Александр Безугляк - Кризис. Истоки возникновения и проблемы прогнозирования

С одной стороны, излишне оптимистичным будет считать, что есть кто-то, кто сможет предсказывать будущее со стопроцентной точностью. Но, с другой стороны, является неправильным и полное отрицание того факта, что существуют проверенные временем подходы к прогнозированию, которые могут дать статическое преимущество перед окружающими. Только эти прогнозы должны быть не «эмоциональными» или основанными на историях известных аналитиков, а «инженерными», основанными только на фактах и с учётом окружающей действительности. В этом могут помочь математические модели. Но математические модели также имеют свои недостатки и потому к ним стоит относиться осторожно и скептически. Так как зачастую эти модели построены на изначально не верных предпосылках. Например, на идее того, что рынок эффективен, люди рациональны, и что рынок всегда учитывает все выходящие новости, либо строят свои прогнозы на основе прошлых исторических участков, что зачастую также является заблуждением.

Несостоятельность таких математических моделей показывает каждый последующий кризис, который полностью разрушает такие модели на корню и перечеркивает все задуманные планы. Например, кризисы 1929 года, 1987, 2000, 2008. Каждый раз практически все официально признанные математические теории и модели, которые должны были спрогнозировать и дать понимание куда движется рынок, феерично ломались.

Кроме того, стоить отметить то, что такие математические модели очень дорогие в использовании. Так как требуют для своего использования мощную инфраструктуру, которую поддерживает большое количество аналитиков. Причем количество аналитиков в таких структурах вовсе не означает качество их работы. Подобные математические модели могут позволить себе лишь очень большие компании или инвестиционные фонды с крупным капиталом. И зачастую математический прогноз в таких компаниях сводиться лишь к искусству лоббирования своих собственных коммерческих интересов.

Из вышесказанного может сложиться впечатление, что компаниям и людям в принципе невозможно сделать расчёт будущего движения рынка и тем более наступление кризиса. И что математика, возможно, вообще не нужна при прогнозировании движения рынков. Но это не так.

Также отмечу, что при прогнозировании будущего, постановке целей и оценке самого себя или своей компании люди склонны завышать свои возможности и способности. Зачастую оптимизм бывает сознательным – мы знаем, что вероятность успешного исхода крайне мала, но полагаем, что к нам это не относится. В декабре 2017 года было опубликовано исследование «States of Stаrtups», которое охватило 869 респондентов. Результатом явилось то, что 42% стартапов уверены, что имеют всё необходимое, чтобы стать компанией стоимостью миллиард долларов, но реальные шансы достичь такой капитализации составляют всего лишь 0,00006%.

Такая уверенность в себе породила гипотезу рациональных ожиданий – источник веры в то, что человек сможет измерить уровень риска всех возможных экономических явлений. Ныне эта гипотеза основополагающая и на ней строится большинство прогнозов. Она предполагает, что будущее в принципе познаваемо. И утверждает также, что данных о будущем достаточно, чтобы решения всех участников рынка были в среднем верными. А это полностью исключает возможность больших кризисов, кроме тех случаев, когда происходят неожиданные события – те, которые не случались прежде и потому не могут быть частью чьих-либо знаний, но такие события весьма редки. И под эту гипотезу подведена вся мощь эконометрики как метода использования прошлых статистических данных для прогнозирования будущих событий.

Формально гипотеза рациональных ожиданий утверждает, что ожидаемая величина любой переменной (например, цена акции или темп инфляции) равна величине, предсказанной с помощью прогнозных моделей с поправкой на случайную погрешность. Но за этой погрешностью зачастую аналитики скрывают свою некомпетентность.

В результате исследований проектов железнодорожного строительства за 30 лет выяснилось, что более чем в 90% случаев прогноз пассажиропотока завышался в среднем в два раза. А стоимость проекта превосходила плановую почти на 50%. При этом свидетельств нереалистичного планирования было множество, но менеджеры предпочитали их игнорировать. Этим обстоятельством часто пользуются компании-поставщики B2B (бизнес для бизнеса). Сперва занижают стоимость, чтобы выиграть тендер, а после дополнительными соглашения добивают заказчика по тем моментам, которые тот выпустил из виду при оптимистичном планировании.

За всеми вышеперечисленными расчетами стоят два предположения. Первое состоит в том, что рациональные индивиды, формируя свои ожидания, используют всю доступную им информацию. Под этим понимается, что они ведут себя в соответствии с моделями, прогнозирующими их будущие действия. И возможность непредсказуемых потрясений означает, что их поведение будет соответствовать расчетной модели лишь в среднем. Люди всегда будут допускать ошибки, но если они совершаются независимо от информации, доступной всем, и к тому же не зависят одна от другой, то нет причин думать, что эти ошибки приведут к смещению общего тренда в ту или иную сторону. Единственный возможный источник односторонней интерпретации фактов лежит в самой модели.

Второе предположение гласит, что Вселенная стабильна (линейна) во времени. Взятые вместе, оба предположения задают уровень информированности и предсказуемости, достаточный, чтобы ваши математические ожидания оказались в среднем верными. Для изменения ожиданий никаких оснований нет. Если вы думаете, что в дальнейшем ваши ожидания изменятся, значит, вы их уже изменили и поэтому в будущем их не измените. Например, текущая цена акций зависит от сегодняшних ожиданий относительно того, какой эта цена будет в будущем.

Прогнозировать можно практически всё. Продажи, денежные потоки, результат встречи, выбор потребителя, температуру воздуха, осадки. Хорошим прогноз считается если он сбывается с хорошей приемлемой точность. Под точностью прогнозы в компаниях представляют зачастую не в виде конкретной цифры, а в определённом диапазоне, то есть с погрешностью. И приемлемой точностью считается если прогноз попал в этот диапазон.

В компаниях, чтобы уменьшить ошибку при прогнозировании делают прогноз по среднему. Такой метод использует плановый отдел, когда вообще не знает о влияющих факторах. К примеру, как заложить сумму незапланированных расходов на будущий год? Для этого берут предыдущие периоды и выводят среднее значение, которое и закладывают на будущие незапланированные расходы.