Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

• Рейтинговые агентства и банки типа Lehman Brothers не смогли понять, насколько рискованны ценные бумаги, обеспеченные закладными. Вопреки их предположениям, сделанным на слушаниях в Конгрессе, проблема была не в том, что рейтинговые агентства не смогли увидеть пузырь на жилищном рынке. Скорее, в их модели прогнозирования были заложены ошибочные допущения, основанные на ложной уверенности в том, что риск, связанный с коллапсом на жилищном рынке, достаточно мал.

• Практически никто не смог представить себе, что кризис на рынке жилья станет спусковым крючком глобального финансового кризиса. Однако это произошло – в результате высокой доли левериджа на рынке, при которой на каждый доллар, который средний американец хотел вложить в новый дом, приходилось до 50 долл., инвестированных в производные бумаги.

• И, наконец, непосредственно после финансового кризиса никто не был способен предсказать масштаб финансовых проблем, которые он может вызвать. Экономисты и политики не прислушались к выводу Рейнхарт и Рогоффа о том, что финансовые кризисы обычно приводят к очень глубоким и долгосрочным рецессиям.

У всех этих проблем, связанных с прогнозами, имеется общая черта. В каждом случае при оценке данных люди игнорировали важную часть контекста:

• вера домовладельцев в то, что цены на жилье не упадут, проистекала из того факта, что в недавнем прошлом никакого значительного снижения цен на жилье в США не происходило. Однако никогда прежде не было и столь масштабного роста этих цен;

• доверие банков к способности Moody’s и S&P оценивать ценные бумаги, обеспеченные закладными, могло быть основано на том факте, что агентства достаточно профессионально оценивали другие типы финансовых активов. Однако рейтинговые агентства никогда прежде не оценивали столь новые и сложные ценные бумаги, как кредитные дефолтные опционы;

• вера экономистов в способность финансовой системы выдержать кризис на жилищном рынке могла быть связана с тем, что колебания цен на жилье в прошлом не оказывали существенного влияния на финансовую систему. Однако финансовая система никогда прежде не использовала так много заемных средств и уж точно не создавала так много производных инструментов на жилищном рынке;

• вера политиков в способность экономики быстро восстановиться после финансового кризиса могла быть связана с их опытом недавних рецессий, большинство из которых заканчивалось быстрым «V-образным» восстановлением. Однако эти рецессии прежде не были вызваны финансовыми кризисами, а природа этих кризисов достаточно уникальна.

Для описания проблемы подобного типа существует специальный технический термин. В случае значительных ошибок в прогнозировании специалисты обычно говорят о том, что «данные находятся за пределами выборки». И обычно следы именно этой проблемы можно найти на местах подобных «преступлений».

Что означает этот термин? Объяснить его суть нам поможет простой пример.

За пределами выборки – за пределами мышления, или Формула неудачного предсказания

Представьте себе, что вы – очень хороший водитель. Так о себе думают почти все водители{145}, но вы можете это доказать – за 30 лет водительского стажа (то есть совершив 20 тыс. поездок) вы пару раз легко наехали на бордюры.

Помимо этого, вы не злоупотребляете алкоголем и уж точно никогда не садитесь за руль пьяным. Однако как-то раз вы расслабляетесь на рождественской вечеринке в офисе. Не так давно умер ваш хороший друг, и вы находитесь в состоянии стресса. Один коктейль водка-тоник превращается в 12. Вы сильно пьяны. Что лучше сделать – поехать домой, сев за руль, или же вызвать такси?

Ответ кажется очевидным – взять такси. И отменить утреннюю встречу.

Рис. 1.6. Аккуратность и точность

Однако вы начинаете руководствоваться иной логикой. Прежде вы уже совершили 20 тыс. поездок, и лишь в двух из них произошли незначительные инциденты. Иными словами, вы спокойно добрались до места назначения в 19 998 случаях. Кажется, что все свидетельствует о том, что вы способны благополучно доехать до дома. А если у вас есть столь убедительные шансы на успех, зачем напрягать себя вызовом такси?

Разумеется, проблема состоит в том, что ни в одной из этих 20 тыс. поездок вы не находились в состоянии столь сильного опьянения. Размер вашей выборки для оценки успеха при вождении в нетрезвом состоянии равен не 20 тыс., а 0, и вы не сможете использовать свой прежний опыт для предсказания риска аварии в будущем. Это – типичный пример проблемы, связанной с ошибкой выборки.