Текст бизнес-книги "Радикальная неопределенность. Манифест о природе экономических кризисов, их прогнозировании и преодолении"

Автор книги: Ричард Букстейбер

Раздел: Экономика, Бизнес-книги

Наши социальные и экономические взаимодействия и наш опыт в совокупности создают пределы наших знаний, эти пределы противостоят экономическим методам, требующим знаний, которые эта сложность скрывает. Мы должны изучать кризисы, соблюдая эти ограничения, потому что их невозможно преодолеть. Они являются неотъемлемой частью нашей природы и их сдерживающая функция особенно значима в периоды кризиса.

Как мы справляемся с этими проблемами? Ограничения сами предлагают подход к их преодолению. Мы не можем их принять без устранения ключевых аспектов проблемы, не можем победить. Наши содержательные взаимодействия должны изменить окружающую среду и отношения с другими людьми. Наши индивидуальные действия создают самовозникающие явления, именно так все работает. Мы не можем пытаться преодолеть это, заменив взаимодействие многих людей одним типичным репрезентативным агентом, так, мы не сможем анализировать существенную динамику событий. Если мы столкнулись с уровнем сложности, который является вычислительно неприводимым, то упрощения и допущения, делающие его пригодным для анализа с помощью математических методов, рискуют изменить суть проблемы.

Чтобы справиться с этими ограничениями, нужен подход, позволяющий следовать по пути, а не полагаться на математически наиболее рациональные способы, чтобы перейти от индивидуума к системному уровню, анализировать возникающее поведение, не полагаясь на устойчивые вероятности. Подходящие для этого методы, являющиеся ядром науки о сложности, будут компьютерными симуляторами. Конкретное применение этих симуляторов к проблемам, о которых мы говорим, известно как агентное моделирование.

Используя этот метод, мы можем полностью отказаться от идеи, что экономический мир основан на аксиомах экономического поведения. Они являются вневременными и универсальными, где агенты лишены истории или опыта, и ведут себя одинаково, независимо от того, войдете ли вы в этот мир сегодня или десять поколений спустя, на Земле или на Марсе. Пути, которые люди выбирают, не предопределяются математической формулой полезности и вероятности, люди не реагируют механистически, и их поведение не описывается универсально применимой моделью, в которой фиксируются все ключевые отношения.

Проблема подсказывает ответ: мы должны начать с моделей отдельных гетерогенных агентов и позволить им взаимодействовать. Мы должны разрешить этим взаимодействиям изменять их поведение и окружение. Необходимо последовательно идти по этому пути, не пытаясь найти возможности сократить процесс. Мы также должны контролировать модели на предмет самовозникающих явлений. Агентное моделирование – это подход, который соответствует этим условиям.

Эта книга – мой манифест на случай финансовых кризисов, заявление о том, что неоклассическая экономическая теория потерпела неудачу, а новая парадигма на основе агентной экономики может преуспеть. В этой книге нет двух вещей.

Во-первых, она не противостоит всем остальным экономическим теориям в любых интерпретациях. Книга посвящена финансам и кризисам, хотя вопрос о том, имеют ли аргументы, которые я выдвинул, более широкое применение, остается открытым.

Во-вторых, это не подробное руководство «Делай так», здесь не предлагается конкретная модель. Наша сложная финансовая вселенная сопротивляется шаблонным решениям проблем. Нельзя пройти простым путем, когда решение проблемы A влечет за собой решение проблемы B. Действительно, сила агентного подхода состоит в использовании гибких приемов, а не жестко закодированных аксиом в решении проблем.

Часть II
Четыре Всадника

Глава 1
Социальные взаимодействия и вычислительная неприводимость

Карта является наиболее рациональным способом решения задачи, как попасть из точки A в точку B. Карты масштабируются, это означает, что они уменьшены до крошечной доли описываемой территории, с гораздо меньшим количеством деталей, реально находящихся на ней. Но этого не должно быть, по крайней мере в мире, придуманном великим аргентинским писателем Хорхе Луисом Борхесом: «…В той Империи Искусство Картографии достигло такого Совершенства, что Карта одной Провинции занимала пространство Города, а Карта Империи – целую Провинцию. Со временем эти Гигантские Карты перестали удовлетворять, и Коллегия Картографов создала карту Империи, имевшую размеры самой Империи, и точно с ней совпадавшую. Последующие Поколения, менее приверженные Картографии, решили, что столь обширная Карта бесполезна, и безжалостно предоставили ее воздействию Солнца и жестоких Зим.

В пустынях Востока еще сохранились кое-где Руины Карты, населенные Животными и Нищими, – другого следа Географических Наук не осталось во всей Стране». (Suarez Miranda, Viajes de varones prudentes, Libro IV, Cap. XLV, Lerida, 1658)[24]24
  Borges «О величии и науке» (2004).


[Закрыть]

Мы не находим других примеров странного случая, о котором рассказывает Суарес Миранда, потому что если проблема, которую нужно решить, требует карты размером всей отображаемой территории, картографические упражнения бессмысленны, и картографы вынуждены двигаться дальше, чтобы найти более подходящие географические задачи для приложения своих умений.

Но если карту нельзя сделать меньше, чем территория, – нет ничего, что можно уменьшить в размерах или сократить детали без потери важных функций, необходимых, чтобы проложить путь к месту назначения? В таком случае вы должны фактически пройти весь путь, по самой территории или по карте, где вы делаете те же шаги, что и на территории. Когда карта не может быть значительно уменьшена по сравнению с описываемой территорией, или когда проблема не может быть решена с использованием карты быстрее или эффективнее, чем при работе на самой территории, мы имеем дело с системой, которая называется вычислительно неприводимой.

Вычислительно неприводимая задача – та, где невозможны математические сокращения, где единственный способ определить результат – выполнить каждый шаг программы. Если вы хотите увидеть, как будет выглядеть система в отдаленном времени, необходимо запустить компьютерную программу, которая смоделирует систему шаг за шагом, отныне и до этого далекого времени. Напротив, вычислительно приводимая система – это та, которая может быть описана математическими формулами, дающими результат в любой выбранный момент времени, без прохождения через все временны́е шаги.[25]25
   Говоря более конкретно, если проблема является вычислительно неприводимой, единственный способ вычислить, что должно произойти, состоит в том, чтобы последовательно имитировать каждый шаг. Это индуктивный процесс (но не тот вид индуктивного процесса, который затем можно обобщить в дедуктивный результат), где вычисление f (n) требует примерно того же пути, что и вычисление последовательно всех значений f (i) от i = 1 до n.


[Закрыть]

Математика работает только с вычислительно приводимыми системами. Аксиомы и дедуктивная логика предназначены для обеспечения сокращений и упрощений, предоставления общих результатов, которые помогут сжать проблему и дать представление о работе системы, без необходимости выполнять утомительную задачу пошагового прохождения всего пути. Например, математика, на основе которой созданы баллистические таблицы, позволяет артиллеристу-наводчику рассчитать, где упадет снаряд, до того, как он будет выпущен. Напротив, не существует предварительно рассчитанной таблицы, чтобы определить по ней лучший маршрут во время часа пик.

Оглядываясь на века научного прогресса, мы видим, что великие теоретические триумфы не обходились без вычислительных преобразований, которые помогали понять поведение системы, так что ученому оставалось просто наблюдать за явлением и делать заметки. Главный инструмент для выполнения этих упрощений, инструмент ученого картографа – математика, а математика дедуктивно имеет общую аксиоматическую структуру, которая начинается с утверждения законов.