Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов

И в хаосе есть порядок

Благодаря лучшим данным и более мощным вычислительным инструментам сегодня исследователи могут увидеть порядок в системах, которые раньше считались хаотичными или случайными. Я предполагаю, что самоподобие, столь явно выраженное в динамике доходности, характерно для самоорганизации бизнеса в глобальном масштабе. Это наблюдение не только любопытно с интеллектуальной точки зрения, но и имеет важное практическое значение для инвесторов. И чтобы это увидеть, не нужно быть знатоком абстрактного импрессионизма Джексона Поллока.

Заключение Будущее – за синтезом инвестирования

Начиная с 1993 г. я веду курс «Анализ ценных бумаг» в Школе бизнеса Колумбийского университета. Как вы понимаете, курс охватывает фундаментальные вопросы инвестирования, такие как оценка стоимости, анализ финансовой отчетности, конкурентная стратегия и т. д. Но на первой лекции в начале каждого года я неизменно делаю своим студентам одно важное предостережение: этот курс поднимает гораздо больше вопросов, чем дает ответов.

Например, мы не знаем, как рынки на самом деле агрегируют информацию и как это отражается на эффективности ценообразования. Мы знаем, что стандартные методы оценки риска не работают, потому что наше понимание риска по-прежнему остается неполным. Концепции конкурентных стратегий в своем большинстве ничего не говорят нам о том, какая стратегия преуспеет, а какая потерпит неудачу при различных условиях. И, наконец, работа головного мозга все еще остается тайной за семью печатями.

Длинный список вопросов, на которые пока нет ответов, делает инвестирование занятием одновременно увлекательным и чрезвычайно сложным. Увлекательным, потому что со временем мы продвигаемся в нашем понимании рынка и можем ожидать более высокой экономической отдачи. Сложным, потому что мы пока понимаем очень мало и рынок регулярно ставит в тупик даже самых умных инвесторов.

Я убежден, что синтез различных дисциплин будет играть важнейшую роль в продвижении нашего инвестиционного знания. Экономисты традиционной школы часто скептически относятся к попыткам физиков, психологов и социологов применить свои научные наработки к исследованию финансовых рынков. Несомненно, отсутствие экономического образования затрудняет исследователям решение задачи. Но в конечном итоге такое междисциплинарное сотрудничество дает нам более глубокое понимание и, возможно, даже ответы на вопросы, касающиеся работы компаний и рынков.

Вот несколько мыслей по поводу того, как междисциплинарный подход может помочь нам лучше понять природу инвестирования:

• Принятие решений и нейрология. На протяжении всей книги я часто ссылаюсь на теорию перспективы Даниэля Канемана и Амоса Тверски, которая говорит о том, что люди систематически принимают решения, идущие вразрез с теоретическими образцами. Теория перспективы подтолкнула развитие такой дисциплины, как поведенческие финансы, – здесь изучают когнитивные ошибки и неверные решения в бизнесе и инвестировании.

Несмотря на то что теория перспективы является огромным шагом вперед, она все же не объясняет, почему люди принимают те решения, которые они принимают. Прогресс в нейрологии сегодня дал исследователям возможность получить первые волнующие знания о том, что происходит в головном мозге, когда мы принимаем решения. Один из основателей нейроэкономики, Колин Камерер, приводит сравнение с первыми телевизорами, появившимися в 1950-х гг.: картинка пока размытая и постоянно требуется подстраивать антенну, но новые образы и озарения захватывают дух. Изображение «нейротелевизора» со временем будет становиться все более четким.

• Статистические свойства рынков – от описания к предсказанию? При описании рынков экономисты обычно исходят из предположения о четко определяемом компромиссе между риском и вознаграждением. К сожалению, эмпирические данные отвергают существование простой взаимосвязи между доходностью и риском. Как утверждал Бенуа Мандельброт, неспособность что-либо объяснить вызвана неспособностью это описать.

Изучение статистических свойств рынка, которое фактически началось в начале 1960-х гг. с первой работы Мандельброта в области финансов, показало, что изменения цены акций распределяются не в соответствии с колоколообразной кривой, а скорее подчиняются степенным законам распределения¹. Практики фондового рынка знали об этом факте задолго до открытия Мандельброта и соответствующим образом – пусть даже интуитивно – корректировали свои модели. Но даже если сегодня мы можем правильно описать и категоризировать статистические свойства рынка, нам еще только предстоит разобраться в его причинно-следственных связях.