Читаем Как измерить все, что угодно полностью

Как измерить все, что угодно

Пресса подняла из-за этой теории намного больше шума, чем по поводу большинства экономических теорий, и ее стало модно применять не только для оценки опционов «колл» и «пут», но и для принятия решений в компаниях. Появилась так называемая теория реальных опционов, и многие менеджеры попытались представить процесс принятия решений в компаниях как решение задач по оценке опциона. В некоторых случаях (но далеко не всегда) этот подход действительно эффективен. Так, далеко не каждую проблему оценки преимуществ новой технологии можно представить в виде оценки опциона. На практике такой анализ в большинстве случаев сводится к применению не модели Блэка — Скоулза, а более традиционной теории принятия решений. Предположим, вы моделируете с помощью метода Монте-Карло новую программную платформу, позволяющую вносить изменения, если в будущем такие корректировки окажутся выгодными. Тогда модель продемонстрирует, что в среднем иметь эту возможность лучше, чем не иметь. Формула Блэка — Скоулза при этом не используется, но таковы в большинстве своем проблемы оценки реальных опционов. Использование формулы определения цены опциона на акцию оправдано только в случае, если вы можете объяснить, какое значение каждая переменная в формуле Блэка — Скоулза имеет в контексте вашей задачи. В этой формуле фигурируют цена исполнения, цена-страйк[58] и волатильность курса акций. Если непонятно, какие переменные вашей модели принятия решений соответствуют этим показателям, то формула Блэка — Скоулза, скорее всего, не годится (на дополнительном веб-сайте приводятся примеры оценки опционов с помощью и без помощи формулы Блэка — Скоулза).

Подведем итоги

Если вы считаете, что столкнулись с чем-то, что «невозможно измерить», то вспомните примеры SDWIS и USMC. На самом деле решить любую задачу по количественной оценке не так уж сложно, если серьезно обдумать ее.

1. Если нечто действительно важно, значит, вы можете это определить. Если нечто, по вашему мнению, вообще существует, значит, вы это уже каким-то образом наблюдали.

2. Если нечто является и важной, и неизвестной величиной, то существует вероятность ошибки в ее оценке и понесения затрат в случае такой ошибки.

3. Текущую неопределенность вы можете выразить количественно с помощью калиброванных оценок.

4. Рассчитать стоимость дополнительной информации можно, определив пороговое значение интересующего вас показателя, то есть такое его значение, при котором принимаемое решение будет отличаться от решения, возможного в отсутствие этих сведений.

5. Установив, что параметр заслуживает количественной оценки, вы сможете выбрать метод измерения и решить, сколько времени и сил следует потратить на его проведение.

6. Даже поверхностное знакомство с несколькими методами случайной выборки, управляемыми экспериментами или даже просто способами уточнения экспертных оценок позволяет существенно снизить неопределенность.

Оглядываясь назад, я спрашиваю себя: неужели какая-нибудь из обсуждавшихся нами «нерешаемых» задач измерения поставила бы в тупик Эратосфена, Энрико или Эмили? Лично мне сделанное ими демонстрирует, что они, по крайней мере, интуитивно понимали все положения теории измерения, которым в этой книге придается особое значение. Наверное, способы количественного определения текущей неопределенности, методы расчета стоимости информации и ее влияние на выбор приемов измерения оказались бы для них в новинку. Наши учителя в сфере измерения просто не могли быть знакомы с некоторыми обсуждавшимися нами методами, но я подозреваю, что они все равно нашли бы способ сделать наблюдения, способные снизить неопределенность.

Надеюсь, если не что-то другое, так, по крайней мере, примеры Эратосфена, Энрико и Эмили, а также описанные в книге практические примеры заставят вас усомниться в правоте утверждения: нечто, критически важное для вашей компании, измерить невозможно.