Было время, когда экономисты были не такими тщеславными, самоуверенными и заносчивыми, не такими честолюбивыми… и не такими глупыми. Первые участники торгов считали себя естествоиспытателями или приверженцами нравственной философии.
«Нравственной» — в том смысле, что когда совершаешь ошибку, за нее приходится платить. Не смотришь куда идешь и наступаешь на грабли – ручка поднимается и бьет тебя по лицу. Отправляешься в поездку и забываешь оплатить счет за электричество – приезжаешь домой, а света нет. Никакой матанализ не вернет свет. Никакие абстрактные теории – вроде контрциклической бюджетной политики – тоже этого не сделают. Решение простое: нужно платить по счетам. Приходится страдать от последствий собственной ошибки, чтобы все исправить. Такова нравственная философия.
Но когда ломается стиральная машина, вы ее выключаете и пытаетесь починить. Это механическая – не моральная – система, и при этом не такая уж сложная. Несколько ударов молотком и несколько отборных матерных слов могут творить чудеса. Проблема в том, что экономики – это не стиральные машины. Это сложные нравственные системы. Они требуют умелого, тонкого обращения. Но экономисты предлагают теории и «временные решения», неуклюжие, как гаечный ключ, и тупые, как молоток. Они почти всегда ведут к неприятностям.
Древние экономисты прошлых времен были благоразумнее. Они наблюдали за животными и природой и пытались вывести законы и принципы, которые помогают их понять. То же касается человека и его натурального хозяйства. Они наблюдали. Они размышляли. Они пытались разобраться в этом, так же как натуралист разбирается в жизни пчелиного улья или колонии муравьев. «Как это работает?» — задавались они вопросом.
В XIX веке они смогли сформулировать «законы», которые, как им казалось, описывают способ функционирования человеческой экономики.
«Богатство народов» представляло собой работу Адама Смита по исследованию того, как создавался капитал. Откуда люди знали, что производить? Как они узнавали, по какой цене это продавать? Откуда они знали, когда переключиться на другие товары или когда увеличить производство? Он считал, что людьми двигала «невидимая рука», которая заставляла их следовать за собственными интересами и тем самым отзываться на потребности и желания других.
Позднее другие экономисты сконцентрировались на ценах. Цены несли информацию, важную для каждого, что позволяло производителям и потребителям достигнуть взаимопонимания. Эти экономисты понимали, что когда манипулируешь цифрами, то путаешь и тех, и других.
Среди прочих феноменов, открытых этими протоэкономистами, были Закон Сэя и Закон Грешема.
Французский бизнесмен и экономист Жан-Батист Сэй обнаружил, что «за продукты платят продуктами», а не просто деньгами. Он имел в виду, что необходимо производить товары, чтобы покупать товары; невозможно просто создавать деньги… кто-нибудь когда-нибудь говорил об этом руководству Федеральной резервной системы?
Задолго до Сэя английский экономист XVI века, Сэр Томас Грешем, обратил внимание, что если у людей есть хорошие и плохие деньги равной покупательной способности, они тратят плохие деньги, а хорошие оставляют себе.
Экономисты подобны астрономам. Когда они открывали что-то новое, они называли это своим именем. Тогда они были просто наблюдателями и нуждались в какой-то награде. Никто не нанимал их, чтобы «управлять» экономикой или «улучшить» ее. Они посчитали бы эту идею абсурдной. Откуда им было знать, чего хотят люди? Как мог один человек или одно поколение улучшить бесконечно сложную систему, которая формировалась на протяжении тысячелетий?
Сторонники центрального планирования могут добиться того, чтобы экономика производила что угодно – танки, образование, мосты, бюрократов, теракты, всего не перечислишь. Но ни одна из этих вещей не ценится на открытом рынке, так, как первые экономисты видели это на этапе зарождения этой дисциплины. Эти махинации крайне раздражают невидимую руку. Поскольку ей необходимо видеть реальную стоимость товаров для нас, ведь иначе она не может должным образом распределять капитал и направлять потребителей. Товары оцениваются не старательными покупателями, а продавцы подобны темной материи в экономической вселенной. Они не дают света, никакой ясности, ничего, что могло бы помочь потребителям, налогоплательщикам или инвесторам решить, что делать со своими деньгами. Многие товары и услуги, используемые или предоставляемые нерыночными организациями, вероятно, не имеют цены, или хуже того, имеют отрицательную стоимость. Вот тогда невидимая рука впадает в депрессию.
По правилам
В чем смысл жизни? В книге «Автостопом по Галактике» Артур Дент рыщет по всей межпланетной системе в поисках ответа. В конце концов, он находит компьютер по имени Глубокомысленный, который говорит ему: «Сорок два».
Разве не было бы здорово, если бы смысл можно было оцифровать? К несчастью для вдумчивых экономистов, важные вещи в жизни предполагают качественные решения. Для их понимания требуется аналоговое мышление, а не цифровые расчеты.
Цифры – это хорошо. В экономике полно цифр. Совершенно естественно пользоваться цифрами, чтобы считать, взвешивать, исследовать и сравнивать. Они помогают проще и точнее описывать количества. Вместо того, чтобы сказать: «Я выпил ведро пива», говоришь: «Я выпил две рюмочки крепкого алкоголя». Потом вместо того, чтобы сказать: «Я заблевал всю округу», говоришь: «Я заблевал площадь в 4 квадратных фута».
Но в экономике мы очень быстро приближаемся к точке снижения эффекта от цифр. Они постепенно становятся бесполезными. Позднее, когда они используются для сокрытия, перевирания и манипулирования, они превращаются в катастрофу. Гормегеддон как он есть. Теперь спросите у Глубокомысленного, в чем смысл жизни, и он, скорее всего, ответит: «Минус сорок два».
В какой именно момент отдача от цифр в экономической торговле начинает причинять беспокойство? Вероятно, как только возникает десятичная точка или греческие символы. Мне тоже не чуждо тщеславие от присвоения чему-нибудь своего имени, так что вот вам Закон Боннера:
Чем точнее показатель под контролем экономистов, тем больше ложь.
Для экономистов цифры – это дар с небес. Они переворачивают их, крутят ими, используют их, чтобы поднять рычаг и закрутить гайки. Они также пользуются ими, чтобы обманывать население. Цифры помогают создать фундамент для надуманной чепухи.
Цифры кажутся точными, научно обоснованными и достоверными. В сравнении с ними слова выглядят небрежно, неточно, их можно неверно интерпретировать. Но слова гораздо лучше подходят для экономической науки. Первые экономисты понимали это. Только взгляните на «Богатство народов» - в этом произведении много слов. В конечном счете, мы понимаем мир аналоговым путем, а не цифровым. Кроме того, цифры, используемые современными экономистами, в большинстве случаев, сфальсифицированы.
«Благодаря математике научная работа выглядит убедительно, но настоящая наука заключается не в математике, а в том, чтобы попытаться сделать все, от вас зависящее, чтобы понять внутреннюю механику мира», говорит профессор Киммо Эрикссон из шведского Университета Малардален.
Он решил выяснить, какое влияние матанализ оказал на исследовательские работы. Итак, он раздал два отрывка из научных работ 200 людям с высшим образованием в различных областях. Один из отрывков содержал математическую формулу, взятую из посторонней работы, не имеющей никакого отношения к обсуждаемому вопросу. Тем не менее, отрывок с абсурдной математикой был назван участниками самым впечатляющим. Неудивительно, чем дальше человек в своей профессии от математики или науки, тем больше он склонен назвать математику впечатляющей.
Это отрывок из исследовательской работы, финансируемой Федеральным Резервом. Ее цель сообщить нам, что когда дом рядом с вашим срочно продается по чрезмерно низкой цене, ваш дом тоже падает в цене.
Этим мотивировано построение следующей линейной вероятностной модели:
Я пытался привести другую иллюстрацию, модель, в которой экономисты полагают, что они просчитывают влияние масштабной скупки активов Федом (также известной как Количественное смягчение), но мой верный ноутбук восстал. Я не смог скопировать формулу. «Буфер обмена» был недостаточно большим, или, по крайней мере, так он заявил. Я подозреваю, что реальной причиной было моральное и политическое негодование; компьютер узнает цифровое мошенничество, когда он его видит.
Не делая никаких выводов о том, насколько в действительности хороша эти формулы, давайте рассмотрим некоторые из их компонентов. В то время как классический экономист – до Кейнса и эконометрики – был терпеливым наблюдателем, современный, у пост-кейнсианского экономиста шило в штанах. У него не хватает терпения следить за своим стадом, как священник следит за группой грешников или ботаник наблюдает за растениями. Вместо этого он приходит на работу, как бригадир на стройку, с каской в руке, готовый мгновенно открыть свой ящик с инструментами, то есть выложить свои цифры.
Измерение качества или количества
Если вы намерены что-либо улучшить, вы должны уметь это измерить. Иначе откуда вам знать, что вы произвели улучшение? Но тут как раз и возникает проблема. Как можно измерить улучшение? Как узнать, что что-то стало «лучше»? Никак. «Лучше» — это качественная характеристика. Ее можно почувствовать. Ее можно ощутить. Ее можно оценить или проигнорировать. Но фактически ее невозможно измерить.
Что возможно измерить, так это количество. И для этого и нужны цифры. Но если мы посмотрим на базовые показатели, используемые экономистами, мы сразу же увидим, что они не внушают доверия. Потом мы поймем, что они попросту сфальсифицированы. Эти показатели якобы имеют значение. Они якобы конкретны и точны. Они являют собой основу для важных решений и далеко идущих мер, которые якобы что-то улучшают. Они являются свидетельством и доказательством, которые привели к выдаче тысяч кандидатских степеней, тысяч грантов, стипендий и академических пожизненных должностей. Множество лауреатов Нобелевской премии также добились успеха благодаря тому, что между цифрами возник знак равенства.
1… 2… 3… 4… 5… 6… 7… 8… 9…
Существует всего 9 количественных числительных. Остальные являются их производными или комбинациями. Эти цифры полезны. В руках обычных людей они что-то значат. «Три помидора» отличаются от «пяти помидоров».
В руках ученых и инженеров цифры незаменимы. Точные расчеты позволяют им отправить космический летательный аппарат на Марс, а затем с его помощью исследовать Красную планету.
Но полезный инструмент для представителей одной профессии может представлять опасность в руках представителей другой сферы деятельности. Позвольте парикмахеру сесть за штурвал Боинга-747, или позвольте пилоту приготовить вашу утку в апельсиновом соусе, и вы нарветесь на неприятности. Точно так же, когда экономист мудрит с цифрами, результаты могут быть катастрофическими.
К примеру, 19 октября 1987 года цены на фондовом рынке прошли уровень поддержки и начали падать. Индекс Доу рухнул на 23%. На «Черный понедельник», как его позднее назвали, пришелся крупнейший однодневный обвал в истории фондового рынка.
Причину краха быстро определили – он был вызван нововведением в инвестиционном мире под названием «страхование портфеля». Идея состояла в том, что если специалисты по количественному анализу – так называемые «кванты» (quants) – могут точно рассчитать вероятность отката на фондовом рынке, то можно продавать страховку – с большой выгодой – для защиты от него. Это подразумевало игру на понижение фьючерсов на фондовые индексы и одновременную покупку базовых ценных бумаг. В случае обвала рынка индексные фьючерсы принесли бы прибыль, компенсируя потери от падения акций.
Главенствующим математическим руководством по ценообразованию была модель Блэка-Шоулза, названная по имени Фишера Блэка и Майрона Шоулза, которые описали ее в своей статье «Оценка опционов и коммерческих облигаций» в 1973 году. Позднее Роберт Мертон добавил кое-какие уточнения, и в 1997 году он вместе с Шоулзом получил Нобелевскую премию за свою работу. (Блэк умер в 1995 году).
Была ли эта модель полезной? Она определенно оказалась полезной в том, чтобы заставить инвесторов вложить деньги в фондовый рынок и хедж-фонды, управляемые с помощью математических расчетов. Сработала ли она? Не вполне. Она не только не сумела защитить инвесторов от краха 87 года, она утверждала, что подобный обвал акций вообще невозможен. Согласно этой модели, он не мог произойти никогда в принципе. То, что это случилось спустя всего лишь несколько лет после того, как модель нашла широкое применение на Уолл-стрит, было больше, чем совпадением. Аналитики полагают, что стратегия хеджирования тех фондов, которые наиболее точно следовали этой модели – занимаясь короткими продажами индексных фьючерсов – в сущности, и стала причиной резкого сброса акций.
«Бойтесь чудаков, формулы приносящих», — сказал в 2009 году Уоррен Баффетт. Так оно и есть.