Карта и территория. Риск, человеческая природа и проблемы прогнозирования. Алан Гринспен

большей части моделирование нефинансовых секторов рыночной экономики работает довольно приемлемо. Огромное количество исследований значительно углубили наше понимание того, как функционируют рынки{3}. Но мы не раз имели возможность убедиться, что в сфере финансов действуют иные рычаги, управляющие процессами, и риск несравнимо более высок, чем в других областях экономики. В основе практически всех финансовых решений лежит принятие или избежание риска. Нефинансовый бизнес ориентирован на разработку, технологии и организацию управления.

      Нефинансовые компании закладывают фактор риска во все свои капиталовложения и учитывают его при принятии решений, но основная их забота – это, например, сколько транзисторов можно втиснуть в микрочип или как убедиться, что мост выдержит проектную нагрузку. Но это сферы квантовой механики и проектирования, где риск практически, хотя и не полностью, отсутствует при принятии решений. Уровень риска в торговле синтетическими деривативами или в других новых направлениях в нашем финансовом секторе многократно выше, чем в сфере естественных наук, важнейшей области знаний, поддерживающей нефинансовый сектор. Особенности человеческой натуры никоим образом не влияют на взаимодействие элементарных частиц{4}. Наша склонность бояться и впадать эйфорию, а также стадное чувство и приверженность определенной культуре, в сущности, и определяют состояние финансовой сферы. Поскольку эта сфера отвечает за то, чтобы сбережения населения страны вкладывались в передовые технологии, ее вклад в общие экономические результаты (положительный или отрицательный) значительно выше той 10 %-ной доли, которую она занимает в ВВП. Более того, дисбалансы в финансовой сфере прямо или косвенно определяют экономические циклы. Финансы всегда были самым сложным элементом экономического моделирования.

      В 1960-е гг. очевидный успех прогнозирования с помощью моделей Экономического совета при президентах Кеннеди и Джонсоне подстегнул развитие эконометрики в том виде, в котором мы ее знаем. Из учебных аудиторий она переместилась на передний край политических решений в экономике. К концу 1960-х гг. эконометрические модели стали неотъемлемой частью государственной и частной политики и остаются таковыми по сей день.

      Но путь составителей прогнозов тернист. Простые модели неплохо работали в качестве учебных пособий, но имели значительно меньший успех в реальном мире. Не успела кейнсианская парадигма утвердиться в экономической науке, как американская экономика пошла против некоторых ее ключевых положений, включая тезис о том, что рост безработицы является отражением вялости экономики и, как следствие, вызывает снижение уровня инфляции. Значительную часть 1970-х гг. уровень безработицы рос, но темпы инфляции не думали падать – ситуация, названная стагфляцией.

      Инструменты прогнозирования, которые всего десятилетие назад делали правительственных экономистов чуть ли не провидцами,

3

Как отмечено в главе 4, на мой взгляд, в большинстве моделей уделяется недостаточное внимание обоснованию цен активов.

4

Эффективное управление, например которое объединяет живой труд и технологии, требует представления о том, как люди взаимодействуют в иерархической структуре всех бизнес-организаций, но это лишь малая составляющая принятия нефинансовых решений.