Торговля скотом 3 страница

Таким образом, теоретики информационной экономики, по сути дела, задали вопросы (и попытались дать на них ответы) о том, что происходит с количеством и ценой покупаемого товара, если продавец и покупатель обладают разной информацией; что делать тем агентам, которые лучше информированы, и тем, которые информированы хуже, чтобы улучшить свои экономические результаты. Поле, на котором могла бы произрасти теория информационного каскада, которая использует в качестве предпосылки асимметричную информацию, было полностью вспахано.

В 1992 году появляется статья Абгиджита Банержи (Abhijit Banerjee) «Простая модель стадного поведения» («A Simple Model of Herd Behavior»). Он следует за Грановеттером, но несколько модифицирует его логику. В его модели каждый человек обладает приватной информацией по какому-либо вопросу (но он не уверен, что она правильная), а также может наблюдать действия других, и информация, получаемая через это наблюдение, имеет такую же ценность. Например, в одном городе 100 человек пытаются выбрать между ресторанами А и Б. У каждого есть свои первоначальные предпочтения. Допустим, 99 человек считают, что Б лучше; но тот, кто думает, что лучше А, выбирает первым. Делающий выбор вторым может тоже оказаться в ресторане А. Тогда третий уж тем более окажется в А, и четвертый тоже. Ресторан А будет заполнен, а ресторан Б – пустой, хотя изначально 99% людей считали, что Б лучше. Это возможно потому, что люди могут наблюдать только действия других людей, но не знают их мнение. Если бы можно было наблюдать мнение, то все, разумеется, оказались бы там, где и хотели, – в Б. Банержи высказывает предположение, что его модель может объяснить не только колебания моды, но и чрезмерную волатильность на рынках многих активов.

Банержи также высказывает коротко, буквально в двух предложениях, две очень важные идеи. Первая состоит в том, что если затраты, связанные со стадным поведением, велики, то это рано или поздно приведет в действие механизмы, которые будут ему препятствовать. Речь идет вот о чем. Нередки ситуации, когда первые в гонке имеют преимущества (по-английски – first mover advantage). Предельный случай того же эффекта – «победитель получает все» (по-английски – winner takes all), есть первое призовое место, но нет второго; или, как еще говорят в Америке, пришедший вторым – это первый проигравший. Автор статьи приводит в качестве примера патентное право, которое вознаграждает первого придумавшего изобретение, как способ, который нашло общество, чтобы предотвратить чрезмерное стадное поведение. Имеется в виду, что если бы патентного права не было, то уровень инноваций, возможно, был бы ниже, так как изобретения бы быстро копировались, а это не позволяло бы авторам изобретения окупить свои затраты на исследования.

А мне интересно продолжить пример с выбором ресторана. Скажем, преимущество первого пришедшего в ресторан в том, что ему достается лучший столик. Если вы придете поздно, то можете и в очереди постоять или вас вообще не посадят. Этот факт может перевесить ваше желание пойти в популярный ресторан, и вы решите пойти в менее раскрученный. Так, кстати, в популярный ресторан может никто не пойти, и он может оказаться пустым. Еще большие преимущества первых в очереди понятны на примере финансового рынка. Те, кто купил акции до того, как они стали модными, приобрели их гораздо дешевле, а поэтому больше заработают (или понесут меньшие убытки). Если же вы инвестируете в акции, которые очень популярны, то они заведомо дороги и возможность заработать соответственно меньше. Это может подвигнуть инвесторов искать новые возможности.

Вторая важная идея Банержи – о том, что существуют многочисленные институциональные ограничения, которые препятствуют тому, чтобы люди выбивались из стаи. Мы подробнее рассмотрим этот вопрос в главе 16.

Статья Баренжи почему-то не стала культовой. Ее называют предтечей информационного каскада, а прорывными все же считаются работы других авторов – Сушила Бикчандани, Дэвида Хиршлейфера и Иво Уэлша (Suchil Bikhchandani, David Hirshleifer, and Ivo Welch) – «Теория моды, обычаев и культурных изменений как информационных каскадов» («A Theory of Fads, Fashion, Customs and Cultural Change as Informational Cascades») 1992 года и их же статья, вышедшая шесть лет спустя, – «Учась на поведении других: конформность, мода и информационные каскады» («Learning from the Behavior of Others: Conformity, Fads, and Informational Cascades»). Эти авторы придумали сам термин «информационный каскад», который в науке прижился и стал обозначать целое направление исследований. Под информационным каскадом понимается такое поведение индивида, когда он принимает решения не только на основе информации, которой сам располагает, но и учитывая то, как поступают другие. Формальная модель информационного каскада подразумевает, что индивиды принимают решения последовательно, то есть один за другим, при этом каждый последующий видит, что сделали все предыдущие, но не знает их истинных предпочтений (как в случае выбора ресторана у Баренжи: мы видим, кто где сидит, но не знаем, почему он туда пошел).

Бикчандани, Хиршлейфер и Уэлш приводят пример с угадыванием состояния мира, которое может быть черным или белым. Черное состояние представлено «черной» урной, в которой находятся по большей части черные шарики, но есть и немного белых, а в «белой» урне – наоборот, больше белых. Люди по очереди тянут шарики из урны и, вытянув шарик, говорят, из какой урны они, как им кажется, их достают – из «белой» или из «черной». Каждый видит цвет своего шарика и слышит, что сказали предыдущие участники, а какой шарик они вытянули, не видит. Допустим, мы тянем из «белой» урны. И первый вытянутый шарик – белый. Первый участник, будучи рациональным, говорит «белое», поскольку в «белой» урне белых шариков больше, чем черных. Если второй шарик тоже белый, то второй участник скажет «белое», и третий – тоже, даже если он вытянул черный шарик (ведь он уже дважды слышал «белое»). По аналогичной схеме развиваются так называемые восходящие каскады, то есть каскады «правильные», в которых состояние мира угадано (оценено?) правильно. Если второй шарик оказался черным, то второй участник может сказать как «черное», так и «белое», с равной вероятностью. Каскад пока не развивается. Но что произойдет, если первый участник вытянул черный шарик? Допустим, второй участник сказал «черное» (либо он вытянул черный шарик, либо решил сказать «черное», вытянув белый, – разницы никакой). Что же тогда сделает третий участник, вытянув белый шарик? Он скажет «черное»! То же самое сделают четвертый, пятый и шестой участники… Получается так называемый нисходящий каскад, в нем состояние мира угадано неправильно. Понятно, что чем сильнее «белая» урна замусорена черными шариками, тем вероятнее развитие нисходящего каскада.

Итак, суть идеи информационного каскада в том, что если на рынке частная информация отдельных игроков не является публично доступной, то это может вести к стадному поведению. Экономические агенты, действуя на основе своей частной информации и публичной информации относительно поведения других, могут пойти в неправильном направлении, хотя коллективно, все вместе, они обладают достаточной информацией, чтобы идти туда, куда надо.

Каскад развивается с большей вероятностью, если в самом начале большее количество людей совершило одинаковое действие (например, купило данную акцию), пусть даже все из них действовали исключительно на основе своей частной информации и эти действия оказались одинаковыми совершенно случайно. Еще больше может усилить каскад действие человека, который считается гуру.

Данная модель, как и модели Грановеттера и Баренжи, не является бихевиористской. Она строится на предпосылке о рациональности индивида. Модель показывает, что в некоторых ситуациях стадное поведение может быть оптимальным. Дело в том, что получение информации является затратным, а наблюдение поведения других людей – это довольно дешевый способ ее получения.

Немного отвлекусь от темы и подчеркну, что в понятии информационного каскада нет никакого негативного оттенка. Через информационные каскады распространялись и распространяются многие нововведения. Хороший пример привел Шуровьески: «Одна из важнейших и ценнейших инноваций в технологической истории Америки осуществилась благодаря успешному информационному каскаду. Инновацией было внедрение универсального болта. В 1860-х годах, когда станкостроение было жалким подобием передовых технологий 1990-х годов, человек по имени Вильям Селлерс, выдающийся слесарь-механик своего времени, начал кампанию в поддержку того, чтобы по всей Америке применялся стандартизованный болт его конструкции. До того болты по всей Америке изготавливались слесарями вручную. Это ограничивало возможности массового производства, но позволяло слесарям защищать свои интересы… все сделанное на заказ имеет преимущество закрепления клиентов за мастером. Тот, кто покупал у слесаря-механика токарный станок, обращался к тому же мастеру, чтобы починить механизм или заменить болты. Если бы болты стали взаимозаменяемыми, клиенты были бы меньше привязаны к единственному мастеру и выбирали бы обслуживание исходя из его стоимости.

Понимая природу таких опасений, Селлерс, тем не менее, был убежден в том, что взаимозаменяемые детали и массовое производство неизбежны. Конструкция его болта была проще, легче в изготовлении и дешевле, чем любая другая. Она соответствовала потребностям новой экономики, в которой главный упор делался на скорость, объемы и стоимость. Но исходя из того, что было поставлено на карту, а также поскольку сообщество механиков было весьма сплоченным, Селлерс понимал, что решения будут формироваться на основе связей и влияния. Поэтому последующие пять лет он воздействовал на самых влиятельных потребителей, таких как Пенсильванская железная дорога и Военно-морской флот США, что помогло ему создать условия, способствующие продвижению на рынок нового типа болта. Каждый новый потребитель, казалось, подтверждал неизбежный успех идеи Селлерса, что в итоге и произошло. Через десять лет болт Селлерса был практически повсеместно признан национальным стандартом. Без него конвейерное производство было бы сложным и даже вовсе невозможным. В некотором смысле открытие Селлерса подготовило почву для современного массового производства… Принятие стандартизованного болта обеспечило значительный подъем американской промышленности» [ Шуровьески 2007, с. 6 8–69].

Ну а теперь вернемся к нашим «баранам». Базовая модель информационного каскада объясняет, почему цены на некоторые активы могут расти взрывообразно и так же взрывообразно падать. Если взять пример из реальной экономической жизни, то информационным каскадом являются набеги вкладчиков на банки в момент появления слухов об их неустойчивости.

Несмотря на то что я посвящаю целую главу (это глава 16) объяснению именно финансовых пузырей, мне кажется, здесь уместно будет упомянуть о паре работ, которые переносят теорию информационного каскада на торговлю финансовыми активами. Их волна пошла после краха 1987 года, который не имел видимых причин в информационном поле. В одной из работ, прямо опирающихся на идею информационного каскада [ Bulow, Kemperer 1994], утверждается, что при определении равновесной рыночной цены того или иного актива в конкретный момент времени нужно учитывать не только оценку его стоимости заинтересованными экономическими агентами, но и тот факт, что желающие приобрести актив могут выбирать, когда это сделать, – сейчас или потом. Иными словами, все сделки по купле-продаже данного актива совершаются не одновременно, а одна за другой. А тогда все просто. Даже если вы готовы платить за данный актив 100 долларов, но видите, что другие покупают его за 50, вы все равно его не купите, если цена пока падает, – то есть те, кто совершает покупку до вас, придерживаются другого мнения. Но если тренд вдруг развернется, скажем, на уровне 45 долларов, то актив побегут покупать все, кто оценивает его дороже этой цифры: зачем сидеть и ждать, пока он вырастет до 100? Такая простая, кондовая логика, которой может обладать любая домохозяйка, переложена в данной статье на мудреный язык математической модели. На рынках таких активов можно наблюдать резкие падения (crashes) и взлеты (frenzies) цен, не связанные ни с появлением новой информации, то есть выявлением «истинной» стоимости актива, ни с изменением этой стоимости[82].

В другой работе [ Lee 1998] показано, что в условиях существования транзакционных издержек какое-то время в ценах активов может не проявляться негативная информация: трейдер, который несет издержки по купле-продаже бумаг, вокруг видит сплошной позитив, но имеет приватную негативную информацию, может ею временно пренебрегать. Так негативная «неотработанная» информация будет накапливаться в умах. Но стоит произойти какому-то незначительному событию, подтверждающему личное мнение трейдера, что мир находится не в позитивном, а в негативном состоянии, – трейдер решит наконец на основе имеющегося у него негатива действовать, то есть продаст акции. Если так поступят многие – вот вам и крах. Для описания таких явлений был предложен еще один термин – информационная лавина (informational avalanche): это тот же каскад, но развернутый в другую сторону.

Однако, согласно модели, каскад не может длиться вечно – рано или поздно на рынке появляются индивиды, которые думают, что они лучше информированы, чем толпа, и начинают вести себя по-другому. Я бы еще добавила, что если в результате информационного каскада на финансовом рынке раздулся пузырь, то для кого-то перегрев становится очевиднее. Более информированные индивиды могут переломить каскад. Он может также развернуться, как уже говорилось, по той причине, что выгоды присоединившихся к каскаду в самом конце меньше, чем у тех, кто присоединился вначале.

Таким образом, одним из ключевых свойств каскадов является неустойчивость даже по отношению к небольшим внешним шокам. Так объясняют скоротечность моды – на финансовых рынках и не только. Классическим примером срыва информационного каскада является сцена из сказки Андерсена «Голый король», в которой маленький мальчик произносит: «А король-то голый!» Разумеется, восходящие каскады более устойчивы к внешним шокам.

В 2004 году английские ученые [ Hey, Morone 2004] провели эксперимент, в ходе которого воспроизводилась ситуация, аналогичная примеру с «черными» и «белыми» урнами, которым развитие информационного каскада иллюстрировали придумавшие его модель Бикчандани, Хиршлейфер и Уэлш. Только вместо урн были дивиденды – либо высокие, либо низкие, а участники эксперимента, которые в начале игры обладали определенным количеством «акций» и «денег», за плату могли купить (а могли и не купить) зашумленную информацию о том, какими же эти дивиденды будут. При этом они понимали, что полученный ими сигнал верен лишь с определенной вероятностью. После получения сигнала можно было либо попытаться продать свои акции, либо купить чужие. Временных периодов для совершения сделок было десять. Эксперимент показал, что экономические агенты в действительности могут вести себя так, как предсказывает модель информационного каскада, и цена акций действительно может надуваться как пузырь, но волатильность цен активов тем ниже, чем выше качество и больше количество покупаемой информации. Это согласуется с эмпирическими наблюдениями, подтверждающими, что с большей вероятностью пузыри надуваются там, где активы трудно оценить.

Серьезный вклад в развитие теории каскадов внес американский политолог турецкого происхождения Тимур Куран (Timur Kuran), который занимается приложениями теории каскадов к политическим и общественным событиям. Каскадом он считает, например, яростную борьбу с курением в общественных местах, которая ведется сейчас в западных странах, и борьбу Всемирного фонда дикой природы по защите гигантской панды.

В общественной сфере ситуация усугубляется тем, что люди, высказывающиеся публично на подобные темы, обычно стараются говорить не то, что на самом деле думают, а то, что в данный момент является политкорректным. А на Западе сейчас политкорректно самому не курить и другим не давать! Поскольку люди любят высказывать «правильные» идеи, чтобы заработать себе репутацию в обществе, такие каскады гораздо более устойчивы к внешним шокам и их очень трудно развернуть. Каскады, в которых выбор людей подчинен не экономии на поиске информации, а поддержанию и созданию репутации в обществе, получили название репутационных. Механизм их действия аналогичен механизму развития информационных каскадов.

В информационных каскадах по социальным вопросам происходит то, о чем говорил еще Джанис, анализируя поведение групп. Как пишут Куран и Санстейн, «давайте взглянем на индивидов, у которых в результате изучения вопроса, опыта или встречи с несогласными развиваются сомнения относительно расхожего убеждения. Они обнаружат, что обнародуй они свои взгляды, они сделаются непопулярными, а вероятность того, что в результате этого общественное мнение переменится, крайне невелика. Предпочитая молчать или даже высказаться в духе новой общей мудрости, они будут способствовать сохранению преобладающей общественной линии и связанных с нею ошибочных взглядов… В наше время большинство американцев считают пассивное курение опасным, и многие существенно преувеличивают риск. В наши дни курильщики, а их меньшинство, рискуют подвергнуться остракизму, если они будут публично заявлять о том, что пассивное курение безвредно. Подобно этой проблеме, еще несколько лет назад уменьшение озонового слоя Земли интересовало мало кого, кроме ученых. А теперь им обеспокоено большинство людей. Эти трансформации произошли в периоды, которые гораздо короче, чем нужно для того, чтобы собрать соответствующие научные данные» [ Kuran, Sunstеin 1999, р. 743, 746]. Мальчик из уже упоминавшейся сказки Андерсена прервал каскад не потому, что был более информированным, а потому что не был еще «общественным животным» – не обладал еще стадной логикой. Мал был, а потому и говорил, что думал.

В совместной работе Курана и американского юриста Санстейна разбираются законы жанра, по которому каскад общественного мнения режиссируется активистами. А по мнению Курана и Санстейна именно так и происходит – каскады в общественной сфере «развиваются не случайно. Во-первых, активисты тщательно выбирают угрозы, о которых они будут говорить публично. Во-вторых, для того, чтобы каскад заработал, нужно, чтобы достаточное количество людей были чувствительны к теме. Грамотный “общественный предприниматель”, зарабатывающий себе репутацию, обладает интуицией в отношении типов событий, к которым отзывчиво общество. Социальные условия могут создать то, что можно назвать рынком доступности (availability)[83], – это рынок, в котором определенные угрозы являются отправными точками для каскадов. Разумеется, то, что выберет рынок, будет меняться в зависимости от времени и места. В конце XX века в Америке то, что считается рисками ядерной энергии, с гораздо большей вероятностью привлечет общественное внимание, чем риск употребления сахара (поскольку неудобства от отказа от сахара очевидны), или риски использования свеч за обеденным столом (поскольку люди в основном пользуются для освещения электричеством)» [ Kuran, Sunstеin 1999, р. 713].

Куран и Санстейн указывают на то, что основным условием для негативного, а в их терминологии – ошибочного информационного каскада является нехватка у большинства людей достоверной информации о том вопросе, который обсуждается [ Там же, р. 721]. «Причина, по которой люди обращаются за информацией по разным рискам к неэскпертам, – это трудность доступа к статистически аккуратному и базирующемуся на свежих данных научному мнению» [ Там же, р. 755]. Для нас эта мысль крайне важна – это прямая параллель с тем, что мы наблюдали на примере многочисленных финансовых пузырей: пузыри обычно надуваются там, где предмет инвестиций трудно оценить, исходя из имеющейся информации.

«В случае информационного каскада вера в кажущуюся справедливость утверждения прогрессивно увеличивается в зависимости от количества людей, которые разделяют идею, и сомнения людей ослабевают, возможно, даже исчезают. Начиная верить во что-то, каждый индивид усиливает аргументы в пользу этой идеи, что приводит к ее принятию еще большим числом людей, что еще больше усиливает аргументы. В результате может сложиться широко распространенное убеждение, базирующееся на недостаточной информации. Хотя его разделяют многие, такое убеждение является хрупким, оно может измениться из-за незначительного повода. Именно потому, что базируется на малом количестве информации» [ Kuran, Sunstеin 1999, р. 722]. Кстати, как мы уже видели и еще увидим, зачастую непосредственные поводы для коллапса фондового рынка весьма несерьезные. Теория информационного каскада это объясняет.

В заключение рассказа об информационных каскадах я хотела бы вкратце упомянуть другую, на мой взгляд, очень интересную работу Тимура Курана «Искры и пожары в прериях: теория непредсказуемой политической революции» («Sparks and Prairie Fires: A Theory of Unanticipated Political Revolution»), где он усложняет модель Грановеттера, объясняющую политические беспорядки. Куран предполагает, что у человека, принимающего решение о том, поддерживать существующий режим или нет, две полезности. С одной стороны, он хочет действовать в соответствии со своими убеждениям, то есть «жить по совести»; с другой – боится репрессий со стороны действующего режима. В какой-то момент, когда в борьбу уже вовлечено определенное количество людей, желание «жить по совести» перевешивает, и человек присоединяется к несогласным. До этого места все идет «по Грановеттеру», а дальше начинается самое интересное. Поскольку существующий режим не может наблюдать истинные предпочтения людей (помните, как у Джаниса: если никто не высказывается против, то кажется, что все за?), то революция становится неожиданностью. Куран показывает это на примерах Великой Октябрьской социалистической революции (но он, разумеется, ее так не называет), революции в Иране 1979 года и распаде Восточного блока. Куран даже раскопал письма Ленина, написанные накануне октябрьских событий 1917 года, в которых тот уверял, что в ближайшие несколько десятилетий революции в России ждать не приходится. Так что революция стала неожиданностью и для самого вождя.

Чтобы не допустить революцию, режим должен быть жестче, а не мягче, как обычно думают. Смягчение режима уменьшает боязнь репрессий за переход на сторону оппозиции и увеличивает вероятность революции, а не уменьшает ее. По мнению Курана, российская революция стала возможной потому, что Николай II был мягким царем, а не жестким, подавившим революцию 1905 года, как нас учили в школе. То же самое произошло и в Иране. Шах был слишком либеральным. Будь он диктатором, удержался бы дольше. О Горбачеве нечего и говорить. Это объясняет и «необходимость» террора после революции: чтобы удержать власть. Иначе разочарование в новом режиме быстро отвратит от него сторонников и они с легкостью переметнутся обратно.

Безусловно, Куран является выдающимся современным политологом, а его идеи очень интересны. И хотя его трактовка революций не имеет прямого отношения к предмету нашего исследования, мне захотелось здесь ее привести, чтобы у читателя сложилось более полное впечатление о проблематике, которой занимается этот ученый.

Еще хочу вскользь упомянуть, что один экономист попытался экспериментально показать, что может существовать предельная форма информационного каскада – когда те, кто не обладает информацией, наблюдают за действиями тех, кто, как им кажется, ее имеет (хотя на самом деле у них ее тоже нет и их действия ровным счетом ничего не скрывают). Такие эпизоды были названы информационными миражами. Резонанса данная идея не вызвала, а я привожу ее здесь потому, что мне очень нравится сам термин «информационный мираж». Красиво, правда?

Теория каскадов является важнейшей и доминирующей линией исследований, посвященных рациональному стадному поведению. Два других направления – это позитивные экстерналии, возникающие из рационального поведения[84], и агентские модели, в которых агенты стараются «затеряться в толпе», чтобы не позволить принципалам выявить их настоящие квалификации. С такими моделями мы встретимся, когда в главе 16 будем говорить о возможных объяснениях финансовых пузырей.

И в заключение – о понятии feedback loop, которое наукообразно переводится на русский как петля (контур, цепь) обратной связи, но можно сказать и проще – замкнутый круг. Это понятие было разработано в рамках информационной экономики и теории игр – это в первую очередь работы нобелевских лауреатов по экономике 1994 года Джона Нэша (John Nash) и Джона Харсани (John Harsanyi). Идея была заимствована из естественных наук и из кибернетики: о петле обратной связи писал еще пионер кибернетики Норберт Винер в 1948 году.

Понятие «петля обратной связи» обозначает влияние финального состояния на начальные условия (или выхода на вход). Такие петли могут быть позитивными и негативными. Пример негативной связи: чем выше популяция волков, тем больше они поедают зайцев, тем меньше у них корма, тем меньше популяция волков… Такое раскачивание системы не отрицает ее стабильности. Если же петля обратной связи позитивна, то модель может взорваться. Вот пример: в земной коре произошел сдвиг, он вызывал другие сдвиги, в результате случилось землетрясение. Или еще: с вершины горы ветром сдуло камень, он, пока летел, снес другие камни, в итоге деревню у подножия завалило лавиной камней. Сход снежной лавины – это позитивная обратная петля[85].

Нас конечно же интересуют позитивные петли обратной связи. В экономике позитивной петлей обратной связи считается, например, потребление, основанное на имитации поведения других (знакомый нам «эффект вагона, в котором едет ансамбль»). Примером петли обратной связи из области теории игр является модель принятия решений о создании мощностей по выпуску нового продукта несколькими конкурентами. Первая фирма может сделать мощность поменьше, учитывая, что вторая тоже выйдет на рынок; а может, наоборот, размахнуться на завод побольше – с тем расчетом, что вторая тогда в принципе не осмелится ничего построить. Если вторая фирма проигнорирует эту угрозу, все может закончиться избыточной мощностью. Нэш, правда, использовал термин closed loop – замкнутая петля, – но это не меняет сути дела. В теории игр показано, что равновесных решений для задач типа замкнутой петли может быть много, и они не всегда устойчивы. Я не хотела бы здесь углубляться в спектр возможных вариантов развития событий, которые моделируют Нэш и Харсани. На интуитивном уровне нам понятно, что результат подобной оглядки друг на друга труднопредсказуем.

На этом я хотела бы закончить рассказ об интеллектуальных основаниях теорий стадного поведения в финансовой сфере. Хочу подчеркнуть, что это мое, субъективное видение процесса понимания данного феномена наукой. Я уверена, что многие ученые-финансисты написали бы это введение совершенно по-другому и 90% текста занимал бы рассказ о бихевиоризме. Как вы видите, у меня этого нет, и неслучайно. Это не недоработка, а сознательный шаг. Мои взаимоотношения с бихевиоризмом очень натянутые. Упрощая, можно сказать, что бихевиористские (поведенческие) финансы сводятся к двум основным тезисам. Первый состоит в том, что рынки неэффективны и равновесные цены на них могут существенно отличаться от тех, что предписаны гипотезой об эффективных рынках. Второй тезис – о том, что рынок населен нерациональными индивидами. Первый я считаю верным, но мало относящимся к бихевиоризму. Об этом мы уже частично говорили и поговорим еще в главе 16. Отклонение цен от справедливых, как показывают многие модели, может быть и следствием рационального поведения. Второй тезис плох тем, что непонятно, как на этой предпосылке можно строить науку. С одной стороны, с тем, что финансовые агенты нерациональны, может быть, и можно было бы согласиться; а с другой – бихевиористы находят столько различных разнонаправленных эффектов, что непонятно, как из этого сделать теорию. В качестве примера: их эмпирические исследования показали, что в одном случае инвесторы – недореагируют, в другом – перереагируют, но никакой ясной концепции, в каких случаях они должны пере-, а когда недореагировать, у бихевиористов нет, и, на мой взгляд, никогда не будет. Совершенно непонятно, как обобщить сделанное бихевиористами[86]. Наглядным примером этого является книга известного специалиста по поведенческим финансам Херша Шефрина (Hersh Shefrin) «По ту сторону жадности и страха: понимание бихевиористких финансов и психологии инвестирования» («Beyond Greed and Fear: Understanding Behavioral Finance and the Psychology of Investing»). Это очень известный и подробный талмуд, в котором собраны все достижения бихевиоризма к 2000 году – году выхода книги. Но дело в целом сводится к простому перечислению разных эффектов и повторению той мысли, что экономические агенты иррациональны. Я ни в коей мере не критикую этого уважаемого ученого. На мой взгляд, на избранную тему лучше написать трудно, ибо сам материал не позволяет это сделать.

В 1998 году бихевиористам резко и метко ответил сам Юджин Фама (Eugene Fama) – автор гипотезы об эффективности рынков, которая является главной мишенью бихевиоризма. В своей статье 1998 года «Эффективность рынка, долгосрочная доходность и бихевиористские финансы» («Market Efficiency, Long-Term Returns, and Behavioral Finance») он говорит именно о том, что хотела бы подчеркнуть и я. Для того, чтобы развивать науку, нужен какой-то базовый постулат, описывающий мир, пусть и с упрощениями (в науке по-другому не бывает!). При этом понятно, что жизнь богаче книги, но от чего-то же нужно отталкиваться. Таким постулатом и была гипотеза об эффективности рынка. Альтернативной цельной базовой картины мира бихевиоризм не создал, а найденные бихевиористами мелкие эффекты, разные отклонения от «нормы» уничтожают друг друга в среднем. Статья Фамы – очень жесткая, бихевиористы буквально навешали на него всех собак, и он, защищая свою позицию, ответил без экивоков. Не покаялся. Я считаю, что он прав. Не в том смысле, что рынки всегда эффективны, а в том, что проработанной альтернативной идеи пока не предложено, так что о смене парадигмы речи не идет. Мы же в главе 16 попробуем разобраться, как с позиции финансовой теории пузыри могут объясняться рационально.

Дата добавления: 2014-11-25