Джеймс Рикардс - Путь к руинам. Как не потерять свои деньги в следующий экономический кризис

• Название: Путь к руинам. Как не потерять свои деньги в следующий экономический кризис
• Автор: Джеймс Рикардс
• Жанр: Зарубежная деловая литература
• Год: 2019
• ISBN: 978-5-699-98860-0

Хотите обезопасить себя от финансовых рисков? Спланируйте бюджет, опираясь на данные эксперта по рынкам капитала Джеймса Рикардса. Экономист раскрывает тайны мировых элит: J.P. Morgan, Citibank, Goldman Sachs. Этих гигантов, что уже привели госдолг США к обрыву над пропастью. Если вы хотите планировать риски вперед, используйте передовую технику Рикардса, который связал воедино главные финансовые инструменты современности: поведенческую теорию в экономике (ее автор Ричард Талер в 2017 году получил Нобелевскую премию), история экономики, финансовые активы фондовых бирж.

---

Экономисты быстро охарактеризовали первый вариант выбора как иррациональный, а второй – как логически обоснованный. Их вывод привел к утверждению о том, что инвесторы, предпочитающие первый вариант, действуют нерационально. Но верно ли это на самом деле?

Нет сомнений в том, что если сыграть в эту игру сто раз подряд, то выбор в пользу 4 долларов с вероятностью выигрыша в 80 процентов почти наверняка принесет большую прибыль, чем уверенные 3 доллара. Но что, если можно сыграть лишь один раз? Уравнения по вычислению предполагаемой выгоды останутся без изменений. Но если вы нуждаетесь в деньгах, то гарантированные 3 доллара получают независимое значение, не заключенное ни в какие уравнения.

Находку Канемана следует изучить с точки зрения эволюционной психологии и, таким образом, пересмотреть определение рациональности. Представьте, что вы кроманьонец времен последнего ледникового периода. Вы покидаете свое убежище и видите перед собой две охотничьи тропы. Одна тропа обещает хорошую добычу, но на ее пути лежат большие валуны. Второй путь не сулит богатый улов, но на нем нет преград. На современном языке первая модель предполагает более высокий ожидаемый доход.

Однако эволюция будет благосклонней к тем, кто выберет небогатый в плане добычи путь. Так почему же? Может оказаться, что за одним из валунов, лежащих на первом пути, прячется саблезубый тигр. И если он действительно там окажется, то охотник погибнет, а его семья будет обречена на голод. Путь к меньшей добыче покажется не таким уж иррациональным, если учесть все существующие риски. Саблезубый тигр – недостающее млекопитающее в современной экономике. Обычно в первую очередь академики подсчитывают первоочередную выгоду (добычу) и игнорируют вероятные риски (тигр). Данная книга поможет инвесторам увидеть саблезубых тигров.

Вторым новым элементом в экономическом инструментарии будет теория сложности. Ключевой вопрос в экономике звучит следующим образом: являются ли рынки капитала сложными системами? В случае утвердительного ответа каждую модель равновесия, используемую в финансовой экономике, следует считать устаревшей.

Ответ на этот вопрос дает физика. Динамическая сложная система состоит из автономных агентов. Каковы характеристики автономных агентов в сложной системе? В сумме их четыре: разнообразие, взаимосвязанность, взаимодействие и адаптация. Система, агенты которой в меньшей степени обладают данными характеристиками, стремится к состоянию неподвижности. Система, агенты которой обладают высокой степенью этих характеристик, стремится к хаосу. Система, агенты которой демонстрируют идеальный баланс характеристик, которые не слишком высокие или не чересчур низкие, представляет собой сложную динамическую систему.

Разнообразие рынков капитала можно наблюдать в поведении «быков» и «медведей», в позициях лонгов и шортов, по индексу жадности и страха[1]. Разнообразие в поведении представляет собой квинтэссенцию рынков.

Взаимосвязанность рынков капитала также является очевидной. В условиях использования индекса Доу-Джонса, Томсон Рейтер, Блумберг, Фокс Бизнес, имейлов, чатов, текстов, Twitter и телефонов трудно представить более плотно связанную систему, чем рынки капитала.

Взаимодействие на рынках капитала измеряется триллионами долларов в акциях, облигациях, валютах, сырье и в операциях с деривативами, проводимых ежедневно, при этом в каждой из них участвуют закупщик, продавец, брокер или стороны обмена. Ни одна другая социальная система и близко не стоит рядом с рынками капиталов по степени взаимодействия, измеряемой количеством транзакций.

Адаптация также служит характеристикой рынков капитала. Хедж-фонд, теряя деньги на позиции, быстро адаптирует свое поведение так, чтобы выйти из сделки или по возможности удвоить ставку. Фонд меняет свое поведение, основываясь на поведении других игроков, отражаемом на рыночных ценах.

Рынки капиталов представляют демонстративно сложные системы: ничто другое с ними не сопоставимо.

Недостатки преобладающих моделей риска заключаются в том, что сложная система ведет себя совершенно не так, как система равновесия. Вот почему модели равновесия Центрального банка и Уолл-стрит показывают неизменно слабые результаты в прогнозах и в управлении рисками. Каждый анализ производится на основе одних и тех же данных. Однако, когда вы вводите эти данные в неполноценную модель, вы получаете неполноценный результат. Инвесторы, использующие теорию сложности, оставят приверженцев популярных методик далеко позади и смогут получить куда более надежный прогноз.

Третьим инструментом в дополнение к поведенческой психологии и теории сложности является байесовская статистика – раздел этиологии, также называемый причинным выводом. Оба эти термина берут свое начало из теоремы Байеса – уравнения, впервые описанного Томасом Байесом и посмертно опубликованного в 1763 году. Одна из версий этой теоремы впоследствии была детально разработана независимо (от Байеса) и представлена в более формализованном виде французским математиком Пьером-Симоном Лапласом в 1774 году. В последующие десятилетия Лаплас продолжил работу над ней. Статистики двадцатого века разработали более строгую формулировку этой теоремы.

Фундаментальная наука, к которой относится и экономика, накапливает большие объемы данных и использует дедуктивные методы для создания проверяемой гипотезы, основанной на имеющейся информации. Эти гипотезы часто задействуют корреляции и регрессии, при помощи которых создаются прогнозы будущих событий, при этом предполагается, что они в большей степени будут походить на события прошлого. Схожие методы задействуют использование стохастики или случайных чисел для моделирования по методу Монте-Карло, который является высокопроизводительной версией многократного подбрасывания монеты или игральной кости для определения вероятности будущих событий.

Что делать в случае отсутствия информации или наличия небольшого объема данных? Каким образом можно рассчитать вероятность секретного соглашения среди небольшой группы глав центральных банков? Байесовская вероятность предлагает средства для осуществления подобных расчетов.

Экономисты, придерживающиеся традиционных взглядов, предполагают, что будущее похоже на прошлое в рамках границ, определенных путем случайного распределения. Байесовская теорема ставит эту систему взглядов с ног на голову. Байесовская вероятность гласит, что развитие определенных событий носит зависимый характер. Это означает, что некоторые события не происходят независимо, в отличие от результатов случайного броска монеты. Они случаются под влиянием того, что им предшествовало. Теорема Байеса начинается с четкой предварительной гипотезы, сформированной индуктивным методом из комбинации ограниченных данных, исторических фактов и здравого смысла.

Байесовская вероятность является точной наукой, а не обычным предположением, поскольку предварительная гипотеза проходит проверку обновляемыми данными. Новая полученная информация, как правило, подтверждает либо опровергает гипотезу. Показатели по двум типам данных непрерывно обновляются по мере поступления новой информации. Основываясь на обновленных показателях, гипотеза либо выбраковывается (в этом случае формируются новые гипотезы), либо принимается с большей долей уверенности. Короче говоря, байесовская теорема служит способом решения проблемы при дефиците изначальных данных для удовлетворения требований, необходимых для выполнения статистических вычислений на основе нормального распределения.

Экономисты отвергают байесовскую вероятность по причине неточности предположений, используемых на начальных стадиях вычислений. Тем не менее она широко используется спецслужбами по всему миру. Мне встречались аналитики, пользующиеся методами байесовской вероятности в вопросах секретной важности ЦРУ и Лос-Аламосской национальной лаборатории. Когда задание заключается в прогнозе будущей атаки, подобной террористическому акту 11 сентября, никто не будет ждать, пока случатся еще пятьдесят подобных атак, позволяющих собрать нужную для прогнозирования информацию. Вы начинаете работу над проблемой немедленно, используя имеющиеся данные.

С точки зрения ЦРУ потенциал байесовской вероятности в создании прогнозов по рынкам капитала очевиден. Анализ, проводимый спецслужбами, включает моделирование будущих событий, основанное на неполных данных. Если бы информация была доступна в полном объеме, то не существовало бы и необходимости в шпионаже. С похожими проблемами сталкиваются инвесторы при разбивке портфелей на категории активов. Им недостает точной информации, необходимой для эффективного применения статистических методов. Однако к моменту получения достаточного количества информации для достижения ясности возможность извлечения выгоды, как правило, уже утеряна.