Неэффективность управления рисками

Неэффективность управления рисками

Но почему все же развитая система буферов, призванная противостоять кризисам, оказалась неэффективной? Мы полагали, что наша глубоко проработанная глобальная система управления финансовыми рисками должна предотвращать рыночные крахи. Как получилось, что она потерпела такой масштабный провал? Парадигма управления рисками, сформулированная в работах ряда нобелевских лауреатов в области экономики — Гарри Марковица, Роберта Мертона и Майрона Шоулза (еще Фишера Блэка, который обязательно получил бы премию, будь он жив), — была настолько тщательно изучена научным сообществом, центральными банками и регуляторами, что к 2006 г. стала ключевым элементом стандартов глобального банковского регулирования, известных как «Базель II». Глобальным банкам позволялось с определенными ограничениями применять собственные модели учета риска для оценки достаточности капитала. В большинстве моделей параметры определялись на основе наблюдений за последнюю четверть века. Однако даже супермодели, построенные на данных за последние 50 лет, не смогли бы предсказать приближение кризиса.

Математические модели, которые количественно характеризуют риски, дают, конечно, более надежные оценки, чем субъективные суждения на основе «эмпирических правил», бытовавшие полвека назад. До сего дня сложно найти концептуальные ошибки в используемых нами моделях, поскольку они работают. Элегантная модель ценообразования опционов Блэка — Шоулза применима и полезна сегодня не менее, чем когда она была сформулирована в 1973 г. В условиях нарастания эйфории в течение нескольких лет перед кризисом 2008 г. частные риск-менеджеры, ФРС и другие регуляторы так и не смогли обеспечить адекватную капитализацию финансовых институтов отчасти потому, что никто не видел реального масштаба рисков, которые проявились лишь после краха Lehman Brothers. В частности, никто не понимал серьезности так называемого хвостового риска. Хвостовой риск на языке инвестиционных банкиров означает такие исходы инвестирования, которые крайне маловероятны, но влекут за собой очень крупные убытки в случае реализации (см. пояснение 2.1). Десятилетиями целый ряд необычных, наблюдающихся «раз в жизни» событий довольно убедительно характеризовали как чистое стечение обстоятельств. Переломным моментом для меня стал беспрецедентный обвал биржи 19 октября 1987 г., когда индекс Dow Jones Industrial Average потерял за день более 20 %. Ни одно простое распределение вероятностей не предполагало такого события. Это означало наличие толстого отрицательного хвоста. Но когда эти ранее обделенные вниманием области распределений исходов инвестирования заполнились после дефолта Lehman, хвосты оказались не просто толстыми, а невероятно толстыми. В результате недооценка этих рисков не позволила риск-менеджерам предвидеть, какой размер капитала нужен, чтобы сыграть роль буфера в случае потрясения финансовой системы.

Пояснение 2.1. Хвостовой риск

Если бы люди действовали исходя исключительно из максимизации личной выгоды, их действия привели бы к возникновению долгосрочного восходящего тренда, соответствующего их способности повышать производительность. Но так как люди не обладают даром всеведения, реальные результаты принятия ими риска являются случайными отклонениями от долгосрочного тренда. Такие отклонения при достаточном числе наблюдений распределяются точно так же, как результаты при игре «орел-решка», и образуют то, что экономисты называют «нормальным» распределением (колоколообразная кривая с быстро сужающимися по мере уменьшения вероятности хвостами).

Если к реализму поведенческой экономики добавить нашу склонность к эйфории и страху, мы получим экономический цикл, в котором наблюдения исходов принятия риска смещены от средней части распределения к его хвостам. Как я показываю в главе 4, страх — это более сильная склонность, чем эйфория. У распределения вероятностей с учетом существующих реалий хвост положительных исходов едва заметен, а отрицательный хвост очень хорошо виден и значителен.

Финансовый кризис 2008 г. дал море новых данных, позволяющих идентифицировать форму критических и до того неисследованных хвостов «функции потерь» инвесторов. Задача теперь состоит в том, чтобы использовать эти новые данные для получения более реалистичной оценки диапазона и вероятности финансовых исходов с акцентом на тех, которые представляют наибольшую опасность для финансовой системы и экономики. Можно надеяться на то, что во время следующего кризиса — а он наверняка наступит — мы будем лучше информированы о том, как работают рынки с толстыми хвостами (см. приложение А).