Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке - Чарльз Уилан

По-видимому, это был неплохой вариант, поскольку наличие дополнительной информации в любом случае лучше, особенно когда речь идет о риске. В конце концов, вероятность – довольно мощный инструмент. Разве эти вычисления принципиально отличаются от тех, которыми занималось руководство компании Joseph Schlitz Brewing Company, прежде чем потратить кучу денег на проведение слепой сравнительной дегустации пива в перерыве матча за Суперкубок?

Как сказать… Как только ни называли в свое время показатель VaR: и «потенциально катастрофический», и «надувательский», и… (да, были и другие эпитеты, которые вряд ли следует упоминать в такой солидной книге по статистике, как эта). В частности, именно эту модель обвиняли в наступлении финансового кризиса, разразившегося в 2008 году. Главной причиной критики в адрес VaR является то, что фундаментальные риски, связанные с финансовыми рынками, невозможно предсказать по аналогии с подбрасыванием монетки или слепой сравнительной дегустацией двух сортов пива. Ложное ощущение точности, встроенное в эти модели, породило ложное ощущение безопасности. Показатель VaR был похож на неисправный спидометр; пожалуй, это хуже, чем если бы его не было вообще. Понадеявшись на неисправный спидометр, вы перестанете обращать внимание на другие признаки того, что уже превысили допустимую скорость. В случае же отсутствия спидометра вам придется отслеживать признаки, указывающие на реальную скорость движения автомобиля.

Примерно в 2005 году, ориентируясь исключительно на показатели VaR, которые ежедневно появлялись на рабочих столах руководителей компаний ровно в 16:15, Уолл-стрит набрала скорость, существенно превышающую допустимую. К сожалению, с профилями риска, заложенными в моделях VaR, существовали две огромные проблемы. Во-первых, вероятности, на которых строились эти модели, исходили из прошлых движений рынка; однако на финансовых рынках (в отличие от дегустации пива) будущее вовсе не обязательно должно быть похожим на прошлое. Таким образом, не было никаких оснований полагать, что движения рынка в период с 1980 по 2005 год были наилучшим предиктором изменеий на рынке после 2005 года. В какой-то степени этот недостаток воображения напоминает периодические ошибочные предположения генералов о том, что следующая война будет похожа на предыдущую. В 1990-е годы, а также в начале нулевых коммерческие банки широко применяли модели кредитования для жилищных ипотек, согласно которым вероятность значительного снижения цен на жилье близилась к нулю{44}. Цены на жилье никогда ранее не падали так сильно и так быстро, как это происходило с начала 2007 года. Однако случилось то, что случилось. Бывший глава Федеральной резервной системы Алан Гринспен, выступая впоследствии перед членами одного из комитетов Конгресса США, так объяснял этот факт: «Все это величественное интеллектуальное здание рухнуло летом 2007 года, поскольку данные, вводимые в модели управления риском, охватывали лишь два последних десятилетия, то есть период, когда всех нас захлестнула эйфория. Между тем, если бы мы использовали более подходящие модели, затрагивающие исторические периоды, характеризующиеся экономическим неблагополучием, то, как мне кажется, требования к капиталу оказались бы значительно выше, а финансовый мир чувствовал бы себя гораздо лучше»{45}.

Кроме того, даже если бы исходные данные могли точно прогнозировать будущий риск, 99-процентная гарантия, обещанная моделью VaR, была опасно бесполезной, поскольку остающийся 1 % действительно вводит в заблуждение. Менеджер хеджевого фонда Дэвид Айнхорн поясняет: «Это как подушка безопасности, которая дает сбой именно в момент автокатастрофы». Если стоимость риска (VaR) какой-либо компании составляет 500 миллионов долларов, то это можно рассматривать как 99-процентную вероятность того, что на протяжении указанного периода фирма потеряет не более этой суммы. Но это также означает, что данная компания может с 1-процентной вероятностью потерять свыше 500 миллионов долларов (а при определенных обстоятельствах даже значительно больше). По сути, опираясь на эти модели, невозможно предусмотреть, насколько плохим может оказаться 1-процентный сценарий. Очень мало внимания уделялось так называемому хвостовому, то есть малому риску (производное от хвоста кривой распределения) какого-то катастрофического исхода. (Если вы возвращаетесь домой из ресторана за рулем своего автомобиля и уровень алкоголя в вашей крови равен 0,15 промилле, то вероятность того, что вы попадете в ДТП со смертельным исходом, наверное, будет менее 1 %; тем не менее это не повод садиться за руль в нетрезвом виде.) Многие компании усугубили эту ошибку, сделав нереалистичное предположение о своей готовности к маловероятным событиям. Бывший глава Казначейства США Хэнк Поулсон пояснил, что большинство из них надеялись в крайнем случае привлечь денежные средства путем продажи активов{46}. Но во время кризиса деньги нужны всем, поэтому все пытаются продать те или иные активы. С точки зрения управления рисками это равносильно тому, как если бы вы сказали: «Мне нет нужды запасаться водой и продуктами питания, поскольку в случае стихийного бедствия я смогу пойти в супермаркет и купить все необходимое». Разумеется, после того как астероид упадет на ваш город, его пятьдесят тысяч жителей ринутся в супермаркеты, чтобы запастись водой и продуктами питания, но к тому моменту, когда вы доберетесь до ближайшего супермаркета, окна в нем будут разбиты, а полки пусты.

То обстоятельство, что вы никогда всерьез не рассматривали возможность падения на ваш город крупного астероида, в точности описывает проблему с VaR. Вот еще одна выдержка из статьи колумниста The New York Times Джо Носера, который подытоживает мысли Николаса Талеба, автора книги The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable[30] и яростного критика VaR: «Самые опасные – отнюдь не риски, которые вы можете увидеть и измерить, а риски, которые вы не можете увидеть и, следовательно, измерить. Это риски, находящиеся настолько далеко за пределами нормальной вероятности, что невозможно даже себе представить, что они могут произойти в вашей жизни, – хотя, конечно же, они случаются, и даже чаще, чем вы могли бы предположить».

В каком-то смысле фиаско VaR является полной противоположностью примера с компанией Joseph Schlitz Brewing Company, приведенного в главе 5. Данные о вероятности выбора пива в ходе слепой сравнительной дегустации, которыми располагала эта компания, позволили ей примерно предугадать поведение дегустаторов в ходе сравнительной дегустации, транслируемой в прямом эфире во время перерыва матча за Суперкубок. Компании даже удалось обернуть себе на пользу то обстоятельство, что в акции участвовали только любители других сортов пива. Даже если бы пиво Schlitz предпочли не более 25 % любителей пива Michelob (практически нереальный исход), компания все равно могла бы сказать, что по крайней мере одному из каждых четырех любителей пива следовало бы переключиться на пиво Schlitz. И, возможно, самое важное: здесь речь шла лишь о пиве, а не о глобальной финансовой системе. «Кванты» с Уолл-стрит совершили три фундаментальные ошибки. Во-первых, они спутали точность с достоверностью. Модели VaR действовали подобно моему дальномеру, который был настроен на измерение расстояний в метрах, а не в ярдах, в результате чего расстояния измерялись точно, но неправильно. Эта ложная точность заставила обитателей Уолл-стрит поверить, будто они контролируют риск, хотя на самом деле это было не так. Во-вторых, оценки вероятностей, положенные в основу вычислений согласно модели VaR, оказались ошибочными. Как указывал Алан Гринспен, выступая на слушаниях в одном из комитетов Конгресса США (цитату из его выступления я приводил чуть выше), относительно безмятежные и благополучные десятилетия до 2005 года не следовало брать за основу при построении распределений вероятностей, которые использовались для прогнозирования поведения рынков в предстоящие десятилетия. Это как если бы вы отправились в казино с твердой уверенностью, что сегодня выиграете в рулетку в 62 случаях из ста только потому, что именно так получилось вчера, когда удача сопутствовала вам. Подобная уверенность обошлась бы вам очень дорого! В-третьих, компании пренебрегли «хвостовым риском». Модели VaR прогнозируют, что должно произойти в 99 случаях из ста. Именно таков механизм действия вероятностей (во второй половине книги это обстоятельство будет подчеркиваться неоднократно). Между тем маловероятные события время от времени случаются. Более того, в долгосрочном периоде они не так уж и маловероятны. Иногда в людей попадает молния. Моя мать убедилась в этом на собственном опыте.