Читать онлайн «Карта и территория. Риск, человеческая природа и проблемы прогнозирования». Страница 65

Каким бы ни было объяснение, в результате роста стандартного отклонения изменений цен акций от десятилетия к десятилетию пузыри стали более частым явлением. Влияние инстинктивных склонностей на экономические исходы, похоже, усиливается по сравнению с преобладающими рациональными решениями, хотя факты и не являются однозначными. Однако если это так, то становится понятно, почему жилищный пузырь (2000-е гг.) последовал сразу за пузырем доткомов (1990-е гг.). Двух наблюдений, впрочем, вряд ли достаточно.

Цены акций реагируют на изменение инстинктивных склонностей намного быстрее, чем участники нефинансового сектора. Рыночные игроки, охваченные страхом, например, продают, и цены быстро падают. Их страхи, без сомнения, захватывают и руководителей компаний, которые реагируют на падение цен акций своих компаний точно так же, как и инвесторы, пытающиеся снизить риск портфеля акций.

Но в отличие от мгновенной и нередко ошибочной реакции финансового рынка на страх производству и уровню занятости нужно время, чтобы приспособиться, например, к неожиданному избытку запасов, а капиталовложениям требуется еще больше времени, учитывая необходимость их утверждения руководством. Процесс принятия и реализации решений, связанных с корректировкой, занимает, таким образом, намного больше времени, чем на финансовых рынках. Нефинансовые решения принимаются с задержкой и, следовательно, должны быть более обоснованными. Именно по этой причине цены акций считаются опережающим индикатором деловой активности8.

Плохо продуманные интуитивные действия, характерные для финансовой торговли, намного менее заметны в нефинансовом секторе. У руководителей нефинансовых компаний значительно больше времени для обдумывания средств реализации решений. Решения, таким образом, в большей мере являются результатом канемановского «медленного мышления» — рациональных размышлений, предшествующих действию.

Тем не менее вероятностные распределения результатов реальной нефинансовой деятельности не полностью лишены толстых хвостов, где страх преобладает над эйфорией. Так, количество недельных первоначальных требований на получение пособий по безработице с учетом сезонных колебаний растет под влиянием страха намного быстрее в периоды падения американской экономики, чем снижается во время восстановления экономики (см. пример А.3). В течение 1992 недель с января 1976 г. по март 2014 г. средний размер недельного прироста количества требований был на 46 % больше среднего размера сокращения их количества при улучшении экономической ситуации9. Безработица нередко растет в результате значительных сокращений числа рабочих мест, и повышение количества обращений за пособиями по безработице провоцируется страхом руководителей компаний перед сильным сокращением маржи прибыли и его негативным влиянием на бизнес. Перед лицом экономических потрясений руководители компаний ведут себя, как и все остальные. Изменение численности работающих, впрочем, не демонстрирует подобной тенденции (см. пример А.4).

Чтобы оценить отклонение нефинансовых сделок от нормального распределения и понять, как инстинктивные склонности влияют на вероятностное распределение, нам придется полагаться на месячные данные и только изредка на недельные. Для получения представления о том, что произойдет, если месячные данные заменить на дневные, я суммировал дневные наблюдения цен акций и получил месячные суммы. Месячные показатели, конечно, колеблются меньше, но в целом дают ту же картину, что и дневные. Я полагаю, что это заключение справедливо в широком смысле.

Повторюсь, удаление долгосрочного восходящего тренда из изменений цен акций, т. е., предположительно, рациональной части принятия решений, оставляет в основном то, что соответствует эффекту инстинктивных склонностей. Принятие нефинансовых решений явно намного менее подвержено влиянию инстинктивных склонностей, чем финансы. Промышленное производство, например, является результатом главным образом рациональных суждений, опирающихся на достижения техники, квантовую физику, химию и другие естественные науки, т. е. решений, заведомо привязанных к вероятностям реального мира, а не к интуитивному восприятию. В итоге должна получиться история изменения промышленного производства, которая, если удалить тренды, опирается на объективную реальность, т. е. является следствием технических принципов, а не человеческой интуиции. Производственные данные, таким образом, должны быть в основном случайными. По большому счету, так оно и есть (см. пример А.5).

Месячные изменения промышленного производства после удаления тренда, например, распределяются нормальным образом без очевидных толстых хвостов или смещения в результате преобладания страха над эйфорией, хотя небольшие искажения под влиянием инерции все же присутствуют10.

Конечно, некоторые нефинансовые экономические данные отражают несбалансированность страха-эйфории, но это результат главным образом влияния решений финансового сектора на экономические события в нефинансовом секторе11. Руководители компаний могут даже при использовании технических данных полагаться на интуицию при принятии решений.

отмечено в главе 7, поскольку конкретные мотивы руководителей компаний, определяющих, какую долю денежного потока направить на инвестиции в основные средства, крайне туманны, мы можем судить только о том, какие факторы (переменные) в деловом мире наиболее сильно коррелируют с выбираемыми коэффициентами капиталовложений. Я исхожу из того, что процесс принятия решений руководителями, рационален он или нет, отражается в значениях этих переменных или, как минимум, их умозаключение (или интуитивное решение) заканчивается формированием таких значений. Для начала я представляю степень неопределенности (или определенности) инвестиций, как и раньше, в виде отношения инвестиций в основные средства к денежному потоку: относительно высокое отношение отражает уверенность в долгосрочном будущем; низкое отношение отражает повышенную неопределенность12. В целях прогнозирования мне не нужно определять, являются ли действия руководителей рациональными, а необходимо только знать, являются ли они систематическими, и, следовательно, могут ли моделироваться. Экономическая неопределенность — это не субъективная и неопределенная категория, которая не поддается исследованию.

После тестирования альтернатив я остановился на трех независимых переменных, которые «объясняют» взлеты и падения коэффициента капиталовложений (зависимой переменной) в течение последних 44 лет (пример 7.3). Комбинация всего трех фиксированных величин объясняет и учитывает три четверти всех отклонений коэффициента капиталовложений с 1970 г. Согласие статистически значимо не только для периода 1970–2006 гг., но и, что самое удивительное, для беспрецедентных колебаний последнего кризиса и восстановления, когда подогнанный коэффициент капиталовложений довольно точно повторял сильные изменения фактического коэффициента (пример 7.3). Две из трех «объясняющих переменных» легко измеряются и коррелируют с коэффициентом капиталовложений.

Первой переменной является коэффициент использования мощностей13 в несельскохозяйственном секторе14— показатель доли производственного потенциала несельскохозяйственного сектора, которая активно используется. Коэффициент движется в обратном направлении по отношению к уровню безработицы и, следовательно, может рассматриваться как альтернативный показатель слабости экономики. Исторически коэффициент использования мощностей имеет сильную положительную связь и с денежным потоком, и с инвестициями в основные средства и опережает их на один квартал. Неудивительно, что после 1970 г. коэффициент использования мощностей объясняет более двух пятых совокупного изменения коэффициента капиталовложений.

Вторым статистическим детерминантом коэффициента капиталовложений является показатель выхода неопределенности за пределы текущих циклических и краткосрочных колебаний инфляции. Коэффициент капиталовложений сам является мерой общей неопределенности. Однако эта мера нелинейна. Неопределенность начинает заметно расти за пределами пятилетнего горизонта. Долгосрочная неопределенность, выражающаяся в спреде процентных ставок по 30-летним облигациям и пятилетним казначейским нотам, характеризует долю общего риска за пятилетним горизонтом. Чем больше спред, тем больше ставка дисконтирования и тем ниже приведенная стоимость потенциального дохода от особенно долгосрочных инвестиций. Как показывает пример 7.5, спред в конце октября 2010 г. имел самое высокое значение с 1900 г., а может быть и за более длительный период. Долгосрочные инфляционные ожидания, ключевой детерминант спреда, эффективно подавлялись во времена золотого или серебряного стандарта в XIX в. и в начале XX в. С 1900 по 1929 г. спред демонстрировал мягкий дефляционный тренд, который преобладал в США в 1879–1900 гг., когда цены сдерживались золотым стандартом15. Однако после отказа от привязки к золоту в 1933 г. появились долгосрочные инфляционные ожидания и другие неопределенности, которые сохранялись на протяжении всей войны, как показывает расширение спреда между 30-летними и пятилетними бумагами. С усилением признаков политической стабильности и ослаблением страха перед возобновлением инфляции спред прекратил расширяться в 1950-х гг. и стал сокращаться под влиянием ограничений Рейгана — Волкера в 1980–1982 гг., несмотря на контроль над ценами и зарплатами, введенный президентом Никсоном в августе 1971 г.16 Более близкий к нам бум на рынке жилья, беспрецедентный уровень долгосрочной неопределенности в отношении налогообложения, изменение климата и, пожалуй, регулирование определяли картину в последние годы (пример 7.5)17. Эта переменная «объясняет» одну десятую часть изменения коэффициента капиталовложений на протяжении 44 лет.