Тел.факс: +7(831)437-66-01
Факторинг  Распределение и корреляция приращений 

1 2 3 [ 4 ] 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

изменениям в своей истории, поскольку началась новая эра правительственного регулирования, так называемая Новая полигика сделок Рузвельта

Крах Октября 1929 - яркая иллюстрация нескольких замечательных особенностей, часто связываемых с крушениями. Во-первых, крахи финансовых рынков часто непредвиденны для большинства людей, особенно для экономистов. Через несколько месяцев, я ожидаю, что рьшок акций будет намного вьппе, чем сегодня . Эти слова были произнесены Ирвингом Фишером, выдаюпцшся и известным экономистом Америки и профессором экономики в Университете Йеля, всего за 14 дней до того, как Уолл-Стрит потерпела крах в Чфный вторник, 29 октября 1929.

Серьезная депрессия по типу 1920-21 годов - маловероятна. Мы не наблюдаем длительную ликвидацию . Это был анализ, предложенный сюим подписчикам через день после крушения Гарвардским Экономическим Общестюм. После непрерьшных и ошибочных оптимистических прогнозов, общестю закрьшось в 1932. Таким образом, два наиболее известных экономических института прогнозов в Амфике не сумели предсказать ювремя приближающийся фах и депрессию и продолжали излагать оптимистические прогнозы будущего даже тогда, когда Великая Депрессия охватила Амфику. Причина проста: предсказание разюротов тренда представляет намного более фудную задачу для предсказателей и такие предсказания очень ненадежны, особенно в рамках линейной сфуклуры стандартных (авторегрессионых) экономических моделей.

30 -

г = 0.58


1910

1915

1920

1925

1930

1935

1940

Рис. 5. Сравнение между числом ежегодно изданных книг о спекуляции на рынке акций и уровне цен на акции (1911-1940). Сплошная линия: Книги в библиотеке Гарварда, чьи названия содержат одно из слов: акции , рынок акций или спекуляция . Прерывистая линия: индекс Standard and Poors для обыкновенных акций. Кривая изданных книг отстает от ценовой фивой с задержкой по времени приблизительно в 1.5 года, которую можно объяснить временем, необходимым для издания книги. Источник: индекс цен на акции взят из Исторического обзора Соединенных Штатов. Источник [349].

Вторая общая особенность, иллюсфируемая случаем Октября 1929 -заключается в том, что финансовый коллапс никогда не случался, когда всё выглядит

1000


1895 1900 1905 1910 1915 1920 1925 1930 1935 1940

Рис. 6. Сравнение между числом акций торговавшихся на NYSE и уровнем цен на акции (1897-1940). Сплошная линия: число торговавшихся акций. Прерывистая линия: Скорректированный индекс Standard and Poors для обычных акций. Источник: Историческая статистика Соединенных Штатов. Воспроизведено из [349].

В течение стадии надувания пузьфя типа той, что предшествовала фаху Октября 1929, существует растущий интерес у публики к рассмафиваемому товфу, будь то акции, алмазы или монеты. Этот интерес можно оценить с помощью различных индикаторов: увеличение числа книг, изданных на данную тему (см. Рис. 5) или увеличение подписки на специализированные журнальт Кроме этого, известное эмпирическое правило, согласно которому объемы продаж растут в течение бычьего рынка, как показано на Рис. 6, находит естественную интфпретацию: увеличение продаж в действительности показывает и определяет прогресс проникновения пузыря повсюду внуфи общества. Эти особенности бьши снова исследованы в недавних работах на предмет обнфужения при возникновении пузырей причуды и феномена стадного поведения, в частности, при изучении дохода на отдельные акции [455]. Один из вьшодов, часто звучащий для обьяснения бума 1928 и 1929 гласит, что процесс юзникновения пузьфя обусловлен притоком на рьшок в значительной степени неинформированных инвесторов, которые искали удачу и вкладывали капитал в любимые акции. Результатом этого поведения является тенденция цен таких любимых акций двигаться вьппе, чем будет

очень плохо. Напротив, перед фахами макроэкономические потоки выглядят очень хцюшими. Перед каждым фахом, экономисты говорят, что экономика находится в лучшем изо всех возможных состояний. Все выглядит розовым , рьшки акций повьштаются и макроэкономические потоки (продукция, занятость, и т.д.), кажется, улучшаются все больше и больше. Это обьясняет, почему фах застаёт большинстю людей, особенно экономистов, врасплох. Хорошие времена неизменно линейно экстраполируются в будущее. Не воспринимается ли большинстюм людей ю времена общей эйфории, как бессмыслица, разгоюры о фушении или депрессии?



предсказываться их фундаментальной экономической стоимостью. Это движение, дейсгеительно значрпельно увеличилось в течение бума и являло собой основную характфисгаку рынка начала 1930-ых. Таким офазом, эта результаты, действительно соответствуют представлениям о том, что психология толпы играет большую роль в росте рьшка, его 1фушении и последующей волатильносги [455].

Политическое настроение перед крахом Октября 1929 также было ошимистическим. В ноябре 1928, Герберт Гувер был избран президентом Соединенных Штатов и его избрание совпало с самым большим увеличением в покупке акщш. Меньше чем через год после выборов, Уолл-Стрит потерпела крах.

Критические события в сложных системах

Финансовые рьшки - не единственные системы с экстремальными событиями. Они представляют лишь один из возможных примеров среди множества других систем, показывающих сложную организащпо и динамику с подобным поведением. Системы с большим количеством взаимодействующих частей, часто открыты для окружающей их среды, самоорганизовывают сюю внутреннюю структуру и сюю динамику, что сопровождается иногда удивительными макроскопическими проявлениями. Комплексный системный подход, который основан как на наблюдении взаимосвязей и взаимоотношений, то есть калины в целом, так и на иззчении составляющих частей, является в настоящее время самым распространенным в современном управлении техническими устройствами и в управлении бизнесом. Он также играет всё возрастающую роль в большинстве научных дисциплин, включая биологию (биологические сети, экология, эволюция, происхождение жизни, иммунология, нейробиология, молекулярная биология и тд.), геологию (тектоника плит, землетрясения и вулканы, эрозия и ландшафты, климат и погода, окружающая среда и т.п.) и экономические и социальные науки (познание, распределенное изучение, взаимодействующие агенты и т.д.). Существует растущее понимание, что прогресс в большинстве этих дисциплин, а также во многих из неотложных проблем нашего будущего благосостояния, также как и для управления нашей каждодневной жизнью, будет нуждаться в таком системном комплексном и мультидисциплинарном подходе. В настоящее время четко проявила себя тенденция замены этим подходом классического, ставшим привычным в науке, аналитического подхода, основанного на представлении, что разложение изучаемой системы на компоненты, изучение отдельных компонент и синтез на этой основе поведения системы в целом может принести понимание функционирования сложных систем.

Центральная особенность сложных систем заключается в возможности когерентного и широкомасштабного коллективного поведения с очень богатой структурой, проявляющейся в результате повторяющихся нелинейных взаимодействий составляющих её частей: получается, что целое - это нечто большее, чем просто сумма составляющих его частей (сложная система не является линейной суммой составляющих ее компонентов). Широко распространено мнение, что наиболее сложные системы не поддаются математическим аналитическим описаниям и могут исследоваться только посредством численных экспериментов . В контексте

теории сложности алгоритмов [73], многие сложные системы считаются, в вычислительном отношении, непреодолимыми; то есть единственный способ судить об их эволюции - это фактически позволить им развиваться во времени. Соответственно, динамическое будущее эволюции ю времени таких сложных систем непредсказуемо. Эта непредсказуемость, однако, не препятствует применению научного метода для предсказания новых явлений, как иллюстрируется многими известными случаями (предсказание планеты Нептун астрономом Леверье при вычислениях возмущений в орбите Урана, предсказание Эйнштейном отклонения света гравитационным полем солнца, предсказание вингоюй структуры молекулы ДНК Уотсоном и Криком, на основании более ранних предсказаний Поллинга и Брэгга, и т.д.) Напротив, это относится лишь к невозможности удовлетворения жажды познания в отношении того, что произойдет завтра, часто заполняемой ведениями пророков , которые вдохновляли или ужасали массы в течение человеческой истории.

Представление о том, что сложные системы непредсказуоиы, недавно было убедительно доказано в конкретных применениях прогностики, напримф, для проблемы предсказания землетрясений (см. вкладки в [312]). В дополнение к постоянным неудачам при построении надежной, прогнозирующей землетрясения схемы, это представление теоретически проистекает из анадогии между землетрясениями и самоорганитощимися критическими режимами [26]. В этой фрактальной структуре (см. главу 6), нет никакой характеристической шкалы, и распределение размфов землетрясений отражает тот факт, что большие землетрясения являются ничем иным, как малыми землетрясениями, которые развивались дальше, не останавливаясь. В силу этого, они непредсказуемы, потому что зарождение больших землетрясений не отличается от такового у множества маленьких землетрясений, которые, очевидно, не могут быть предсказанными.

Действителен ли вьшод о непредсказуемости для всех сложных систем? Возьмем нашу личную жизнь. Мы, в действительности, реально не интересуемся знанием о времени, когда мы пойдем в данный магазин или будем двигаться по шоссе. Мы гораздо больше заинтересованы в прогнозе основных бифуркаций в нашем будущем, подразумевающих несколько важных вещей, подобных здоровью, любви или работе и которые, в совокупности, означают наше счастье. Точно так же предсказание детального развития сложных систем не имеет никакой реальной стоимости, и тот факт, который мы осознали, что оно является не досягаемым с фундаментальной точки зрения, не исключает использование не менее интересной возможности предсказания фаз эволюции сложных систем, которые действительно имеют значение, являясь критическими событиями.

Получается, что наиболее сложные системы в естественных и социальных науках демонстрируют редкие и внезапные переходы, которые происходят через такие интфвалы времени, которые являются очень малыми, по фавнению с харакгфными масштабами времени их последующей эволюции. Такие чрезвычайные и редаие собьпия больше, чем что-либо другое, обеспечивают возможности для лучшего научного понимания сложных систем и скрытых механизмов, управляющих их динамикой.

Эти кризисы имеют фундаментальные социальные воздействия и вфьируют



от больших природных катастроф, типа землетрясений, вулканических извержений, ураганов и торнадо, оползней, лавин, разрядов молний, столкновений с метеоритами/астероидами (см. Рис. 7) и катастрофических событий деградации окружающей среды, до сбоев инженерных структур, крушений на финансовых рьшках и социальньк волнений, ведущих к крупномасштабным сдвигам и переюротам, экономическому спаду в национальных и глобальных масштабах, региональным энфгетическим блокадам, затору движения, болезням и эпидемиям.


Рис. 7. Одно из наиболее страшных возможных катастрофических собьпий, но с очень низкой вероятностью осуществления. Столкновение с метеоритом диаметром 15 км с ударной скоростью 14 км/с (высвобождение энергии, равной 100 мегатоннам тринитротолуола, что, как полагают, погубило динозавров) происходит примерно раз кащьк 100 миллионов лет. Столкновение с метеоритом с диаметром порядка 1,000 км, как показано на этом рисунке произошло лишь в ранней истории солнечной системы. (Рисунок космического художника ДонаДэвиса.)

Важно понять, что долгосрочное поведение сложных систем часто в значительной степени управляется такими редкими катастрофическими событиями: вероятно, вселенная бьша рождена в течение мгновений большого взрыва ( большой взрьш ); ядерный синтез всех важных тяжелых атомных элементов, составляющих нашу матфию происходит в результате колоссального вфыва свфхновой (звезд, более тяжелых, чем наше солнце, чьи внутренние ядфные реакции изменяются в конце их жизни); большое землефясение в Калифорнии, повторяющееся каждые два столетия, составляет существенную долю всеобщей тжтонической деформации; ландшафты в большей степени формируются наводнением тысячелетия , которое перемещает огромные валуны, чем воздействием всех других факторов эрозии; самые больпше вулканические извфжения ведут к главным топофафическим изменениям, а

также к сфьезным климатическим переменам; согласно некоторым современным представлениям, эволюция, вероятно, хфакгфиется стадиями квазизастоя, прфываемого эпизодическими вфывами активности и рафушения [168, 169]; финансовые крахи, которые в одно мгновения уничтожают филлионы доллфов, гипертрофируют и формируют психологическое состояние инвесторов; политические физисы и революции формируют долгосрочный геополитический пейзаж; даже наша личная жизнь сформирована, в конечном счете, несколькими ключевыми решениями или случаями.

Таким образом, существует нерешенный научный вопрос - как такие фупномасштабные типы катастрофической динамики могли бы развиваться из ряда взаимодействий в самых маленьких и во все более уфупняющихся масштабах. Бьшо обнфужено, что в сложных системах не происходит организации просфанственных и временных корреляций, в целом, по принципу от стадии зарождения и далее диффузия по системе. Она является, скорее, результатом прогрессивного и более глобального совместного процесса, происходящего во всей системе, путем повторных взаимодействий. Напримф, научно-технические отфьпия часто происходят квазиодновременно в нескольких лаборатхфиях в различных частях мира, подчфкивая глобальный хфактф процесса их назревания.

Стандартные модели и симуляции сценфиев экстремальных собьттий служат многочисленными источниками ошибки, каждая из которых может иметь офицатеяьное юздействие на действительность предсказаний [232]. Некоторые из вероятностных переменных находятся под контролем в процессе моделирования -они обычно подразумевают балансирование между более полным описанием и реализуемостью вычислений. Другие источники ошибки находятся вне контроля, поскольку они свойственны методологии моделирования в определенных научных дисциплинах. Обе известных стратегии моделирования ограничены в этом отношении: аналитические теоретические предсказания находятся вне досягаемости для большинства сложных проблем. Грубая сила числового решения уравнений (когда они известны) или сценфиев, дает надежные результаты лишь в центре распределения , то есть в режиме, далеком от файносгей, где может быть накоплена хорошая статистика. Кризисы - это чрезвьиайные собьпия, которые происходят редко, хотя и с экстраординфными последствиями. Таким образом, редкие катасторофические события полностью не имеют статистической выборки и не укладываются в рамки какой-либо модели. Даже появление терра супфкомпьютеров качественно не меняет этого фундаментального офаничения.

Несмофя на эти ограничения, я полагаю, что прогресс науки и ее мультидисциплинфных направлений подготовил почву для конценфации усилий в направлешш предсказания поведения сложных систем. В частности, возможны новые подходы для моделирования и предсказания некоторых катастрофических собьттий или рафывов , то есть внезапных переходов от неподвижного состояния к физису или катастрофическому событию [393]. Такие разрьшы подразумевают взаимодействия между сфуктурами на множестве различных масштабов. В настоящей книге, я применяю эти идеи к одному из наиболее драматических собьттий в социальных науках - к финансовым фахам. Подход, описанный в этой книге, объединяет идеи и инсфументы математики, физики, инженфии и социальных наук



1 2 3 [ 4 ] 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65