Книжный клуб: Джеймс Оуэн Уэллэлл, «Физика Уолл-стрит: краткая история предсказания непредсказуемого»

ÐÐ±ÑÐµÐºÑ 430 ÐÐ°ÑÐ¸Ð°Ð½Ñ, Ð¢Ð¾Ð¿Ñ, Ð¡ÑÐ°Ð½

Критики часто обвиняют дефектные финансовые модели в финансовом кризисе, который начался в 2008 году. В результате общественность потворствовала создателям моделей. В Физика Уолл-стрит: краткая история предсказания непредсказуемого, Калифорнийский университет, профессор Ирвин Джеймс Оуэн Уэвелл исследует, как физики навсегда изменили финансы. Investmentmatome говорил с Weatherall о Физика Уолл-стрит, его мысли о разработке политики и будущем финансового моделирования.

Вы задумались над идеей этой книги в 2008 году. Хотя эта книга не о финансовом кризисе, расскажите мне о написании этой книги в бурное время для финансирования.

Вы правы, что это не книга о финансовом кризисе 2007-08 годов, но кризис был, конечно, на заднем плане, и это было частью моей мотивации для написания книги. Осенью 2008 года, когда я начал об этом думать, я только закончил свою докторскую диссертацию по физике. Как и многие люди того времени, я очень внимательно следил за новостями о крахе Lehman Brothers и правительственной помощи AIG. Меня поразило, в частности, то, что казалось последовательной темой в освещении прессы в прессе. Снова и снова я читал, что каким-то образом «quants» сыграли определенную роль. «Квант», как я узнал, не подходит для «количественного трейдера» или «количественных аналитиков». Это люди, которые используют довольно сложные математические модели для понимания Уолл-стрит. Многие из них имеют опыт работы в таких областях, как физика, математика или информатика, и, как говорили, используемые ими модели имеют свои корни в этих областях. И, как было предложено, эти модели каким-то образом потерпели неудачу в 2008 году.

В то время было много морализма, и я сказал - так. Критики предположили, что было сумасшедшим думать, что математика или физика могут помочь понять сложное человеческое предприятие, такое как финансовые рынки. Но я думал, что для этой истории должно быть больше, чем просто этого. Откуда взялись эти модели? Что они намеревались сделать и почему

nyone ожидать, что они сработали? Это был действительно кризис, который побудил меня погрузиться в попытку понять историю, о которой я говорю в книге.

Многие считают, что квинты несут ответственность за финансовый кризис. Какую роль должны играть финансовые модели в финансах?

Мне кажется, что финансовые модели необходимы для современных финансов. Финансовые модели более или менее необходимы банкам и инвесторам для торговли финансовыми продуктами, известными как производные, включая такие вещи, как опционы и фьючерсы. И производные - хотя они все время критикуют - на самом деле большая часть того, как работает наша экономика. Производные инструменты помогают компаниям защищаться от неопределенности, позволяя им более эффективно использовать свой капитал. Итак, модели - это всего лишь факт финансовой жизни в наши дни.

Реальный вопрос касается того, как мы должны думать об этих моделях, чтобы использовать их как можно более надежно. Здесь, я думаю, история имеет большое значение. Многие специалисты по инвестициям, которые знают о финансовых моделях, узнали о них в учебнике по финансам, где они часто представлены в виде наборов уравнений, которые рассказывают вам, как цена какого-либо инструмента зависит от различных факторов, таких как волатильность или срок действия. То, что подавляется в этих методах лечения, заключается в том, что очень сильные предположения о рыночных условиях часто играют важную роль в выводе этих уравнений. Финансовые модели - это приближения к очень сложному миру. И эти аппроксимации могут быть полезны, если мы будем использовать их тщательно; но если мы не будем их использовать осторожно или если мы не будем уделять пристальное внимание предположениям, лежащим в основе наших моделей, то мы можем попасть в беду. Одна вещь, которую мы можем извлечь из истории финансового моделирования, - это именно то, что делали люди, которые впервые придумали эти модели.

Такая ошибка в отношении допущений сыграла большую роль в 2008 году. В принципе, модель, которую многие инвесторы, банки и даже агентства кредитных рейтингов использовали для оценки финансовых продуктов, известных как CDO, показала, что эти продукты стоили намного больше, чем они оказались полезными. Когда было замечено несоответствие, много денег исчезло в одночасье, в результате чего некоторые крупные игроки были неплатежеспособными. (Это очень короткая история об обрушении Bear Sterns, Lehman Brothers и финансовых продуктов AIG). Затем многие люди указали пальцем на модель, которая неправильно оценивала эти продукты - и даже на торгах, которые разработали модель. Но мне кажется, что, по-моему, все пошло не так, потому что основные учреждения продолжали использовать определенную модель задолго до того, как предположения позади стали очень плохими. Неудивительно, что модель не очень хорошо работала. Я считаю, что лучшая, самая благотворительная интерпретация этой неудачи в изменении моделей заключается в том, что многие люди, которые ежедневно используют модели, не очень сильно думают о предположениях, которые эти модели делают.

Критики финансовых моделей часто утверждают, что люди действуют нерационально, а финансовые модели, таким образом, являются ошибочными. Как вы думаете?

Я думаю, что такая критика недальновидна.Во-первых, хотя верно, что большой класс моделей в области финансов и экономики полагается на предположение о том, что люди действуют рационально, это не так, как если бы это было принято, чтобы использовать математические модели, и многие модели не сделайте это предположение. Но действительно, более важный вопрос касается того, можем ли мы понять, когда инвесторы не могут быть рациональными и какими способами. Это то, что недавно изучалось в области, известной как поведенческая экономика. Исследователи в этой области хотят понять, как мы действительно принимаем решения, и они обнаружили множество систематических способов, которыми мы не можем действовать рационально. Иногда критики математического моделирования в финансах цитируют поведенческую экономику как причину мыслить математику и физику, бесполезны для понимания рынков, но я думаю, что это становится чем-то отсталым. Действительно, поведенческая экономика показала, как предположения, лежащие в основе некоторых моделей, будут последовательно терпеть неудачу - и, следовательно, мы должны избегать использования этих моделей. Но он также указал путь в том, как создавать более эффективные модели, которые лучше учитывают то, что мы теперь понимаем в отношении принятия реальных инвесторов.

Многие финансовые регуляторы не понимают инструменты и инструменты, которые они контролируют. Как нам решить эту проблему?

Финансовые регуляторы, такие как те, кто работает в Комиссии по ценным бумагам и биржам и Комиссии по торговле товарными и фьючерсами, как правило, обучаются в качестве юристов, а не экономистов или математиков. Это означает, что они часто плохо подходят для понимания как продуктов, торгуемых на некоторых рынках, так и стратегий, которые используют многие банки и хедж-фонды для их торговли. И это приводит к проблемам. Регуляторы часто на несколько шагов отстают от передовых финансовых инноваций и поэтому не могут адекватно реагировать на возникающие системные риски.

Некоторые группы, в том числе SEC, предприняли некоторые недавние усилия по борьбе с этим путем найма большего количества кандидатов, а другие, такие как Федеральная резервная система, всегда привлекали экономистов в дополнение к адвокатам. Поэтому, возможно, мы уже движемся в правильном направлении. Но в некотором смысле проблемы глубже, чем просто регуляторы, которые понимают, как работает деривационное моделирование. Как бы то ни было, регуляторы рынка получают заголовки и хвалят за принудительные действия, а не за разработку политики. По этой причине такие группы, как SEC, тратят гораздо больше своих ресурсов на инсайдерскую торговлю, мошенничество и различные виды халатности, чем на понимание того, как развиваются рынки, и пытается установить политику, которая минимизирует новые риски.

Одним из примеров, который делает это очень ясно, является так называемый Flash Crash мая 2010 года. В этот день рынки упали примерно на 1000 пунктов за минуту или около того, только для того, чтобы отскочить так же быстро. SEC заняла почти пять месяцев, чтобы выяснить, что произошло, главным образом потому, что у них даже не было доступа к мелкозернистым рыночным данным, на которые многие трейдеры основывают свои решения. SEC впоследствии представила новую компьютерную систему под названием Midas для отслеживания этих данных в режиме реального времени. Но инвесторы отслеживали эти данные уже более десяти лет, и только после краха SEC также начала делать это. Мне кажется, что нам нужно переосмыслить роль регулирующих органов, чтобы они оставались перед самыми новыми событиями на Уолл-стрит, а не приходили только после кризисов, чтобы выяснить, что пошло не так.

Как можно включить физиков в экономические исследования и разработку политики?

Во-первых, я должен сказать, что есть много физиков и математиков, которые уже работают над экономическими исследованиями. Я говорю только о небольшой части таких людей в книге, и те, о которых я говорю, в основном касаются финансов. Это немного вводит в заблуждение: существует целая область исследований, известная как «эконофизика», состоящая из физиков, применяющих идеи физики к широкому кругу экономических проблем. Многие из этих людей могли бы внести большой вклад в обсуждение экономической политики. Но прямо сейчас у них нет места за столом. Итак, первый шаг - для регуляторов и более традиционных экономистов, которые часто упускают из виду неортодоксальные подходы, в том числе и из других областей, - признать, что есть много исследователей, у которых есть важные идеи для предложения и, что наиболее важно, новые способы решения проблем.

Почему вы не работаете на Уолл-стрит?

Почему я? У меня есть мечта!

Подробнее от Investmentmatome: