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

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