Знакомясь по жизни с различными областями человеческих знаний, я сделал для себя эмпирический вывод: маргиналы не всегда правы, но мейнстрим всегда не прав. Иными словами, если мы хотим найти чистую монету, то шанс найти ее только у маргиналов.

Приведу несколько примеров из различных областей. В CS приблизительно в 70-е годы, когда начали активно обсуждаться вопросы параллельных масштабируемых систем возникла прекрасная, в своей простоте и изящности, модель Акторов Карла Хьюита, ученика Марвина Мински, отца AI, можно сказать, патриарха CS, во многом навеяная идеями Алана Кея. Начались исследования соответствующих машин, однако мейстрим пошел по другому пути — пути реализации уродливой модели типа «память дешевая процессоры дорогие», соответственно, максимум кэширования + выдавливание максимума тактовой частоты из процессоров. Естественно, уперлись в потолок. В физике, в свое время, на смену подающей надежды теории эфира, приверженцем которой, к слову, был Пуанкаре, у которого эйнштейн скопип*л весь каркас, при этом даже толком не упоминая его имя, фактически выдав его идеи за свои собственные, пришла теория относительности и теория эфира была полностью похерена. Кстати, этого почему то не произошло с самой ТО, когда у той возникли противоречия с квантовой механикой. Известно, что Эйнштейн как огня боялся квантовую механику, пытался интерпретировать ее таким образом, чтобы снять противоречия с ТО(интерпретация скрытых параметров), попытка полностью провалилась, однако, опасения его были напрасны, пипл схавал. В математике в свое время появилась идея фикс о том, что любая теория должна быть непротиворечива, иначе она не годна. Таким образом была похоронена теория множеств Кантора. Мои познания в математике скудны, однако всякий раз когда я спрашивал у математиков, что это дает, учитывая то, что непротиворечивость недоказуема в принципе, иными словами, использование теории, противоречивость которой не доказана, не делает ее непротиворечивой,  я не мог получить на это вменяемый ответ. Существует еще куча примеров, когда научное болото планомерно всасывает говно, но не будем отвлекаться.

Поэтому, я не был сильно удивлен, что с экономикой история повторилась. Сейчас, я как бы, знакомлюсь с экономикой, с различными направлениями, и на данном этапе я уже могу сделать вывод о том, что именно маржинализм, во всяком случае, в лице австрийской школы, дает абсолютно адекватную интерпретацию экономико-финансовых систем, денежного обращения и тп, правильно объясняет механизмы возникновения кризисов, их причины и последствия, и правильно указывает вектор противодействия этим явлениям. 

Я сразу оговорюсь, что реализация идей австрийской школы в наших условиях невозможна, а может быть, практическая реализация вообще утопична, но это не отменяет главного. Самое главное — это то, что у них есть полное, исчерпывающее, и достаточно простое понимание механики денег.

Во-первых основное зло, ведущее к кризисам австрийцы видят в кредитных деньгах. Деньги основанные на кредите, проще говоря, модель деньги = обязательства, имеют интересное, таинственное и злое свойство — они самовоспроизводятся. Например, если у кого то есть обязательство на получение 100 рублей, то он может им с кем то расплатится, то есть, это обязательство является частным случаем денег, это деньги производные от других денег. Таким образом, у нас было 100 рублей, а стало 200 рублей, так как те 100 рублей, на которые оформлено обязательство никуда не делись, они по прежнему ходят. Возможна и следующая ступень: на кипу этих обязательств может быть оформлено еще одно обязательство. И процесс этот бесконечнорекурсивен. Это денежная мультипликация. И заметьте, это все вполне возможно и без банковской системы.

Второе зло — это банковская система в современном ее виде, система с частичным резервированием. Естественно, эта система очень активно использует вышеизложенный принцип, мультиплицируя деньги, но, хуже того, она сама является источником продуцирования. Не говоря уже о том, что в современной системе в качестве резерва тоже выступают долги, вместо физических акивов.

Далее, австрийцы, вроде, сильно критикуют центробанки, как я слышал, но до этого вопроса я пока не дошел:). Думаю, вопрос существования центробанков тут второстепенен, так как они просто служат инструментом регулирования, стабилизации, и хранения резервов банковской системы.

Короче, механизм любых кризисов сводится к следующему. Работает мультипликатор, создается денежная масса, она раздувается, и все это нарастает как лавина, до тех пор, пока, не начинаются первые дефолты. После этого, дефолтные дыры какое то время еще можно латать путем скупки токсичных активов, и держать таким образом систему на плаву, но схлопывание неизбежно, процесс нарастает лавинообразно. Сжимается денежная масса, денег нет, деньги дорожают, все начинают уходить в деньги и золото, спрос падает, производство, в том числе и реальный сектор, загибается, на этом и сказочке конец. Какие нах, кризисы перепроизводства, какие вертолеты с деньгами, какие бла-бла-бла, о чем вы, господа?

Вот что еще интересно. Многие верят в живительную силу золотого стандарта. Это полная хренотень. Во первых, золотой стандарт с системой частичного резервирования — это точно такой же пузырь. Во вторых, если даже мы введем 100%-е резервирование, то тут вспоминаем, что деньги — это далеко не только банкноты, это любые обязательства, в широком смысле, и они имеют все тот же эффект мультипликации. Так работал банк англии долгое время, это не спасло англию от кризисов.

Единственной возможностью избежать этого всего — полностью запретить кредиты и вернуть деньгам их, если угодно, первобытную роль — роль универсального товара для обмена. Кстати, ЕМНИП, когда-то в школе нам именно так и объяснялась суть денег. Интересно, зачем наши учителя, а точней наша система образования занималась враньем?

> list.files(«E:/syst/lib»)
[1] "_algo_ algotrading.pdf"
[2] "_algo_ IntroductionToAlgorithmicTradingStrategies.pdf"
[3] "_algo_ stan.pdf"
[4] "_bayes_ applied bayesian modelling.pdf"
[5] "_bayes_ bajesovskie seti… logiko-veroyatnostnyj podxod.djvu"
[6] "_bayes_ bayesian statistical modelling.pdf"
[7] "_bayes_ BayesNets.pdf"
[8] "_bayes_ байесовские методы маш обуч.pdf"
[9] "_bayes_ введение в методы байесовского статистического вывода.djvu"
[10] "_caus_ Application of adaptive nonlinear Granger causality.pdf"
[11] "_caus_ Causalities of the Taiwan Stock Market.pdf"
[12] "_caus_ granger causality — theory and applicts.pdf"
[13] "_caus_ grangercausality.pdf"
[14] "_caus_ sugihara-causality-science.pdf"
[15] "_caus_ Причинный анализ в статистических исследованиях.djvu"
[16] "_change_ adaptive filtering and change detection.djvu"
[17] "_change_ detection of abrupt changes.pdf"
[18] "_change_ Efficient Multivariate Analysis of Change Points.pdf"
[19] "_change_ nikiforov_i_v_posledovatelnoe_obnaruzhenie_izmeneniya_svoist.djvu"
[20] "_change_ zhiglyavskii_a_a_kraskovskii_a_e_obnaruzhenie_razladki_sluch.djvu"
[21] "_change_ адаптивный метод обнаружения нарушений закономерностей по наблюдениям.pdf"
[22] "_change_ Момент разладки Чернова.pdf"
[23] "_change_ обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем.djvu"
[24] "_change_ обнаружение моментов разладки случайной последовательности.pdf"
[25] "_change_ обнаружение нарушений закономерностей по наблюдениям при наличии помех.pdf"