Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости

Самообольщение — действительно важный фактор. В этом и суть проблемы специалистов: они не знают, чего они не знают. Нехватка знаний и ложное представление о качестве этих знаний идут рука об руку — тот же механизм, который мешает людям узнавать больше, внушает им удовлетворенность своими знаниями.

А сейчас мы поговорим о точности прогнозов, то есть о нашей способности предсказать конкретную величину.

Как смеяться последним

Изучать ошибки прогнозирования можно, в частности занимаясь трейдингом. Мы, квант-инженеры, располагаем обширнейшей информацией об экономических и финансовых прогнозах — от сводок по важнейшим экономическим показателям до прогнозов и советов телевизионных «экспертов» и «оракулов». Владение таким объемом данных, причем уже введенных в компьютер, делает эту профессию бесценной для эмпирика. Будь я журналистом или, не дай боже, историком, мне пришлось бы порядком помучиться, проверяя прогностическую эффективность бесчисленных и бесконечных дискуссий. Словесные комментарии невозможно (по крайней мере не так просто) обработать на компьютере. Кроме того, многие наивные экономисты буквально засыпают нас прогнозами с длиннющими столбцами показателей, так что, поместив всех экономистов и все показатели в одну базу данных, мы сможем судить лишь о том, вправду ли одни экономисты лучше других (разница невелика) и есть ли сферы, в которых они более компетентны (увы, если и есть, то не стоящие внимания).

Я же по роду деятельности имел привилегию близко изучить нашу способность к прогнозированию. Когда я работал штатным трейдером, примерно дважды в неделю в 8.30 утра на моем мониторе высвечивалось некое число, сообщенное Министерством торговли, или Министерством финансов, или еще каким-нибудь почтенным учреждением. Я понятия не имел, что значат эти цифры, и мне не приходило в голову тратить силы на то, чтобы это выяснить. Они бы и вовсе меня не занимали, если бы мои коллеги не ломали из-за них копья, топя свои прогнозы в словесной подливке. В центре внимания оказывались то индекс потребительских цен (ИПЦ), то показатель занятости вне аграрного сектора (изменение числа трудоустроенных), то объем денежной массы (переименованной шутниками трейдерами в «нижнюю массу»), то валовой внутренний продукт (самое важное), то что-нибудь еще, вносившее в разговор особое оживление.

Продавцы информации дают вам послушать прогнозы из уст «ведущих экономистов» (в костюмах), которые работают в почтенных компаниях вроде «Дж. П. Морган Чейз» или «Морган Стэнли». Вы видите, как эти экономисты говорят, как убедительно и красноречиво строят теории. Почти все они получают семизначные гонорары и считаются «светилами»; армии исследователей перелопачивают для них числа и показатели. Но «светила» эти настолько неумны, что обнародуют результаты своих выкладок, вот так, запросто, чтобы потомки могли увидеть и оценить уровень их компетентности.

Хуже того, многие финансовые организации издают ежегодные буклеты под названием «Прогнозы на 200* год» (вписать следующий год). Разумеется, им не приходит в голову проверить, сбываются ли их предвидения. Еще более глупы те, кто платит деньги за такие прогнозы, не проведя пары простых экспериментов (хотя они и просты, к ним редко прибегают на практике). Вот один элементарный эмпирический тест: сравним наше «светило экономики» с гипотетическим шофером (таким, как Михаил из главы 1). Создайте некоего синтетического субъекта, который предсказывает последующее число, зная предыдущее (но не зная ничего другого). Затем вам нужно лишь сравнить допуски на ошибку «светила экономики» и нашего искусственного субъекта. К сожалению, зачарованные красивыми речами, мы забываем о необходимости таких экспериментов.

События необычайны

Проблема прогнозирования еще чуть сложнее. В основном это объясняется тем, что мы живем не в Среднестане, а в Крайнестане. Наши прогнозисты, может быть, умеют предсказывать рядовые явления, но не из ряда вон выходящие; тут они терпят сокрушительное фиаско. Достаточно упустить в долгосрочном прогнозе изменение процентной ставки с 6 процентов до 1 процента (как это произошло между 2000 и 2001 годом), и уже никакие последующие расчеты не выправят суммарный результат. Важно не то, насколько редко мы ошибаемся, а какова суммарная погрешность.

А суммарная погрешность зависит в основном от больших неожиданностей, от открытия новых перспектив, тогда как составители экономических, финансовых и политических прогнозов не только закрывают на них глаза, но и стыдятся сказать хоть что-то необычное своим клиентам. События же, как показывает опыт, почти всегда необычайны. Более того, прогнозисты от экономики, как мы очень скоро убедимся, гораздо ближе в своих догадках друг к другу, чем к реальному результату. Никто не хочет быть белой вороной.