Прогноз. Как, наблюдая за погодой, научиться предсказывать экономические кризисы - Марк Бьюкенен

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,