Матрица предпочтений Блиндера 2 страница

Есть смысл включать в портфель акции иностранных компаний потому, что колебания на рынках EAFE и США, как правило, не синхронны. Если бы инвестор в 1970 году укомплектовал свой порт­фель на 25% акциями EAFE и на 75% акциями S& P, среднее квад­ратичное отклонение по этому портфелю составило бы 14, 3%, что ниже показателей для индексов EAFE и S& P 500, но среднегодовой доход такого портфеля был бы на 0, 6% выше, чем по индексу S& P 500.

Еще более впечатляющей иллюстрацией эффективности дивер­сифицированных портфелей является следующая диаграмма, на которой представлены данные о 13 так называемых развивающихся фондовых рынках в Европе, Латинской Америке и Азии с янва­ря 1992-го по июнь 1994 года. Значения среднемесячного дохода для каждого из рынков отложены по вертикальной оси, по горизонталь­ной — значения месячного среднего квадратичного отклонения дохода. На диаграмме также показаны средневзвешенный индекс для 13 рын­ков и значения доходности индекса S & Р 500 за тот же период.

Преимущества диверсификации.

Среднемесячная доходность 13 развивающихся фондовых рынков

в сопоставлении с доходностью индексов EAFE и S & Р 500

за период с января 1992-го по июнь 1994 года

Для многих инвесторов все развивающиеся фондовые рынки одинаковы, но диаграмма показывает, что эти 13 рынков в значи­тельной степени независимы друг от друга. На рынках Малайзии, Таиланда и Филиппин доходность была выше 3% в месяц, а в Пор­тугалии, Аргентине и Греции — чуть выше нуля. Изменчивость со­ставляла от 6 до почти 20% в месяц. В этой печке было достаточно жарко.

Благодаря низкому значению корреляции между этими рынками величина среднего квадратичного отклонения индекса была мень­ше, чем для любого из охватываемых им 13 рынков. Среднемесяч­ный показатель среднего квадратичного отклонения для 12 рынков составил около 10%, для диверсифицированного портфеля оно со­ставило бы только 4, 7%. Диверсификация работает!

Заметьте, что в эти 18 месяцев рискованность этих развиваю­щихся рынков была существенно выше, чем фондового рынка США. Они были также гораздо более прибыльными, чем объясня­ется их тогдашняя популярность у инвесторов.

Рискованность этих рынков проявилась ровно через восемь ме­сяцев после окончания рассмотренного периода. Если бы анализ был продолжен до февраля 1995 года, он бы включил крах мекси­канского рынка в конце 1994 года — с июня 1994 года по февраль 1995-го котировки упали на 60%. За период с января 1992 года по февраль 1995-го среднемесячная доходность на этих 13 рынках со­ставила чуть больше 1% против более чем 2% за период, представ­ленный на диаграмме, в то время как среднее значение среднего квадратичного отклонения индекса подскочило от менее 5 до 6% в месяц; инвесторы в Мексике и Аргентине кончили потерей боль­ших денег (Только на мексиканском рынке среднее квадратичное отклонение выросло от 8 до 10% в месяц (вчетверо больше, чем для индекса S& P 500), а в первой половине 1995 года оно превысило 15% в месяц).

На самом прибыльном филиппинском рынке доход­ность упала с 4 до 3% в месяц. Тем временем эффективность ин­декса S & Р 500 оставалась практически неизменной.

Заменив приблизительные интуитивные оценки неопределенно­сти статистическим расчетом, Маркович создал осмысленную про­цедуру формирования так называемого эффективного портфеля. Понятие эффективности, позаимствованное экономистами и статистиками из инженерных дисциплин, обозначает здесь максимиза­цию конечного результата по отношению к исходным затратам или минимизацию исходных затрат по отношению к конечному резуль­тату. Эффективный портфель минимизирует «нежелательный пара­метр» — изменчивость — и одновременно максимизирует «желатель­ный параметр» — доход. Именно этот подход Чемпион, характери­зуя тридцать лет спустя методы управления пенсионным фондом General Motors, назвал конструированием.

Инвесторы всегда хотят владеть «самыми выгодными при дан­ной цене» акциями. Ожидаемый доход от портфеля таких акций равен математическому ожиданию, или среднему от ожидаемого дохода отдельных пакетов акций, входящих в портфель. Но паке­ты, обещающие наибольшие прибыли, часто приносят разочарова­ние, тогда как другие превосходят самые оптимистичные прогно­зы. Маркович предположил, что распределение вероятностей зна­чения доходности портфеля вокруг ее математического ожидания описывается симметричной нормальной кривой Гаусса.

Распределение этой кривой вокруг среднего значения отражает изменчивость доходности портфеля — область возможных результа­тов и вероятностей отклонений фактической доходности портфеля от ожидаемой доходности. Именно это Маркович имел в виду, введя понятие дисперсии (изменчивости) как меры риска, или неопреде­ленности дохода; этот комбинированный подход к риску и прибыли профессионалы и ученые обычно называют оптимизацией отноше­ния «среднее/дисперсия». Разброс доходности у обычных акций зна­чительно шире, чем у краткосрочных векселей казначейства США, выплаты по которым осуществляются каждые 90 дней. В силу крат­косрочности этих облигаций неопределенность дохода по ним чрез­вычайно мала.

Маркович использует термин «эффективный» для характеристики портфеля, составленного из лучших по данной цене акций с мини­мальной изменчивостью доходности. Можно было бы говорить в дан­ном случае об оптимизации. Подход объединяет два основных сте­реотипа поведения, понятных самому незрелому инвестору: кто не рискует, тот не выигрывает, но и не клади все яйца в одну корзину.

Важно понять, что не существует единственного эффективного портфеля, который был бы эффективнее всех остальных. Средства­ми линейного программирования метод Марковича предлагает ме­ню эффективных портфелей. Как у всякого меню, у него две сто­роны: с одной стороны, ваши желания, с другой — цена. Чем вы­ше ожидаемый доход, тем больше риск. Но каждый из эффектив­ных портфелей этого меню обеспечивает максимальный ожидаемый доход для заданного уровня риска или минимальный уровень риска для заданного ожидаемого дохода.

Разумные инвесторы имеют возможность выбрать по своему вкусу портфель, оптимальный в рамках выбранной ими агрессив­ной или оборонной стратегии. В духе фон Неймана и Моргенштер-на система предлагает метод максимизации выгоды (полезности) для каждого инвестора. Это единственный пункт, в котором систе­ма Марковича имеет дело с субъективными устремлениями чело­века. Все остальное в ней математизировано.

Статья «Формирование портфеля» в корне изменила профессио­нальный подход к инвестированию, уравняв понятия ожидаемой до­ходности и риска. Статья вместе с книгой, которую Маркович напи­сал в 1959 году, стала основой едва ли не для всех последующих теоретических изысканий в области финансов. Впоследствии на ней основывалось множество различных приложений: от техники подбора акций и определения соотношения между акциями и обли­гациями в портфелях инвесторов до оценки и управления опцио­нами и более сложными производными ценными бумагами.

Несмотря на важность статьи Марковича, на нее, как на боксер­скую грушу, со всех сторон обрушилась критика с нападками на ос­новные постулаты. Некоторые из поднятых в процессе этого обсуж­дения проблем носили скорее технический характер, и мы их опу­стим. Другие проблемы продолжают вызывать споры по существу концепции до сих пор.

Во-первых, возник вопрос, достаточно ли рациональны инвес­торы, чтобы, принимая решения, следовать рекомендациям Мар­ковича. Если в процессе инвестирования интуиция превалирует над расчетом, все эти изыскания могут превратиться в простую по­терю времени на сомнительное объяснение того, почему рынки ве­дут себя так, а не иначе.

Во-вторых, возникает вопрос, является ли дисперсия надлежа­щей мерой риска. Здесь не все ясно. Если инвесторы воспринима­ют риск как нечто отличное от дисперсии, может быть, можно за­менить ее другой величиной, сохранив подход Марковича к опти­мизации риска и прибыли. А может, и нельзя.

Наконец, что будет, если гипотеза Марковича о положительной связи между риском и доходностью не выдержит эмпирической проверки? Если малорисковые ценные бумаги станут систематически приносить высокие прибыли или вы попадете с ними в лу­жу, вся теория отправляется в мусорную корзину.

Здесь мы рассмотрим некоторые технические проблемы и потом более подробно вопрос о том, является ли дисперсия надежным по­казателем риска. Вопрос о рациональности инвесторов столь ва­жен, что мы отведем ему главы 16 и 17; в конце концов, инвесто­ры тоже люди, хотя и посвятившие себя определенной деятельнос­ти. Так что этот вопрос затрагивает все аспекты рационального по­ведения человека.

Технические проблемы возникли в связи с предположением Марковича о том, что инвесторам будет не трудно получить оценку нужных для модели исходных данных — ожидаемой доходности, дисперсии и ковариации доходности отдельных пакетов ценных бумаг. Но, как отмечал Кейнс и в своей книге о теории вероятностей, и позже, использование данных о прошлом таит в себе опасность. И степень доверия не всегда может быть измерена, тем более с точ­ностью, которой требует подход Марковича. Этот подход предпола­гает использование статистических и прогнозных оценок, но инве­сторы знают, что такие расчеты обычно сопровождаются большим количеством ошибок. К тому же чувствительность процесса к ма­лым расхождениям в оценке исходных данных делает результат еще более спорным.

Наиболее слоЗкной процедурой в ходе реализации модели Мар­ковича является накопление вычислений, необходимых для оцен­ки того, как курсы разных акций или облигаций меняются по от­ношению к курсам других акций или облигаций. Уильям Бомол, ав­тор статьи, продемонстрировавшей, что долговременные изменения производительности труда направлены к некоему общемировому среднему значению, в конце 1966 года — через четырнадцать лет после появления статьи «Формирование портфеля» — подсчитал, что сама работа на компьютере по формированию эффективного портфе­ля стоила бы в то время от 150 до 350 долларов, даже при предпо­ложении, что необходимые исходные оценки уже выполнены с до­статочной степенью точности. Более тщательный подход потребовал бы затрат в тысячи долларов⁸.

Сам Маркович был озабочен сложностью практической реали­зации своих идей. Вместе с аспирантом Уильямом Шарпом (Sharpe), который позднее разделил с ним Нобелевскую премию, он разрабо­тал метод, позволивший обойти процесс вычисления ковариации между отдельными ценными бумагами. Он предложил оценивать дисперсию акции или облигации по отношению к рынку в целом, что значительно упростило дело. На этой основе Шарп разработал получившую широкую известность модель оценки долгосрочных финансовых активов (Capital Asset Pricing Model, САРМ), позволя­ющую осуществлять оценку ценных бумаг для случая, когда все ин­весторы формируют свои портфели в точном соответствии с реко­мендациями Марковича. Эта модель использует коэффициент «бе­та» для описания среднего отклонения курсов отдельных акций или других ценных бумаг относительно рынка в целом за опреде­ленный период. Например, AIM Constellation Fund, о котором шла речь в главе 12, характеризовался в 1983 — 1995 годах значением «бета», равным 1, 36, что означает, что акции AIM росли или падали на 1, 36 (13, 6%) кЪклый раз, когда акции S& P 500 (рынок в це­лом) росли или падали на 1 (10%). У более инертного American Mutual Fund коэффициент «бета» составлял только 0, 8%, что сви­детельствует о его меньшей изменчивости, чем индекс S & Р 500.

Другая математическая проблема заключалась в том, что порт­фели и сами рынки ценных бумаг описывались только двумя числа­ми — ожидаемой доходностью и дисперсией. Зависимость именно от этих двух чисел оправданна, только если доходность ценных бумаг описывается колоколообразной кривой Гаусса. Отклонения от нор­мальной кривой недопустимы, и множество значений с каждой сто­роны от среднего должно быть распределено строго симметрично.

Если данные не описываются нормальным распределением, дис­персия не может со 100-процентной степенью точности характери­зовать неопределенность портфеля. Ничто не совершенно в реаль­ном мире, и это действительно проблема, но для некоторых инвес­торов эта проблема серьезнее, чем для других. Часто данные укла­дываются в нормальное распределение достаточно точно, чтобы на их основе вычислять риск и принимать решения относительно портфеля. В других случаях несовершенство распределения данных стало поводом для разработки новых стратегий, о которых речь пойдет дальше.

Решающим является вопрос об измерении риска. Как могут ин­весторы решить, идти или не идти на риск, пока риск не измерен?

Портфельные менеджеры компании BZW Global Investors (быв­шая Wells Fargo-Nikko Investment Advisors) как-то сформулирова­ли эту дилемму следующим образом. Группа туристов в пустынной местности вышла к мосту, сильно сокращавшему их путь на базу. Поскольку мост был высокий, узкий и шаткий, перед переходом они обвязались тросами и пристегнулись — словом, приняли все ме­ры предосторожности. Достигнув другого берега, они обнаружили, что их терпеливо поджидает голодная пума⁹.

Я подозреваю, что Маркович с его вниманием к изменчивости был бы удивлен этой встречей со львом. Кеннет Эрроу, который рассматривал риск с разных сторон и осознавал различие между вещами квантифицируемыми и беспорядочными, скорее мог бы ожидать на той стороне моста пуму или другую опасность.

Тем не менее изменчивость, или дисперсия, интуитивно кажет­ся привлекательной в качестве меры риска. Статистический анализ подтверждает это интуитивное предположение: рост изменчивости, как правило, сопровождается падением курса ценных бумаг¹⁰. Бо­лее того, интуиция подсказывает, что неопределенность должна характеризоваться значительными и быстрыми колебаниями стои­мости. Способность к быстрому и значительному росту курса обычно сочетается со столь же выраженной склонностью к его падению. Ес­ли попросить любого оценить по степени риска акции Brasil Fund, акции General Electric, 30-летние облигации казначейства США и 90-дневные векселя казначейства США, порядок ранжирования очевиден. То же можно сказать и о степени изменчивости этих бу­маг. Чрезвычайная важность степени изменчивости понятна по ее роли в формировании опционов, свопов и других инструментов за­щиты от риска, известных как производные ценные бумаги.

Morningstar, базирующаяся в Чикаго компания, отслеживающая показатели взаимных инвестиционных фондов, привела интересный пример того, насколько хороша изменчивость в качестве показателя риска¹¹. В мае 1995 года Morningstar сообщила, что взаимные инвес­тиционные фонды, которые инвестируют в облигации и взимают с клиентов комиссионные для покрытия своих расходов на рекламу, характеризуются средним квадратичным отклонением, которое в сред­нем на 10% превышает среднее квадратичное отклонение у других работающих с облигациями фондов, такие сборы не взимающих. Morningstar по этому поводу заключает: «Действительная стоимость этих комиссионных сборов, по крайней мере для фондов, работаю­щих с облигациями, заключается не в понижении доходности, а в повышении рискованности инвестиций... Это логическое следствие введения маркетинговых расходов в уравнение инвестирования».

Однако нет согласия по вопросу о причинах изменчивости, не говоря уже о причинах того, почему величина изменчивости колеб­лется. Мы наблюдаем изменчивость, когда происходит нечто нео­жиданное. Пользы от этой тавтологии никакой — никто не знает, как предсказать неожиданное.

С другой стороны, изменчивость беспокоит не всех. Наличие риска означает, что на самом деле случится лишь часть того, что может случиться, — к этому и сводится определение изменчивости, — но время остается неопределенным. Вводя элемент времени, мы ослаб­ляем связь между риском и изменчивостью. Время изменяет риск во многих отношениях, а не только его связь с изменчивостью.

Покойная тетя моей жены, прелестная женщина, хвастала, что она единственная из моей родни никогда не докучала мне вопроса­ми о том, как пойдут дела на рынке. Она объяснила это так: «Я не покупаю, чтобы продать». Если вы не собираетесь продавать ак­ции, вам не важно, что происходит с курсом. Действительно долго­срочные инвесторы — небольшая группа людей, подобных Уоррену Баффетту, которых не заботят краткосрочные колебания курса, по­тому что они уверены, что падение сменится ростом, — восприни­мают изменчивость скорее как возможность, а не риск, по крайней мере в той степени, в какой изменчивые ценные бумаги обычно приносят более высокий доход, чем стабильные.

Роберт Джеффри, бывший производственник, который в насто­ящее время руководит крупным семейным доверительным фондом, выразил ту же мысль более строго: изменчивость — это плохой измеритель риска, потому что «сама по себе изменчивость, отно­сится ли она к погоде, доходности портфелей или времени достав­ки газет, является положительным фактором статистической веро­ятности, ничего не говорящим о риске вне связи с анализом по­следствий»¹². Для тети моей жены эти последствия свелись к нулю, но для инвестора, которому назавтра предстоит вложение ка­питала, последствия изменчивости могут оказаться грандиозными. Джеффри так суммирует свою мысль: «Настоящий риск для вла­дельца портфеля заключается в том, что он может в течение неко­торого промежутка времени или к какому-то определенному сроку не получить наличных денег, жизненно необходимых ему» [курсив мой.—Я. Б.].

Джеффри отметил, что риск, заложенный в разных ценных бу­магах, имеет значение только в связи с обязательствами инвестора. Таким образом, определение риска претерпело существенные и очень полезные изменения. Их главная идея заключается в том, что изменчивость нужно исследовать по отношению к некоторой точке отсчета или некоторому минимальному уровню доходности, который инвестору нужно превзойти.

В простейшей версии этого подхода риск рассматривается как вероятность потери денег. При таком подходе точкой отсчета стано­вится нулевая прибыль, потому что инвестор стремится так укомплектовать портфель, чтобы минимизировать вероятность убытков за определенный промежуток времени.

Из следующего примера видно, как далека эта точка зрения от идей Марковича. Рассмотрим двух инвесторов. Один в начале 1955 года вложил все свои деньги в индекс S & Р 500 и держал их в те­чение сорока лет. Другой инвестор вложил свои деньги в 30-летние облигации казначейства. Для поддержания тридцатилетнего срока до погашения он в конце каждого года продавал свои облигации (ставшие уже 29-летними) и покупал новые.

В соответствии с методом измерения риска, предложенным Мар­ковичем, облигации второго инвестора с ежегодным средним квад­ратичным отклонением в 10, 4% были менее рискованным вложени­ем, чем акции первого инвестора, среднее квадратичное отклонение для которых составляло 15, 3%. С другой стороны, общая доход­ность от портфеля акций (курсовой рост плюс дивиденды) оказа­лась гораздо выше общей доходности облигаций — в среднем 12, 2% в год против 6, 1%. Высокая доходность акций с лихвой компенсировала их большую изменчивость. Вероятность года с ну­левой доходностью для акций составила 22%, для облигаций — 28%. В среднем портфель акций приносил прибыли больше, чем облигации в течение двух третей рассматриваемого периода. Какой инвестор рисковал больше?

Или рассмотрим те 13 развивающихся рынков, о которых шла речь раньше. С конца 1989 года до февраля 1994 года они показа­ли втрое большую изменчивость, чем S & Р 500, но инвестор на развивающихся рынках пережил меньше месяцев, сопровождае­мых потерями, постоянно зарабатывал больше и даже после силь­ного падения курса в конце 1994 года оказался в три раза богаче инвестора, вложившего деньги в акции S & Р 500. Где же больше риска: в акциях S & Р 500 или на развивающихся рынках?

Другими словами, рискованность изменчивого портфеля зави­сит от того, с чем его сравнивать. Некоторые инвесторы и многие портфельные менеджеры не считают изменчивые портфели риско­ванными, если мала вероятность того, что их доходность окажется ниже определенного уровня³'. Этот уровень не обязательно должен быть нулевым. Это может быть подвижная точка отсчета, напри­мер необходимый минимум доходности для поддержания плате­жеспособности пенсионного фонда корпорации, или доходность не­коего образцового индекса или портфеля (вроде S & Р 500), или 5% стоимости бумаг, которые образуют основу благотворительного фон­да и должны расходоваться ежегодно. Morningstar проранжировала инвестиционные фонды по степени риска, основываясь на частоте случаев падения их доходности ниже уровня доходности 90-дневных казначейских векселей.

Тем не менее измерение риска как вероятности падения курса ниже точки отсчета никоим образом не отменяет предписания Марковича для управления портфелями. Доходность остается же­лательной, а риск нежелательным; ожидаемую доходность нужно максимизировать, сводя риск к минимуму; изменчивость по-преж­нему свидетельствует о вероятности убытков. В этих условиях оп­тимизация мало чем отличается от того, что имел в виду Марко­вич. Процесс идет, даже если риск представляется многомерным понятием, которое связано с чувствительностью бумаг к неожидан­ным изменениям таких важных экономических переменных, как деловая активность, инфляция и процентные ставки, а также ко­лебания рынка, на котором они продаются.

Риск может быть измерен и по-иному, исключительно на основе анализа прошлого опыта. Предположим, инвестор пытается опере­жать рынок, т. е. старается покупать до начала роста котировок и продавать, пока они не начали падать. Какой процент ошибок он может себе позволить, чтобы при этом зарабатывать больше, чем просто владея купленными ценными бумагами?

Стратегия опережения рынка чревата опасностью упустить мо­мент большого подъема котировок. Рассмотрим период с 26 мая 1980 года по 29 апреля 1994 года. Предположим, что наш победи­тель рынка имел на руках деньги вместо акций в течение только пяти лучших дней на рынке из 3500 торговых дней этого 14-лет­него периода. Он мог бы удовлетвориться удвоением своего началь­ного инвестированного капитала (до уплаты налогов), пока не под­считал возможный доход, если бы он просто купил бумаги и держал их, ничего не предпринимая. В этом случае он бы свой капитал утроил. Попытка подстройки к рынку — рискованная стратегия!

Измерение риска значительно усложняется, если параметры не стабильны, а изменчивы. Даже сама изменчивость не стоит на мес­те. Среднее квадратичное отклонение ежемесячной доходности ин­декса S& P 500 с конца 1984-го по конец 1990 года составляло 17, 7%, а в последующие четыре года — только 10, 6% в год. Столь же резко меняются изменчивость рынка облигаций. Если такие большие изменения происходят с широкими рыночными индекса­ми, то насколько вероятнее они в случае отдельных выпусков ак­ций и облигаций.

Этим проблема не исчерпывается. Мало кто в течение всей своей жизни не меняет отношения к риску. Мы становимся старше, муд­рее, богаче или беднее, и наше понимание риска и степень его не­приятия меняются в ту или иную сторону. Так же меняется отно­шение к риску и у инвесторов, что вызывает значительные измене­ния в их отношении к будущим доходам от акций и долгосрочных облигаций.

Остроумный подход к такой возможности был предложен уче­ником, коллегой и соратником Марковича нобелевским лауреатом Уильямом Шарпом. В 1990 году Шарп опубликовал статью, в ко­торой проанализировал соотношение между изменением богатства и желанием инвесторов владеть рискованными ценными бумага­ми¹³. Хотя в соответствии с точкой зрения Бернулли и Джевонса у богатых людей вероятность неприятия риска должна быть боль­шей, чем у других, Шарп высказал гипотезу, что изменения богат­ства тоже влияют на степень неприятия риска. Рост богатства по­вышает способность людей переносить потери, но потери эту спо­собность уменьшают. Как следствие этого, увеличение богатства влечет за собой усиление аппетита к риску, а потери ослабляют его. Шарп предполагает, что эти изменения в неприятии риска объясня­ют, почему подъемы или падения на рынках всегда доходят до крайних пределов, но в конце концов механизм схождения к сред­нему вступает в свои права, когда контрапунктные инвесторы за­мечают, что зашли слишком далеко, и приступают к исправлению накопившихся ошибочных оценок.

Несмотря на критику, которой подвергается разработанная Мар­ковичем концепция формирования портфеля, ее значение трудно переоценить. С 1952 года она закладывается в основу важнейших теоретических построений и растущего числа практических прило­жений, доминирующих в современном подходе к управлению инвес­тициями. В самом деле, неоднородность портфеля стала настоящей религией современных инвесторов. Нападки на Марковича только стимулировали разработку новых концепций и новых приложений, которые никогда не смогли бы появиться без его основополагаю­щей идеи.

Однако почти все, созданное на основе достижений Марковича, зависит от того, как относиться к спорному вопросу о разумности инвестора. Как только на Уолл-стрит стали применяться новые теории управления инвестициями, возникло множество протестов. Важные критические работы о рациональном поведении на рынке, большая часть которых начала появляться в бурном начале 1970-х годов, обусловили драматический разрыв с оптимистической точ­кой зрения на рациональный подход, характерной для новаций 1950-х и 1960-х годов. Общее мнение ополчилось на модели Дани­ила Бернулли, Джевонса и фон Неймана, не говоря уже об основ­ных положениях традиционной экономической теории.

Реакция на эти грубые нападки на почитаемые принципы пове­дения вначале была весьма сдержанной, отчасти из-за того, что ученые не всегда с достаточной отчетливостью выражают свое мне­ние, отчасти из-за законных интересов тех, кто был связан с усто­явшимися теориями выбора и принятия решений. Мрачные обсто­ятельства 1970-х годов способствовали активизации сил, изобрета­тельности и здравого смысла для генерации новых идей, которые в конце концов стали предметом научных исследований и присталь­ного внимания практиков. Но и поныне журналы полны нападок на концепцию рационального поведения и неприятия риска.

В своей статье Даниил Бернулли допускал возможность «очень редких исключений» из его предположений. Он недооценил спо­собность человека сбиваться с предназначенной для него прямой и узкой тропы. Недавними исследованиями установлено, что многие отклонения от установленных норм рационального поведения яв­ляются систематическими.

Есть и другая возможность. Можно предположить, что люди сами по себе не являются неразумными, но традиционная модель разумного поведения способна охватывать только часть пути, кото­рым рациональный человек идет к принятию решения. В этом случае проблема заключается скорее в модели рационального пове­дения, а не в человеке. Если выбор, который делает человек, и ло­гичен, и предсказуем, пусть даже скорее с разными, нежели с по­стоянными предпочтениями или с предпочтениями, которые не прямо укладываются в нормы рационального поведения, поведение все-таки может быть смоделировано математическими средствами. Логика может следовать различными путями, не только теми, ко­торые определяет традиционная модель (Участвуя в шаблонном воскресном радиошоу, Джек Бенни долго молчал, стоя лицом к лицу с грабителем, потребовавшим: «Кошелек или жизнь». После продолжительной паузы грабитель вскричал: «Ну!» Как и-следовало ожидать. Бенни ответил: «Я думаю»).

Все возрастающее множество исследований свидетельствует о том, что в процессе принятия решения люди часто проявляют близорукость, непоследовательность и прочие перекосы. Это может не иметь значения, когда кто-то срывает банк в игральном автомате или вытаскивает лотерейный билет, превращающий сон в явь. Но жизнь убеждает, что эти пороки проявляются еще чаще там, где речь идет о более серьезных вещах.

Слово «иррациональность» может оказаться чересчур строгим определением такого поведения, потому что иррациональность срод­ни безумию, а в большинстве своем люди (возможно, по определе­нию?) все-таки не являются безумцами. Ричард Талер, экономист из Чикагского университета, отметил, что люди не являются ни «за­конченными идиотами», ни «сверхрациональными автоматами»¹⁴. Тем не менее новаторские исследования Талера о том, как люди делают выбор в реальной жизни, рисуют картину, значительно от­клоняющуюся от того, во что верили Бернулли и Маркович.

Это завораживающая область, движение к самопознанию. Чем больше мы узнаём об этом, тем больше осознаём, что ни один из нас не отвечает традиционным критериям разумности в том смысле, о ко­тором мы раньше никогда не думали. Фон Нейман, несмотря на свою блистательную проницательность, упустил нечто очень важное.

Глава 16

Инвариантность не срабатывает

Каждый из нас считает себя разумным существом, способным даже в критических ситуациях здраво и расчетливо приме­нять законы вероятности для осуществления выбора, перед лицом которого нас ставит жизнь. Каждый из нас склонен считать, что его способности, интеллект, дальновидность, опыт, утонченность и способность руководить другими выше среднего уровня. Кто при­знает себя плохим водителем, беспомощным спорщиком, глупым инвестором? Кто признается в отсутствии вкуса?

А насколько эти наши представления соответствуют действи­тельности? Ведь не могут все одновременно оказаться выше среднего уровня? К тому же часто нам приходится принимать очень важные решения в сложных, запутанных, смущающих, а то и пугающих обстоятельствах, когда не хватает времени оперировать законами вероятности. Жизнь — это не игра в balla. Ее часто заволакивает туман неопределенности, о котором говорил Кеннет Эрроу.