Хаос. Как беспорядок меняет нашу жизнь к лучшему - читать онлайн книгу. Автор: Тим Харфорд cтр.№ 42

Спустя несколько лет после начала кризиса одна из наиболее творческих фигур центральных банков задалась смелым вопросом. Это был Энди Халдан, главный экономист Банка Англии. Его вопрос звучал так: что, если эти более детализированные попытки количественного определения рисков были бесполезными — или даже хуже?[229]

Халдан изучил все, что было известно о банках, которые стали банкротами в течение кризиса, и то, насколько безопасно они выглядели до кризиса в соответствии с различными сложными критериями Базеля II и Базеля III. Он сравнил эти цифры с самым простым возможным показателем риска: брал ли банк большие суммы в долг?

На ежегодном собрании представителей центральных банков в Джексон-Холе (Вайоминг) Халдан представил свои выводы: каждый раз, когда вы разбивали данные, высокорациональные, гиперколичественные методы риск-менеджмента становились менее эффективными, чем простое железное правило: «Остерегайтесь банков с задолженностью». Возможно, Базель I не был настолько простым, разделив леверидж на всего лишь пять категорий. Возможно, напротив, мы переусердствовали, разделив его вообще.

Железное правило вроде этого доказало свою удивительную эффективность в различных условиях: психолог Герд Гигеренцер собрал огромную библиотеку простых эвристик, конкурирующих или даже превосходящих сложные правила решений, которые многие считают теоретически оптимальными. Уже есть три примера: лавины, сердечные приступы и инвестиционные портфели.

Лавины сложно спрогнозировать: они возникают из едва различимых и сложных взаимодействий между выпавшим снегом, температурой, уклоном и другими факторами. Лавины, приводящие к наибольшим повреждениям, случаются редко, и из-за этого их непросто предвидеть, что создает риск для горнолыжников в дикой местности. Однако, как выяснилось, существует решение. Простой метод носит название чек-листа очевидных подсказок, легко запоминается лыжниками и является удивительно хорошей гарантией защиты. Например, сообщалось ли о лавинах в области за последние 48 часов? Видны ли признаки таяния на поверхности снега? Выпадал ли снег или шел ли дождь за последние 48 часов? Если некоторые из очевидных подсказок имеют место, лыжники должны избегать таких склонов. Когда исследователи изучили базу данных по 751 случаю схода лавин в США, они пришли к выводу, что в большинстве случаев действовали факторы риска и метод «очевидных подсказок» предотвратил трагедию[230].

Параллель с банковским кризисом кажется очевидной. Анализ Энди Халдана обнаружил единственную «очевидную подсказку», дающую понять, что банк уязвим, — то, в какой степени он полагался на заемные средства, а не на свой капитал.

Если простые правила могут предсказать лавины, то, возможно, они также смогу предсказать сердечные приступы? Рассмотрим решение, которое должен принять врач, когда пациент обращается в отделение неотложной помощи с серьезной болью в грудной клетке. Если пациент находится на ранних стадиях сердечного приступа, его нужно немедленно направлять в профильное отделение для больных с коронарной недостаточностью. Но это дорого, есть риск осложнений, так как больницы являются благодатной почвой для заболеваний, устойчивых к лекарствам, и также неудобно для любого пациента, который в действительности нуждается лишь в таблетке от расстройства желудка и отдыхе. Существует множество других тестов, которые можно провести, множество других способов, которые позволят поставить диагноз[231].

Исследователи из Мичиганского университета во главе с Ли Грином изучили процесс принятия решений врачами в подобных ситуациях. Они обнаружили, что доктора склонны действовать с наименьшим риском — до такой степени, что они с равной вероятностью направляли пациентов без сердечного приступа и пациентов с сердечным приступом. Они также могли и рискнуть.

Ответом исследователей стало составление сложного диагностического руководства: таблицы вероятностей, дополненной удобным карманным калькулятором. Руководство требовало от докторов выполнить некоторые тесты, использовать таблицу, вводить цифры в калькулятор и затем определить вероятность того, что пациент нуждается в срочной коронарной помощи. Это руководство было успешным: оно позволило врачам серьезно сократить количество ошибочных направлений, лишь немного увеличив число пострадавших от сердечного приступа, которые были направлены неверно. Конечно, это болезненный компромисс, но в медицине их полно. Более серьезная проблема заключалась в том, что руководство было слишком сложным, чтобы заинтересовать врачей.

Поэтому Ли Грин с коллегами разработали простое дерево решений, избавившись от многих деталей в диагностической таблице и сфокусировавшись на более очевидных подсказках. Дерево решений содержало три вопроса с ответами «да/нет». Первый вопрос: показывает ли кардиомонитор конкретные аномалии пациента? Если да — бегом в отделение коронарной помощи. В противном случае вопрос второй: основная жалоба пациента связана с болью в груди? Если нет, необходимости в коронарной помощи нет. В случае положительного ответа третий вопрос укажет врачу на необходимость искать одну из пяти очевидных подсказок — любой из них достаточно для того, чтобы отправить пациента в профильное коронарное подразделение.

Дерево решений можно записать на небольшой карточке. В отличие от сложного алгоритма, оно не требует использования калькулятора. Но оно работает. Фактически кажется, что оно работает лучше, чем врачи или сложное диагностическое оборудование, отправляя практически каждого пациента с сердечным приступом за профильной помощью (даже в большей степени, чем врачи, настроенные подстраховаться), но выдавая меньше ложных результатов, чем диагностическое оборудование. Что еще более важно, данный метод экономит время и силы в срочной ситуации: это значит, что, в отличие от сложного диагностического аппарата, к нему можно привыкнуть .

Схожим образом можно описать абсолютно другую проблему выбора оптимального набора инвестиций — к примеру, когда мы откладываем деньги на пенсию. В 1952 году молодой профессор финансов Гарри Марковиц работал над сложным методом выбора оптимального финансового портфеля, а также минимизации любого ожидаемого возврата или максимизации ожидаемого возврата при любом заданном риске. Базовая идея проста: если вы покупаете акции в компании, производящей зонтики, и у производителя солнечных очков, ваши дела будут идти хорошо при любой погоде. Детали, конечно, более продуманны — настолько, что позволили Марковицу получить Нобелевскую премию по экономике.

Хотя о последнем есть забавная история: вскоре после публикации своей теории он начал работу над пенсионным сберегательным планом и должен был выбрать оптимальный набор инвестиций для собственного выхода на пенсию. Это было идеальной возможностью воплотить блестящую теорию на практике. Но он отверг эту возможность и вложил половину своих денег в акции, а половину — в облигации. Эту историю часто называют идеальной иллюстрацией идеи о том, что экономическую теорию до конца сложно понять даже тем, кто ее создал.

И все же тут есть ирония внутри иронии.

Марковиц-инвестор был все время прав. Ошибался Марковиц-теоретик с Нобелевской премией по экономике. Причина была в том, что теория Марковица идеальна в том случае, когда предоставляет бесконечные объемы данных, но она может не оправдать ожиданий в ситуации с более ограниченной информацией.