CC BY
81
УДК 336.763 ББК 65.9(2)262 А-66
Анесянц Саркис Артаваздович, доктор экономических наук, профессор;
Анесянц Юрий Саркисович, кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры «Экономика и инновационные рыночные исследования» НОУ ВПО Институт управления, бизнеса и права e-mail: anesyanc@gmail. com.
К ВОПРОСУ О МОДЕЛЯХ ОЦЕНКИ РИСКА НА РЫНКЕ ЦЕННЫХ БУМАГ В УСЛОВИЯХ ПОСТКРИЗИСНОЙ ЭКОНОМИКИ
(рецензирована)
Экономика - это искусство выбора соответствующих моделей.
Дж. М. Кейнс (1883-1946)
Экономика - это изучение людей, занимающихся своими повседневными делами
Альфред Маршалл (1842-1924)
Статья посвящена причинам, проблемам и последствиям дисбаланса в функционировании моделей оценки активов в условиях современной экономики. Рассмотрены принципы современного риск-менеджмента и показано, что существующие его модели требуют серьезной доработки, поскольку системное несоответствие аппарата прогнозирования объективной реальности приводит к уменьшению эффективности рынка как инструмента достижения экономического равновесия и стабильности.
Ключевые слова: фондовый рынок, рынок ценных бумаг, биржа, опыт, дискурс.
Anesyants Sarkis Artavazdovich, Doctor of Economics, professor;
Anesyants Yuri Sarkisovich, Candidate of Economics, e-mail: anesyanc@gmail.com.
ON THE MODELS OF RISK ASSESSMENT IN THE SECURITIES MARKET
IN POST-CRISIS ECONOMY
(reviewed)
The article is devoted to the causes, problems and consequences of disbalance in the functioning of asset pricing models in modern economy. The principles of modern risk management have been considered and it has been shown that the existing models require reconsidering since the system mismatch of prediction apparatus of objective reality leads to the decrease in the efficiency of the market as a tool to achieve economic balance and stability.
Keywords: stock market, security market, stock exchange, experience, discourse.
Экономика - это наука. Однако в отличии от точных предметов поле её деятельности, объект и субъект исследования, предмет и метод изучения, цели, задачи, ресурсы могут разниться от одной научной школы к другой, реформироваться в различные эпохи и претерпевать изменения вызванные как глобальными процессами, так и отдельными «личностями в истории».Целью данной статьи является изучение одной из экономических моделей в контексте её применения к иррациональной совокупности человеческих личностей.
Анализ определения показывает, что человек, исходя из природной склонности к рационализации, стремится во всем увидеть каузальные отношения, ограниченные рамками прогнозирумой вероятности - данная тенденция происходит из стремления мозга избежать стрессов, вызванных нестабильностью окружения и когнитивных диссонансов. Именно по этой причине нормальное распределение получило подавляющую популярность в викторианскую эпоху просвещения и, несмотря на признаваемые ограничения, является краеугольным камнем экономических моделей по сию пору.
1 I I I I I-------------1 I I I
-5 -4 -3 -2 -1012 3 4 5
Рис. 1. Кривые Гауссового (нормального) распределения
Весь процесс формирования динамики в случае нормального распределения сводится к показателям среднего значения и отклонения. Из использования этой модели неявно следует, что нормальное распределение в мире рынках является постоянным и неизменным.
Однако в силу когнитивных процессов мышления люди склонны переоценивать «нормальность» распределения в мире. Иллюстрацией к чему может быть сама статья о последней на Википедии где в качестве примера к Гауссову распределению читаем следующее: нормальное распределение часто встречается в природе, нормально распределёнными являются следующие случайные величины: ошибки при измерениях, отклонение при стрельбе, рост человека.
Перечисленные в Википедии примеры, наилучшим образом иллюстрируют инерционность мышления человека. Из трех пунктов в формулу нормального распределения попадает только рост человека, отклонения в котором являются классическим примером и найти 2,5 или 0,5 метрового человека действительно очень и очень сложно, что является объективным биологическим законом этой планеты и валидным примером. Интересным мысленным экспериментом для нашей модели является введение в систему еще одной планеты, на которой люди могли бы эволюционировать к ростру 3,5 (±1,5) метра (например, в случае малой гравитации), но, несмотря на изменения в абсолютных метрах, они все так же находились бы в рамках стандартного распределения.
Однако отклонение при стрельбе вряд ли относится к нормальному распределению, поскольку основано на нескольких факторах рефлексивной природы: моральном состоянии стрелка и его самочувствии. Для того, что бы убедиться в ненормальности распределения при стрельбе можно посмотреть любое соревнование по биатлону, где способность стрелять стабильно (пусть и стабильно неточно) является редким, а потому высоко оцениваемым талантом.
Пример «ошибок при измерениях» не выдерживает критики даже в дальнем приближении, а потому рассматриваться в статье не будет как невалидный.
Не смотря на спорность применения нормального распределения в реальной жизни, на нормальном распределении построены многие экономические механизмы, в том числе страхование, оценка проектов и стоимость многиз производных ценных бумаг: опционов, дефолтных свопов (CDS), обеспеченных долговыми обязательствами облигаций (CDO).
Основной проблемой оценки риска посредством нормального распределения и его разновидностей, является отражение им только стандартных отклонений, то есть процессов, развивающихся в условиях равновесного рынка и не выходящих за «допустимые пределы».
В условиях же хаоса и информационной энтропии данные системы не работают вообще, поскольку параметры отклонений в описываемых условиях выходят за «невозможные» пределы шкалы измерений (практически все банкротства последних лет). В отличии от идеального, настоящий график отклонений спрэдов, акций или валют чаще всего представляет купол Гаусса, но с «тяжелыми хвостами» условно изображаемый следующим образом.
Рис. 2. Кривая гаусса с «тяжелыми хвостами»
Рис. 3. Кривая нормального распределения Гаусса и распределение индекса ММВБ 2005-2010 гг.
(построено автором)
Само существование таких хвостов в системе риск менеджмента основанного на нормальном распределении признается событием с нулевой вероятностью, однако последствия изменения цен на такие «невероятные» значения выходят далеко за пределы не только погрешности, но даже и финансового рынка. При этом случаются такие движения не раз в 20-30 лет, а являются нормой в каждом 3-5 летнем цикле. Для сомневающихся в важности предельных отклонений рынка и предпочитающих считать рынок трендовым и постоянным необходимо задуматься над следующей цифрой. Вся теория регулярного накопления неравновесия в периоды устойчивости с дальнейшим переключением в фазу краткосрочных, но кардинальных изменений эквивалентов обмена находит подтверждение в объективных статистических данных: половина роста биржевого индекса США последних 50 лет достигнута за 10 дней.
Несоответствие моделей и реального распределения выливается в недооценку рисков финансовых инструментов. Системно запрограммированная недостаточность премий по опционам, обеспечения по кредитам, страховых взносов и прочих продуктов работы моделей риск-менеджмента, основанных на нормальных и логнормальных распределениях приводит к сбоям в работе рыночных механизмов спроса и предложения, дисбалансируют равновесные состояния. Тем самым, системные противоречия подвергают опасности крупнейшие финансовые институты, которые в итоге или требуют помощи государства или рушатся, подгребая собой не только финансовый, но и реальный сектор экономики, классическими примерами чего являются дотком пузырь и ЬТСМ фонд, а кризис сабпрайм ипотеки - пример из новейшей истории. Проблема усугубляется недобросовестным поведением некоторых участников.
Говоря о причинах появления «тяжелых хвостов» необходимо, наконец, разрешить амбивалентность исходной посылки идеальных моделей и иррационального поведения заданной в
эпиграфе статьи. Происхождением такие «черные лебеди» рынка обязаны биржевым кризисам и периодам иррациональной эйфории. Поведение инвесторов в слабой информационной гипотезы, порождаемой такими периодами становится иррациональным, усиливающим любую из тенденций. Чаще всего инвесторы перестают быть рациональными, они игнорируют свою информацию и предпосылки, а дублируют поведение нескольких иррационально выбранных агентов или индикаторов. Такое наслоение многократно усиливает как рацио, так и нерациональные движения, именно поэтому процесс перехода становится столь болезненным для всех и представляет собой волнообразное движение с большей чем необходимо волатильностью. Общей теорией описания указанных процессов в разрезе биржи является теория рефлексивности, сформулированная Дж. Соросом [1], психологические аспекты индивидуальной когнитивности инвесторов в такие периоды описана Л. Твидом [2].
В дополнение к несоответствию базовой модели реальному миру инвестор сталкивается еще с одной проблемой. Возвращаясь к модели с двумя планетами так же несомненно, что сравнение существ с двух разных планет в рамах одного цифрового поля ставит на нормальном распределении крест: получаются два горба вероятности. Таким образом, сталкиваемся с еще одной проблемой при поптыке сравнить две разные модели. В то время как внутренняя структура оценок в рамках одного сегмента рынка, как показано на примере сохраняется, применение к смежным или удаленным сегментам единой шкалы оценок предстает нетривиальной задачей.
Простой мысленный эксперимент показывает, что между собой акции превосходно оцениваются с помощью а и в коэффициентов, однако попытки привести к единому знаменателю риск акций, опциона, облигации и CDS пусть даже одного эмитента решается с трудом. В то же время все эти инструменты не просто взаимодействуют одновременно и постоянно, но рекурсивно и рефлексивно, что создает сложности в эффективном расчете рисков инструментов, а соответственно премий по ним. Ошибки в определении размера премий в свою очередь создают рыночные искажения и уменьшают информационную эффективность рынка.
В сухом остатке можно выделить основную проблему оценки рисков на основе нормального распределения: физические законы прибывают в нормальном распределении, в листьях и траве нормального распределения - много, а в когнитивной системе человека - мало. Однако ценообразование активов процесс отнюдь не физический законами, и даже не закон природы, а фактор когнитивной природы человека. При этом современные трейдеры, в условиях посткризисной экономики уже стихийно ответили на ошибку - сократив ликвидность опционного рынка и рынка структурированных продуктов по итогам кризиса, повышая премию за риск.
Современная наука риск менеджмента только приступает к разрешению перечисленных противоречий и пытается найти новые механизмы оценки риска, которые можно положить в основу формальной модели. Наиболее состоятельными из изученных авторами методических работ являются попытки Н. Талеба по замене Гауссового распределения Мандельбротовским [3]. До предььявления научным сообществом внятного механизма оценки практических изменений ждать не приходится: начальник управления биржи по развитию товарного рныка ММВБ-РТС Глазков А.В. на вопрос о состоянии расчетной части опционов ответил, что: «Проблема стала очевидна инвесторам после 2008 года, свидетельством чего являются пустые стаканы по опционам, но изменения подходов к оценке деривативов мы пока не планируем».
Литература:
1. Soros G., Volcker Paul A., The Alchemy Of Finance. John Wiley & Sons 1994. / Дж. Сорос, «Алхимия финансов», Москва, Инфра-М, 1999.
2. Твид Л. «Психология финансов», Москва, ИК "Аналитика'', 2002.
3. Taleb, Nassim Nicholas. The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable, Random House, 2007. ISBN 978-1-4000-6351-2.
References:
1. Soros G., Volcker Paul A. The Alchemy Of Finance. John Wiley & Sons 1994 / George Soros “Alchemy of Finance ”, M.: Infra-M, 1999.
2. TweedL. The Psychology of Finance. M.: Analysis, 2002.
3. Taleb, Nassim Nicholas. The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable, Random House, 2007. ISBN978-1-4000-6351-2.
