В своей книге "Старые времена на Миссисипи" Марк Твен написал: "За сто семьдесят шесть лет Миссисипи укоротилась на двести сорок две мили, то есть в среднем примерно на милю и одну треть в год. Отсюда всякий спокойно рассуждающий человек, если только он не слепой и не совсем идиот, сможет усмотреть, что в древнюю силурийскую эпоху, – а ей в ноябре будущего года минует ровно миллион лет, – Миссисипи имела свыше миллиона трехсот тысяч миль в длину и висела над Мексиканским заливом наподобие удочки… Все-таки, в науке есть что-то захватывающее."
Книга была написана в 1875 году, но с тех пор мышление большинства аналитиков не поменялось. Весь их прогноз зачастую заключается в простом протягивании в Excel ряда цифр, а полученные цифры и выдаются за прогноз.
Абсолютное большинство прогнозов не учитывают и даже игнорируют окружающую действительность. Не учитывают, например, стадию жизни, на которой находится продукт или компания. А ведь в жизни мало что растёт линейными темпами – будущее изменчиво и пластично. Форс мажоры и вовсе выпадают из прогнозов, а потому способны полностью выбить компанию из финансовой жизни. Но при всех видимых недостатках компании зачастую слишком увлекаются такими поверхностными статичными прогнозами.
С одной стороны, излишне оптимистичным будет считать, что есть кто-то, кто сможет предсказывать будущее со стопроцентной точностью. Но, с другой стороны, является неправильным и полное отрицание того факта, что существуют проверенные временем подходы к прогнозированию, которые могут дать статическое преимущество перед окружающими. Только эти прогнозы должны быть не «эмоциональными» или основанными на историях известных аналитиков, а «инженерными», основанными только на фактах и с учётом окружающей действительности. В этом могут помочь математические модели. Но математические модели также имеют свои недостатки и потому к ним стоит относиться осторожно и скептически. Так как зачастую эти модели построены на изначально не верных предпосылках. Например, на идее того, что рынок эффективен, люди рациональны, и что рынок всегда учитывает все выходящие новости, либо строят свои прогнозы на основе прошлых исторических участков, что зачастую также является заблуждением.
Несостоятельность таких математических моделей показывает каждый последующий кризис, который полностью разрушает такие модели на корню и перечеркивает все задуманные планы. Например, кризисы 1929 года, 1987, 2000, 2008. Каждый раз практически все официально признанные математические теории и модели, которые должны были спрогнозировать и дать понимание куда движется рынок, феерично ломались.
Кроме того, стоить отметить то, что такие математические модели очень дорогие в использовании. Так как требуют для своего использования мощную инфраструктуру, которую поддерживает большое количество аналитиков. Причем количество аналитиков в таких структурах вовсе не означает качество их работы. Подобные математические модели могут позволить себе лишь очень большие компании или инвестиционные фонды с крупным капиталом. И зачастую математический прогноз в таких компаниях сводиться лишь к искусству лоббирования своих собственных коммерческих интересов.
Из вышесказанного может сложиться впечатление, что компаниям и людям в принципе невозможно сделать расчёт будущего движения рынка и тем более наступление кризиса. И что математика, возможно, вообще не нужна при прогнозировании движения рынков. Но это не так.
Также отмечу, что при прогнозировании будущего, постановке целей и оценке самого себя или своей компании люди склонны завышать свои возможности и способности. Зачастую оптимизм бывает сознательным – мы знаем, что вероятность успешного исхода крайне мала, но полагаем, что к нам это не относится. В декабре 2017 года было опубликовано исследование «States of Stаrtups», которое охватило 869 респондентов. Результатом явилось то, что 42% стартапов уверены, что имеют всё необходимое, чтобы стать компанией стоимостью миллиард долларов, но реальные шансы достичь такой капитализации составляют всего лишь 0,00006%.
Такая уверенность в себе породила гипотезу рациональных ожиданий – источник веры в то, что человек сможет измерить уровень риска всех возможных экономических явлений. Ныне эта гипотеза основополагающая и на ней строится большинство прогнозов. Она предполагает, что будущее в принципе познаваемо. И утверждает также, что данных о будущем достаточно, чтобы решения всех участников рынка были в среднем верными. А это полностью исключает возможность больших кризисов, кроме тех случаев, когда происходят неожиданные события – те, которые не случались прежде и потому не могут быть частью чьих-либо знаний, но такие события весьма редки. И под эту гипотезу подведена вся мощь эконометрики как метода использования прошлых статистических данных для прогнозирования будущих событий.
Читать дальше