Глава 1
Эволюция моделей анализа риска
1.1. Эволюция теоретических моделей анализа риска: субъект и методы управления риском в деятельности хозяйствующего субъекта
Управление риском как осознанная форма деятельности. В одном из наших учебников по управлению рисками в деятельности хозяйствующих субъектов была подробно рассмотрена ретроспектива формирования подходов к научному осмыслению феномена человеческих социально-экономических отношений, обозначаемого термином «риск»[4]. По мере развития общественно-экономических отношений это понятие стало приобретать все большее значение как важный элемент развития социально-экономических систем, а формируемые научные подходы позволили последовательно выработать ряд моделей анализа риска как экономической категории. Не останавливаясь подробно на описании исходных моделей, отметим, что между разработчиками теоретических моделей анализа рисков П. Лапласом и А. Пуанкаре, с одной стороны, и К. Эрроу, А. Маршалом, А. Пигу и их современниками[5] – с другой, отличия не только во времени, но и в методах анализа.
В табл. 1.1 представлены ключевые положения моделей изучения риска ведущими исследователями этой проблемы в начале и середине XX в.
Кеннет Джозеф Эрроу (Kenneth Joseph Arrow: 1921–2017) – американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике за 1972 г. (совместно с Джоном Хиксом) «за новаторский вклад в общую теорию равновесия и теорию благосостояния»
К. Эрроу интересует не то, как работают вероятностные законы и как наблюдения сходятся к среднему, как результат отличается от его вероятностной оценки, что являлось основным интересом предыдущего исторического периода. Его интересует, как люди принимают решения в условиях неопределенности и как живут с рискованными решениями, которые приняли. Этот подход подводит к более осмысленному взгляду на то, как люди маневрируют между риском, который им уготован «выбором судьбы», т. е. риском внешней природы, и риском, который они выбирают сами, насколько велик разрыв между «произволом выбора» и «выбора судьбой»[6]. Следует заметить, что исследователи также по-разному называют неопределенность возможных проявлений в будущем сегодняшних решений (Ф. Найт, Дж. М. Кейнс и др.), разрабатывая новые модели и методы анализа. В работах Даниила Бернулли было намечено будущее направление анализа риска, но именно Эрроу, по нашему мнению, следует считать основоположником концепции управления риском как осознанной формы деятельности.
Таблица 1.1
Хронология этапов эволюции (моделей) теории анализа рисков (начало глобализационных кризисов)
1 Заметьте, что здесь впервые идет речь об анализе возможности проигрыша как неотъемлемой части управления риском.
2«Диверсификация, – утверждает он, – это здравая политика. Рекомендации, игнорирующие незаменимость политики диверсификации, должны быть отброшены и как гипотезы, и как правила поведения». Markowits H.M. Portfolio Selection // Journal of Finance. 1952. Vol. 7, № 1. P. 71–91
Уход Пуанкаре и других крупнейших исследователей ХIХ в. и приход в начале ХХ в. новых титанов мысли А. Эйнштейна, А. Маршалла, Ф. Найта, Дж. Кейнса, Й. Шумпетера и других характеризуются не только появлением принципиально новых научных экономических концепций и парадигм. События и потрясения, случившиеся в XX в., изменили основополагающие представления о мире: мировые войны и цепь революций, освобождение от колонизационного угнетения в социальной сфере, трудно контролируемая энергия атома, открытия в химии, медицине, биологии и в то же время новые виды оружия массового поражения и катастрофы, которые приняли наднациональный характер. Нарастают взаимозависимость и неопределенность как недостаточность информации при прогнозировании грядущих событий. Можно было бы именно здесь провести водораздел в этапах смены научных парадигм между прошлым эмпирическим состоянием методологии анализа рисков и сегодняшним научным.
Необходимость в управлении риском возрастала вместе с появлением новых видов риска, особенно после экономической депрессии начала прошлого века и Первой мировой войны. Мир постоянно сталкивался со все новыми и новыми неопределенностями, при этом традиционные риски не только не исчезли, но обострились. Ранее других эту тенденцию восприняли и развили в своих работах Фрэнк Найт и Джон Мейнард Кейнс.
Как принимаются решения (осуществляется выбор) на основе возможных вариантов, т. е. неопределенности будущих событий, пытаются ответить разработчики представленных в табл. 1.1 моделей анализа. Понятия неопределенности в такой постановке не затрагивались математиками и философами предыдущих периодов, потому что они были заняты установлением законов и методов оценки определенности и определения вероятности.
В условиях неопределенности выбор осуществляется не между решением о стратегии (принятием гипотезы и отказом от нее), а между выбором лица, принимающего решение (ЛПР), и отказом или неотказом от решения. Попытаемся понять следующее пояснение этого тезиса, данное Бернстайном: «Вы можете решить, что вероятность вашей неправоты так мала, что не следует отказываться от гипотезы. Вы можете решить, что вероятность вашей неправоты так велика, что вы должны отказаться от гипотезы. Но если вероятность того, что вы неправы, не равна нулю, вы не можете принять гипотезу».
Как уже отмечалось, уход Ф. Гальтона и А. Пуанкаре в начале XX в. ознаменовал конец великой эпохи измерений динамических изменений, начало которой положили Бернулли, Ферма и Паскаль, решивших головоломку Пацциоли, затеявшего в конце XV в. (пять столетий назад) исследование игры в balla. Его задача о разделе между игроками банка в неоконченной игре стала исходной точкой долгого пути к определению будущего на основе законов вероятности.
Ни один из великих математиков и философов прошлого, о которых мы говорили до сих пор, нисколько не сомневался в том, что стоит правильно зафиксировать факты и проанализировать их на основе этих законов и будущее обязательно и однозначно откроет свои тайны.
Фрэнк Хайнеман Найт (1885–1972) – американский экономист, разрабатывал теории неопределенности, риска и прибыли. Окончил Корнелльский университет, работал в Чикаго (1927–1952), президент Американской экономической ассоциации (1950), награжден медалью Френсиса Уокера (1957); его магнум опус «Риск, неопределенность и прибыль» посвящен проблемам предпринимательства и конкуренции
Наступление эры научной методологии изучения неопределенности и риска в экономике и обществе. Экономические кризисы и Первая мировая война положили конец этим воззрениям. Радикальные изменения XX в. в искусстве, литературе и музыке породили абстрактные и часто шокирующие формы, которые контрастируют с культурными традициями XIX в. До этого момента представители классической экономической науки рассматривали модель экономики как свободную от риска систему, автоматически ведущую к оптимальным результатам. Они уверяли, что ее стабильность гарантирована. Если люди решали, что лучше копить, а не вкладывать деньги, процентные ставки падали, ободряя инвесторов и разочаровывая вкладчиков, после чего равновесие системы восстанавливалось. Если руководители предприятий принимали решение о быстром расширении производства, а домашние хозяйства не имели достаточных сбережений, чтобы дать кредиты на этот рост, процентные ставки начинали расти и равновесие восстанавливалось. В такой экономике, за исключением, пожалуй, кратковременных периодов приспособления, не могло быть длительной недобровольной безработицы или недостаточных прибылей. Согласно классическому представлению об идеальном рынке, отдельным инвесторам и компаниям приходилось, конечно, рисковать, но экономика в целом была свободна от риска.
Даже возникшие вследствие войн проблемы не сразу разрушили эти представления. В 1916 г. экономист из Чикагского университета Ф. Найт, ощутив новые тенденции, написал в своей диссертации: «Очень большой вопрос, постижим ли мир вообще… Только в очень редких и критических случаях можно предпринять что-то вроде математического анализа».
Джон Мейнард Кейнс (1883–1946) – британский экономист, внесший решающий вклад в теорию экономики. Особое значение имеет труд «Общая теория занятости, процента и денег» («The General Theory of Employment, Interest, and Money», 1936), где он обосновал формы правительственного вмешательства в экономику – задача, представлявшаяся в 1930-е гг. насущной, но неодолимой.
С тех пор термин «кейнсианский» обозначает особый вид смешения экономической и социальной политики
В разгар Великой депрессии 1930-х гг. за Ф. Найтом повторил Дж. Кейнс: «На каждом шагу мы встречаемся с проблемами органичного единства, дискретности, разрыва непрерывности – целое оказывается не равным сумме его частей, количественные сравнения обманывают, малые изменения влекут за собой серьезные последствия, а предположения о едином и однородном континууме оказываются неудовлетворительными». Эти вопросы продолжили исследовать чуть позже Й. Шумпетер, обсуждая источник предпринимательской прибыли, А. Маршалл, А. Пигу в анализе выбора на основе предпочтений полезности.
Мысль, отразившаяся в замечании о неопределенности природы и ограниченности его познания, впервые высказана Найтом в докторской диссертации, завершенной в 1916 г. в Корнуэлле и о публикованной в 1921 г. «Риск, неопределенность и прибыль» («Risk, Uncertainty, and Profit») – первая серьезная работа, посвященная подробному анализу принятия экономических обоснованных с учетом рисков решений в условиях неопределенности, которую он также детально исследует. Именно с этого момента, по нашему мнению, можно говорить о наступлении эры научной методологии изучения неопределенности и риска в экономике и обществе.
Найт строит анализ, опираясь на различение риска и неопределенности: «Неопределенность следует рассматривать в смысле, радикально отличном от хорошо знакомого понятия риска, от которого ее прежде никогда должным образом не отличали… Станет ясно, что измеримая неопределенность, или собственно “риск”… настолько далека от неизмеримой неопределенности, что в сущности вообще не является неопределенностью». Выделенная нами цитата показывает, что риск в понимании Найта – это измеримая характеристика поведения (вероятность), противостоящая неизмеримой неопределенности, т. е. деятельность по снижению неопределенности внешней среды бизнеса. У риска и неопределенности событий различная сущностная природа.
Дж. М. Кейнс в 1921 г. выпустил книгу «Учение о теории вероятности» («A Treatise on Probability») – важное этапное исследование сущности и приложений вероятностных законов, содержит критический анализ работ мыслителей-экономистов, большинство из которых уже упоминались в нашем пособии. Кейнс в отличие от Найта не проводит терминологического разграничения между неопределенностью и риском. Используя другие термины и говоря по сути о том же самом, он противопоставлял определимое неопределимому (неизмеримой неопределенности, по Найту) в размышлениях о будущем результате. Как и Найт, он не принимал решений, основанных на частоте событий в прошлом: отвергал прогнозирование на основе событий и предпочитал прогнозы на основе вероятностных предположений.
Книга Кейнса начинается с критики традиционной тогда точки зрения на вероятность, включая расчеты К. Гаусса, Б. Паскаля и П. Лапласа. Он исходит из того, что теория вероятностей в прежнем виде имеет мало отношения к реальным жизненным ситуациям, в особенности, когда используют «опрометчивые методы и максималистские претензии школы Лапласа».
Объективная вероятность будущего события существует – «это не то, что называют результатом человеческой причуды», но наше невежество не позволяет точно знать значение вероятности; мы можем оперировать только оценками. «Маловероятно, – утверждает Кейнс, – что мы сможем открыть метод определения конкретной вероятности без помощи интуиции или прямого суждения… Предположение не является вероятным, поскольку мы его таким полагаем».
Размышления Кейнса об экономике постоянно касались понятия «неопределенности» – неопределенности того, сколько семья сбережет или потратит, какую часть своих сбережений она потратит в будущем (и когда она ее потратит) и, что еще важнее, какую прибыль принесут определенные вложения (инвестиции) в основной капитал[7]. Решения деловых групп о том, сколько и когда потратить на новое строительство, новое оборудование, новые технологии и новые методы производства, образуют движущую силу экономики. Однако тот факт, что эти «определенные» решения в сущности необратимы, делает их чрезвычайно рискованными вследствие отсутствия объективных данных о вероятности того, что они приведут к желаемым результатам.
Как заметил Найт (еще за 15 лет до опубликования «Общей теории» Кейнса), «причиной проблемы неопределенности в экономике является ориентированный на будущее характер самого экономического процесса». Риск реализации целей экономической деятельности заложен в экономическом процессе. Поскольку экономическая обстановка постоянно меняется, все экономические данные представляют собой крайне ограниченную основу для обобщений. Реальное время более значимо, чем абстрактное, и прошлые наборы данных редко бывают уместны. Все более наглядно проявляется «асимметрия» прошлых и будущих событий.
Если вчера вероятность наступления какого-либо события оценивалась в 75 %, то чаще всего неизвестно, какова она будет завтра. Система, которая не может положиться на частотное распределение прошлых событий, особенно подвержена неожиданностям и колебаниям.
В 1937 г. в ответ на критику своей «Общей теории занятости, процента и денег» Кейнс так суммировал свои взгляды: «Под неопределенным знанием… я не подразумеваю просто различие между тем, что достоверно известно, и тем, что только вероятно. В этом смысле игра в рулетку не имеет отношения к тому, что я называю неопределенным… Я использую это понятие в том смысле, в каком неопределенны перспективы новой европейской войны, или цены на медь, или ставки процента через двадцать лет, или устаревания новых изобретений… В подобных случаях вообще нет никаких научных предпосылок для вычисления какой-либо вероятности. Мы просто не знаем!»[8]
Приведет ли это изменение к добру или к худу, зависит от нас. Именно в этом заложен смысл риска как результат воздействия неопределенности внешней среды и ее проявления в деятельности человека. Вращение колеса рулетки само по себе не имеет к этой деятельности никакого отношения, как и извержение вулкана и цунами в океане.
В течение четверти века, последовавшей за публикацией Кейнсом «Общей теории занятости, процента и денег», серьезный прогресс в понимании риска и неопределенности был достигнут в рамках теории (стратегических) игр. Эта теория, сосредоточившая свои усилия на анализе принятия решений, не походила на другие теории исходов, которые ранее возникали на основе анализа случайных игр (например, решение Ферма и Паскаля в отношении задачи об игре в balla, которую задал Пацциоли). Теория (стратегических) игр привнесла принципиально новый аспект в понимание неопределенности. Предшествующие теоретические модели принимали неопределенность как данность и мало занимались ее происхождением. Теория игр показала, что истинным источником неопределенности являются намерения других (но не единственным источником, как будет показано далее). Риск победы (поражения) в игре порождается действиями субъекта, а неопределенность результата определяется намерениями и действиями других, внешних по отношению к субъекту участников. Риск как продукт деятельности человека – важный результат научных воззрений исследователей этой проблемы.
С этой точки зрения почти всякое принимаемое нами решение является результатом ряда переговоров, в которых мы стараемся снизить неопределенность, давая другим то, что они хотят, в обмен на то, чего хотим мы.
Выбор альтернативы, обещающей наибольшую выгоду, как правило, создает наибольший риск, потому что он может спровоцировать усиленную защиту со стороны игроков, которые в результате наших усилий должны проиграть. Поэтому мы обычно выбираем компромиссные альтернативы, которые могут побудить нас заключить лучшую из худших сделок; для описания таких решений теория игр использует термины «максиминные» и «минимаксные» решения.
Дж. фон Нейман и О. Моргенштерн заложили в основу «Теории игр и экономического поведения» важный стереотип человеческого поведения: выигрыши, которые выпадут на долю человека, максимизирующего свою полезность, т. е. заключающего лучшую из возможных сделок в пределах ограничений, налагаемых теорией игр, будут зависеть от того, сколько он сможет получить, если будет вести себя разумно. Это весьма важное наблюдение, о котором уже шла речь в упоминавшейся выше нашей книге «Риски хозяйствующих субъектов», когда говорилось о необходимости для руководителя исходить не из целей максимизации прибыли, а из целей разумной максимизации экономической безопасности хозяйствующего субъекта.
Постулат теории игр о рациональности поведения и уверенность фон Неймана и Моргенштерна в том, что такое поведение может быть измерено и выражено количественными показателями, породили поток различных теорий и практических приложений.
В 1950-х и 1960-х гг. были предприняты новые попытки расширить область применения рациональных методов выбора решений в условиях неопределенности внешней среды, особенно в экономике и финансовом деле.
Возврат к мирной жизни после Второй мировой войны, в которую были вовлечены 62 страны, стал благоприятной возможностью извлечь пользу из болезненных уроков, полученных в XX в. за долгие годы депрессии 1930-х и войны 1940-х гг. Экономическая теория Кейнса пользовалась поддержкой как средство управления циклами деловой активности и обеспечения полной занятости. С сегодняшней точки зрения при управлении сложными социально-экономическими системами в случае действительно глубокого экономического спада (потери устойчивости сложной системой) необходимо введение более строгого управления и активного регулирования экономики со стороны регуляторов (понижение неопределенности внешней среды). В этом отношении рекомендации Кейнса оказались своевременными. Целью Бреттон-Вудских соглашений, в подготовке которых Кейнс принял активное участие, был возврат к стабильности путем рационального и активного вмешательства правительств, которую дала предыдущему веку система золотого стандарта. Поскольку понятие рациональности было хорошо разработано и получило признание в научных кругах, его преобразование в набор правил управления риском и максимизации полезности (по Маршалу и Пигу) не могло не оказать влияния на мир инвестиций и управления ресурсами. Этому благоприятствовали ситуация подъема после военного кризиса и растущая потребность в инвестициях.
Достигнутые вследствие всего этого результаты принесли ученым признание и нобелевские премии, а управление неопределенностью котировок на основе модели диверсификации Г. Марковица и развившиеся на их основе практические приложения сформировали принципы управления инвестициями, вошедшие в стандарты и официальные рекомендации, структуру рынков, используемые инвесторами методы анализа и поведение миллионов людей, поддерживающих работоспособность системы.
Развитие мировых интеграционных процессов (впоследствии получивших название глобализации) привело к росту числа вненациональных экономических структур, таких, как Мировой банк, Международный валютный фонд, учреждения (в том числе экономические – ЮНИ-ДО, UNDP, региональные экономические комиссии и др.) системы ООН, региональные государственные и частные организации, транснациональные корпорации, другие международные организации. Стали формироваться и развиваться межнациональные институты и структуры: мировой рынок финансов, международные фондовые и товарные биржи, система кастодиальных банков и т. п. В соответствии с ростом экономической активности усиливались и угрозы неопределенности, и риски, связанные с этой деятельностью, особенно на международных рынках торговли кредитами, гарантиями, ценными бумагами и их производными инструментами. С развитием мировой фондовой торговли возникла важная специальная тема управления риском при инвестировании в ценные бумаги.
Теория портфеля. Уроки кризисов убедили инвесторов, что абсолютная эффективность – химера. Если не считать инструментов типа облигаций с «нулевым купоном» или депозитных сертификатов с фиксированной процентной ставкой, все остальные акции и облигации не дают инвесторам ни малейшей возможности влиять на доходность вложенного в них капитала. Даже ставки сберегательных счетов зависят от «капризов» банков, которые сами реагируют на изменения процентных ставок на рынках. Доход каждого инвестора зависит от того, сколько другие инвесторы заплатят за активы в некий момент неопределенного будущего, а поведение несчетного числа других инвесторов никто не может ни проконтролировать, ни даже предсказать с достаточной степенью достоверности.
Гарри Марковиц (род. 1927) окончил Чикагский университет, степень доктора получил там же; основоположник современной портфельной теории; известен пионерной работой, в которой предложил новый подход к исследованию особенностей изменчивости (риска распределения) инвестиций, корреляции и диверсификации ожидаемых инвестиционных доходов. Лауреат Нобелевской премии (1990) «за работы по теории финансовой экономики»
В то же время инвесторы могут управлять только тем риском, который они на себя берут (т. е. своими решениями и действиями). Сильно рискуя (принимая и реализуя рискованные решения), можно много выиграть, но только в том случае, если инвестор может выстоять в тяжелой ситуации[9].
Гарри Марковиц, когда в 1970-х кризисных годах эти простые истины стали очевидными для многих, приобрел авторитет среди профессиональных инвесторов и их клиентов своими работами, написанными более чем за 20 лет до того. В его работе «Формирование портфеля» поставлена задача использовать понятие риска при конструировании портфелей для инвесторов, которые «считают желательной запланированную прибыль и нежелательными колебания прибыли». Эти два показателя (мера прибыли и мера ее изменчивости) являются опорным пунктом концепции Марковица.
В описании инвестиционной стратегии Марковиц не использует слово «риск»[10], а определяет изменчивость уровня прибыли как «вещь нежелательную», которую инвесторы стараются минимизировать. Риск и изменчивость стали синонимами в понимании тех исследователей, которые придерживаются количественного подхода к анализу угроз. Возможность использования математического аппарата анализа обусловлена наличием статистики о множественности событий, подлежащих анализу. Фон Нейман и Моргенштерн измеряли полезность (как вероятность выбора), Марковиц – инвестиционную изменчивость (возможно, характеризуемую как вероятность реализации) как результат процесса управления действиями инвестора (брокера) по формированию диверсифицированного портфеля.
«Диверсификация, – утверждает Марковиц, – это здравая политика. Рекомендации, игнорирующие незаменимость политики диверсификации, должны быть отброшены и как гипотезы, и как правила поведения».
Стратегический прием диверсификации является ключевой в концепции Марковица. В свое время Пуанкаре указывал, что поведение системы, состоящей из малого числа сильно взаимодействующих между собой частей, непредсказуемо. В рамках такой системы можно вдруг неожиданно обогатиться, а можно одним решением остаться без ничего. В диверсифицированном портфеле, напротив, некоторые акции будут подниматься, когда другие падают; в любом случае доходность разных ценных бумаг будет разной. Использование диверсификации для уменьшения изменчивости привлекательно для каждого, кто не любит риск и предпочитает определенное будущее неопределенному. Математический анализ диверсификации помогает понять причины ее привлекательности. Прибыль от такого портфеля будет равна среднему от прибылей входящих в него разнородных вложений, зато изменчивость прибыли будет меньше, чем средняя изменчивость прибыли отдельных составляющих. Главное условие – минимизировать ковариантность по Марковицу (или взаимосвязь между динамикой доходности) различных акций.
Заменив приблизительные интуитивные оценки неопределенности статистическим расчетом, Марковиц создал осмысленную процедуру формирования так называемого эффективного портфеля (заметим, что это возможно только в случае достаточно представительной выборки). Такой портфель минимизирует «нежелательный параметр» – изменчивость и одновременно максимизирует «желательный параметр» – доход.
Марковиц предположил, что распределение вероятностей значения доходности портфеля вокруг ее математического ожидания описывается нормальной кривой Гаусса (это предположение требует более аккуратного доказательства и часто критикуется). Распределение этой кривой около среднего значения отражает изменчивость доходности портфеля – область возможных результатов и вероятностей отклонений фактической доходности портфеля от ожидаемой доходности. Именно это Марковиц имел в виду, когда ввел понятие дисперсии (изменчивости) как меры «риска», или неопределенности дохода; этот комбинированный подход к мере неопределенности и прибыли практики и ученые обычно называют оптимизацией отношения среднее/ дисперсия.
Марковиц использует термин «эффективный» для характеристики портфеля, составленного из лучших по данной цене акций с минимальной изменчивостью доходности.
Важный вывод теории заключается в том, что модель Марковица показывает, что не существует единственного эффективного портфеля, который был бы эффективнее всех остальных. Нет однозначной оценки неопределенности и однозначности выбора решения и соответственно риска. Несмотря на важность для практики выводов модели Марковица, на ее основные постулаты обрушились критики. К новому всегда привыкают не сразу и воспринимают не все, тем более что ряд проблем до сих пор вызывает споры по существу.
Во-первых, возник вопрос: достаточно ли рациональны инвесторы, чтобы, принимая решения, следовать рекомендациям Марковица? Если в процессе инвестирования интуиция превалирует над расчетом, все эти изыскания могут стать простой потерей времени на сомнительное объяснение того, почему рынки ведут себя так, а не иначе. Ведь ошибки и действия ЛПР носят субъективный и непредсказуемый характер.
Во-вторых, возникает вопрос: является ли дисперсия надлежащей мерой, характеризующей риск? Здесь не все ясно. Если оценивать риск как меру изменчивости не результата, а процесса, модель Марковица будет соответствовать этим условиям. Если инвесторы воспринимают риск как нечто отличное от дисперсии, может быть, следует заменить ее другой величиной, сохранив подход Марковица к оптимизации риска и прибыли. А может, и нельзя.
В-третьих: что будет, если гипотеза Марковица о положительной связи между риском и доходностью не выдержит эмпирической проверки? Если малорисковые ценные бумаги станут систематически приносить высокие прибыли или инвесторы потеряют с ними все, теория становится бесполезной. Как поступать в условиях неопределенности экономических спадов и кризисов на финансовых рынках, когда прошлое не действует, а будущее – неясно?
Первая проблема — техническая – возникла в связи с предположением Марковица о том, что инвесторам будет нетрудно получить оценку нужных для модели исходных данных – ожидаемой доходности, дисперсии и ковариации доходности отдельных пакетов ценных бумаг. Но, как отмечал Кейнс и в своей книге по теории вероятностей, и позже, использование данных о прошлом таит опасность не только в кризисные периоды, но постоянно. И степень доверия не всегда может быть измерена, тем более с точностью, которой требует подход Марковица. Этот подход предполагает использование статистических и прогнозных оценок, но инвесторы знают, что такие расчеты обычно сопровождаются множеством ошибок. К тому же из-за чувствительности процесса к малым расхождениям в оценке исходных данных результат становится еще более спорным.
Сам Марковиц был озабочен сложностью практической реализации своих идей. Вместе с учеником, коллегой и соратником Уильямом Шарпом (W. Sharpe), который позднее разделил с ним Нобелевскую премию, он разработал метод, позволивший обойти процесс вычисления ковариации между отдельными ценными бумагами. Он предложил оценивать дисперсию акции или облигации по отношению к рынку в целом, что значительно упростило задачу. На этой основе У. Шарп разработал получившую широкую известность модель оценки долгосрочных финансовых активов (Capital Asset Pricing Model – САРМ), позволяющую осуществлять оценку ценных бумаг для случая, когда все инвесторы формируют свои портфели в точном соответствии с рекомендациями Марковица. Эта модель использует коэффициент «бета» для описания среднего отклонения курсов отдельных акций или других ценных бумаг относительно рынка в целом за определенный период.
Вторая проблема — математическая – заключалась в том, что портфели и сами рынки ценных бумаг описывались только двумя числами – ожидаемой доходностью и дисперсией. Зависимость именно от этих двух чисел оправдана только в случаях, если распределение доходности ценных бумаг описывается кривой Гаусса. Отклонения от «нормальной» кривой недопустимы, и множество значений с каждой стороны от среднего должно быть распределено строго симметрично.
Третья проблема – методологическая – связана с «хвостами», не входящими в учет в расчетах Марковица. Малая вероятность наступления некоторых событий тем не менее несет скрытую, но очень серьезную угрозу, риски проявления которой требуют специального учета.
Часто данные укладываются в нормальное распределение довольно точно, что позволяет на их основе вычислять риск и принимать решения относительно портфеля. В других случаях несовершенство распределения данных стало поводом для разработки новых стратегий, о которых речь пойдет дальше.
Тем не менее изменчивость, или дисперсия (т. е. разброс отклонений), интуитивно кажется привлекательной в качестве меры риска достижения или недостижения результата. Статистический анализ подтверждает это интуитивное предположение: обычно рост изменчивости сопровождается падением курса ценных бумаг. Более того, интуиция подсказывает, что неопределенность как характеристика ограниченного знания должна отличаться непредсказуемыми значительными и быстрыми колебаниями стоимости. Способность к быстрому и значительному росту курса обычно сочетается со столь же выраженной склонностью к его падению.
Накопились и другие проблемы и трудности реализации предложений Марковица. Например, нет согласия в определении причин изменчивости, не говоря о причинах того, почему изменчивость колеблется. Кроме того, изменчивость беспокоит не всех. Наличие риска в действиях означает, что на самом деле случится лишь часть того, что может случиться; к этому и сводится определение изменчивости, но время остается неопределенным. При введении элемента времени ослабляется связь между риском и изменчивостью результата. Время изменяет риск несовпадения результата во многих отношениях, а не только его связь с изменчивостью. Измерение риска значительно усложняется, если параметры не стабильны, а изменчивы. Даже сама изменчивость не стоит на месте.
Этим проблема не исчерпывается. Мало таких людей, кто в течение своей жизни не меняет отношения к риску. Люди становятся старше, мудрее, богаче или беднее, и понимание риска и степень его неприятия меняются в ту или иную сторону. Так же меняется отношение к риску у инвесторов, что вызывает значительные изменения в их отношении к будущим доходам от акций и долгосрочных облигаций.
Остроумный подход к такой возможности был предложен Шарпом. В 1990 г. он опубликовал статью, в которой проанализировал соотношение между изменением богатства и желанием инвесторов владеть рискованными ценными бумагами. Если в соответствии с точкой зрения Д. Бернулли и У.С. Джевонса у богатых людей вероятность неприятия риска должна быть большей, чем у других, то, по Шарпу, изменения богатства тоже влияют на степень неприятия риска. Рост богатства повышает способность людей переносить потери, но потери уменьшают эту способность. Вследствие этого увеличение богатства влечет за собой усиление аппетита к риску (его допустимого значения для данной системы, не вызывающего заметных отклонений), а потери ослабляют этот аппетит. Учет данных обстоятельств потребовал разработки новых моделей анализа рисков.
1.2. Современный этап моделей исследования рисков: изучение иррациональности поведения субъекта анализа
Поведение людей в условиях неопределенностей. Механизмы схождения к среднему не всегда срабатывают в достаточной мере для решения о наступлении будущих событий. В § 1.1 уже упоминалось одно из ограничений – асимметрия выборки анализируемых событий, характерная для неустойчивых и кризисных состояний экономических систем, и отличие кривой распределения от «нормальной» формы. Другое ограничение также обсуждалось, когда шла речь о необходимости многократного (представительного) повторения исходов для составления статистических баз данных. Далее речь пойдет об еще одном ограничении: рациональность и иррациональность при принятии решений, или о человеческих слабостях.
Критика модели Марковица, частично изложенная в § 1.1 и не утихающая до сих пор, стимулировала разработку новых концепций и новых приложений, которые никогда не смогли бы появиться без его основополагающей идеи (табл. 1.2).
Критические работы об иррациональном поведении на рынке, которые начали появляться в кризисные 1970-е гг., обусловили разрыв с оптимистическим взглядом на рациональный подход, характерным для новаций 1950-х и 1960-х гг.
Таблица 1.2
Хронология современных этапов эволюции (моделей) теории анализа рисков (начало глобализационной революции)
1 Тверски уверен, что «вероятностные суждения зависят не от событий, а от описания событий… суждение о вероятности события зависит от того, насколько четко оно описано».
2 Одна часть нашей личности (планировщик) осуществляет долгосрочное планирование и принимает решения в пользу будущих интересов за счет немедленного удовлетворения. Другая часть нашей личности требует немедленного удовлетворения желаний.
3 Утверждение, что направление изменения цены акции не имеет значения для оценки опциона, противоречит интуитивным представлениям. Но в этом и заключается суть задачи, обусловленная асимметричной природой самого опциона: потенциальные потери инвестора ограничены исходной ценой опциона, в то время как потенциальная прибыль безгранична.
Ричард Талер, экономист из Чикагского университета, отметил, что люди не являются ни «законченными идиотами», ни «сверхрациональными автоматами». Новаторские исследования Талера о том, как люди делают выбор в реальной жизни, рисуют картину, значительно отклоняющуюся от того, во что верили Бернулли и Марковиц, рассуждая о полезности, рациональности и оптимальности.
Каждый человек считает себя разумным существом, способным даже в критических ситуациях здраво и расчетливо применять законы вероятности для осуществления выбора, перед которым его ставит жизнь. Но то, что человек предполагает о себе, не есть то, что он на самом деле. Насколько эти его представления о себе соответствуют действительности? Ведь не могут все одновременно оказаться выше среднего уровня? К тому же часто приходится принимать очень важные решения в сложных, запутанных, смущающих, а то и пугающих обстоятельствах, когда не хватает времени оперировать законами вероятности. Жизнь – не игра в balla, хотя эта модель может быть использована в ряде практических ситуаций. Реальную жизнь часто затрудняет фон неопределенности поведения всех участников – акторов рынка, о котором говорил К. Эрроу. Классическая модель рационального поведения, на которой основываются теория игр и большинство концепций Марковица, определяет, как акторы должны принимать решения перед лицом факторов риска и на что был бы похож мир, если люди на самом деле вели себя в соответствии с этим определением. Однако многочисленные исследования и эксперименты показали, что отклонения от модели встречаются гораздо чаще, чем большинство из нас может предположить.
Дэниел Канеман и Эймос Тверски, израильские психологи, выполнили наиболее значительные исследования поведения людей в условиях риска и неопределенности.
Эймос Тверски (Tversky Amos, 1937–1996), израильский психолог, пионер когнитивной науки; долгое время соавтор Дэниела Канемана и ключевая фигура в открытии систематических когнитивных искажений в оценке риска потенциальной выгоды
«Когда-нибудь вы придете к тому, что будете замечать схождение к среднему везде, – писал Канеман. – Выполняют ли ваши дети то, что им сказано, хорошо ли играет баскетболист в сегодняшней игре, много ли ошибок совершит инвестор в этом квартале – будущие характеристики с большой вероятностью отразят схождение к среднему значению независимо от того, поощрят их или накажут за предыдущие результаты». Эта идея о схождении к среднему, если ее продолжать в такой сфере, как спортивные соревнования, в какой-то мере помогут объяснить высокую вероятность проигрыша после победы или серии побед (или поражений) любимой футбольной или хоккейной команды при условии относительного равенства сил команд.
Канеман и Тверски детально обсудили вопросы о том, не является ли невнимание к механизму схождения к среднему единственной причиной ошибок, которые подстерегают людей, пытающихся предвидеть будущее на основе прошлых фактов. Плодотворное сотрудничество ученых вылилось в серию интересных экспериментов, направленных на выяснение поведения людей, делающих выбор в условиях неопределенности.
«Теория перспектив» Канемана и Тверски открыла стереотипы поведения, которые никогда не замечали сторонники рационального принятия решений. Ученые приписали эти стереотипы двум человеческим слабостям:
• эмоциям, которые часто мешают самоконтролю, необходимому для рационального подхода к принятию решений (для минимизации риска хочется пожелать быть сдержаннее в дискуссии и особенно при принятии решений);
• трудности осознания, когда люди не способны ясно понять, с чем имеют дело.
Дэниел Канеман (Daniel Kahneman, p. 1934) – израильско-американский психолог, один из основоположников психологической экономической теории и теории поведенческих финансов, в которых соединены экономика и когнитивистика для объяснения иррациональности отношения человека к риску в принятии решений и в управлении своим поведением. Лауреат Нобелевской премии по экономике 2002 г. «за применение психологической методики в экономической науке, в особенности при исследовании формирования суждений и принятия решений в условиях неопределенности» (совместно с В. Смитом)
Трудности во многом обусловлены ограниченностью выборки, что вынуждает индивида принимать решения, в которых проявляется его иррациональность. Лейбниц когда-то предупреждал Бернулли: «Природа столь разнообразна и столь сложна, что трудно делать правильные выводы из того, что мы наблюдаем. Нам доступны только крохи действительности, и это ведет нас к ошибочным выводам, или мы интерпретируем малые выборки как полноценное отражение характеристик большой совокупности».
Вследствие этого люди склонны использовать субъективные методы измерения: Кейнсовы трудноизмеримые, хотя и улучшенные Роем Форбсом Харродом «степень уверенности», «склонность к сбережению и риску» фигурируют в их решениях гораздо чаще, чем вполне измеримый «треугольник Паскаля», а интуитивные оценки часто управляют даже тогда, когда люди думают, что используют измерения.
Часто ЛПР пренебрегают общими аспектами проблемы. Это, в частности, одна из причин того, что рекомендации Марковица по формированию портфеля так медленно и только после общемирового экономического (энергетического) кризиса начала 1970-х гг. получили признание. ЛПР уделяют повышенное внимание маловероятным событиям, имеющим драматические последствия, и, можно сказать, забывают о более вероятных рутинных событиях, по-разному воспринимают расходы и невозмещенные потери. Они начинают с чисто рационального подхода к принятию решения о дальнейшем поведении в условиях риска и затем экстраполируют, рассчитывая главным образом на благоприятный исход. В итоге ЛПР забывают о схождении к среднему, застревают на принятой ранее ошибочной позиции, в результате чего рождаются неприятности.
Асимметрия наших подходов к принятию решений, направленных на достижение выигрыша, и решений, направленных на избежание проигрыша, является одной из самых продуктивных находок «теории перспектив» Канемана – Тверски.
Например, когда речь идет о значительных суммах, многие отказываются от игры, предпочитая гарантированный доход: многие желают просто получить 100 тыс. дол., чем играть с шансами 50 на 50 выиграть 200 тыс. дол. или не получить ничего. Другими словами, люди не расположены к риску (но, заметим, в разной степени).
Посмотрим, как обстоит дело с потерями. В первой статье Канемана и Тверски, появившейся в 1979 г., описан эксперимент, показывающий, что выбор между отрицательными исходами является искаженным (т. е. не зеркальным) отображением нашего выбора между положительными исходами.
Когда выбор касается потерь, люди выбирают риск. Канеман и Тверски, как и многие их коллеги, выяснили, что такая асимметрия встречается постоянно в самых разных экспериментах.
В результате этого исследования пришло понимание того, что Бернулли был неправ, когда заявлял, что «польза, полученная от малого приращения богатства, обратно пропорциональна уже имеющемуся богатству». Бернулли верил, что оправданность риска, направленного на приумножение богатства, зависит от исходного уровня богатства. Канеман и Тверски обнаружили, что оценка рискованной возможности оказывается в гораздо большей зависимости от точки отсчета, с которой оценивается возможность выигрыша или проигрыша, чем от оценки конечного размера богатства, каким оно станет в результате игры. Решение определяется не тем, насколько вы богаты, а сделает ли вас принимаемое решение богаче или беднее – так называемым эффектом ментальности. Поэтому Тверски предостерегает: «Наши предпочтения… могут быть изменены изменением точки отсчета».
Он ссылается на обследование, в ходе которого участников ставили перед выбором между политикой, обеспечивающей высокую занятость в сочетании с сильной инфляцией, и политикой, влекущей за собой низкую занятость и слабую инфляцию. Когда речь шла о выборе между уровнями безработицы 10 или 5 %, большинство высказалось за то, чтобы, смирившись с инфляцией, снизить уровень безработицы. Когда же было предложено выбирать между уровнями занятости 90 и 95 %, уменьшение инфляции показалось делом более важным, чем повышение уровня занятости на 5 пунктов.
Тверски и его коллега Крейг Фокс (Fox) более детально исследовали неприятие неопределенности и пришли к выводу, что дело значительно сложнее, чем предполагал исследователь этой темы Д. Эллсберг в одной из своих работ. Они провели серию экспериментов, чтобы определить, во всех ли случаях или только в случайных играх люди предпочитают иметь дело скорее с известными вероятностями, чем с неизвестными. Ответ был ясным и убедительным: люди предпочитают неизвестные вероятности в тех ситуациях, в которых они чувствуют свою компетентность, и известные вероятности в ситуациях, в которых они чувствуют себя некомпетентными. Отсюда Тверски и Фокс делают вывод, что неприятие неопределенности «порождается чувством некомпетентности… и проявляется, когда человек оценивает совместно ясные и туманные перспективы, но оно уменьшается или исчезает вовсе, если оценивается каждая перспектива по отдельности».
В опубликованной в 1992 г. статье, подводящей итог достижениям «теории перспективы», Канеман и Тверски пишут: «Теории выбора в лучшем случае приблизительны и несовершенны… Выбор является процессом конструктивным и ситуационным. Столкнувшись со сложной проблемой, люди… используют приблизительные и отрывочные расчеты».
«Теория перспективы» отнюдь не приводит с необходимостью к пессимистической оценке человеческих возможностей. Ее авторы исходят из предположения, что «только рациональное поведение обеспечивает выживание в условиях конкуренции, а поведение, основанное на отказе от рациональности, будет хаотичным и непродуктивным». Напротив, они указывают, что большинство людей может выжить в условиях конкуренции, даже поддаваясь причудам, из-за чего их поведение будет не вполне разумным по критериям Бернулли. «Возможно, важнее то, – утверждают они, – что, судя по имеющимся фактам, люди принимают упорядоченные решения, хотя их рациональность не всегда отвечает принятым критериям». Американский экономист Р.Х. Талер добавляет: «Квазирациональность не является формой немедленной обреченности». Упорядоченные решения предсказуемы, но нет оснований считать, что поведение непременно окажется произвольным только потому, что оно не вполне отвечает жестким теоретическим постулатам. Выполненное Канеманом и Тверски эмпирическое исследование подтверждает значительную часть собранных экспериментаторами наблюдений об особенностях принятия решений не только инвесторами, но и прочими людьми.
Поскольку инвесторы рискуют, они должны быть готовы к проигрышам. С иными настроениями лучше заняться чем-нибудь другим. Но теория предсказывает, что ожидания разумного инвестора реалистичны: разумный инвестор иногда переоценивает, иногда недооценивает, но все же он не ошибается в оценках ни постоянно, ни даже в большинстве случаев.
По словам Канемана, «недостатки рациональной модели не в ее логике, а в использующем ее мозгу. Найдется ли такой мозг, который может в точности осуществить предписания модели? А ведь каждый должен бы знать и понимать всё, целиком и сразу». Канеман не первый отметил жесткие ограничения, налагаемые рациональной моделью, но он одним из первых объяснил последствия этих жестких требований и то, как совершенно нормальные люди их регулярно нарушают.
Если инвесторы склонны нарушать рациональную модель, она не может рассматриваться как надежное описание поведения рынков капитала. Значит, необходимо изыскивать новые инструменты измерения риска.
Бихевиоризм – одно из ведущих направлений в американской психологии[11]. По мнению психологов – сторонников этого направления, любые наблюдения за внутренним состоянием человека не имеют смысла (например, тестирование). Они считали, что основой выводов должна быть информация о поведении людей, которую можно количественно измерить.
Влияние развивающейся когнитологии на бихевиоризм выразилось в осознании больших различий в поведении людей в различных условиях и того, что они скорее будут поступать в соответствии с выработавшимися в течение жизни стандартами, чем в соответствии с расчетами экономического характера.
К 1970–1990-м гг. такой взгляд стал широко распространяться среди экономистов и получил название «поведенческая экономика». Огромный вклад в обоснование поведенческой политики внесли профессора из США Касс Санстейн (бывший сотрудник Администрации Президента США) и Ричард Талер (советник бывшего премьер-министра Великобритании Д. Камерона)[12]. Предложенный авторами нормативный подход заключался в формулировке декларации, содержание которой сводится к фразе «мы знаем, как сделать вашу жизнь счастливее»[13].
Группа ученых-экономистов в ответ на критику недостатков рациональной модели предложила новый подход – финансовый бихевиоризм, который анализирует попытки инвесторов лавировать между угрозой потерь и прибылью, то находя путь с помощью бесстрастных вычислений, то действуя под влиянием эмоциональных импульсов. Результатом этого совмещения рационального и не совсем рационального подходов является рынок капитала, который и сам работает не вполне так, как должен бы в соответствии с описаниями его функций в теоретической модели.
П. Бернстайн назвал эту группу специалистов «приверженцами концептуального патрулирования, потому что они постоянно стараются проследить, соблюдают или не соблюдают инвесторы законы рационального поведения, открытые Бернулли, Джевонсом, фон Нейманом, Моргенштерном и Марковицем».
Г. Шифрин и М. Стэтман выдвинули гипотезу о двойственности человеческой психики, когда человек выступает одновременно в роли планировщика и потребителя (см. табл. 1.2). Планировщик, надеясь на награду за самоограничение, порой выигрывает. Когда возникают потребности, у планировщика всегда под рукой дивиденды. Но планировщик ограничивает потребление неустанным повторением урока: тратить дивиденды допустимо, а проедать капитал – грех.
Однажды уяснив этот урок, инвесторы начинают требовать, чтобы дивиденды выплачивались регулярно и постоянно росли. Нет дивидендов – нет денег на расходы. Следовательно, нет выбора. Продажа нескольких акций или получение дивидендов – только в теории абсолютно взаимозаменяемые источники финансирования потребительских затрат, а продажа акций даже выгоднее, поскольку обычно облагается меньшим налогом. Но на практике – это далеко не одно и то же из-за уловок, используемых психикой для самоконтроля. В этом кроется ответ на вопрос, задаваемый студентами и экономистами и поставленный в начале данного параграфа.
Талера удивляло «весьма интересное» несоответствие между ценами, за которые люди готовы купить и продать одни и те же вещи. Он придумал выражение «эффект обладания» для описания нашей склонности устанавливать более высокую продажную цену на то, что мы имеем (чем мы наделены), чем ту, которую мы бы заплатили, если бы этого не имели. Каждый из нас помнит подобную ситуацию купли-продажи на любом рынке и не удивляется этому, но о причинах такого поведения не задумывается.
Инвесторы – люди время от времени добиваются выдающихся успехов на фондовом рынке. Но даже если приписать эти достижения умению, а не удаче, остаются две проблемы.
1. Прошлые показатели не являются надежной основой для принятия решений. Ретроспективно легко найти всех победителей и чемпионов прошедших финансовых баталий, но мы не можем достоверно и заранее выявить инвесторов, чье умение обеспечит им успех в будущем. Даже самые удачливые инвесторы (например, Бенджамин Грэм и Уоррен Баффетт) переживали такие длительные периоды неудач, какие редкий инвестор смог бы выдержать. Другие (например, Джорж Сорос) приобретали известность одной или двумя блестящими сделками, но те, кто им подражал, не повторяли их успехов. Никто не знает, когда придет его время, и придет ли оно вообще.
О хороших показателях неуправляемых индексных фондов можно сказать то же самое, потому что любые экстраполяции на будущее здесь не более надежны, чем везде. Все проявления нерационального поведения, которыми столь богат фондовый рынок, на индексных фондах отражаются сильнее, чем на других портфелях. При этом портфели, копирующие поведение одного из главных индексов, скажем S&P500, все же имеют явное преимущество перед активно управляемыми портфелями. Поскольку крутые повороты возможны только при изменениях индекса, трансакционные расходы и налоги на доход от повышения курса акций минимальны. К тому же комиссионные сборы в пользу менеджеров индексных фондов составляют около 0,10 % объема активов; в активных фондах комиссионные во много раз больше, зачастую превышают 1 % стоимости активов. Эти структурные преимущества не являются следствием везения и не привязаны к моменту или периоду времени; они работают на инвесторов постоянно. Поэтому так быстро развиваются фондовые рынки с их специально разработанными механизмами защиты (например, механизмы защиты кастодиальных банков) и растет зависимость инвесторов от состояния этих рынков, в том числе от спадов и кризисов.
2. Период активного функционирования удачных стратегий выдающихся портфельных менеджеров обычно невелик. На таких активных и ликвидных рынках капитала, как фондовые, конкуренция настолько сильна, что трудно повторить или удержать успех методов, хорошо себя проявивших в прошлом. Многие изобретательные люди не достигают успеха, потому что менее изобретательные быстро пристраиваются им вслед и сводят на нет преимущества, которые обещала удачная стратегия[14].
Рынки капитала всегда отличались неустойчивостью, потому что здесь идет торговля ставками на будущее, которое полно неожиданностей. Покупка акций, которые не имеют срока платежа, – рискованный бизнес. Единственный способ избавиться от акций – продать их другим инвесторам, т. е. каждый зависит от ожиданий и покупательной способности всех остальных. Подобные рассуждения применимы и по отношению к облигациям, по которым владельцам выплачивают деньги, вложенные в их покупку, но только в будущем.
Эти обстоятельства создают благоприятные условия для нерационального поведения: неопределенность страшит.
Краткий генезис развития представлений о рисках. Серьезное изучение инвестиционного риска и соотношения между риском и прибылью началось сравнительно недавно. Марковиц сформулировал основную идею еще в 1952 г. Может показаться, что прошло уже много времени с тех пор, как была предложена эта крупная идея в истории финансовых рынков. Но в 1950-х гг., когда на рынках раскручивалась игра на повышение, идея Марковица об учете риска при выборе акций не привлекла внимания инвесторов. В 1960-х гг. она заинтересовала научные круги, но инвесторы-практики обратились к ней только после структурно-энергетического кризиса начала 1970-х гг. Возможно, именно здесь проходит граница новейшего времени в управлении рисками и управлении жизнью – неопределенность бизнеса и жизни заметно и, главное, качественно выросла. С.П. Капица отметил этот факт в цивилизационном развитии при исследовании демографии и изменения численности населения Земли на протяжении его истории. Каковы признаки изменений в бизнесе и в чем они проявились? Бернстайн описывает характер изменений следующим образом.
Во-первых, изменения степени нестабильности рынка. В период с 1926 по 1945 г. – годы Великой депрессии и Второй мировой войны – среднее квадратичное отклонение суммарной годовой доходности (дивиденды плюс изменение курса акций) составило 37 % при среднегодовой доходности около 7 %. Это был действительно рискованный бизнес.
Инвесторы конца 1940-х – начала 1950-х гг. хорошо помнили об этом. Новая спекулятивная лихорадка и оптимизм наращивались медленно, несмотря на активную игру на повышение, которая поднимала индекс Доу-Джонса и довела его от менее чем 200 в 1945 г. до 1000 в 1966 г. С 1946 по 1969 г. при хорошей годовой доходности, превышающей 12 %, и бурном подъеме спекулятивной активности в 1961 г. среднее значение среднего квадратичного отклонения общей годовой доходности составило только треть этого показателя в 1926–1945 гг.
Изменения, причем значительные, начались в конце 1960-х гг. С конца 1969 г. по конец 1975 г. среднегодовая доходность индекса S&Р500 составила только половину (около 6 %) этого показателя за 1946–1969 гг., в то время как среднегодовое среднее квадратичное отклонение почти удвоилось, достигнув 22 %. В течение 12 из 24 календарных кварталов этого периода инвесторам на фондовом рынке было бы выгоднее вкладывать деньги в казначейские векселя.
Профессиональные менеджеры, которые до 1969 г. более чем на 70 % наполняли портфели своих клиентов обыкновенными акциями, в 1970-х гг. были в полной растерянности, поскольку структурно-энергетический кризис начала 1970-х гг. изменил существующее положение на рынках и поломал сложившиеся схемы и практики.
Во-вторых, в результате глобализационных процессов и обострения социально-экономических проявлений в целом устойчивость национальных и мировой хозяйственных систем снизилась. Чувствительность к потрясениям и взаимозависимость элементов такой сложной системы весьма высокие. Во время кризиса 1974 г. в передовице первого номера журнала «The Journal of Portfolio Management» руководитель Wells Fargo Bank с горечью признал: «Даже несмотря на растущую популярность новых методов управления инвестиционным риском, в 1970-х и 1980-х гг. возникли новые виды неопределенности, с которыми никогда не сталкивались люди, воспитанные в комфортабельной атмосфере послевоенного роста». Потрясения, в том числе энергетический кризис, скачок цен на нефть, конституционный кризис, вызванный Уотергейтским скандалом (1972–1974) и отставкой президента США Р. Никсона, захват заложников в Тегеране (1979) и Чернобыльская авария (1986), террористический акт 11 сентября 2001 г. в Нью-Йорке изменили ситуацию на мировых рынках.
Леонид Витальевич Канторович (6 (19) января 1912, Санкт-Петербург – 7 апреля 1986, Москва) – советский математик и экономист, пионер и один из создателей линейного программирования. Лауреат Нобелевской премии 1975 г. в экономике «за вклад в теорию оптимального распределения ресурсов»
В результате дерегулирования финансовых рынков, широкого использования производных инструментов ценных бумаг[15] и роста инфляции возникла нестабильность процентных ставок, обменных валютных курсов и цен на товары, которые показались бы немыслимыми в предыдущее 30-летие. Устоявшиеся формы управления риском не могли помочь в новом мире, нестабильном и пугающем.
На наш взгляд, с настоятельной потребностью в новых методах управления риском далеко не случайно совпали впечатляющие технологические достижения, определившие новейшие технологические уклады: когда проблема совершенствования контроля над риском стала особенно актуальной, в управлении инвестированием стали использоваться компьютеры и новейшие аналитические и расчетные программы. Без большой натяжки можно предположить, что и интернет возник, чтобы информационно быстро, точно и защищенно обслуживать финансовые рынки. Впечатляющие возможности значительно увеличили скорость обработки данных и умножили возможности реализации сложных стратегических решений.
Начиналась новейшая эпоха в управлении риском, причем концепции, технологии и методы управления риском использовались финансовыми системами, но потребители были разбросаны далеко за пределами рынка капиталов. Возникли новые приемы минимизации рисков на основе разработки новых инструментов – фьючерсов и опционов (о них речь пойдет далее).
В наши дни производные финансовые инструменты отличаются от использовавшихся в прошлом только в ряде отношений: они оцениваются математически, а не произвольно и «на глазок»; стали сложнее риски, от которых они должны защищать; их конструируют и ими управляют с помощью компьютеров; их используют для решения новых задач. Но не только этим определяются причины их стремительно растущей популярности.
Производные финансовые инструменты нужны только в условиях неустойчивости показателей системы и неопределенности внешней среды; можно сказать, что их распространенность и растущая популярность довольно точно характеризуют наше время. Примерно с 1970‑х гг. неустойчивость (дисперсия) экономических параметров и неопределенность (непредсказуемость будущих событий) стали проявляться в сферах, долгое время отличавшихся стабильностью. До начала 1970‑х гг. обменные валютные курсы фиксировались решениями правительств, цены на нефть колебались в узких пределах, а общий уровень цен рос не более чем на 3–4 % в год. Внезапное появление новых видов риска в областях, ранее считавшихся стабильными, инициировало поиск новых и более эффективных инструментов управления риском. Производные финансовые инструменты являются не причиной (как механизм хеджирования потерь), а симптомом неустойчивости экономики и финансовых рынков.
Риски реального сектора экономики. Российский вклад. Необходимо сказать хотя бы несколько слов о рисках реального сектора экономики, в том числе о вкладе российских исследователей этой темы. Социоэкономические исследования повышения эффективности организаций в отечественной науке начаты работами, проведенными в советский период Н.А. Витке[16] и впоследствии развитыми Я.С. Улицким, Р.С. Майзельсом и др. В более поздний период вопросы научной организации труда исследовали Г.В. Осипов, А.А. Заворыкин[17], В.Т. Пуляев и др., которые оперировали такими понятиями анализа, как мотивация работника, активизация и рост роли и ответственности человеческого фактора, т. е. основными составляющими эффективности (снижения уровня допустимых рисков) в достижении целей организации[18].
Значительный вклад принадлежит работам Л.В. Канторовича, который рассматривал эффективность и оптимальность принимаемых ре‑ шений как функцию меняющейся и несущей системные риски рыночной цены.
В более поздний период появились работы по анализу рисков, связанные с социально‑психическими мотивами принятия решений в условиях неопределенности, философа А.П. Альгина, психолога В.А. Петровского и др.
Важным вкладом стали работы В.К. Сенчагова, указавшего на использование методов регулирования рисков на основе оценки индикаторов экономической безопасности как механизма предупреждения угроз и обеспечения экономической безопасности экономической макросистемы.
Большой вклад в теорию и практику внесли адепты научной школы методологии анализа рисков в деятельности хозяйствующих субъектов, сформировавшейся в Финансовом университете при Правительстве РФ (научный руководитель В.И. Авдийский). Сторонники этого научного направления рассматривают риски как интегральную характеристику в контексте внешней среды и связывают их регулирование с задачей понижения неопределенности среды как важнейшего метода обеспечения безопасности функционирования хозяйствующего субъекта.
Мы дали далеко не полный список российских исследователей этой темы. Но и он свидетельствует о развитии теории и практики анализа рисков как базового механизма эффективного конкурентного и устойчивого развития экономических систем.
1.3. Две точки зрения на риск
Как отмечает Бернстайн, «Бернулли и Эйнштейна интересовали законы косной природы, но человечеству приходится иметь дело с тем, что выходит за эти рамки, – с самим собой. По мере развития цивилизации мы все меньше зависим от капризов природы, но все больше – от решений и действий людей». На эти решения влияют неопределенности как внешней среды, так и внутренние присущие ЛПР.
Однако раньше растущая взаимозависимость людей в ходе выработки решений в условиях неясности будущего не была предметом беспотом беспокойства экономистов-аналитиков, пока в 1920-е–1930-е г. на нее не обратили внимание Ф. Найт и Дж. Кейнс. Ученые позднего Ренессанса, Просвещения, эпохи Промышленной революции рассматривали вероятность как свойство неизменных законов природы или предначертания свыше. При этом они считали, что люди действуют с той же степенью упорядоченности и предсказуемости, какую они обнаруживали в природных явлениях. Поведение людей в ходе принятия и реализации решений в условиях действия факторов неопределенности внешней среды и неопределенности будущего не было предметом их анализа. Их интересовали неопределенность будущих событий в виде результатов случайных игр, болезней или вероятная продолжительность жизни, которые определялись природой, а не решениями человека. Человек всегда рассматривался как рациональное существо (Даниил Бернулли описывал рациональность как «природу человека»), что упрощает задачу, поскольку разумное человеческое поведение столь же предсказуемо, как и природные явления, может быть, еще более предсказуемо. Эта точка зрения оправдывала использование естественно-научных понятий для объяснения экономических и социальных явлений. Процесс квантификации характеристик субъекта, подобных предпочтениям и неприятию риска, считался, бесспорно, возможным и само собой разумеющимся. Во всех рассматриваемых ими примерах любое решение любого человека не влияло на благополучие других людей.
Найт и Кейнс писали свои работы под влиянием экономического кризиса в мире и последствий Первой мировой войны. Неопределенность рассматривается как следствие иррациональностей, которые Найт и Кейнс видят в природе человека, и это означает, что анализ решения и выбора более не ограничивается рациональным или идеальным (а еще лучше изолированным) человеком. Даже фон Нейман с его страстной верой в рациональность анализирует решения в мире, где решения каждого человека оказывают влияние на других и где каждый вынужден учитывать вероятную реакцию других на его собственные решения. Это близко к результатам изучения Канеманом и Тверски случаев иррационального поведения и алогичного пренебрежения принципом инвариантности и исследований поведения сторонниками концептуального патрулирования.
Прошлое редко и неочевидно предупреждает о будущих потрясениях, которые смешивают все выстроенные планы и ожидания. Но через некоторое время, когда мы изучаем историю происшедшего, истоки потрясений становятся столь очевидными, что мы с трудом понимаем, как участники событий могли не обратить внимания на то, что их ожидало, и, более того, сами стали инициаторами многих потрясений.
Производные финансовые инструменты, созданные для защиты от риска, натолкнули инвесторов на мысль использовать их для спекуляций, предполагающих такие риски, которых ни один менеджер не должен допускать. Распространение страховки портфелей в конце 1970-х гг. стимулировало использование более рисковых методов управления портфелями. Таким же точно образом консервативные институциональные инвесторы используют диверсификацию портфелей для проведения более рискованных и еще не изученных операций, хотя диверсификация не является гарантией против убытков – она защищает только от полного разорения.
Те, кто живет только числами, могут обнаружить, что компьютер просто заменил оракулов, к которым в древние времена люди обращались за советом, когда нужно было делать выбор в условиях риска. Когда мы забываем об этом, компьютер усугубляет наши концептуальные ошибки.
В то же время нельзя пренебрегать числами, когда расчеты обещают бóльшую точность решений, чем интуитивный подход, который, как показали Канеман и Тверски, часто ведет к непоследовательным и близоруким решениям.
Главная тема данной главы – выявить предметное поле науки управления рисками (область изучения и использования методов выбора стратегических решений, оказывающих существенное влияние на человеческие отношения), теории анализа рисков и основные этапы становления методологии анализа; понять, как меняются условия экономической деятельности, вызывающие эволюцию содержания понятия и основные проблемы развития моделей анализа рисков исторически и в настоящее время. Благодаря этому удается избежать или по крайней мере смягчить последствия многих катастрофических ошибок в масштабах от отдельного хозяйствующего субъекта до региональной и даже национальной экономики.
Вопросы для самопроверки
1. Назовите основные исторические этапы (и их особенности) становления методов анализа рисков как исхода неопределенных будущих событий и как выбор в условиях неопределенности (феномен человеческих отношений).
2. Какие факторы и условия влияют на эволюцию моделей анализа рисков выбора в условиях неопределенности внешней среды?
3. Когда и почему начался современный этап моделей анализа рисков в деятельности хозяйствующих субъектов?
4. Какие особенности характеризуют современный этап и современные модели анализа рисков?
5. Дайте определение предметного поля теории анализа рисков и приведите его основные характеристики.
6. Как меняется предмет теории анализа на протяжении развития европейской цивилизации?
7. Почему, по вашему мнению, инвесторы настаивают на получении дивидендов более, чем на росте стоимости и продаже более дорогих акций, приносящих больший доход?
8. Численные или экспертные методы анализа являются более точными и перспективными для прогноза будущих событий?
9. Как можно описать область изучения теории анализа рисков в деятельности хозяйствующих субъектов?
Рекомендуемая литература
1. Авдийский В.И., Безденежных В.М. Управление рисками предприятия. М.: Альфа-М; ИНФРА-М, 2013.
2. Бернстайн П. Против богов. Укрощение риска. М.: Олимп-Бизнес, 2000. 400 с.
3. Безденежных В.М., Горбачев В.В. Современные концепции естествознания: учебное пособие. М.: Экономистъ, 2006. 446 с.
4. Рогов М.А. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2001.
5. Риск как точная наука // Наука и жизнь. 1991. № 3. С. 2–5, 59–64.
6. Кейнс Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег; пер. с англ. М.: Гелиос АРВ, 2002.