Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов - Майкл Мобуссин

Пример из мира финансов – модель ценообразования капитальных активов (CAPM). Экономисты используют CAPM для оценки эффективности рынка, тогда как в основе этой модели лежит предположение об эффективности рынка. По словам выдающегося экономиста Ричарда Ролла, любая оценка с помощью CAPM «в действительности представляет собой обоюдное тестирование эффективности модели и эффективности рынка»6. По словам Кристенсена, многие основополагающие концепции в экономике следовало бы назвать скорее конструктами, чем теориями, потому что они принципиально неопровержимы.

Нужно понимать, что не все исследователи привержены совершенствованию своих теорий. Многие удовлетворяются тем, что формулируют теорию и демонстрируют невозможность ее опровергнуть. Такова значительная часть советов, которые щедро раздаются консультантами в сфере менеджмента. Например, консультанты могут утверждать, что «аутсорсинг – это хорошо», и приводить многочисленные примеры «в подтверждение» своей теории. Но поскольку она не уточнялась исследователями путем повторного прохождения через процесс описания/категоризации/уточнения, то может быть некорректной. Такая теория хороша на бумаге, но на практике не работает7.

«Когда», а не «что»

Пожалуй, главное, что утверждают Кристенсен и его коллеги, – это важность правильной категоризации для создания хорошей теории. Точнее, по мере своего совершенствования хорошая теория эволюционирует от категорий на основе качественных признаков к категориям на основе обстоятельств. Теории, которые опираются на категоризацию на основе обстоятельств, подсказывают практикам, что делать в различных ситуациях. Напротив, теории, использующие категоризацию на основе качественных признаков, предписывают действия на основе свойств феноменов.

Эта идея крайне важна для инвесторов, которые зачастую чрезмерно полагаются на качественные признаки. Примером тому – инвестирование на основе низкого коэффициента цены/прибыли на акцию, что является центральным критерием в теории стоимостного инвестирования. Но инвестор получил бы весьма незавидные результаты, если бы использовал коэффициент цены/прибыли как индикатор для определения моментов для входа на рынок (когда коэффициент низкий) и выхода из рынка (коэффициент высокий) на протяжении последних 125 лет8. Это не означает, что низкие коэффициенты цены/прибыли плохи; а говорит о том, что рассматривать их стоит как однозначный сигнал к покупке акций – несостоятельная теория для того, чтобы обеспечить превосходную долгосрочную доходность.

В действительности же наблюдатели часто описывают инвестиционную стратегию успешных инвесторов как эклектичную. Возможно, точнее было бы описать их подход как основанный на обстоятельствах, а не на качественных признаках. Хороший пример тому – Билл Миллер из Legg Mason Value Trust, единственный управляющий фондом, который за последние 40 лет на протяжении 15 лет подряд переигрывал индекс S&P 500. Подход Миллера определенно основан на обстоятельствах, и его часто критикуют за отход от стратегии на основе качественных признаков:

В портфеле Legg Mason Value мы не видим той концентрации на акциях с низкими коэффициентами цены/балансовой стоимости и цены/прибыли, которой можно было бы ожидать от фонда акций стоимости. По данным Morningstar, в конце 1999 г. его коэффициент цены/балансовой стоимости был на 178 % выше аналогичного среднего показателя для акций стоимости, а коэффициент цены/прибыли – на 45 % выше среднего показателя9.

Все инвесторы, сознательно или нет, пользуются какой-либо теорией. Урок, который преподносит нам процесс создания теории, заключается в том, что правильные теории учитывают обстоятельства. К сожалению, очень многие инвесторы цепляются за подход к рынку только на основе качественных признаков и заламывают руки, когда рынок ведет себя так, как, по их мнению, он не должен себя вести.

Глава 5

Рискованный бизнес

Риск, неопределенность и прогнозирование в инвестировании

Практическое различие… между категориями риска и неопределенности… состоит в том, что при риске распределение исходов в группе случаев известно… тогда как при неопределенности это не так… по той причине, что ситуация, с которой приходится иметь дело, в высшей степени уникальна.

Фрэнк Найт. Риск, неопределенность и прибыль

Наши знания об устройстве общества или природы блуждают в тумане неопределенности. Большинство бед проистекает из веры в определенность.

Кеннет Эрроу. Я вижу птицу по полету

Наука о ракетах

Известный специалист по когнитивной психологии Герд Гигеренцер сделал необычное открытие, когда посетил с экскурсией аэрокосмическое подразделение концерна Daimler-Benz, которое производит ракетоноситель Ariane. На плакате, где отслеживалась успешность всех 94 запусков ракет Ariane 4 и 5, приводились данные и о восьми авариях, включая запуски 63, 70 и 88. Любопытно, что, когда Гигеренцер спросил у гида о риске аварий, тот ответил, что уровень надежности составляет около 99,6 %.

Когда же Гигеренцер поинтересовался, каким образом восемь аварий при 94 запусках могут дать определенность в 99,6 %, гид заметил, что в расчетах не учитывается человеческий фактор. Вместо этого DASA рассчитывала уровень надежности на основе конструктивных характеристик отдельных частей ракеты1.

Случай с DASA невольно воскрешает в памяти катастрофу шаттла в 2003 г. По оценкам инженеров NASA, ожидаемое количество неудачных пусков для шаттлов составляло 1 из 145 (0,7 %), однако программа потеряла два челнока при первых 113 запусках2. Расчеты DASA и NASA заставляют задуматься над тем, как мы соотносим неопределенность и риск с вероятностью.

Так как же мы должны понимать риск и неопределенность? За отправную точку логично взять различие, проводимое Фрэнком Найтом: риск предполагает неизвестный исход, но распределение возможных исходов нам известно, а неопределенность также предполагает неизвестный исход, но в этом случае распределение исходов нам неизвестно. Поэтому азартные игры, такие как рулетка или блэкджек, рискованны, тогда как исход войны неясен. Найт говорит, что в основе риска лежит объективная вероятность, а в основе неопределенности – субъективная вероятность.

Чтобы понять еще одно различие между риском и неопределенностью, давайте обратимся к словарю: риск – «возможность понести ущерб или убыток», неопределенность – «неизвестное или неустановленное». Поэтому риск всегда указывает на возможность негативных последствий, тогда как неопределенность не обязательно предполагает плохой исход.

Почему инвесторам так важно знать, чем различаются риск и неопределенность? Главным образом потому, что инвестирование в значительной степени опирается на вероятностный анализ. Каждый день инвестору приходится оценивать инвестиционные возможности с позиций вероятностей – ведь это его ключевой навык. Вот почему нужно хорошо понимать, как определять вероятности для различных ситуаций и где находятся потенциальные ловушки.

От неопределенности к вероятности

В своей книге «Просчитанный риск» (Calculated Risks) Гигеренцер предлагает три метода оценки вероятностей. Эти методы описаны в последовательности от менее конкретного к более конкретному и могут помочь инвесторам в классификации вероятностных суждений3:

1. Степени убеждения отражают субъективные вероятности и представляют собой наиболее «вольный» способ перевода неопределенности в вероятность. Суть этого способа в том, что инвесторы могут переводить даже единичные события в вероятности при соблюдении закона вероятности – все множество альтернатив сводится к одной. Кроме того, инвесторы могут часто обновлять свою оценку вероятностей на основе степеней убеждения при получении новой, относящейся к делу информации.

2. Предрасположенность. Вероятности на основе предрасположенности отражают свойства объекта или системы. Например, если игральная кость симметрична и сбалансированна, выпадение каждого числа имеет вероятность один к шести. Оценка риска в DASA и NASA, судя по всему, также основана на предрасположенности (свойствах). Данный метод оценки вероятности не всегда учитывает все факторы, которые могут повлиять на исход (такие как человеческие ошибки при запуске ракет).

3. Частота. В данном случае вероятности оцениваются на основе большого количества наблюдений в соответствующей референтной группе. При отсутствии надлежащей референтной группы оценка вероятности на основе частоты невозможна. Использующих этот метод игроков не интересуют ни чьи-либо предположения о том, какое число может выпасть следующим, ни свойства кости. Они сосредоточивают свое внимание только на результатах повторных бросков кости.