Голосования

В эпоху какого руководителя России Вы предпочли бы жить?




В российские магазины - и желудки - поступил пластиковый рис из Китая

Почему среди нобелевских лауреатов по экономике нет миллиардеров   32

Экономика

30.01.2017 09:01  

Insider.pro

282

Почему среди нобелевских лауреатов по экономике нет миллиардеров

Согласно рейтингу наиболее успешных менеджеров хедж-фондов 2016 года по версии журнала Institutional Investor's Alpha, восемь из десяти самых богатых трейдеров используют квантитативные методы. Половина из 25 самых богатых менеджеров хедж-фондов — «кванты». В рейтинг вошли менеджеры таких фирм, как Renaissance Technologies, D.E. Shaw, Two Sigma, Millennium, Citadel and Schonfeld. Ни одна из этих фирм не использует «умную бету» или факторное инвестирование. Ни одна из этих фирм не применяет теории лауреатов Нобелевской премии по экономике, таких как Джеймс Тобин, Юджин Фам или Роберт Шиллер, и им подобные. Все они полагаются исключительно на сочетание математики и вычислительной техники.

Основы факторного инвестирования

Рассмотрим основную модель ценообразования активов — Capital Asset Pricing (САРМ), краеугольный камень финансовой экономики. Она была разработана Уильямом Шарпом (еще одним лауреатом Нобелевской премии) и его коллегами еще в 1960-е годы. Почти шестьдесят лет спустя студентов по всему миру до сих пор учат, что доходность ценной бумаги является линейной функцией от безрисковой ставки и «премии за риск». Вот она — ваша формула успеха! Забудьте о финансовых отчетах, новостях, настроениях рынка, денежных потоках, законодательных трениях, — все, что вам нужно, уже сведено к простой формуле, которая понятна даже с точки зрения школьной математики XVIII века. С момента публикации в престижном Journal of Finance эта формула разъясняется в каждом учебнике и является основой так называемого «факторного инвестирования» в целом и «умной беты» в частности.

Может ли все на самом деле быть так просто? Финансовые рынки являются невероятно сложными системами, где миллионы людей взаимодействуют друг с другом, обмениваясь информацией асинхронно и асимметрично. Репозиторий научных статей в области социальных наук Social Science Research Network (SSRN) хранит сотни статей, авторы которых утверждают, что проверили эти теории эмпирически. Конечно, все эти проверки основаны на обратном историческом тестировании, которым, как известно, легко манипулировать.

Обманная статистика

Настоящие ученые не проверяют свои теории с помощью исторических симуляций. Они проводят эксперименты. Вот как это работает в экспериментальных науках:

1. При помощи модели делается большое количество прогнозов (форвардное моделирование).

2. Проводятся измерения.

3. Оцениваются ошибки предсказания.

Однако исследования, представленные в SSRN, часто следуют другому порядку:

1. Проводятся измерения.

2. Модели применяются к статистическим данным за прошедшие периоды.

3. Оцениваются расхождения с реальными историческими данными, после чего выбирается одна модель.

Ошибки, найденные при историческом тестировании, или бэктестинге, — не то же самое, что ошибки прогнозирования, потому что при бэктестинге модель можно с легкостью подстраивать, пока не будет найдено конкретное алгебраическое выражение, «объясняющее» все полученные данные. Это приводит к систематической ошибке отбора, которую Американская статистическая ассоциация называет весьма опасной:

«Проведение нескольких тестов на одних и тех же данных и на одной и той же стадии анализа повышает вероятность получения по меньшей мере, одного неверного результата. Выбор одного „осмысленного“ результата при множестве параллельных испытаний создает серьезную опасность неверного заключения. Если при этом тесты и их результаты описываются не полностью, такая практика в высшей степени способна ввести в заблуждение».

Да, именно так: главная профессиональная организация статистиков считает статистический подход, используемый для проверки финансовых теорий, неуместным, если не мошенническим. Это вынудило нынешнего президента Американской финансовой ассоциации признать, что наиболее востребованные результаты исследований в финансовой экономике, скорее всего, ошибочны. Эконометрическое сообщество позорно замалчивает эту тему, игнорируя проблему «параллельного тестирования», как если бы ее не существовало. До сих пор ни один известный учебник эконометрики не упоминает об опасности искусственной подгонки модели под результат в ходе обратного исторического тестирования.

Вы когда-нибудь задавались вопросом, почему эмпирические исследования в области финансов редко публикуются в статистических журналах? Одна из причин заключается как раз в том, что большая часть таких исследований никогда бы не удостоилась публикации в настоящем статистическом журнале, потому что их методы проверки, как правило, не учитывают эффекты параллельного тестирования. Поэтому они публикуются в эконометрических журналах, большинство из которых не рецензируется ни математиками, ни статистиками.

Какие ваши доказательства?

Прежде всего мы должны различать научную дискуссию и научные данные. На протяжении многих веков самые блестящие умы человечества отстаивали философские и богословские теории в весьма формализованных терминах. Например, уже будучи самым выдающимся ученым семнадцатого века, сэр Исаак Ньютон посвятил значительную часть своей жизни алхимии и попыткам доказать, что конец света наступит в 2060 году путем анализа текста Священных Писаний (он также называл 2012 год, но, увы, эта часть его воззрений уже опровергнута временем). Теории Ньютона о конце света не являются строгими, экспериментально подтвержденными научными теориями, — как не являются таковыми САРМ и «умная бета», которые никогда не проходили тщательной экспериментальной проверки.

Во-вторых, наука не принимает обращение к авторитетам (argumentum ad verecundiam). Тот факт, что Ньютон открыл гравитацию, не означает, что он мог превратить свинец в золото, — пусть даже сам он был в этом вполне убежден. Точно так же претензии нобелевских лауреатов, утверждающих, что САРМ может превратить ваши медяки в золото, не находят экспериментального подтверждения, которого можно было бы ожидать от таких заявлений.

Так где же научное доказательство этих теорий? Почему финансисты запрашивают рецензии на свои работы, даже не убедившись, что их результаты воспроизводимы? Почему студенты влезают в долговую яму, из которой им предстоит выбираться полжизни, чтобы изучать теории, которые не были тщательно проверены опытом? Почему инвесторов заманивают в продукты, реальная доходность которых скорее всего будет далека от результатов бэктестинга?

Один из возможных ответов звучит так: компании используют финансовые научные круги в качестве маркетингового инструмента для получения прибыли, а финансисты с радостью пляшут под их дудку, потому что эти продукты — единственное признание, которое они могут получить за пределами мира науки.

Некоторые из этих нобелевских лауреатов даже платят за право присоединиться к совету директоров того или иного фонда, где их доход зависит от объема активов. Активы под управлением — общая рыночная стоимость активов, которыми инвестиционная компания или финансовое учреждение управляет от имени инвесторов. Конкретные определения активов под управлением варьируются в зависимости от компании. Некоторые финансовые институты при расчете общей стоимости активов под управлением учитывают банковские депозиты, взаимные фонды и денежные средства; другие ограничиваются средствами в рамках доверительного управления, где инвестор возлагает на компанию всю полноту ответственности. Отактивов под управлением, а не от успешности их инвестиционной деятельности.

Но среди наиболее успешных инвесторов многие используют современную математику и компьютерные науки, а не относительно простые вычисления, которые используются многими финансистами. На самом деле хорошо известно, что эти инвесторы даже стараются не принимать на работу студентов или ученых-финансистов. Да, вы не ошиблись: образование в сфере финансов лишит вас возможности устроиться в некоторые из ведущих инвестиционных компаний.

Решение кризиса в сфере финансовых исследований

В 1911 году Альберт Эйнштейн предсказал, что свет от другой звезды должен двигаться по криволинейной траектории под действием силы тяжести Солнца. В то время мало кто обратил внимание на это предсказание, хотя его математическое обоснование удовлетворило математиков уровня Давида Гильберта. Все изменилось, когда Артур Эддингтон представил экспериментальные доказательства положений Эйнштейна во время солнечного затмения 29 мая 1919 года. Самая красивая теория ничего не значит, если не подтверждается экспериментальными данными. Сбор этих данных может занять годы, — но именно так работает наука.

Возможно, нам стоит потребовать, чтобы финансовые гуру тратили часть своей зарплаты (скажем, 10%) на проверку собственных работ. Эти средства можно передать в управление университетскому фонду, который будет инвестировать их в соответствии с предлагаемой теорией. Вложение реальных средств приведет к появлению неоспоримых, верифицируемых и проверяемых данных, — как и многолетняя репутация упомянутых ранее «квантов».

Нобелевские премии в области физики, химии и медицины вручаются только тем ученым, которые сумели представить убедительные и воспроизводимые экспериментальные данные. Эквивалентом этого принципа в экономике могло бы стать требование, согласно которому каждый новый лауреат должен будет предоставить выписку с брокерского счета хотя бы на 100 млн долларов, — а лучше больше.

Если бы физику платили десять центов каждый раз, когда его теория получает подтверждение, он был бы миллиардером. В отличие от физиков, экономисты действительно могли бы неплохо заработать на проведении финансовых экспериментов, — конечно, если их теории верны.

Если финансисты примут подобный принцип, это обеспечит некоторую степень доверия к их аксиоматическим теориям и догматическим верованиям. До тех пор их выкладки и дальше будут использоваться, чтобы обманывать ничего не подозревающих вкладчиков. Ведь если их теории действительно верны, где прячутся миллиардеры-финансисты?


Оцените статью