Когда будущее не такое, как прошлое

Когда будущее не такое, как прошлое

Как ни старайся, основное ограничение всех без исключения методов прогнозирования заключается в следующем: они надежны, только если в будущем случатся события того же типа, что и в прошлом, и с той же средней частотой^{188}. Вне финансовых кризисов кредитные компании могут весьма точно спрогнозировать уровни невыплаты кредитов. Поведение отдельных людей сложно и непредсказуемо, но эти показатели на нынешней неделе, по сути, те же, что и на прошлой, — а значит, модели здесь работают достаточно хорошо. Но, как указывает ряд критиков прогнозирующего моделирования, многие события, интересующие нас больше всего, — начало финансового кризиса, возникновение революционной новой технологии, крах диктатуры или резкое снижение уровня преступности — интересны как раз потому, что они не такие, как в прошлом. В этих ситуациях опора на статистические данные приводит к серьезным проблемам.

Оглядываясь назад: модели, использовавшиеся многими банками для ценоопределения ипотечных деривативов до финансового кризиса 2008 года, — как печально известные ОДО[37] — чересчур сильно опирались на данные из недавнего прошлого, в течение которого цены на жилье только росли. Как результат, и аналитики и трейдеры существенно занизили вероятность общенационального снижения цен на недвижимость и, как следствие, крайне недооценили риск невыплат ипотечных кредитов и конфискации имущества^{189}. В ретроспективе кажется, будто рынки предсказаний могли бы лучше предвосхитить кризис, чем все «спецы по анализу», сидящие в банках. Но кто бы участвовал в этих рынках? Да все те же самые люди — наряду с политиками, чиновниками и другими финансовыми специалистами, которые также не смогли предвидеть кризис. А значит, едва ли мудрость толпы что-нибудь изменила бы. Вполне возможно, именно она и втравила нас в эту историю. И если модели, рынки и толпы не могут предсказать таких «черных лебедей», как финансовый кризис, тогда как, черт возьми, их можем предвосхитить мы?

Вторая беда методов, опирающихся на статистические данные, в том, что крупные стратегические решения принимаются не столь уж часто — и это существенно ограничивает применение такого подхода. С точки зрения истории, очень может быть, что большинство войн заканчиваются плохо, а большинство корпоративных слияний себя не оправдывают. Но также верно и то, что некоторые войны необходимы и что некоторые слияния удаются. Как правило, заранее сказать, в чем отличие, практически невозможно. Вот если бы речь шла о миллионах или даже сотнях таких пари, тогда прибегать к статистическим вероятностям, конечно, имело бы смысл. При принятии же решения о том, вступать или не вступать стране в войну или рассматривать ли возможность слияния, имеется только одна попытка. Даже если бы удалось измерить вероятности успеха, разница между 60 и 40 % оказалась бы не столь уж значима.

В отличие от случаев, когда статистические модели и мудрость толпы работают хорошо, результат одноразовых решений предвосхитить так же трудно, как и «черных лебедей». Тем не менее такие типы решений должны приниматься постоянно, и именно они влекут за собой наибольшее количество последствий. Существует ли способ улучшить эту ситуацию? К сожалению, ответ не очевиден. В течение последнего времени был испробован ряд подходов, но ни один из них не дал желаемых результатов. Отчасти это объясняется трудностью их корректной имплементации. Основная же проблема была затронута в предыдущей главе: любое будущее характеризуется неким уровнем неопределенности, с которым мы ничего не можем поделать. Именно это и приводит к ошибкам даже в самых лучших планах.