Как обнаружить будущих банкротов (фрагмент из новой книги Нассима Талеба)

Далее. Рассмотрим метод обнаружения непрочности на примере рассказа о гигантской кредитной организации «Фэнни Мэй», поддерживаемой государством корпорации, которая развалилась и оставила Налогоплательщику Соединённых Штатов убытки на сотни миллиардов долларов (всё ещё считают, увы).

Как-то раз, в 2003 году, в мой кабинет зашел Алекс Беренсон, журналист «Нью-Йорк Таймс», держа в руках негласный рисковый отчёт компании «Фэнни Мэй», который он получил от перебежчика. Это был особый отчёт, он глубоко вдавался в метод оценки риска и был предназначен исключительно для внутреннего пользования: компания «Фэнни Мэй» провела собственную оценку риска и не стала скрывать свои намерения ни от общественности, ни от кого бы то ни было. Но только перебежчик мог показать нам, как риск был рассчитан.

Глядим в отчёт: простой рост экономической переменной — на один пункт — приводит к огромным потерям; снижение на один пункт — к скромным доходам. Дальнейший рост (переменной) оборачивается дополнительными, ещё более тяжёлыми потерями, а дальнейшее снижение — ещё более скромными доходами. Выглядело всё в точности, как та история с камнем (рис. х). Вред ускорялся очевидным образом, фактически — чудовищным. Нам тут же стало ясно, что взрыв неминуем: положение компании было ужасающе «вогнутым», как на графике дорожного движения (рис. х). Стоило двинуть экономическую переменную, и потери с ускорением нарастали (мне даже не требовалось понять какую именно, ибо непрочность к одной переменной такого уровня подразумевает непрочность ко всем другим параметрам)[1]. Я судил не разумом, а эмоциями, и ощутил острую боль ещё до того, как понял что означали увиденные мной числа. Это была мать всея непрочности, и моя озабоченность, благодаря Беренсону, была опубликована в «Нью-Йорк Таймс». После этого меня какое-то время охаивали — ничего примечательного — за то, что нескольких ключевых людей я назвал шарлатанами и они были этому не очень-то рады.


Я стал говорить каждому, кто готов был меня слушать, включая (чуть ли не) случайных таксистов, что «компания „Фэнни Мэй“ сидит на бочке с порохом». Разумеется, компании взрываются не каждый день (как и плохо построенные мосты разваливаются не сразу), и люди стали указывать, что мое мнение ошибочно и голословно (приводя какие-то доводы про удорожание акций или что-то ещё более глупое). Вместе с тем, я заключил, что и другие учреждения, едва ли не все банки, находятся в том же положении. Проверив родственные организации, я убедился, что проблема носит общий характер, и понял: всецелый обвал банковской системы неминуем. Я был настолько убеждён, что не мог прийти в себя, решил вернуться на рынок и отомстить индюкам. Как в той сцене из (третьей части) «Крёстного отца»: «Я пытался завязать, но они затащили меня обратно»[2].

Всё случилось так, будто этому суждено было случиться. «Фэнни Мэй», наравне с другими банками, разорилась. Процесс занял чуть больше времени, чем ожидалось, но ничего страшного. Глупость положения заключалась в том, что у меня всё ещё не было слова для непрочности, но благодаря афинскому случаю, я уже мог её замерить.

Всё сводится к следующему: понять, являются ли наши ошибочные прогнозы и расчёты так или иначе вреднее, нежели полезнее, и насколько ускоряется вред. Как в истории с царём, где вред от камня в десять килограмм был больше, чем удвоенный вред от камня в пять килограмм. Ежели вред нарастает таким вот образом, это означает, что большой камень, рано или поздно, убьёт человека. Как и большое отклонение рынка, рано или поздно, убьет компанию.

Как только я разобрался, что непрочность была прямым следствием нелинейности и выпуклости, и что выпуклость можно замерить, я сильно оживился. Способ обнаружения ускорения вреда применим ко всему, что влечёт за собой управление рисками и принятие решений в условиях неопределенности. Интереснее всего было применить его в медицине и технике, но экономика нуждалась в нём сию же минуту. Поэтому я предложил Международному валютному фонду измерять непрочность в качестве замены для их способов оценки риска, которые, как им было известно, не работают. Большинство в рисковом бизнесе уже намаялось со слабой (точнее случайной) работой своих моделей, но их не устраивал мой предыдущий призыв «не использовать модели». Им что-то было нужно, и этим «что-то» были методы оценки риска.

Поэтому, вот чем можно воспользоваться. Этот простая эвристика, именуемая эвристикой обнаружения непрочности (и антинепрочности). Работает следующим образом. Предположим, вы хотите проверить город на предмет переоптимизации. Предположим, вы замерили, что когда количество машин на дорогах увеличивается на 10 000, то время поездки возрастает на десять минут. Но если затем число машин увеличивается ещё на 10 000, а время поездки возрастает уже на тридцать минут, то такая асимметрия показывает, что дорожное движение непрочно, что у вас слишком много машин, и что надо сократить их количество, пока ускорение не станет умеренным (ускорение, повторяю, это крутая вогнутость или последствие отрицательной выпуклости).

Государственные дефициты, точно так же, являются особенно вогнутыми по отношению к изменению экономических условий. Каждое дополнительное отклонение, допустим в уровне безработицы (особенно, когда государство в долгах), обостряет дефициты по нарастающей.

Когда я объявил, что «Необычайно Респектабельная Организация Фэнни Мэй» двигается в направлении кладбища, я неосознанно пользовался, в общем, тем же методом. Сейчас же, МВФ заполучил очень простой способ измерения. Он выглядит просто, слишком просто, поэтому «эксперты» сначала назвали его «ненаучным» (то есть люди, которые изначально не обнаружили риск, которые презирают всё то, что даётся им, научным сотрудникам, слишком просто, и которых раздражает новая информация о себе).

Согласно замечательному принципу, который призывает развлекаться за счёт людской глупости, я привлёк моего друга Рафаэля Дуади, с тем чтобы он помог переписать мою простую мысль, используя самые трудные математические производные, задействовав непонятные теоремы, на разбор которых (у специалиста) уйдёт пол дня. Удивительно, но как оказалось, если сказать что-то сложным языком, задействовав сложную математику, то люди отнесутся к этому серьезно. Мы получили положительные отклики, и тогда нам было сказано (теми же самыми людьми), что эта простая эвристика является «научной».

Примечания
Метод не требует хорошей модели. Возьмите линейку. Вам известно, что она не подходит. Замерить рост ребёнка она не сможет. Но она безусловно покажет, растёт ли он. Фактически, замеряя темпы роста, погрешность будет значительно (значительно) меньше, чем погрешность при замере самого роста. То же самое с весами: не важно, насколько они испорчены, если вы набираете вес — они покажут. Поэтому, перестаньте винить весы.

Суть выпуклости в ускорении. В замере выпуклости для обнаружения ошибок модели есть удивительное свойство: даже если модель ошибочна, то замер всё равно покажет, является ли сущность непрочной — и насколько непрочной. Как и с испорченными весами, нас интересуют лишь последствия второго порядка.


Примечания переводчика
1. В данном черновике нет рисунков, но Талеб показывал их в Цюрихе: http://www.youtube.com/watch?v=jLBp5opPJSo — там же история про царя и камень:

 
Количество машин и время поездки:


2. Аль Пачино сказал: «И когда мне уже показалось, что я завязал, они затащили меня обратно».



Запись в ЖЖ (там же ссылка на подлинник)