Современная практика показывает, что экономические институты ведут себя не так, как это следует из «классических» теорий принятия решений и оценки рисков. Такими принято считать концепции: Б. Паскаля о «ожидаемой ценности» («математическом ожидании»), Д. Бернулли о измерении риска, К. Гаусса о нормальном распределения вероятностей, Ф. Найта о зависимости риска и доходности, Г. Марковица об оптимальном портфеле.
Появились, достаточно давно, новые направления знаний о механизме принятия решений. Например, натуралистический подход.
Большинство финансовых моделей предполагает, что изменения цены подчиняется нормальному распределению Гаусса. Например, модели: оценки стоимости капитальных активов (САРМ), ценообразования опционов Блека-Шоулза, постоянного роста дивидендов Гордона, случайных блужданий, VaR и многие другие.
Но изменение цены акций не подчиняется только нормальному или логнормальному распределению. Это значит, что стандартное отклонение может быть недостоверным показателем риска [1].
Опыт показывает, что на практике, в сравнении с «предсказаниями» нормального распределения [2]: небольшие изменения цены встречаются чаще; изменения средней величины происходят реже; хвосты распределения в реальности толще.
Факты скорее говорят, что для рынка актуальнее модель «много малых и немного крупных событий». Это признак сложных систем в состоянии «самоорганизующейся критичности». Такой системой является фондовый рынок. Он обладает свойством критичности.
Самоорганизующаяся критичность характерна не только для цены активов, но и для самых разных систем и ситуаций.
Особенность взаимодействия с такими системами, подметил Уоррен Баффетт. В 2001 году в письме акционерам Berkshire Hathaway Баффетт утверждал – в 2001 году компания предполагала высокую вероятность терактов, но не соизмеряла с ним страховые премии, так как сконцентрировала внимание на прошлом опыте, а не на оценке подверженности риску.
К сказанному, необходимо добавить, что в реальности цены акций в той или иной степени зависимы друг от друга. Это противоречит классической теории. Но анализ рыночных спадов, который привел Дидье Сорнет в книге «Причины краха финансовых рынков» убеждает, что это именно так [3].
Вывод – сфера применения расчетов базирующихся на нормальном распределении Гаусса или логнормальном распределении ограничена.
Оценщикам, использующим классические методологии оценки стоимости продуктов, следует знать, что укороченные жизненные циклы продуктов и процессов подрывают полезность традиционных коэффициентов (особенно коэффициента цены к прибыли на акцию). Потому что изменилась основа для сравнения. Поскольку периоды стабильной сверх доходности сокращаются. В моделях дисконтированных денежных потоков, при оценке термальной стоимости, не следует основываться на предположениях о непрерывном росте в течение и по истечении заданного периода прогнозирования, т.е. на предположении о создании долгосрочной стоимости. В мире, где периоды конкурентного преимущества становятся всё короче, такое предположение стало неуместным. Откуда нам это известно – по показателям оборачиваемости портфелей [4].
Модель Д. Бернули до сих пор является базовой во многих экономических теориях [5]. Но в 1950-х годах экономист Хёрб Саймон высказал мнение, что требования к информации в этой теории превосходят познавательные способности людей. То есть человеческая рациональность ограничена. Люди принимают решения не из расчета оптимальных исходов. Большинству людей не нужен максимум.
Учет нерациональности большинства людей привел к появлению нового подхода к принятию решений, натуралистического или естественно-событийного [6]. Для этого метода характерно [7]:
широкое использование воображения и ментального моделирования для оценки ситуации и возможных альтернатив;
быстрое распознавание проблем на основе сопоставления паттернов (моделей), связывание известной им модели с конкретной ситуацией;
умение мыслить по аналогии, т.е. способность видеть сходство между ситуациями.
Главная особенность натуралистического подхода, в том, что люди, его применяющие, в очень малой степени задействуют сознание, а учет обстоятельств важнее качественных признаков и принятого плана [8].
Дело в том, экономические системы – это сложные адаптивные конструкции, обладающие свойствами фрактальности. Алгоритм Модель принятия решений в этом случае принципиально отлична от классической модели Бернулли
Еще более ранним «сигналом» неблагополучия модели Бернулли был известный Санкт-Петербургский парадокс, который иллюстрировал расхождение математического ожидания выигрыша с его «здравой» оценкой людьми. Оказалось, что игроков имеющих значительно различающиеся по объему ресурсы верхний предел цены для входа в игру одинаковый.
Отрицали метод максимизации математического ожидания, как правильный метод расчетов, и даже саму его полезность для таких случаев, многие авторы, включая Жана ле Рон д’Аламбера и Джона Мэйнарда Кейнса.
Полезность выигрыша не определяется только его максимально возможными значениями. Значит, стандартная финансовая теория не может дать ответ на вопрос: как войти в событие, имеющее низкую вероятность проявления и высокую степень воздействия или как его избежать? А это главный вопрос инвестора.
По мнению автора, изложенное, свидетельствует о уверенном дрейфе теории принятия решений от определенного и вероятного к возможному и ирреальному, а главное от конкурентных рыночных экономических систем к сложным.
Более широко тематика статьи раскрыта автором в его монографии [9], [10].
Библиографический список
- Alfred Rappoport & Michael J. Mauboussin, Expectations Investing: Reading Stock Prices for Better Returns (Boston, Mass.: Harvard Bustness School Press, 2001), 26,27,36-38.
- Gloria Mundi, “Introduction to VaR”, http://www. gloriamundi.org/introduction.asp.
- Didier Sornette, Why Stock Markets Crash: Critical Events in Complex Financial Systems (Princeton, N.J.: Princeton University Press, 2003. Http: http://www.ess.ucla.edu./faculty/sorette/
- Edgar E.Peters, Fractal Market Analysis (New York: John Wiley & Song, 1994), 21-27.
- Machael T. Kaufman, Soros: The Life and Times of a Messianic Billionaire (New York: Knopf, 2002), 14156. Per Bak, How Nature Works (New York: Springer-Verlag, 1996)
- Peter L. Bernstein, Agains the Godg: Remarkable Story of Risk (New York: John Wiley & Sons? 1996) 99-100 d В русском переводе Питер Берстайин. Против богов: Укрошение риска. М.: Олимп-Бизнес, 2008.
- Robert A. Olsen, Professional Investor as Naturalistic Decision Makers : Evidens & Market Implications:”, The Journal of Psycholgy & Financial Market 3, № 3 (2002): 161-167).
- Tomas A. Stewart, How to Think With Your Gut”, Business 2.0, November 1, 2002, http: money.cnn.com/magazines/business2/business2_archive
- Солодов, А.К., Системная нейроэкономика: опыт построения модели национальной экономической системы и обеспечивающей её подсистемы финансового менеджмента (модель социального рынка): Монография / А.К. Солодов; Финуниверситет— М.: Александра К. Солодова, 2015. Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование).- URL:http://elib.fa.ru/fbook/solodov_neiroeconomika.pdf
- Солодов, А.К., О актуальных взглядах на классические парадигмы принятия финансовых решений и оценки рисков, Экономика и социум, 2015 №4 С. 836-843.
Количество просмотров публикации: Please wait