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

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