Лиза Рэндалл - Достучаться до небес - Научный взгляд на устройство Вселенной

Задним числом мы знаем, что его схема хеджирования представляла собой пирамиду. Тем не менее группа Кассано легко довела объем внебиржевых деривативов до 500 млрд долларов, из которых более 60 млрд долларов было завязано на низкокачественные ипотечные кредиты. Если бы, как в физике, мелкие подразделения объединялись в крупные системы, то информация об их действиях (или их результаты) в надлежащем порядке появилась бы на более высоком уровне и руководитель среднего звена смог бы без труда вмешаться в ситуацию. Но разделение масштабов в компании, к несчастью, широко нарушалось, причем без всякой на то необходимости; в результате махинации Кассано остались практически незамеченными. Его деятельность не регулировалась. Эти внебиржевые деривативы были рассредоточены по всему миру, и никто не разглядел потенциальных последствий такой практики. Когда разразился кризис низкокачественной ипотеки, AIG оказалась к нему не готова и рухнула под тяжестью убытков. Заплатить по ее долгам пришлось американским налогоплательщикам.

Регулирующие органы следили (до некоторой степени) за стандартными параметрами безопасности отдельных компаний, но никто не рассматривал и не оценивал систему в целом и встроенные в нее взаимосвязанные риски. Сложные системы с перекрывающимися долгами и обязательствами нуждаются в лучшем понимании внутренних связей и всеохватывающем способе оценки, сравнения и принятия решений по рискам и компромиссам в интересах будущих прибылей. Эта проблема относится практически к каждой крупной системе.

Отсюда мы приходим к еще одному фактору, затрудняющему расчет рисков и управление ими: человеческая психика, с одной стороны, и рыночная и политическая системы, с другой, по–разному понимают долгосрочные и краткосрочные риски — иногда разумно, но чаще с позиции сиюминутной выгоды. Большинство экономистов понимали, что рыночные пузыри не могут бесконечно расти. Риск состоял не в том, что пузырь может лопнуть (неужели кто‑то всерьез верил, что цены на недвижимость будут вечно удваиваться за небольшой промежуток времени?), а в том, что он лопнет в ближайшем будущем. Пользоваться ростом пузыря или даже раздувать его (пусть даже вы знаете, что поддерживать это раздувание до бесконечности невозможно) не всегда глупо и близоруко, но вы должны быть готовы в любой момент забрать свою прибыль (или бонусы) и прикрыть дело.

Если говорить об изменении климата, то мы не знаем, какими показателями можно описать таяние гренландской ледяной шапки. Если же мы захотим определить, начнет ли она таять в определенный период времени, то вероятности окажутся еще более неопределенными. Но незнание конкретных чисел — не повод прятать голову в лед (или в талую воду).

Мы с трудом находим общий язык в вопросах о рисках, связанных с изменением климата, и о том, как и когда нужно принимать меры; причина в том, что изменения в окружающей среде нарастают относительно медленно. И мы не знаем, как определить цену любого нашего действия или бездействия. Если бы изменения климата были резкими, а их последствия — драматическими, мы бы с гораздо большей готовностью соглашались на немедленные меры. (Разумеется, как бы быстро мы ни действовали, к тому моменту было бы уже поздно.) Это означает, что некатастрофические изменения климата тоже заслуживают внимания.

Но, даже если вероятность определенного исхода хорошо известна, человек по природе своей склонен по–разному оценивать маловероятные события с катастрофическими результатами и весьма вероятные, но не столь драматичные события. Мы гораздо чаще слышим об авиакатастрофах и терактах, чем о дорожно-транспортных происшествиях, хотя в них ежегодно гибнет гораздо больше людей. Люди обсуждали черные дыры, ничего не понимая ни в физике, ни в вероятностях, потому что последствия катастрофического сценария казались очень страшными. С другой стороны, множество относительно мелких рисков совершенно не привлекают внимания, потому что их последствия не слишком заметны. Даже подводное бурение до аварии в Мексиканском заливе многие считали совершенно безопасным.

Еще одна связанная с этим проблема состоит в том, что самые большие прибыли и потери возникают на «хвостах» вероятностного распределения — среди наименее вероятных событий, которые мы к тому же знаем хуже всего. В идеале хорошо было бы проверить наши расчеты при помощи среднесрочной оценки или усреднения предыдущих схожих ситуаций. Но если прежде ничего подобного не происходило (или если мы игнорируем такую возможность), то у нас просто нет данных для статистической оценки. Когда риск или возможная выгода на «хвостах» распределения достаточно велики, то именно они фигурируют в прогнозах — если, конечно, вам заранее известно, что они собой представляют. Ясно только, что если событий слишком мало и усреднять нечего, то традиционные статистические методы неприменимы.