от выплаты корпорациями заработной платы своим работникам до ипотеки, позволяя гражданам привлечь дополнительные денежные средства под залог принадлежащих им активов. Очень мало что в нашей экономике работает без применения кредитных рычагов, поэтому необходимо лишь избегать чрезмерного превышения допустимого уровня долговой нагрузки. Но какой уровень следует считать чрезмерным? И как мы должны это все контролировать?

Найти ответы на эти вопросы могут помочь эксперименты с прогнозированием. Предположим, мы возьмем модель, воспроизводящую конкурентное поведение хеджевых фондов, и, применив ее более широко с включением в конкурентную борьбу любых финансовых компаний, введем в правила игры регулирование предельного значения для используемых кредитных рычагов, допустим, пять, или восемь, или десять к одному. Два года назад Тернер, Фармер и Гинакоплос проводили такого рода эксперименты, и, чтобы полученные результаты были наиболее актуальными с точки зрения возможных политических решений, они провели сравнение двух частных случаев. В первом случае они просто ввели ограничения на допустимый размер кредитного рычага. Во втором случае при проведении эксперимента учитывались дополнительные условия, соответствующие международным банковским нормам, известным под названиями Базель I и Базель II. При таких условиях банки, одалживающие деньги инвестиционным фондам, были вынуждены придерживать часть своих денежных средств, не отдавая их взаймы. Это привело к получению некоторых неочевидных и неожиданных результатов.

Во-первых, результаты исследования должны порадовать сторонников свободного рынка. Оказалось, что отсутствие ограничений для инвестиционных фондов на размер используемого ими кредитного рычага, конечно, делает рынок более «эффективным» (в смысле снижения ценовой волатильности). Это объясняется тем, что наличие возможности повышения уровня левериджа позволяет хеджевым фондам более агрессивно искать любые возможности для спекуляций, в результате чего происходит более эффективное устранение ценовых несоответствий. Среднеквадратичное значение ценовой волатильности в общем случае снижается с увеличением кредитного рычага. В отличие от этого на регулируемом рынке для получения аналогичного снижения волатильности, как показали эксперименты, требуется гораздо большее увеличение долговой нагрузки. Таким образом, можно сделать вывод, что банковское регулирование встает на пути нормального функционирования рынка.

Но, конечно же, это еще не вся история. Высокий уровень левериджа, как мы знаем, повышает вероятность внезапного обвала. В последующих экспериментах Тернер и его коллеги акцентировали внимание на том, насколько часто фонды, являющиеся агентами в их модели, терпели крах. Варьируя ограничения доступного левериджа, они установили, что частота таких случаев резко возрастает с увеличением кредитного рычага. При сравнительно низкой долговой нагрузке (около 5 в единицах измерения, принятых для данной модели) рынок еще ощущал выгоды от применения левериджа; дальнейшее повышение допустимого уровня приводило лишь к более частым крахам без заметной дополнительной выгоды. Полученный результат объясняется тем, что увеличение кредитных рычагов толкает рынок в мир, где более часто проявляются статистические «тяжелые хвосты» и раскручиваются цепные реакции. В данном контексте рынок, на котором применялись банковские ограничения, зарекомендовал себя немного лучше, поскольку более жесткие правила способствовали сокращению количества крахов при незначительном росте волатильности.

Полученные таким образом прогнозы показывают, что некоторые ограничения допустимого размера кредитных рычагов могут быть полезны, в то время как слишком жесткое регулирование способно нанести вред рынкам. Кроме того, выяснилось, что вы не можете протестировать идею регулирования уровня левериджа, не думая о том, как это повлияет на другие правила игры, поскольку сочетание различных условий проведения эксперимента может отразиться на итоговом результате самым причудливым образом. Стоит еще раз отметить, что вплоть до финансового кризиса 2008 года ни финансовые, ни правительственные учреждения не проявляли серьезного интереса к такого рода тестированию возможных регулирующих изменений.

К счастью, виртуальное прогнозирование того, что может произойти в будущем, получает все большее распространение. В прошлом году сотрудниками Банка Англии было проведено подобное исследование. Его цель заключалась в том, чтобы понять, как архитектура финансовой системы будет вести себя в условиях нестабильности, инициированной высокой кредитной нагрузкой. Их эксперименты позволили определить конкретные банки, которые с наибольшей вероятностью могли стать эпицентрами кризисов, связанных с недостатком финансирования. Остальные банки, тесно связанные с другими учреждениями в финансовой сети, продемонстрировали способность выступать в качестве переносчиков при быстром распространении финансовых проблем по каналам сети. Какие же банки наиболее подходят для этой роли? Исследователи пришли к ожидаемому, но малоутешительному выводу: с наибольшей вероятностью в качестве таких переносчиков выступят финансовые учреждения, относящиеся с категории «слишком больших, чтобы обанкротиться», то есть такие, как Goldman Sachs, JP Morgan, Citibank и т. п. Отсюда, по словам экспериментаторов, следует, что «современная финансовая система, похоже, создана для порождения системных проблем».

Приведенные примеры представляют собой лишь начало долгого, возможно, бесконечного исследовательского процесса. Самый первый из уже полученных уроков, безусловно, состоит в том, что естественная эволюция рынков имеет тенденцию к подпитыванию нестабильности. Этому способствует избыточный леверидж, наличие слишком тесных и запутанных финансовых взаимосвязей и прочие реалии, которые не позволяют надеяться на чудесное сохранение устойчивого равновесия. Данная теория не нова. Ее основная концепция была озвучена экономистом Ирвингом Фишером в далеком 1930 году. Модель, созданную Тернером и его коллегами, можно рассматривать как более конкретную научную версию той аккуратной метафорической картины, которую Фишер представил еще в начале прошлого века.

Штормовые предупреждения

Самые серьезные и разрушительные события в экономике и финансах, начиная от рыночных «пузырей» и заканчивая долговыми кризисами, бегством вкладчиков и даже всплесками корпоративной коррупции, обусловлены влиянием положительных обратных связей. Вопрос о том, почему экономисты за редким исключением на протяжении пятидесяти лет так старательно игнорировали этот факт, следует направить социологам и историкам. Так или иначе, эта эпоха, похоже, действительно подходит к концу. Вооружившись идеями и методами, позаимствованными из других областей науки, мы теперь можем исследовать обратные связи и нестабильность на рынках так детально, как никогда прежде. Экономисты уже не очень похожи на синоптиков, не разбирающихся в бурях.

Легко представить появление не слишком в отдаленном будущем американского или европейского центра финансового прогнозирования, являющегося в технологическом плане эквивалентом нынешних самых передовых физических лабораторий, например Европейского центра физики элементарных частиц или национальной лаборатории в Лос-Аламосе. Тысячи исследователей будут проводить эксперименты по моделированию динамики взаимодействий между крупнейшими мировыми игроками и контролировать состояние финансовой сети, связывающей банки, правительства, хеджевые фонды, страховые компании, рейтинговые агентства и другие заинтересованные учреждения. Мощные компьютеры займутся тестированием различных сценариев и будут рассчитывать сотни показателей, характеризующих степень долговой нагрузки, плотность финансовых связей или концентрацию рисков в отдельно взятых секторах рынка. Эксперты будут анализировать полученные с помощью моделирования результаты в поиске слабых мест, как это делают сейчас инженеры, моделирующие поведение электросетей и других сложных технологических систем в различных условиях.

Практически не вызывает сомнения, что все эти усилия создадут возможность заглянуть в ближайшее будущее и значительно расширят нашу способность зондировать состояние финансовой системы и получать ответы на вопросы из категории «что, если…». Чего нам в настоящее время не хватает для реализации этих планов, помимо готовности экономистов, так это данных. Для обеспечения безопасности и стабильности ядерного реактора инженеры должны иметь доступ к каждой детали происходящих процессов, а также возможность изучения каждого компонента и его связей с другими компонентами. То же самое должно быть верно для любого правительственного агентства, в функции которого входит поддержание стабильности на финансовых рынках. На сегодняшний день мы не обладаем достаточной для этого информацией. Правительственные органы исторически собирали финансовые данные на институциональном уровне, не интересуясь характеристиками имеющихся между различными учреждениями финансовых связей. Очевидно, что в отсутствие таких сведений мы не можем с достаточной долей уверенности утверждать что-либо о финансовых взаимосвязях, о создаваемых ими положительных обратных связях или об общей динамике и степени благополучия финансовой системы в целом.

Финансовый кризис подстегнул агентства к сбору гораздо большего объема данных о финансовых сетях. Так, в Соединенных Штатах, согласно акту Додда – Фрэнка, была создана новая служба финансовых исследований и разработок, в функции которой входит снабжение политиков более качественными финансовыми данными. Частные хеджевые фонды в скором времени будут обязаны передавать регулирующим органам информацию о своем воздействии на различные классы активов, о размере используемого кредитного рычага и о степени своей уязвимости перед дефицитом ликвидности. Если регуляторы признают главенствующую роль положительных обратных связей в создании системных проблем и будут использовать собранные данные для активного отслеживания таких обратных связей, это может стать важным шагом в правильном направлении.

Возможно, мы станем свидетелями настоящей революции в области сбора данных. Современные сенсорные системы – поскольку компьютеризированные компоненты встраиваются сегодня практически в каждый используемый нами объект – смогут собрать в течение следующих десяти лет больше данных, чем, возможно, было собрано за всю человеческую историю. Никто пока еще не имеет четкого представления о том, как все эти данные могут быть использованы в моделях прогнозирования, но дайте свободу своему воображению. Если чрезмерный оптимизм или пессимизм является причиной многих рыночных кризисов, значит, коллективная оценка реальности почти наверняка находит свое отражение в физиологии вовлеченных в это людей. Джон Коутс и его коллеги выяснили (в ходе экспериментов, упомянутых в главе 9), что четкие указания на гормонально обусловленные типы поведения трейдеров можно обнаружить в их слюне. Создав сеть из специализированных сенсорных датчиков, например, привлекая волонтеров, которые собирали бы физиологическую информацию и загружали ее непосредственно в единую базу данных, мы могли бы получить ясную картину гормональных изменений, происходящих в финансовом сообществе.

Конечно, ни один из прогнозов, основанных на таких данных, не будет соответствовать идеалу Лапласа о совершенном знании будущего, которое на самом деле имеет скорее философское значение. Действительно, синоптики, например, не стремятся к этому идеалу, у них всегда данные об атмосфере неполные, поэтому они используют в своей работе аппроксимирующие уравнения. Поскольку существует такая неопределенность, при изучении атмосферы ученые проводят тысячи экспериментов по моделированию, изменяя исходные данные случайным образом и получая в итоге тысячи возможных прогнозов будущего. В результате формируется состоящее из догадок «облако», или «множество», которое определяет границы того, что может произойти в будущем. Такие прогнозные множества могут аналогичным образом применяться и в финансово-экономической сфере путем моделирования нескольких различных вариантов поведения людей и фирм. При этом компьютерные объекты, являющиеся участниками модели, должны быть наделены собственным независимым интеллектом, чтобы они могли генерировать такие методы и действия, которые не в состоянии заранее запрограммировать создатели модели. Результатом этого будет, конечно же, не одно-единственное предсказание, а диапазон возможных вариантов развития событий.

Когда размышляешь о таком будущем, начинают вырисовываться некоторые деликатные вопросы. В результате разработки масштабных вычислительных систем с огромными массивами данных, полученных в ходе мониторинга финансово-экономической сферы и способных проектировать ее вероятное будущее, мы получим чрезвычайно ценные сведения. Их следует рассматривать как общественное благо – сродни чистому воздуху и воде. Каким образом можно гарантировать, что эти знания не окажутся в руках какой-то отдельной группы и не будут использованы в ее интересах? Дэйв Клифф предполагает, что было бы разумно, чтобы правительство вкладывало в развитие таких прогнозных центров ресурсы настолько значительные, чтобы их не могли бы позволить себе инвестировать представители частного бизнеса – как это делается в случае с исследованиями в области ядерного синтеза или освоения космоса[252].

Такие вопросы совершенно естественно возникают в контексте серьезных усилий, направленных на понимание того, как положительные обратные связи проявляются в нашем социально-экономическом мире. Необходимость решения подобных вопросов является той ценой, которую мы платим за то, чтобы вырваться из-под влияния мифа о совершенном саморегулируемом рыночном равновесии. Это переход в такой мир, в котором нам придется смириться с возможными неожиданностями и с необходимостью сохранять бдительность. И хуже всего было бы заменить заблуждение о рыночном равновесии какой-нибудь новой фантазией, которая позволила бы нам снова обманывать себя, полагая, что теперь, когда мы по достоинству оценили силу воздействия обратных связей, мы можем выстроить совершенную рыночную теорию. Мы не в состоянии устранить хрупкость финансовой системы, но можем способствовать ее укреплению, прилагая настойчивые усилия к избавлению от наших предубеждений и предрассудков о том, что может и что не может произойти в будущем.

Эффект Мэдоффа

В течение двух десятилетий, начиная примерно с 1990 года, Берни Мэдофф управлял одним из самых успешных в мире инвестиционных фондов. Основанный этим бывшим председателем правления NASDAQ фонд Fairfield Sentry из года в год демонстрировал высокую доходность, в среднем около 15 % в год, с очень незначительными колебаниями вблизи этого значения. Успех Мэдоффа стал настолько предсказуемым, что некоторые люди – но только некоторые – решили, что это выглядит чересчур хорошо, чтобы быть правдой. Как написал в 2001 году финансовый журналист Майкл Окрант: «Большинство из тех, кто знаком со статусом Мэдоффа в мире хеджевых фондов, не могут взять в толк, как ему удается обеспечивать столь стабильную доходность из месяца в месяц и из года в год. При этом у большинства наблюдателей вызывает удивление не высокий показатель ежегодной доходности, а способность из года в год демонстрировать весьма незначительные его изменения»[253].

В конце концов оказалось, что то, что выглядело слишком хорошо, чтобы быть правдой, было крупнейшей в истории финансовой пирамидой, то есть просто «одной большой ложью», как признался сам Мэдофф. Но инвесторы хотели верить. Мы, люди, при всем нашем хваленом интеллекте весьма доверчивы и одарены фантастическим ментальным аппаратом, используемым для рационализации. Действительно, многие психологи и нейрофизиологи полагают, что рационализация является основным навыком сознательного мыслящего разума, который мы используем для того, чтобы «превращать нашу жизнь в связный рассказ»[254], независимо от того, вступает ли он в конфликты с логикой и фактами или нет. Мы убеждаем себя: «На этот раз все будет по-другому», потому что действительно хотим в это верить. Биологи-дарвинисты утверждают, что человеческий мозг не сильно изменился за последние десять тысяч лет и, вероятно, не изменится и в ближайшее время. Поэтому характерные для нашего мышления ошибочные суждения гарантируют, что в будущем мы еще не раз столкнемся с кризисами.

Во избежание недоразумений я хочу абсолютно четко заявить, что никакие улучшения в экономической науке не помешают возникновению в будущем новых финансовых кризисов. Одного только понимания и научных достижений недостаточно, чтобы их предотвратить. В действительности кризисы часто возникают из-за человеческой склонности к ослаблению защиты в самое неподходящее время, что в свою очередь создает благоприятные условия для очередного кризиса. Например, ядерная авария 1986 года на Чернобыльской АЭС произошла не вследствие глупой небрежности. На станции имелись многочисленные системы безопасности, которые вполне могли бы предотвратить катастрофу. Однако автоматическая антиаварийная система была намеренно отключена, чтобы операторы станции могли проверить работу реактора на малой мощности. В это время и произошла катастрофа. Даже обладая абсолютным пониманием финансовой динамики, мы все равно можем столкнуться с очередным кризисом просто потому, что думаем, что находимся в безопасности и что имеем право расслабиться именно в тот момент, когда нам нельзя будет этого делать.

Но есть и другая проблема, и она значительно серьезнее. Не все хотят, чтобы финансовая система функционировала стабильно. Кризисы, имевшие место в нашей истории, зачастую были связаны не только с неправильным экономическим мышлением, но и с коррупцией и политическими ошибками. В конце 80-х и начале 90-х годов обанкротились около 20 % всех американских ссудно-сберегательных ассоциаций, и произошло это не из-за какой-либо внешней катастрофы, а вследствие жадности, подпитываемой налоговыми льготами, которые позволяли руководителям этих финансовых учреждений присваивать их фонды. На волне этого кризиса экономисты Джордж Акерлоф и Пол Ромер провели глубинное исследование и опубликовали полученные результаты в работе с громким заголовком: «Экономический грабеж: преступные банкротства ради прибыли». В этой работе Акерлоф и Ромер утверждали, что во многих случаях руководители ссудно-сберегательных ассоциаций специально банкротили свои учреждения для получения личной выгоды: причем они грабили свои учреждения юридически легально. Весьма примечательны два заключительных параграфа из работы Акерлофа и Ромера:

Фиаско ссудно-сберегательных ассоциаций в США поднимает вопрос о том, почему правительство позволило произойти всем этим злоупотреблениям? Частично ответ, конечно, заключается в том, что предпринятые правительством действия были результатом политического процесса. В условиях, когда регуляторы манипулировали отчетностью, скрывая истинный масштаб проблем, когда конгрессмены оказывали на регуляторов давление с целью обеспечения преференций своим влиятельным избирателям и политическим донорам, когда крупнейшие брокерские фирмы выступали в защиту возможности держать брокерские депозиты в любых сберегательных учреждениях страны, когда лоббисты ссудно-сберегательной отрасли оттягивали принятие неизбежных решений до тех пор, пока проблемы не разрослись до такой степени, что для их решения требовалось уже больше бюджетных средств, чем удалось собрать в виде налогов с самых успешных учреждений в этой отрасли, когда все эти и многие другие действия были предприняты, на них последовала рациональная реакция.

Помимо этого кризис ссудно-сберегательных ассоциаций был вызван еще и непониманием. Ни общественность, ни экономисты не подозревали, что принятые в 1980-х годах регламентирующие акты имеют лазейки для злоупотреблений. Соответственно, они не могли знать о том, насколько серьезные проблемы это вызовет. Опасения тех регуляторов, которые с самого начала понимали, что происходит, не получили должной поддержки. Теперь мы знаем больше. И если этот опыт нас чему-нибудь научит, история не должна будет повториться.

Данная работа была опубликована в 1993 году, но содержащиеся в ней аргументы могут быть повторены сегодня снова, поскольку очень похожие действия привели и к недавнему кризису. Это влечет за собой реальные серьезные потери для всех нас. По оценке Эндрю Холдейна из Банка Англии, правительства США и Великобритании тратят примерно по 2–3 млрд долл. в год на поддержку пятерки крупнейших банков. На это указывают результаты тщательного анализа долгосрочных затрат, вызванных редкими, но регулярно повторяющимися финансовыми кризисами[255]. Иными словами, широкомасштабный грабеж налогоплательщиков не прекращается.

Я утверждал, что мы нуждаемся в более точном научном прогнозировании всех видов неустойчивости, которым подвержены наши социально-экономические системы, и этот список должен включать в себя те угрозы стабильности, которые связаны с коррупцией. Мы сталкиваемся с тем, что стремящимся к обеспечению прозрачности регуляторам рынка приходится вести постоянную борьбу с отдельными инвесторами, чьи стратегии лучше всего работают в тех случаях, когда прозрачности нет. В этом контексте сторонники теории равновесия фактически выступали союзниками данной категории инвесторов, поскольку они, рассматривая нестабильность не как норму, а как некое исключение из правил, активно выступали в поддержку наивных рассуждений о рыночном саморегулировании. К счастью, недавний финансовый кризис, похоже, заставил многих людей, включая экономистов, засомневаться в необходимости предоставления рынку полной свободы действий.

В ноябре 2010 года президент Европейского центрального банка Жан-Клод Трише выступил на ежегодной конференции центральных банков с речью, которую поддержали руководители центральных банков всего мира. В своем выступлении Трише сделал акцент на «основных уроках, связанных с экономическим анализом, которые можно извлечь из недавнего кризиса». И в первую очередь он признал очевидные недостатки современной теории финансов:

С началом кризиса сразу стали очевидны серьезные ограничения существующих экономических и финансовых моделей… Макромодели не смогли предсказать кризис, и, похоже, они не в состоянии дать убедительные объяснения тому, что происходит в экономике. Как человек, принимавший во время кризиса политические решения, я… чувствовал бесполезность применения традиционных инструментов.

При отсутствии четких указаний от существующих аналитических структур политики вынуждены были полагаться исключительно на собственный опыт… В этом нам помог один из разделов экономической литературы: исторический анализ. Исторические исследования конкретных кризисных эпизодов указывали на потенциальные проблемы, возникновения которых можно было ожидать… И самое главное, исторический анализ подсказал нам, каких ошибок следует избегать.

Затем Трише предложил ряд идей, на которые, по его мнению, теории финансов следовало бы обратить внимание в том случае, если она собирается меняться к лучшему. Если коротко, то он указал на четыре момента, важных для улучшения финансовых моделей: наличие рациональности и оптимизации в действиях экономических агентов; возможность обучения; включение финансовых рынков в модели, используемые центральными банками; и соотнесение экономических теорий с передовыми идеями, применяемыми в физике и других науках, связанных с изучением сложных систем. Вот его слова:

В этом контексте я бы приветствовал заимствование новых вдохновляющих идей из других научных дисциплин: физики, инженерии, психологии, биологии. Объединение усилий экспертов, представляющих эти научные области, с усилиями экономистов и руководителей центральных банков представляется мне потенциально продуктивным и ценным. Ученые разработали тонкие инструменты подробного анализа сложных динамических систем. Эти модели оказались полезными для понимания многих важных, но неоднозначных явлений: эпидемий, погодных условий, психологии толпы, магнитных полей. Подобные инструменты применялись рыночными практиками с целью принятия решений по управлению инвестиционными портфелями, и в отдельных случаях они имели некоторый успех. Я надеюсь, что центральные банки также смогут извлечь выгоду из достижений по разработке эффективных инструментов, применяя их при анализе финансовых рынков и проведении денежно-кредитной политики.

В этой цитате содержится весьма необычный призыв от президента Европейского центрального банка к главам других центральных банков всего мира. Видеть смелость в отстаивании кем-то своих убеждений, говорил Ницше, – очень популярная ошибка. Куда бо́льшая смелость, продолжал он, требуется для того, чтобы усомниться в этих убеждениях.

В этом смысле высокого уважения заслуживает Уильям Дадли, президент и главный исполнительный директор Федерального резервного банка Нью-Йорка. В начале этой книги я цитировал некоторые из его неловких заявлений о чудесных свойствах свободного рынка, например о том, что производные инструменты и другие финансовые инновации способствуют «принятию большего количества рисков, но этот повышенный груз рисков не дестабилизирует экономику». Однако недавний кризис убедил Дадли в том, что он был неправ и серьезно заблуждался, придерживаясь теории рыночной эффективности. Выступая перед аудиторией Экономического клуба Нью-Йорка в апреле 2010 года[256], он сказал следующее:

Я собираюсь прослыть отчасти еретиком, утверждая, что, на мой взгляд, нет практически никаких сомнений, что фондовые «пузыри» существуют и что они возникают довольно часто. Под фондовым «пузырем» я подразумеваю такое повышение (или снижение) цен, которое уводит их далеко от фундаментально обоснованных значений… Недавний опыт подчеркнул тот факт, что плохо регулируемые финансовые системы подвержены появлению таких «пузырей» и что затягивание с принятием ответных мер до тех пор, пока «пузырь» не лопается, обходится очень дорого… Несмотря на то что «пузыри» трудноразличимы, особенно на ранних стадиях, я считаю, что состояние неопределенности не является основанием для бездействия.

Это высказывание тоже весьма примечательно, особенно учитывая экономически консервативный настрой аудитории, перед которой выступал Дадли. В своем выступлении он сделал и другие важные и глубокомысленные замечания. Например, он отметил, что «пузыри» бывают разных видов и что те из них, которые раздуваются с использованием кредитных рычагов, как правило, оказываются в результате своего взрыва значительно разрушительными и опасными. Действительно, маржинальные кредиты обычно предоставляются банками. Это вовлекает их в игру, и, соответственно, масштаб последующих бедствий, возникающих при взрыве «пузыря», распространяется на большую часть финансовой системы. Во-вторых, Дадли признал существование трудностей не только с распознаванием «пузырей», но и с поиском средств для ликвидации их последствий. По его словам: «Ничто из этого не является легкой задачей. Но труднее всего будет сформировать набор инструментов, которые могли бы использоваться эффективно и не вызывать нежелательных последствий».

Здесь могли бы очень пригодиться идеи из других областей науки.

Идеи равновесия и саморегулируемых рынков изначально формировались как вдохновляющее ви́дение того, чего можно достичь в условиях децентрализации. Рынки действительно способны делать удивительные вещи, но ущербная интерпретация этой идеи со временем превратилась в главное оружие, применявшееся в борьбе с продуктивным мышлением.

Люди преодолели закостенелость представлений, бытовавших во многих областях знаний об окружающем нас мире: от природы ветров до мощности землетрясений и паттернов, образующихся в потоках жидкостей. Экономика не является исключением, и сейчас настало время, чтобы мы позволили себе в этом убедиться.

Благодарности

Во время работы над различными главами данной книги мне помогало много людей. Они направляли мои исследования, объясняли тонкие моменты, находили время, чтобы дать расширенные комментарии по важным вопросам, читая и критикуя главы книги или предоставляя цифры, взятые из их собственных работ. Среди этих людей были физики, экономисты и представители других областей науки.

Я искренне благодарен Роберту Аксельроду, Стефано Баттистону, Алексу Бентли, Жану-Филиппу Бушо, Уильяму Броку, Гвидо Кальдарелли, Сильвано Чинкотти, Ким Кристенсен, Дойну Фармеру, Видару Фретте, Ксавье Габаксу, Тобиасу Галле, Мауро Галегатти, Дирку Хелбингу, Джеффу Джонсону, Яношу Кертесу, Имре Кондору, Полу Ормероду, Эстебану Пересу, Лучано Пьетранеро, Эрику Хансэйдеру, Нилу Джонсону, Алану Кирману, Блейку ЛеБарону, Сандеру ван дер Леу, Шентаю Ли, Эндрю Ло, Маттео Марсили, Алексу Пентланду, Фабио Памолли, Тобиасу Прейсу, Эрику Рейнерту, Оле Регбергу, Баркли Россеру, Энрико Скаласу, Дидье Сорнетту, Джорджу Соросу, Джин Стэнли, Стефану Тернеру, Полу Амбанховару, Фрэнку Вестерхоффу, Полу Уилмотту, Матиасу Верненго и И-Чен Чжану. Если я кого-то не вспомнил – а это вполне вероятно, – я приношу им свои искренние извинения.

Как всегда, мой агент Лиза Адамс из агентства Garamond оказала мне огромную помощь в работе при формировании ви́дения будущей книги. Я благодарен также моим редакторам из Bloomsbury Бенджамину Адамсу (США) и Майклу Фишвику (Великобритания), которые придавали мне уверенности и способствовали тому, чтобы книга стала лучше. Бенджамин разобрал ее на главы, а затем вновь соединил их вместе в гораздо более совершенном порядке.

И, наконец, я хочу выразить бесконечную благодарность своей жене Кейт. Она в течение года с небольшим была вынуждена мириться с моим отсутствующим взглядом и моим рассеянным и раздражительным тоном: «Я занят другим делом». Без ее бесконечного терпения и поддержки – и жестко установленных ею крайних сроков – эта книга никогда не была бы завершена.

Об авторе

Марк Бьюкенен – физик и научный писатель, написавший четыре книги. В разное время он работал редактором научных журналов Nature и New Scientist. Его статьи публиковались в таких изданиях, как Science, Wired, New York Times, Independent и Harvard Business Review. В настоящее время он является автором ежемесячных колонок в финансовом издании Bloomberg View, а также в Nature Physics. Марк живет в Дорсете, Англия, с женой и двумя собаками.

notes

Примечания

1

То есть страхования путем компенсации одних инвестиционных рисков другими, противоположными. – Прим. пер.

2

Это стало ясно из последовавших за крахом 6 мая 2010 года событий. Kirilenko A. et al. «The Flash Crash: The Impact of High Frequency Trading on an Electronic Market». Доступно по ссылке http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstractid=1686004

3

Report of the Staffs of the CFTC and SEC to the Joint Advisory Committee on Emerging Regulatory Issues. «Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010» (доклад штабов CFTC и SEC для Объединенного консультативного комитета по вопросам регулирования, 30 сентября 2010 года).

4

Bowley G. «Lone $4.1 Billion Sale Led to “Flash Crash” in May», New York Times, October 1, 2010. www.nytimes.com/2010/10/02/business/02_flash.html

5

В 2002 году экономист Вернон Смит вместе с психологом Дэниелем Канеманом получил от Sveriges Riksbank премию по экономике памяти Альфреда Нобеля. (На самом деле это не Нобелевская премия, учрежденная в 1895 году по воле Альфреда Нобеля. Данный приз был учрежден Центральным банком Швеции – Sveriges Riksbank – в 1968 году в память о Нобеле.) В лекции по случаю получения этой премии Смит сказал: «Я призываю студентов читать меньше экономической и больше научной литературы. В экономике есть, по сути, только одна модель, которая может быть адаптирована к любой области применения: модель оптимизации с учетом ограниченности ресурсов, институциональных правил и/или поведения других участников, как в равновесной модели Курно – Нэша. Экономическая литература – не лучший источник для поиска вдохновения за рамками традиционных технических методов моделирования».

6

Я получил представление о своеобразии экономической культуры несколько лет назад во время проходившего в Будапеште симпозиума, в котором участвовали как представители центральных банков, так и физики и другие естествоиспытатели. Я выступал там с обзорным докладом, в котором указал на тот факт, что даже в самой простой естественной системе – например, вы насыпали в коробку немного песка – могут возникать совершенно удивительные и запутанной процессы. Если несколько раз вертикально встряхнуть такую коробку, то на поверхности песка будут появляться загадочные узоры. Конечно, я отметил, что экономические и финансовые системы несоизмеримо сложнее и поэтому мы не должны ожидать, что простые теории равновесия могут поведать нам многое, если вообще они способны что-либо рассказать об их поведении. Позже экономист, работающий в Федеральной резервной системе, в ответ на мои слова сообщил, что такие «неожиданности» прекрасно смотрятся в естествознании, но это не то, что экономисты хотели бы моделировать. «Если экономист представляет модель и в конце презентации планирует вытащить из шляпы кролика, – сказал он, – можете быть уверены, что по ходу выступления он обязательно продемонстрирует вам, как кролик оказывается в шляпе. Мы не любим сюрпризы». Я был поражен. Другими словами, экономисты хотят работать с простыми моделями, которые не выкидывают никаких фокусов и создают иллюзию полного понимания, даже если они не говорят абсолютно ничего о реальном мире, в котором сюрпризы появляются довольно часто.

7

Результаты этого исследования опубликованы на сайте Nanex. www.nanex.net/FlashCrash/OngoingResearch.html

8

От общего наименования «квантовых» фондов, зарабатывающих на секундных колебаниях цен и совершающих ежедневно десятки тысяч биржевых операций. – Прим. пер.

9

Buchanan M. «Meltdown Modeling», Nature 460 (August 5, 2009), 680–682.

10

Берни Мэдофф – бывший председатель совета директоров фондовой биржи NASDAQ. В 2009 году признан виновным в создании финансовой пирамиды и приговорен к 150 годам тюремного заключения.

11

Taibbi M. Why Isn’t Wall Street in Jail? (February 16, 2011) www.rollingstone.com/politics/news/why-isnt-wall-street-in-jail-20110216

12

Colander D. et al. Report of the working group on “Modeling of Financial Markets,” the 98th Dahlem Workshop, December 2008«The Financial Crisis and the Systemic Failure of Academic Economics». (Доклад рабочей группы по теме «Моделирование финансовых рынков», на 98 семинаре в Далеме, декабрь 2008 года.)

13

Паттерн обозначает закономерную регулярность, встречающуюся в природе и в человеческом дизайне, а также повторяющийся шаблон, образец.

14

Michard Q., Bouchaud J. – P. Theory of Collective Opinion Shifts: From Smooth Trends to Abrupt Swings European Physical Journal B, 47 (2005): 151.

15

Конвективная ячейка – замкнутая система воздушных движений в вертикальной и горизонтальной плоскостях.

16

Спекулятивная краткосрочная стратегия биржевой торговли, в соответствии с которой открытые в течение дня торговые позиции закрываются без переноса на следующий день. – Прим. пер.

17

Цит. по: Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. М.: Москва, 1962.

18

Смит А. О богатстве народов. М.: АСТ: Астрель, 2009. Гл. 2, книга 4.

19

Мемориальная лекция Алана Гринспена памяти Адама Смита, Керколдай, Шотландия (6 февраля 2005 года). Доступно по ссылке: www.federalreserve.gov/boarddocs/speeches/2005/20050206/default.htm

20

Я благодарен экономисту Алану Керману, указавшему мне на этот факт. Jaffe W., ed. Correspondence of Leon Walras and elated Papers, Vols I–III (Amsterdam: North Holland, 1965). Lettre no. 1454 to Hermann Laurent (Корреспонденция и бумаги Леона Вальраса, тома I–III).

21

Geanakoplos J. «The Arrow-Debreu Model of General Equilibrium», in The New Palgrave Dictionary of Economics, Steven N. Durlauf and Lawrence E. Blume, eds., 2nd ed. (New York: Palgrave Macmillan, 2008).

22

Fisher F. «The Stability of General Equilibrium – What Do We Know and Why Is It Important?» гл. 5, in General Equilibrium Analysis: A Century After Walras, под ред. Pascal Bridel (London and New York: Routledge, 2011), 34–45.

23

Appelbaum B., Dash E. «S. & P. Downgrades Debt Rating of U.S. for the First Time» (August 5, 2011). www.nytimes.com/2011/08/06/business/us-debt-downgraded-by-sp.html

24

Словом «ралли» биржевики обычно обозначают стабильный рост котировок. – Прим. пер.

25

Working H. «The Investigation of Economic Expectations», American Economic Review (May 1949), 158–160.

26

Cowles A. «Stock Market Forecasting», Econometrica 12 (1944): 206–214.

27

Samuelson P. «Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly», Industrial Management Review 6, no. 2 (Spring 1965): 41.

28

de la Vega J. Confusion of Confusions (Boston: Baker Library, 1957. Впервые опубликовано в 1688 году).

29

Morton F. The Rothschilds: A Family Portrait (London: Secker and Warburg, 1962), 69.

30

Fama E. «Mandelbrot and the Stable Paretian Hypothesis», Journal of Business 36, no. 4 (1963), 420–429.

31

Fama E. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work, Journal of Finance 25 (1970), 383–417.

32

Lo A. «Efficient Markets Hypothesis», в The New Palgrave Dictionary of Economics, Steven N. Durlauf and Lawrence E. Blume, eds., 2nd ed. (New York: Palgrave Macmillan, 2008).

33

Smith G. «Why I Am leaving Goldman Sachs», New York Times March 14, 2012. Доступно по ссылке www.nytimes.com/2012/03/14/opinion/why-i-am-leaving-goldman-sachs.html?r=1

34

Для получения краткого обзора, см. Caldentey E. P., Vernengo M. «Modern Finance, Methodology and the Financial Crisis», Real-World Economics Review 52 (2010): 69–81.

35

Lewis M. «Betting on the Blind Side», Vanity Fair (April 2010) www.vanityfair.com/business/features/2010/04/wall-street-excerpt-201004

36

Merton R. C., Bodie Z. «Design of Financial Systems», Journal of Investment Management 3 (2005): 1–23.

37

Hubbard R. G., Dudley W. «How Capital Markets Enhance Economic Per formance and Facilitate Job Creation» (New York: Goldman Sachs Global Markets Institute, 2004).

38

См. выступление Andrew Haldane, Bank of England. «Control Rights (and Wrongs)», лекция на ежегодном мемориале Уинкотта, Вестминстер, Лондон (24 октября 2011 года). Доступно по ссылке: www.bankofengland.co.uk/publications/speeches/2010/speech433.pdf

39

См., например, комментарии Эдварда Конарда из Bain Capital, приведенные в статье Davidson A. «The Purpose of Spectacular Wealth, According to a Spectacularly Wealthy Guy», New York Times, May 1, 2012. Доступно по ссылке: www.nytimes.com/2012/05/06/magazine/romneys-former-bain-part ner-makes-a-case-for-inequality.html?pagewanted=all

40

С научной точки зрения это заявление требует некоторых разъяснений. Состояние неустойчивого равновесия также важно. Даже если система не находится долгое время в таких состояниях, их существование может влиять на общую динамику в течение большей части времени. Детерминированный хаос – хаотичное и трудно предсказуемое движение, которое возникает даже в простых динамических системах, – может даже рассматриваться как бесконечное множество неустойчивых равновесий. Вместо сохранения устойчивого равновесия система пребывает в приграничных ему нестабильных состояниях, не занимая устойчивого положения, но подходя к нему достаточно близко, чтобы затем, оттолкнувшись, вновь перейти в другое нестабильное состояние. Математический анализ хаоса часто может быть сведен к анализу происходящего вблизи каждого из этих неустойчивых состояний. Поэтому состояния неустойчивого равновесия тоже важны в фундаментальном смысле, но они, конечно, не будут зафиксированы при анализе системы.

41

Основные материалы по этой теме: Sonnenschein H. «Do Walras’ Identity and Continuity Characterize the Class of Community Excess Demand Functions?», Journal of Economic Theory 6 (1973): 345–354; Debreu G. «Excess Demand Functions», Journal of Mathematical Economics 1 (1974): 15–21; Mantel R. «On the Characterization of Aggregate Excess Demand», Journal of Economic Theory 7 (1974): 348–353.

42

Функция избыточного спроса – инструмент, используемый при анализе общего равновесия; позволяет рассматривать предложение как отрицательный избыток спроса, а спрос – как положительный избыток спроса.

43

Процитировано в работе Kirman A. Complex Economics (New York: Routledge, 2010).

44

Дальнейшая работа, которая, на мой взгляд, характеризуется ростом отчаяния, состояла в придумывании ряда рецептов, от сомнительных до совершенно неправдоподобных, с помощью которых экономика могла бы обрести равновесие. Например, исследователи предлагали отказаться от саморегулирования цен и поручить их установление некоему мудрому «аукционисту», который контролировал бы спрос и предложение на каждом рынке и соответствующим образом регулировал цены по сложной схеме. Прочитайте приведенный ниже рецепт и сделайте вывод о том, насколько он соотносится с реальной экономикой. Поведение аукциониста зависит от общего избыточного спроса, генерируемого отдельными агентами. Первоначально аукционист снижает цены всех товаров с отрицательным значением избыточного спроса и увеличивает цены всех товаров с положительным избыточным спросом таким образом, чтобы соотношение между любыми двумя ценами с положительным или отрицательным избыточным спросом поддерживалось на постоянном уровне. Цены адаптируются по такому алгоритму до тех пор, пока один из рынков не достигнет равновесия. Затем аукционист регулирует цены так, чтобы удерживать избыточный спрос на этот товар на нулевом уровне. В целом аукционист поддерживает по отношению к исходным значениям… относительные цены товаров с положительным (отрицательным) избыточным спросом на максимальном (минимальном) уровне и позволяет относительным ценам товаров с нулевым избыточным спросом колебаться между этими двумя границами. Как только один из рынков с положительным (отрицательным) избыточным спросом достигает равновесия, соответствующая цена уменьшается (увеличивается) относительно верхней (нижней) границы, и аукционист регулирует эту цену одновременно с другими ценами на товары с нулевым избыточным спросом, чтобы сохранить эти рынки в равновесии. С другой стороны, если цена одного из товаров с нулевым избыточным спросом достигает верхней (нижней) границы, это означает, что данный рынок больше не находится в равновесии, но соответствующая цена удерживается на уровне текущей относительной верхней (нижней) границы. Таким образом, аукционист отслеживает движение цен, ведущее к достижению равновесного состояния всей системы цен.

Из работы van der Laan G. and Talman A. J. J. «Adjustment Processes for Finding Economic Equilibria», Economics Letters 23, (1987): 119–23.

Вот так-то. Начав с идеи о том, что рынки способны сами найти для себя лучшее состояние, чем мог бы спроектировать любой регулятор, мы приходим к тому, что единственный способ, которым система может обрести свое замечательное равновесие, состоит в приложении огромных усилий для обработки огромного объема информации аукционистом, который должен заниматься централизованным планированием!

45

Saari D. «Mathematical Complexity of Simple Economics», Notices of the American Mathematical Society 42 (1995): 222–30.

46

Ackerman F. «Still Dead After All These Years: Interpreting the Failure of General Equilibrium Theory», Journal of Economic Methodology 9, no. 2 (2002): 119–139.

47

Цитата из учебника Аккермана приведена в работе Mas-Colell A., Whin ston M., Green J. Microeconomic Theory (New York: Oxford University Press, 1995).

48

Арбитраж – одновременная покупка и продажа одного и того же финансового инструмента или товара на разных рынках с целью получить выгоду от разницы цен или не потерпеть убытка в силу падения цены актива, приобретенного без спекулятивной цели; в данном случае – все операции, позволяющие получать повышенный доход в силу неравновесия на рынке.

49

См.: Rubinstein M. «Rational Markets: Yes or No? The Affirmative Case», Financial Analysts Journal 57, no. 3 (May/June 2001). История рассказана в работе Sontag S., Drew C. Blind Man’s Bluff: The Untold Story of American Submarine Espionage (London: HarperCollins, 1998).

50

Galton F. «Vox Populi», Nature 75 (1907): 450–51.

51

Surowiecki J. The Wisdom of Crowds (New York: Anchor, 2005).

52

См.: Ariely D. Predictably Irrational (London: HarperCollins, 2008).

53

Швейцарская высшая техническая школа Цюриха (нем. Eidgenössische Technische Hochschule Zürich).

54

См.: Dehaene S. et al. «Log or Linear? Distinct Intuitions of the Number Scale in Western and Amazonian Indigene Cultures», Science 230 (2008): 1217–1220.

55

Lorenz J. et al. «How Social Influence Can Undermine the Wisdom of Crowd Effect», PNAS 108, no. 22 (2011): 9020–9025.

56

Hong H., Kubik J., Stein J. «Thy Neighbor’s Portfolio: Word-of-Mouth Effects in the Holdings and Trades of Money Managers», Journal of Finance 9, no. 6 (2005).

57

Guedy O., Bouchaud J. – Ph. «Experts’ Earning Forecasts: Bias, Herding and Gossamer Information», International Journal of Theoretical and Applied Finance 8 (2005): 933–946.

58

В 1953 году американский экономист Милтон Фридман даже предположил, что арбитражный процесс должен навязывать рынку своего рода эволюционный отбор и происходить таким образом, чтобы удалить с него иррационально мыслящих людей. В конце концов, если иррационально мыслящие люди совершают неразумные сделки и создают на рынке дисбаланс, рационально мыслящие люди будут немедленно вступать в игру, чтобы воспользоваться случаем и извлечь прибыль из образовавшегося дисбаланса. Эта прибыль, по мнению Фридмана, должна обеспечиваться средствами, полученными из карманов и с банковских счетов иррациональных инвесторов, которые, в конечном счете, если они будут упорствовать в своем глупом поведении, окажутся выброшены с рынка.

59

Shleifer A., Vishny R. «The Limits of Arbitrage», Journal of Finance 52, no. 1. (March 1997): 35–55. Доступно по ссылке: http://pages.stern.nyu.edu/~cedmond/phd/Shleifer%20Vishny%20JF%201997.pdf

60

Под рыночным «шумом» подразумеваются ничем не обоснованные многочисленные случайные колебания биржевых котировок. – Прим. пер.

61

Woodward B. Maestro: Greenspan’s Fed and the American Boom (New York: Simon and Schuster, 2000).

62

См.: «Remembering the Crash of 1987», CNBC: at www.cnbc.com/id/20910471

63

См.: Lobb A. «Looking Back at Black Monday: A Discussion with Richard Sylla», Wall Street Journal Online, October 15, 2007. Доступно по ссылке: http://online.wsj.com/article/SB119212671947456234.html?mod=US-Stocks. Retrieved October 15, 2007.

64

См.: www.lope.ca/markets/1987crash/1987crash.pdf

65

Cutler. D. M., Poterba J. M., Summers L. H. «What Moves Stock Prices?», Journal of Portfolio Management (Spring 1989): 15, 3.

66

Fair R. «Events that Shook the Market», Journal of Business 75, no. 4 (October 2002), www.bis.org/publ/bppdf/bispap02b.pdf

67

Bowley G. «The Flash Crash, in Miniature», New York Times (November 8, 2010). Доступно по ссылке: www.nytimes.com/2010/11/09/business/09flash.html?pagewanted=all

68

См.: www.nanex.net/FlashCrash/OngoingResearch.html

69

Craig S. «Bank Stocks Get a Boost from Geithner», New York Times (October 6, 2011). Доступно по ссылке: http://dealbook.nytimes.com/2011/10/06/bank-stocks-get-a-boost-from-geithner/

70

С точки зрения экономики финансов цены на акции должны быть эквивалентны «текущей стоимости рационально ожидаемых или оптимально спрогнозированных будущих реальных дивидендов, дисконтированных по константной реальной ставке дисконтирования». Инвесторы оценивают величину дивидендов, которые они, скорее всего, получат от эмитента акций в каждом последующем году, и прибавляют их к цене акций, принимая во внимание тот факт, что будущие выплаты должны приниматься в расчет с учетом их дисконта. Например, если вы можете заработать 5 % на банковском депозите, то положенные на один год 95 долл. превратятся примерно в 100 долл.; следовательно, 100 долл., полученные через год, по своей ценности будут эквивалентны всего лишь 95 нынешним долларам.

71

Lo A. «Efficient Market Hypothesis», The New Palgrave Dictionary of Economics, в Durlauf and Blume, eds., 2nd ed. (New York: Palgrave Macmillan, 2008).

72

Joulin A. et al. «Stock Price Jumps: News and Volume Play a Minor Role», Wilmott (September/October 2008).

73

В принципе у приверженцев теории эффективных рынков имеется один аргумент, который указывает на то, что сильные ценовые всплески происходят, когда какой-то крупный игрок привносит в общую игру собственную информацию, совершая объемную сделку. Например, Goldman Sachs совершает крупную сделку, о которой знает только он, и рыночная цена затем реагирует постепенным возвращением к своему фундаментально обоснованному уровню, как это предсказывает теория эффективного рынка. Однако этому тоже не находится достаточных подтверждений, кроме чисто технических. Если крупные игроки на основе своей лучшей информированности совершают крупные сделки, тогда значительные ценовые всплески должны сопровождаться большим объемом участвующих в сделках акций. В таком случае, анализируя наиболее значительные изменения цен, вы должны были бы обнаружить, что многие из них являются следствием высокообъемных сделок. Но это не так. Фармер и его коллеги пару лет назад провели соответствующее исследование и обнаружили, что у сильных ценовых всплесков не прослеживается тесной связи с объемом вызывающих эти всплески сделок. «Сильные скачки, – как они выразились, – не индуцируются значительным объемами сделок».

См.: Farmer J. D et al. «What Really Causes Large Price Changes?», Quantitative Finance 4 (2004): 383–397.

74

См.: http://delong.typepad.com/sdj/2011/10/calibration-and-econometric-non-practice.html

75

См.: http://ineteconomics.org/video/conference-kings/efficient-market-theoryje-remy-siegel

76

Lucas R. «In Defence of the Dismal Science», The Economist (August 6, 2009). Доступно по ссылке: www.economist.com/node/14165405

Справедливости ради следует отметить, что Лукас в своей статье уточняет, что та «эффективность», о которой он говорит, не имеет ничего общего с оптимизирующей функцией рынка в любом ее смысле и относится лишь к трудности прогнозирования рыночных движений.

77

В некоторых случаях речь идет об «информационной эффективности», но это также представляет собой несколько своеобразное использование данного термина. Пол Самуэльсон, возможно, имеет в виду, что если инвесторы используют всю имеющуюся на рынке информацию, они тем самым делают рынки непредсказуемыми, но это не означает, что непредсказуемым рынком является именно тот, на котором в настоящее время должным образом используется вся имеющаяся информация. Рынок может стать непредсказуемым по любому количеству разных причин. Если предположить, что инвесторы, работающие на каком-то рынке, принимают все свои решения о покупке и продаже путем подбрасывания монеты, их действия не привнесут на рынок абсолютно никакой информации, но при этом цены будут колебаться случайным образом, и рынок окажется труднопредсказуемым.

78

«What Went Wrong with Economics», The Economist (July 16, 2009). Доступно по ссылке: www.economist.com/node/14031376?StoryID=14031376

79

«Lucas Roundtable», The Economist (August 6, 2009). www.economist.com/blogs/freeexchange/2009/08/lucas_roundtable

80

Derman E. My Life as a Quant: Reflections on Physics and Finance (Hoboken, NJ: Wiley, 2004).

81

www.nobelprize.org/nobelprizes/economics/laureates/2002/smith-lecture.pdf

82

Geller R. J. «Earthquake Prediction: A Critical Review», Geophysical Journal International 131 (1997): 425–450.

83

Dornbush R. «Growth Forever», Wall Street Journal, July 30, 1998.

84

Gutenberg B., Richter C. Seismicity of the Earth and Associated Phenomena, 2nd ed. (Prince ton University Press, 1954).

85

Для получения краткого обзора степенных законов, применяющихся в научных областях, см. информативную статью в Википедии: www.en.wikipedia.org/wiki/Power_law

86

Даже если один и тот же маршрут обслуживает несколько автобусов и они начинают свое движение по графику, это не означает, что равномерность их движения будет выдерживаться постоянно. Естественная динамика движения будет стремиться к тому, чтобы свести их вместе. Представьте себе два автобуса, которые начали свое движение по маршруту с десятиминутным интервалом. В часы пиковой нагрузки автобус, идущий первым, будет приходить на остановки, где собирается много пассажиров, и задерживаться там для их посадки. Второй автобус будет подходить к тем же остановкам, но число пассажиров на них будет меньше, поскольку основную их часть уже забрал первый автобус. Соответственно, второй автобус уходит с остановки раньше и поэтому, как правило, постепенно догоняет автобус, идущий первым.

87

Афтершок – повторный сейсмический толчок, интенсивность которого меньше, чем главный сейсмический удар.

88

См.: Andrews J. «Japan Aftershocks: How Long Will They Go On?», AccuWeather. com, April 13, 2011. Доступно по ссылке: www.accuweather.com/en/weather-news/japan-aftershocks-how-long-wil-1/48298

89

Омори посетил Сан-Франциско после сильнейшего землетрясения 1906 года, и, похоже, эта поездка прошла не без приключений. Среди прочего, он несколько раз становился жертвой антияпонских настроений. При этом он был весьма снисходителен, упомянув в своей работе лишь о «некоторых проблемах, возникших у меня с местными хулиганами… Они не нанесли мне никакого вреда, и у меня нет по этому поводу никаких претензий. Хулиганы есть во всех странах. Жители Калифорнии относились ко мне очень хорошо, и я очень доволен своей поездкой».

См.: «Hawaii Is Safe from Earthquakes», Hawaii Gazette, August 14, 1906.

90

Lillo F., Mantegna R. «Power-Law Relaxation in a Complex System: Omori Law after a Financial Market Crash», Physical Review E 68 (2003): 016119.

91

См.: www.lope.ca/markets/1987crash/1987crash.pdf

92

Вы можете увидеть карту с указанием мест землетрясений, произошедших в Калифорнии за последнюю неделю, на сайте Геологической службы США http://earthquake.usgs.gov/earthquakes/recenteqscany/

93

Ллойд Бланкфейн – председатель совета директоров и главный исполнительный директор Goldman Sachs.

94

Стандартное отклонение – статистический метод измерения риска по ценным бумагам (мера отклонения отдельной прогнозируемой переменной от среднего значения для распределения всех переменных); считается для конкретных ценных бумаг и для всего портфеля; чем больше стандартное отклонение, тем более неустойчивы цены и выше риск.

95

Несколько профессоров британских школ бизнеса провели интересное обсуждение фактической вероятности событий на основе нормального распределения. Согласно их заключению, «событие, вероятность которого соответствует 25-кратному стандартному отклонению, столь же ожидаемо, как замерзание ада». См.: www.ucd.ie/quinn/academicsresearch/workingpapers/wp_08_13.pdf

96

Gabaix X. «Power Laws in Economics and Finance», Annual Review of Economics 1 (2009): 255–293.

97

Наиболее интересное обсуждение данной темы представлено, конечно же, в Naseem Taleb’s The Black Swan (New York: Random House, 1997).

98

Carr E. H. What Is History? (New York: Penguin Books, 1990), 57.

99

История исследований «тяжелых хвостов» длинна и довольно запутана. Вскоре после того, как он впервые заметил «жирные хвосты» в рыночных движениях, Мандельброт отметил и кое-что еще – паттерн изменений рыночных цен выглядит очень похоже в разных временных масштабах. То есть если взять данные об изменениях биржевых цен за один месяц и сжать их с коэффициентом, примерно равным 30, то полученный результат будет выглядеть так же, как обычные данные о ценовых движениях за один день. По признанию самого Мандельброта, это выглядит довольно загадочно, если мы полагаем, что изменения, наблюдаемые в разное время, независимы друг от друга. То, что происходит на рынке в течение длительного времени, является всего лишь результатом последовательности событий, происходящих за короткие интервалы времени. Следовательно, вероятности тех или иных изменений за короткое время должны определить вероятности для более длительного времени. Имеется ли какое-либо объяснение тому, как происходит образование такого тонкого самоподобия?

Мандельброт показал, что имеется, но только в тех случаях, когда распределение изменений рыночных цен принадлежит к особому классу вероятностных распределений, первоначально изученных математиком П. Леви. Эти распределения характеризуются не только наличием «тяжелых хвостов», но и тем фактом, что если собрать все эти «хвосты» вместе, то полученное множество, в свою очередь, также будет иметь «тяжелые хвосты», причем с точно такой же экспонентой. В течение нескольких десятилетий этот феномен вызывает интерес и споры в среде экономистов. В первую очередь это говорит нам о ценовых движениях нечто довольно странное. Например, можно предположить, что дисперсия цен – мера их отклонения от математического ожидания – должна быть буквально бесконечной.

Для многих экономистов это выглядело слишком невероятным. Тем не менее привлекательность того, что Мандельброт назвал «гипотезой стабильности по Парето» для распределения изменений рыночных цен, была не менее сильна. Мандельброт, по крайней мере, предложил естественное объяснение существованию «тяжелых хвостов» и сделал это таким образом, что заодно внес понимание колебаний цен на коротких и длинных интервалах и связи между ними. Кроме всего прочего, эта гипотеза стала небольшим уколом для исходной теории случайных блужданий, согласно которой изменения, происходящие в разное время, являются независимыми.

Но, увы, теперь мы знаем, что и гипотеза Мандельброта оказалась в корне неверной. Это убедительно доказывают недавние исследования, проведенные на основе анализа больших массивов данных. Как выяснилось, математика Леви работает только в том случае, когда «тяжелый хвост» имеет значение экспоненты между 0 и 2. Для реальных же рынков значение этого показателя приближается к трем. Следовательно, за рамками описанных закономерностей оказывается целый класс возможных рыночных колебаний, в частности те, что демонстрируют независимость движений, происходящих в разное время.

Но наличие проблем с гипотезой стабильности по Парето было очевидно уже задолго до получения результатов недавних исследований, и даже сам Мандельброт указывал на этот факт в своей оригинальной работе. Идея о том, что рынок не признаёт различий во временных интервалах, на самом деле выглядит довольно нелепо и опровергает все то, что мы знаем о рынках. Рынки имеют своеобразную долговременную память, что делает их гораздо более сложными и богатыми на события, чем может описать любая константная вероятность колебаний.

100

Автокорреляция – корреляция между наблюдениями временного ряда и значениями этого же ряда, отстоящими на фиксированный интервал времени.

101

Ding Z., Granger C., Engle R. «A Long Memory Property of Stock Market Returns and a New Model», Journal of Empirical Finance 1 (1993): 83–106. Доступно по ссылке: www.netegrate.com/indexfiles/Research%20Library/Catalogue/Quantitative%20Analysis/Long-Range%20Dependence/A%20Long%20memory%20property%20of%20Stock%20Returns%20and%20a%20new%20Model%28Ding,Granger%20and%20Engle%29.pdf

102

Экономистам известно о кластеризации волатильности по крайней мере с 1960 года, но важность этого явления была оценена лишь в 1990 году. Эндрю Ло и Э. Крейг Маккинли, в опубликованной в 1991 году книге «A Non-Random Walk Down Wall Street» (нет названия перевода книги) указали на то, что «финансовые экономисты приходят к консенсусу в том, что распределение цен фондового рынка не является независимым и идентичным». Эффект долговременной памяти, о котором писали Дин, Грейнджер и Энгл, был отмечен ранее в 1986 году экономистом Стивеном Тейлором. См.: Taylor S. Modelling Financial Time Series (New York: John Wiley and Sons, 1986).

103

Lillo and Mantegra, «Power-Law Relaxation in a Complex System: Omori Law After a Financial Crash, Physical Review, 68, 2003, 016119.

104

См.: Peterson A. et al. «Quantitative Law Describing Market Dynamics Before and After Interest-Rate Change», Physical Review E 81 (2010): 066121. Доступно по ссылке: http://polymer.bu.edu/hes/articles/pwhs10.pdf

105

См.: например, Goldberger A. et al. «Fractal Dynamics in Physiology», PNAS 99, (2002): 2466–2472.

106

См.: Linkenkaer-Hansen K. et al. «Long-Range Temporal Correlations and Scaling Behavior in Human Brain Oscillations», Journal of Neuroscience 21, (2001): 1370–1377. Доступно по ссылке: www.jneurosci.org/content/21/4/1370.full.pdf

107

Buchanan M. Ubiquity (New York: Crown, 2001).

108

См.: Lo A., MacKinlay A. C. «When are Contrarian Profits Due to Stock Market Overreaction?», Rev. Financ. Stud. 3 (1990): 175–205.

109

См.: Tóth B., Kertés J. «Increasing Market Efficiency: Evolution of Cross-Correlations of Stock Returns», Physica A 360 (2006): 505–515. Доступно по ссылке: http://arxiv.org/PScache/physics/pdf/0506/0506071v2.pdf

110

Превосходный обзор рыночных универсалий представлен в статье: Borland L. et al. «The Dynamics of Financial Markets – Mandelbrot’s Multifractal Cascades, and Beyond», Wilmott Magazine, June 10, 2009. Доступно по ссылке: www.wilmott.com/pdfs/0503/bouchaud.pdf

111

Mandelbrot B., Fisher A., Calvet L. «A Multifractal Model of Asset Returns», Cowles Foundation Discussion Paper #1164 (1997). Доступно по ссылке: http://users.math.yale.edu/~bbm3/web_pdfs/Cowles1164.pdf. Также см. Benoit Mandelbrot and Richard Hudson, The (Mis) behaviour of Markets (City: Wiley, 2004).

112

Bouchaud J. P., Matacz A., Potters M. «The Leverage Effect in Financial Markets: Retarded Volatility and Market Panic», Physical Review Letters 87 (2001): 228701.

113

Стилизованные факты – допущения относительно реальной действительности, считающиеся – по крайней мере приблизительно – верными.

114

Axelrod R. «Advancing the Art of Simulation in the Social Sciences», in Simulating Social Phenomena, ed. Rosaria Conte, Rainer Hegselmann, and Pietro Terna (Berlin: Springer, 1997), 21–40.

115

Friedman M. «The Methodology of Positive Economics», in Essays in Positive Economics (Chicago: Chicago University Press, 1953). Доступно по ссылке: http://dieoff.org/_Economics/TheMethodologyOfPositiveEconomics.htm

116

Модель ценообразования капитальных активов (CAPM) – модель соотношения ожидаемого риска и дохода, основанная на допущении, что инвесторы хотят получать более высокий доход при повышенном риске, то есть требуемая норма доходности определяется как функция от доходности по безрисковым активам, среднерыночной доходности и коэффициента, характеризующего соответствие между колебаниями доходности данного актива и среднерыночной доходности.

117

Sharpe W. «Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium», Journal of Finance 19 (1964): 425–442.

118

Thaler R. «From Homo economicus to Homo sapiens», Journal of Economic Perspectives 14, no. 1 (2000): 133–141.

119

Для получения более подробной информации о философском беспорядке аргумента Фридмана см.: Keen S. Debunking Economics (Sydney: Zed Books, 2002). Кин в главе 7 опирается на гораздо более подробный анализ философа Алана Масгрейва.

120

Foley D. «Rationality and Ideology in Economics», Social Research 71 (2004): 329–342. Доступно по ссылке: http://homepage.newschool.edu/%7Efoleyd/ratid.pdf

121

Goodway N. «Bailey Hedge Fund Closes After Slump», доступно по ссылке: www.thisismoney.co.uk/money/markets/article-1591207/Bailey-hedge-fund-closes-after-slump.html (June 20, 2005).

122

http://bigpicture.typepad.com/comments/files/AQR.pdf

123

То есть сокращения объема активов, приобретенных (проданных) за счет заемных средств. – Прим. пер.

124

http://bigpicture.typepad.com/comments/files/renaissancetechnologies.pdf

125

http://bigpicture.typepad.com/comments/files/Barclays.pdf

126

Процитировано в Schwager J. Market Wizards: Interviews with Top Traders (Columbia, MD: Marketplace Books, 2006), 128.

127

Конечно, экономисты заметили отклонения от рационального поведения в играх. Интересен тот факт, что предсказуемость в классической теории игр, как правило, появляется в ситуациях, когда игра достаточно проста и все ее участники достаточно умны, чтобы определить рациональную стратегию, и исходят из того, что их соперники также способны это сделать. Например, в простой игре, известной как «сороконожка», 70 % профессиональных шахматистов следовали рациональной стратегии, в то время как другие категории игроков выбирали ее только в 5 % случаев. Кроме того, каждый гроссмейстер выбрал рациональную стратегию, узнав, что его противником является другой шахматист. При игре со студентами они выбирали эту стратегию реже. См.: Levitt S., List J., Sadoff S. «Checkmate: Exploring Backward Induction Among Chess Players», American Economic Review 101 (2011): 975–990. www.fieldex-periments.com/uploads/133.pdf

128

То, что реальные люди часто не следуют в своей игре рациональному идеалу, было известно с момента появления теории игр. В 1957 году двое исследователей из калифорнийской корпорации RAND, Мерил Флуд и Мелвин Дрешер, провели простой эксперимент, чтобы понять, действительно ли идея Нэша соответствует тому, как люди играют в простую игру. Во взятой для эксперимента игре равновесие по Нэшу легко вычислялось, поэтому при желании противники легко могли играть, используя рациональную стратегию. Однако в реальности все оказалось совсем иначе. Участники игры никогда не придерживались сколько-нибудь равновесной стратегии, ведя вместо этого сложную игру в «кошки-мышки», в процессе которой их поведение продолжало развиваться и изменяться. Во время проведения игр Флуд и Дрешер записывали комментарии игроков, отражающие изменение их эмоциональных реакций на действия оппонента. Своими репликами игроки пытались в некоторых случаях склонить соперника к большей сговорчивости или выражали приятное удивление его действиями: «Вот те на! Вот это по-дружески», в других случаях они были возмущены: «Да пошел он к черту!» – а иногда выдавали свое недоумение и разочарование: «Это все равно, что учить ребенка ходить в туалет – нужно набраться терпения».

См.: William Poundstone. Prisoner’s Dilemma (New York: Anchor Books, 1993), p. 106–116.

129

Алгоритмы, симулирующие действия реальных участников игры, запрограммированные на долговременное выполнение определенных заданий по сбору и обработке информации. – Прим. пер.

130

Интервью с Дейвом Клиффом. Доступно по ссылке: http://physicsoffinance.blogspot.com/2011/12/interview-with-dave-cliff.html

131

Эрик Рейнерт поддерживает веб-сайт, на котором размещены материалы по данной теме. См.: www.othercanon.org/index.html

132

Keynes J. M. The General Theory of Employment, Interest and Money, (Cambridge: Cambridge University Press, 1936). Доступно по ссылке: http://www.newschool.edu/nssr/

133

Lynch P. Beating the Street (New York: Simon and Schuster, 1993).

134

Pring M. Technical Analysis Explained: The Successful Investor’s Guide to Spotting Investment Trends and Turning Points, fourth ed. (New York: McGraw-Hill, 2002).

135

Neely Ch., Weller P. «Technical Analysis in the Foreign Exchange Market», рабочие материалы 2011–001B, Федерального резервного банка Сент-Луиса. Доступно по ссылке: http://research.stlouisfed.org/wp/2011/2011–001.pdf

136

Creswell J. «Currency Market Expects Rate Cut By Bank of Japan», Wall Street Journal, September 5, 1995.

137

Schwager, Market Wizards, 26.

138

Conlisk J. «Why Bounded Rationality?» Journal of Economic Literature 34 (1996): 669–700. Доступно по ссылке: http://teaching.ust.hk/%7Emark329y/EconPsy/Why%20Bounded%20Rationality.pdf

139

См.: Dijksterhuis A. et al. «On Making the Right Choice: The Deliberation Without Attention Effect», Science 311 (2006): 1005–1007.

140

См.: Umbanhower P., Melo F., Swinney H. L. «Localized Excitations in a Vertically Vibrated Granular Layer», Nature 382 (1996): 793–796.

141

Nelson R. Economics as Religion (University Park: Penn State University Press, 2001).

142

Объяснить, почему представление о рациональных ожиданиях было столь влиятельным и трудноискоренимым, нелегко. Сами экономисты затрудняются объяснить этот феномен. См., например, Buiter W. «The Unfortunate Uselessness of Most “State of the Art” Academic Monetary Economics», Financial Times (March 3, 2009), Доступно по ссылке: www.voxeu.org/article/macroeconomics-crisis-irrelevance.

143

Chase W., Simon H. «Perception in Chess», Cognitive Psychology 4 (1973): 55–61.

144

Этот результат согласуется с известными выводами психолога Джорджа Миллера о том, что «семь» является своего рода «магическим числом», отражающим некоторые важные свойства нашей кратковременной памяти. Мы может помнить одновременно о семи вещах – числах, словах, шахматных фигурах, – а если и больше, то не намного.

См.: Miller G. «The Magical Number Seven, Plus or Minus Two», Psychological Review 63 (1956): 81–97.

145

См., например, Evans G. and Honkapohja S. «Learning and Macroeconomics», Annual Review of Economics 1 (2009): 421–451. Эта статья содержит материалы, позволяющие понять, что происходит в некоторых моделях рациональных ожиданий, если исходить из того, что ожидания интеллектуальных агентов формируются не рациональным образом, а на основе некоторого алгоритма обучения. В данной работе показано, что некоторые алгоритмы обучения приводят к появлению все того же равновесного исхода. Это интересно и выглядит весьма впечатляюще. Но только на первый взгляд, поскольку данные алгоритмы обучения имеют вполне конкретную направленность. Большинство из рассматриваемых в статье моделей предполагает, что агенты уже знают правильную математическую форму, которую они должны использовать, чтобы сформировать свои ожидания в отношении будущих цен. Все, чего им не хватает, это знания величин некоторых параметров уравнения. Это похоже на предположение о том, что люди, которые только начинают изучение, скажем, квантовой теории, уже знакомы с правильной формой уравнения Шредингера – ключевого уравнения этой теории – со всеми необходимыми пространственными и временными производными, но не знают правильных коэффициентов. Это довольно-таки спекулятивное предположение.

146

См.: Whitson J., Galinsky A. «Lacking Control Increases Illusory Pattern Perception», Science 322 (2008): 115–117.

147

Экономисты могут возразить, что данный результат случайного выбора в действительности является следствием применения так называемой смешанной стратегии из теории игр. Но это не то, что происходит в данном случае. Следуя адаптивной, предусматривающей развитие стратегии, агенты в игре Артура получают лучший результат (оказываются удовлетворены в конечном итоге чаще), чем используя чисто случайную стратегию.

148

Я должен подчеркнуть, что Артур не был первым экономистом, который использовал рыночные модели с адаптивными агентами. Например, в своих более ранних работах Алан Керман показал, что спонтанные рыночные колебания могут воздействовать на мышление участников рынка, «следующих за трендом», или «фундаменталистов» и что они могут переключаться с одного вида поведения на другой в зависимости от последних событий. Например, на «бычьем» рынке фундаменталисты имеют тенденцию действовать как трейдеры, следующие за трендом, что способствует дальнейшему подъему цен. При этом Керман черпал вдохновение из наблюдений за поведением муравьев.

См.: Kirman A. «Epidemics of Opinion and Speculative Bubble s in Financial Markets», in M. Taylor (ed.), Money and Financial markets (London: Macmillan, 1991).

149

LeBaron B. «Building the Santa Fe Artificial Stock Market», Working Paper, Brandeis University (June 2002). http://people.brandeis.edu/~blebaron/wps/sfisum.pdf

150

LeBaron B. «Agent-Based Financial Markets: Matching Stylized Facts with Style», в D. Colander (ed.), Post Walrasian Macroeconomics: Beyond the DSGE Model (Cambridge: Cambridge University Press, 2006). Доступно по ссылке: http://people.brandeis.edu/~blebaron/wps/style.pdf.

151

Challet D., Zhang Yi-Ch. «Emergence of Cooperation and Organization in an Evolutionary Game», Physica A, 226 (1997): 407.

152

Спиновые стёкла – разбавленные магнитные сплавы (например, CuMn, AgMn или AuFe), то есть немагнитные материалы с включением магнитных примесей с относительной концентрацией магнитных ионов от 10-3 до 10-1.

153

Savit R., Manuca R., Riolo R. «Adaptive Competition, Market Efficiency and Phase Transitions», Phys. Rev. Lett. 82 (1999): 2203.

154

«Interview: Cliff Asness Explains Why He Started a Managed Futures Fund», Business Insider (March 5, 2010). Доступно по ссылке: http://articles.businessinsider.com/2010–03–05/wall_street/29960522_1_trend-inflows-trading-places

155

Zhang Y. C. «Why Financial Markets Will Remain Marginally Inefficient». Доступно по ссылке: http://arxiv.org/abs/cond-mat/0105373

156

Это не единственный способ получить колебания объема торгов. Еще один способ состоит в постепенном увеличении капитала агентов и дозволении увеличивать объем сделок пропорционально имеющемуся размеру капитала. Это опять же очевидный шаг к реальности, и он также приводит к колебаниям рынка с отражением многих статистических характеристик, присущих реальным рынкам даже в таких простых моделях.

157

Berg G., Marsili M., Rustichini A., Zecchina R. «Statistical Mechanics of Asset Markets with Private Information», 203–211. Quant. Fin 1, no. 2 (2001).

158

См., например, Keung C. H., Zhang Y. C. «Minority Games», Encylopedia of Complexity and Systems Science, R. Meyers ed. (Berlin: Springer, 2009).

159

Пищевая цепь (пищевые связи в биологическом сообществе) – поедание одних организмов другими.

160

Darley V. Nasdaq Market Simulation: Insights on a Major Market from the Science of Complex Adaptive Systems (New York: World Scientific, 2007).

161

Кстати сказать, вы не можете использовать обычный водород, но существуют его изотопы, дейтерий или тритий, ядра которых содержат протон и один или два нейтрона. Они могут соединяться в нестабильные ядра, которые в конечном счете распадаются, создавая стабильные ядра гелия с двумя нейтронами и двумя протонами.

162

Чтобы узнать больше об управляемом ядерном синтезе с инерционным удержанием плазмы, см. https://lasers.llnl.gov/programs/nic/target_physics.php

163

Данный процесс известен как неустойчивость Рэлея – Тейлора.

164

Интересно, что происходящее при управляемом термоядерном синтезе с инерционным удержанием во время взрыва оболочки очень похоже на то, что происходит во время взрыва сверхновых звезд, только в обратном порядке. Поток направляется не внутрь, а наружу, но при этом аналогичная неустойчивость вызывает рост волн и возможную турбулентность.

165

С неполным списком можно ознакомиться в Википедии. См.: http://en.wikipedia.org/wiki/Plasma_stability#Plasma_instabilities

166

См.: Rigaud St. P. Biographical Account of John Hadley, Esq. V.P.R.S., the Inventor of the Quadrant, and of his brothers, George and Henry (London: Fisher, Son & Co., 1835).

167

Частное научное общество, существующее на правительственные субвенции. Одно из старейших в мире. Играет важную роль в организации научных исследований Великобритании, фактически являясь британской академией наук. – Прим. пер.

168

Стоящий за этим физический эффект известен как сила Кориолиса, которая является следствием сохранения в атмосфере момента импульса, возникающего из-за вращения планеты. Представьте, как опоясывающее планету кольцо воздушных масс на большой высоте дрейфует в сторону Северного полюса. При приближении к полюсу это кольцо, естественно, оказывается ближе к оси вращения Земли (которая как раз и проходит через полюса). Соответственно, в этом случае для сохранения момента импульса воздушное кольцо должно начать вращаться быстрее. Именно это и заставляет воздушные массы на большой высоте в умеренных широтах перемещаться в восточном направлении по отношению к земле. По той же причине воздушное кольцо, находящееся на малой высоте и дрейфующее обратно к экватору, должно замедлять скорость своего вращения и, следовательно, двигаться в западном направлении по отношению к земле. Этим объясняется происхождение пассатов.

169

Данная идея просто витала в воздухе: на протяжении нескольких десятилетий она возникала в головах немецкого философа Иммануила Канта и английского химика Джона Дальтона, которые ничего не знали об оригинальной работе Хэдли. См.: Lorenz E. «A History of Prevailing Ideas About the General Circulation of the Atmosphere», Bulletin of the American Meteorological Society 64, (1983): 730.

170

Данное открытие невозможно приписать какому-то конкретному человеку. Скорее оно вытекает из работ целого ряда метеорологов, включая австрийца Альберта Дефанта, норвежцев Вильгельма Бьеркнеса и Брита Эрика Иди, а также американца Жюли Григори Чарни, последний из которых имел долгую и выдающуюся карьеру ученого-метеоролога в Массачусетском технологическом институте. В 1979 году он возглавлял комитет Национального исследовательского совета, изучавшего связь между атмосферным углекислым газом и климатом. Отчет этой группы стал одной из первых научных работ, посвященных проблеме глобального потепления, и содержит в себе оценку вероятного повышения температуры при удвоении выбросов СО2 «примерно на 3 °C с вероятной погрешностью ±1,5 °C». Примечательно, что это довольно близко к той оценке, которую ученые из разных стран дали 30 лет спустя. Согласно докладу МГЭИК, сделанному в 2007 году, «вероятной климатической реакцией станет повышение температуры от 2 до 4,5 °C с наивысшей степенью ожидания около 3 °C. Весьма сомнительно получение значения ниже 1,5 °C. Значения, существенно превышающие уровень 4,5 °C, не могут быть исключены, но, основываясь на наблюдениях, вероятность этого гораздо ниже, чем для указанного диапазона».

171

Бароклинная неустойчивость – динамическая неустойчивость в основном переносе в атмосфере, определяемая его бароклинностью, то есть наличием меридионального градиента температуры и, следовательно, термического ветра.

172

Для получения дополнительной информации об эксперименте Филлипса и его историческом влиянии см.: Lewis. J. «Clarifying the Dynamics of the General Circulation: Phillips’s 1956 Experiment», Bulletin of the American Meteorological Society (1998). Доступно по ссылке: www.aos.princeton.edu/WWWPUBLIC/gkv/history/Lewis-on-Phillips98.pdf

173

Фридман сказал так в разговоре с экономистом Массачусетского технологического института Франклином Фишером. См.: «The Stability of General Equilibrium – What Do We Know and Why Is It Important?», в Bridel P. (ed.) General Equilibrium Analysis: A Century After Walras (London: Routledge, 2011). Доступно по ссылке: http://economics.mit.edu/files/6988

174

Menkhoff L., Taylor M. P. «The Obstinate Passion of Foreign Exchange Professionals: Technical Analysis», Journal of Economic Literature 45, no. 4 (2007): 936–972.

175

От англ. chart – биржевой график, поскольку спекулянты часто принимают свои торговые решения исключительно на основании внешнего вида графиков, отражающих изменения цены акций и объема торгов.

176

Многие исследователи работали с простыми моделями в этом направлении. См., например, Lux T., Marchesi M. «Sealing and Criticality in a Stochastic Multi-Agent Model of a Financial Market», Nature 397 (February 11, 1999): 498–500.

177

Khandani A. E., Lo A. W. «What Happened to the Quants in August 2007? Evidence from Factors and Transactions Data», Journal of Financial Markets, 14 (2011): 1–46.

178

См., например, прекрасную работу Pederson L. «When Everyone Runs for the Exit», International Journal of Central Banking 5, (2009): 177–199. Доступно по ссылке: pages.stern.nyu.edu/~lpederse/papers/EveryoneRunsForExit.pdf

Это незначительно логически видоизмененная версия бегства вкладчиков – хотя бегство вкладчиков обусловлено исключительно ожиданиями: люди пытаются сохранить собственные деньги. Ситуация с кредитными рычагами имеет некоторые отличия; продажи могут происходить в принудительном порядке из-за необходимости осуществления платежей и не являться следствием каких-либо ожиданий.

179

Thurner S., Farmer J. D., Geanakoplus J. «Leverage Causes Fat Tails and Clustered Volatility», Quantitative Finance 12 (2012): 695–707.

180

См. блог Bookstaber R. http://rick.bookstaber.com/2007/08/can-high-liquidity-low-volatility-high.html

181

Хороший видеоролик, иллюстрирующий это явление, доступен на http://web.mit.edu/newsoffice/2009/traffic-0609.html

182

Merton R., Bodie Z. «Design of Financial Systems: Towards a Synthesis of Function and Structure», Journal of Investment Management 3 (2005): 1–23.

183

Совместный отчет Организации экономического сотрудничества и развития, Всемирного банка и Международного валютного фонда на форуме, проходившем 22–23 мая 2007 года. Доступно по ссылке: www.oecd.org/dataoecd/49/45/39354012.pdf

184

Battiston S., Gatti D. D., Gallegati M., Greenwald B. C. N., Stiglitz J. E. «Liaisons Dangereuses: Increasing Connectivity, Risk Sharing, and Systemic Risk», Journal of Economic Dynamics and Control (2012, forthcoming).

185

См.: Brock W., Hommes C., Wagener F. «More Hedging Instruments May Destabilize Markets», Working Paper, Center for Nonlinear Dynamics in Economics and Finance (May 2009). См. также: Caccioli F., Marsili M. «Efficiency and Stability in Complex Financial Markets», Economics Discussion Papers, No. 2010–2013, Kiel Institute for the World Economy (2010).

186

Cochrane J. «Lessons from the Financial Crisis», Regulation Winter (2009–2010): 34–37. Доступно по ссылке: www.cato.org/pubs/regulation/regv32n4/v32n4–6.pdf

187

См. блог Economics of Contempt: http://economicsofcontempt.blogspot.fr/2010/02/mind-boggling-nonsense-from-john.html

188

Nelson R. Economics as Religion, (University Park: Pennsylvania State University, 2002).

189

См.: Westerhoff F. «The Use of Agent-Based Financial Market Models to Test the Effectiveness of Regulatory Policies». Доступно по ссылке: www.uni-bamberg.de/fileadmin/uni/fakultaeten/sowilehrstuehle/vwl_wirtschaftspolitik/Team/Westerhoff/Publications/2011/P45_JfNS/FW.pdf

190

La Capra L. «How P & G Detailed One Investor», The Street (May 17, 2010) www.thestreet.com/story/10757383/5/how-pg-plunge-derailed-one-investor.html

191

Pappalardo J. «New Transatlantic Cable Built to Shave 5 Milliseconds off Stock Trades», Popular Mechanics, October 27, 2011. Доступно по ссылке: www.popularmechanics.com/technology/engineering/infrastructure/a-transatlantic-cableto-shave-5-milliseconds-off-stock-trades

192

Wissner-Gross A. D., Freer C. E. «Relativistic Statistical Arbitrage», Physical Review E 82, (2010): 056104.

193

Wilmott P. «Hurrying into the Next Panic?», New York Times July 28, 2009. Доступно по ссылке: www.nytimes.com/2009/07/29/opinion/29wilmott.html

194

Clark C. «Controlling Risk in a Lightning-Speed Trading Environment», Federal Reserve Bank of Chicago Financial Markets Group, Policy Discussion Paper Series PDP 2010–1 (2010).

195

Hendershott T., Jones C., Menkveld A. «Does Algorithmic Trading Improve Liquidity?» Journal of Finance 66 (2011): 1–33.

196

Hendershott, Jones and Menkveld, «Does Algorithmic Trading Improve Liquidity». Эти авторы были осторожны, указав на недостатки своего исследования. Они указали, что «однако имеется несколько оговорок. Наша выборка охватывает в основном период, в течение которого наблюдался рост цен на акции, и фондовые рынки вели себя спокойно во время введения автоквотирования в 2003 году. Вопрос о том, является ли алгоритмическая торговля столь же полезной в более турбулентные для рынка периоды, остается открытым».

197

Easley D., de Prado M. L., O’Hara M. «The Microstructure of the Flash Crash», Journal of Portfolio Management 37 (2011): 118–128.

198

CFTC-SEC, Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010, September 30, 2010.

199

См.: показания Криса Нейджи, исполнительного директора TD Ameritrade Holding Corp’s, процитированные в статье «Panel Urges Big Thinking in “Flash Crash” Response», Reuters, August 11, 2010.

200

Smith R. «Is HFT Inducing Changes in Market Microstructure and Dynamics», рабочие документы (2010).

201

Haldane A. «The Race to Zero». Выступление на Шестнадцатом Всемирном конгрессе Международной экономической ассоциации, Пекин, Китай, 8 июля 2011 года.

202

Российские участники фондового рынка обычно используют один и тот же термин, «шип», для обозначения как резких взлетов, так и резких падений биржевых котировок. Здесь под термином «разлом» автор понимает «шип», направленный вниз. – Прим. пер.

203

Johnson N. et al. «Financial Black Swans Driven By Ultrafast Machine Ecology», См. препринт на: http://arxiv.org/abs/1202.1448

204

«Тиком» называют каждое единичное изменение биржевых котировок. – Прим. пер.

205

См.: Liukkonen T. N. «Human Reaction Times as a Response to Delays in Control Systems». Доступно по ссылке: www.tol.oulu.fi/fileadmin/kuvat/Kajaani/ReactionTime-ALMA.pdf

206

Story L., Bowley G. «Market Swings Are Becoming New Standard», New York Times, September 11, 2011.

207

См.: www.nanex.net/FlashCrashFinal/FlashCrashAnalysisTheory.html

208

Cliff D., Northrop L. «The Global Financial Markets: An Ultra-Large-Scale Systems Perspective». Обзор форсайт-проекта правительства Великобритании, «Будущее компьютерной торговли на финансовых рынках».

209

См.: www.nanex.net/StrangeDays/06082011.html

210

См.: http://blogs.progress.com/business_making_progress/2011/02/beware-the-splash-crash.html

211

Buldyrev S. V. et al. «Catastrophic Cascade of Failures in Interdependent Networks», Nature 464 (2010): 1025–1028.

212

Banerji R. «Little Boy Lost Finds His Mother Using Google Earth», (April 13, 2012). Доступно по ссылке: www.bbc.co.uk/news/magazine-17693816

213

Van der Leeuwe S. «The Archeology of Innovation: Lessons for Our Times», Athens Dialogues, Harvard University. Доступно по ссылке: http://athensdialogues.chs.harvard.edu/cgi-bin/WebObjects/athensdialogues.woa/wa/dist?dis=83

214

Wilmott P. «Hurrying into the Next Panic?» New York Times July 28, 2009.

215

Winston G., quote in Rogeberg O., Melberg H. O. «Acceptance of Unsupported Claims about Reality: A Blind Spot in Economics», Journal of Economic Methodology 18 (2011): 1, 29–52.

216

Rogeberg O., Melberg H. O. «Acceptance of Unsupported Claims about Reality: A Blind Spot in Economics», Journal of Economic Methodology 18 (2011): 1, 29–52.

217

Russell B. My Philosophical Development (London: Routledge, 1995).

218

Микроэкономическое обоснование – база макроэкономической модели, в которой экономические события определяются рациональным поведением максимизирующих полезность индивидов.

219

Lucas R. «Econometric Policy Evaluation: A Critique», in Brunner K., Meltzer A. The Phillips Curve and Labor Markets, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1 (New York: American Elsevier, 1976), 19–46.

220

Stanley M. H. R., Amaral L. A. N., Buldyrev S. V., Havlin S., Leschhorn H., Maass P., Salinger M. A., Stanley H. E. «Scaling Behavior in the Growth of Companies», Nature 379 (1996): 804–6.

221

Комментарий впервые появился в блоге: http://mainlymacro.blogspot.fr/2012/03/microfounded-and-other-useful-models.html

222

Fair R. C. Testing Macroeconometric Models (City: Harvard University Press, 1994).

223

См.: Evans G., Honkapohja S. «An Interview with Thomas J. Sargent», Macroeconomic Dynamics 9 (2005): 561–583.

224

См.: Brayton F., Tinsley P. (eds.) «A Guide to FRB/US», Washington: Federal Reserve Board, 1996). Доступно по ссылке: www.federalreserve.gov/Pubs/Feds/1996/199642/199642abs.html

225

См.: Ormerod P., Mounfield C. «Random Matrix Theory and the Failure of Macro – Economic Forecasts» Physica A 280 (2000): 497–504.

226

См.: Wieland V., Wolters M. «Macroeconomic Model Comparisons and Forecast Competitions». Доступно по ссылке: www.voxeu.org/index.php?q=node/7616

227

Нараяна Кочерлакота, президент Федерального резервного банка Миннеаполиса, процитировано в James Morley, «The Emperor Has No Clothes», MacroFocus 5, no. 2 (June 24, 2010).

228

Preis T., Schneider J. J., Stanley H. E. «Switching Processes in Financial Markets», Proceedings of the National Academy of Sciences 108 (2011): 7674–7678.

229

Soros G. The Alchemy of Finance (New York: Simon and Schuster, 1987).

230

Selix C. «Financial Meltdown: Hyman Minsky Warned Us This Would Happen», Minnesota Post, September 17, 2008.

231

Minsky H. Stabilizing an Unstable Economy (New York: McGraw-Hill Professional, 2008).

232

См.: Gallegati M., Palestrini A., Rosser J. B., Jr. «The Period of Financial Distress in Apeculative Markets: Interacting Heterogeneous Agents and Financial Conditions», Macroeconomic Dynamics 15 (2011): 60–79.

233

Colander D. et al. «The Financial Crisis and the Systemic Failure of Academic Economics», материалы для обсуждения 09–03, Университет Копенгагена, департамент экономики.

234

Robert E., Lucas J. «Asset Prices in an Exchange Economy», Econometrica 46, no. 6 (1978): 1429–1445.

235

Buiter W. «The Unfortunate Uselessness of Most “State of the Art” Academic Monetary Economics», Financial Times, March 3, 2009.

236

Coates J. The Hour Between Dog and Wolf (New York: Penguin, 2012).

237

Fisher I. «The Debt-Deflation Theory of Great Depressions» Econometrica 1 (1933): 337–57.

238

Дефляция долга – увеличение реального долгового бремени в результате снижения общего уровня цен; наносит удар по финансовому положению должников и может быть причиной разорения компаний; ситуация осложняется тем, что активы компаний, которые могут быть использованы в качестве залога, также обесцениваются (термин введен И. Фишером).

239

Kaldor N. «A Model of the Trade Cycle», Economic Journal 50 (1940): 78–92.

240

Теория вычислимости – раздел современной математики и теории вычислений, возникший в результате изучения понятий вычислимости и невычислимости. Изначально теория была посвящена вычислимым и невычислимым функциям и сравнению различных моделей вычислений.

241

Turing A. «The Chemical Basis of Morphogenesis», Philosophical Transactions of the Royal Society of London 237 (1952).

242

См.: Johnson S. «The End of the Euro: A Survivor’s Guide», Доступно по ссылке: http://baselinescenario.com/2012/05/28/the-end-of-the-euro-a-survivors-guide/

243

В некоторых случаях человеческая реакция может подтверждать справедливость теории. Действительно, многие исследования выявляют, что некоторые предположения оказываются самоисполняющимися пророчествами, поскольку они поощряют людей действовать определенным образом, который приводит к их исполнению. Эксперименты, связанные с изучением корыстных моделей поведения, для которых привлекались студенты различных специальностей, показали, что те из них, кто изучает, скажем, психологию или компьютерные науки, не только опираются в своих решениях на получение личной выгоды, но и проявляют определенное стремление к справедливости (это относится и к людям вообще). Однако исключение составляют студенты, изучающие экономику, которые систематически действуют эгоистичнее, чем их коллеги с других факультетов. Причина, похоже, кроется в том, что они преследуют исключительно корыстные интересы, предполагая, что остальные участники будут действовать таким же образом. См., например, Frank R., Gilovich Th., Regan D. «Does Studying Economics Inhibit Cooperation?», Journal of Economic Perspectives 7 (1993): 159–171. Эта самоподдерживающаяся динамика, конечно, может быть весьма разрушительной, поскольку она способна помешать сотрудничеству.

244

Friedman R. Appropriating the Weather (Ithaca: Cornell University Press, 1989).

245

Richardson L. F. Weather Prediction by Numerical Process (Cambridge: Cambridge University Press, 1922).

246

Выяснилось, что Ричардсон не использовал методы математического сглаживания для фильтрации нереалистичных атмосферных изменений. Более поздние расчеты показывают, что, если бы он использовал эти методы, его расчеты были бы довольно точны, несмотря на то что он производил их вручную.

247

Я являюсь болельщиком команды Cleveland Browns на протяжении почти полувека. Это дает мне право помечтать.

248

Мы знаем это при условии, что не произойдет никаких форс-мажорных вмешательств типа катастрофического столкновения астероида или кометы с Землей или Луной.

249

Laplace P. S. A Philosophical Essay on Probabilities (New York: Dover, 1953).

250

Не самом деле это уже не так. Китай, в частности, развивает крупномасштабную научную программу, изучающую возможности изменения погоды. См. www.guardian.co.uk/environment/blog/2009/oct/01/china-cloud-seeding-parade

251

Bookstaber R. A Demon of Our Own Design (Hoboken: Wiley, 2007).

252

Форсайт-проект правительства Великобритании «Будущее компьютерной торговли на финансовых рынках». Доступно по ссылке: www.bis.gov.uk/assets/foresight/docs/computer-trading/11–1223-dr4-global-financial-markets-systems-perspective

253

Ocrant M. «Madoff Tops Charts; Skeptics Ask How», MarHedge 89 (May 2001).

254

LeDoux J. The Emotional Brain (New York: Touchstone, 1996).

255

Haldane A. «The $100 Billion Question», комментарии были даны в Институте регулирования и рисков, Гонконг, 30 марта 2010 г. Доступно по ссылке: www.bankofengland.co.uk/publications/speeches/…/speech433.pdf

256

Dudley W. «Asset Bubbles and the Implications for Central Bank Policy». Выступление на заседании Экономического клуба Нью-Йорка, Нью-Йорк, 7 апреля 2010 г. Доступно по ссылке: www.newyorkfed.org/newsevents/speeches/2010/dud100407.html

Table of Contents

Марк Бьюкенен Прогноз. Как, наблюдая за погодой, научиться предсказывать экономические кризисы

Предисловие

Глава 1 Иллюзия равновесия

Четыре минуты хаоса

Биржевой крах

Атмосфера идей

Физика финансов

Вне равновесия

Прогнозирование

Глава 2 Чудо-машина

Два гения

Математика равновесия

Ожидаемая непредсказуемость

Гипотеза эффективного рынка

По спирали – к эффективности

Рынок знает все лучше всех

Глава 3 Редкие исключения

Концепция эффективности не устояла

Жадность – это хорошо, для меня и для рынка

Ураган пятой категории

Чрезвычайно редкие исключения

Два способа успокоить рынок

Истинно верующие

Вне равновесия

Глава 4 Естественные ритмы

Статистическое исследование

Рыночные потрясения

Странная статистика

Даже рынки обладают памятью

Лавина из рисовых зерен

Об ураганах и гипотезах

Глава 5 Модели человека

«F-твист» Милтона Фридмана

И снова об игре словами

Обратная сторона рациональности

Две разновидности игры

Кривая обучения никогда не обрывается

Другой Канон

От homo economicus к homo sapiens

Глава 6 Экология веры

Рассуждение о мышлении

Достижение дисбаланса

Упрощенная структура рынков

По спирали к… реальности

Экологическая перспектива

Как котов пасти

Физика финансов

Глава 7 Риски, связанные с эффективностью

«Позвольте мне воспользоваться профессиональной терминологией: нас всех поимели»

Невидимые связи

Трафик

Меньше риска = больше риска?

Переосмысление причин и следствий

Остерегайтесь границы эффективности

Глава 8 Трейдинг со скоростью света

Когда рынок ликвидный – дышится легко

О реках и рисках

Шипы и разломы[202]

За кулисами «молниеносного падения»: капризные финансы

Глобальный хаос инкорпорейтед

Сложности, связанные с развитием технологии

Глава 9 Сумерки Богов

Макроэкономика и ее микроконфузы

Аутистичная экономика?

Стадный инстинкт

Физики и неудавшиеся философы

Теория экономической погоды

Остается только сожалеть

Глава 10 Прогнозирование

История не повторяется

Будущее Вселенной

Слабость моделей – и как ее избежать

Штормовые предупреждения

Эффект Мэдоффа

Благодарности

Об авторе

Примечания

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

94

95

96

97

98

99

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

163

164

165

166

167

168

169

170

171

172

173

174

175

176

177

178

179

180

181

182

183

184

185

186

187

188

189

190

191

192

193

194

195

196

197

198

199

200

201

202

203

204

205

206

207

208

209

210

211

212

213

214

215

216

217

218

219

220

221

222

223

224

225

226

227

228

229

230

231

232

233

234

235

236

237

238

239

240

241

242

243

244

245

246

247

248

249

250

251

252

253

254

255

256