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

корпорации RAND, Мерил Флуд и Мелвин Дрешер, провели простой эксперимент, чтобы понять, действительно ли идея Нэша соответствует тому, как люди играют в простую игру. Во взятой для эксперимента игре равновесие по Нэшу легко вычислялось, поэтому при желании противники легко могли играть, используя рациональную стратегию. Однако в реальности все оказалось совсем иначе. Участники игры никогда не придерживались сколько-нибудь равновесной стратегии, ведя вместо этого сложную игру в «кошки-мышки», в процессе которой их поведение продолжало развиваться и изменяться. Во время проведения игр Флуд и Дрешер записывали комментарии игроков, отражающие изменение их эмоциональных реакций на действия оппонента. Своими репликами игроки пытались в некоторых случаях склонить соперника к большей сговорчивости или выражали приятное удивление его действиями: «Вот те на! Вот это по-дружески», в других случаях они были возмущены: «Да пошел он к черту!» – а иногда выдавали свое недоумение и разочарование: «Это все равно, что учить ребенка ходить в туалет – нужно набраться терпения».

См.: William Poundstone. Prisoner’s Dilemma (New York: Anchor Books, 1993), p. 106–116.

129

Алгоритмы, симулирующие действия реальных участников игры, запрограммированные на долговременное выполнение определенных заданий по сбору и обработке информации. – Прим. пер.

130

Интервью с Дейвом Клиффом. Доступно по ссылке: http://physicsoffinance.blogspot.com/2011/12/interview-with-dave-cliff.html

131

Эрик Рейнерт поддерживает веб-сайт, на котором размещены материалы по данной теме. См.: www.othercanon.org/index.html

132

Keynes J. M. The General Theory of Employment, Interest and Money, (Cambridge: Cambridge University Press, 1936). Доступно по ссылке: http://www.newschool.edu/nssr/

133

Lynch P. Beating the Street (New York: Simon and Schuster, 1993).

134

Pring M. Technical Analysis Explained: The Successful Investor’s Guide to Spotting Investment Trends and Turning Points, fourth ed. (New York: McGraw-Hill, 2002).

135

Neely Ch., Weller P. «Technical Analysis in the Foreign Exchange Market», рабочие материалы 2011–001B, Федерального резервного банка Сент-Луиса. Доступно по ссылке: http://research.stlouisfed.org/wp/2011/2011–001.pdf

136

Creswell J. «Currency Market Expects Rate Cut By Bank of Japan», Wall Street Journal, September 5, 1995.

137

Schwager, Market Wizards, 26.

138

Conlisk J. «Why Bounded Rationality?» Journal of Economic Literature 34 (1996): 669–700. Доступно по ссылке: http://teaching.ust.hk/%7Emark329y/EconPsy/Why%20Bounded%20Rationality.pdf

139

См.: Dijksterhuis A. et al. «On Making the Right Choice: The Deliberation Without Attention Effect», Science 311 (2006): 1005–1007.

140

См.: Umbanhower P., Melo F., Swinney H. L. «Localized Excitations in a Vertically Vibrated Granular Layer», Nature 382 (1996): 793–796.

141

Nelson R. Economics as Religion (University Park: Penn State University Press, 2001).

142

Объяснить, почему представление о рациональных ожиданиях было столь влиятельным и трудноискоренимым, нелегко. Сами экономисты затрудняются объяснить этот феномен. См., например, Buiter W. «The Unfortunate Uselessness of Most “State of the Art” Academic Monetary Economics», Financial Times (March 3, 2009), Доступно по ссылке: www.voxeu.org/article/macroeconomics-crisis-irrelevance.

143

Chase W., Simon H. «Perception in Chess», Cognitive Psychology 4 (1973): 55–61.

144

Этот результат согласуется с известными выводами психолога Джорджа Миллера о том, что «семь» является своего рода «магическим числом», отражающим некоторые важные свойства нашей кратковременной памяти. Мы может помнить одновременно о семи вещах – числах, словах, шахматных фигурах, – а если и больше, то не намного.

См.: Miller G. «The Magical Number Seven, Plus or Minus Two», Psychological Review 63 (1956): 81–97.

145

См., например, Evans G. and Honkapohja S. «Learning and Macroeconomics», Annual Review of Economics 1 (2009): 421–451. Эта статья содержит материалы, позволяющие понять, что происходит в некоторых моделях рациональных ожиданий, если исходить из того, что ожидания интеллектуальных агентов формируются не рациональным образом, а на основе некоторого алгоритма обучения. В данной работе показано, что некоторые алгоритмы обучения приводят к появлению все того же равновесного исхода. Это интересно и выглядит весьма впечатляюще. Но только на первый взгляд, поскольку данные алгоритмы обучения имеют вполне конкретную направленность. Большинство из рассматриваемых в статье моделей предполагает, что агенты уже знают правильную математическую форму, которую они должны использовать, чтобы сформировать свои ожидания в отношении будущих цен. Все, чего им не хватает, это знания величин некоторых параметров уравнения. Это похоже на предположение о том, что люди, которые только начинают изучение, скажем, квантовой теории, уже знакомы с правильной формой уравнения Шредингера – ключевого уравнения этой теории – со всеми необходимыми пространственными и временными производными, но не знают правильных коэффициентов. Это довольно-таки спекулятивное предположение.

146

См.: Whitson J., Galinsky A. «Lacking Control Increases Illusory Pattern Perception», Science 322 (2008): 115–117.

147

Экономисты могут возразить, что данный результат случайного выбора в действительности является следствием применения так называемой смешанной стратегии из теории игр. Но это не то, что происходит в данном случае. Следуя адаптивной, предусматривающей развитие стратегии, агенты в игре Артура получают лучший результат (оказываются удовлетворены в конечном итоге чаще), чем используя чисто случайную стратегию.

148

Я должен подчеркнуть, что Артур не был первым экономистом, который использовал рыночные модели с адаптивными агентами. Например, в своих более ранних работах Алан Керман показал, что спонтанные рыночные колебания могут воздействовать на мышление участников рынка, «следующих за трендом», или «фундаменталистов» и что они могут переключаться с одного вида поведения на другой в зависимости от последних событий. Например, на «бычьем» рынке фундаменталисты имеют тенденцию действовать как трейдеры, следующие за трендом, что способствует дальнейшему подъему цен. При этом Керман черпал вдохновение из наблюдений за поведением муравьев.

См.: Kirman A. «Epidemics of Opinion and Speculative Bubble s in Financial Markets», in M. Taylor (ed.), Money and Financial markets (London: Macmillan, 1991).

149

LeBaron B. «Building the Santa Fe Artificial Stock Market», Working Paper, Brandeis University (June 2002). http://people.brandeis.edu/~blebaron/wps/sfisum.pdf

150

LeBaron B. «Agent-Based Financial Markets: