Системная нейроэкономика: опыт построения модели национальной экономической системы и обеспечивающей её подсистемы финансового менеджмента (модель социального рынка)

Во-первых, потому, что предлагаемая модель экономической системы России не имеет в своем составе бюджетной и налоговой систем.

Во-вторых, автор присоединяется к мнению тех, кто считает, что в природе «прибыли» не существует, а есть закон сохранения энергии. В экономике капиталы перетекают из одного рынка в другой, от одного коммерсанта к другому. Прибыль или убыток лишь расчетные величины характеризующие объем и направление движение капитала компании. Для их расчета достаточно определить, как изменилась величина собственного капитала за отчетный период.

3.4.2 О стоимости капитала

Существующая методология определения цены капитала не учитывает многие важные обстоятельства. Например, расходы, связанные с урегулированием взаимоотношений со стейкхолдерами, спонсорами, имиджевыми клиентами или представителями государственной власти. Об этом автор писал в своих статьях, посвященных показателю WACC [66], [67], [68].

В таблице 5 представлена классификация капитала с учетом названных факторов.



Таблица 5. Классификация капитала компании

Вид собственного капитала	Характеристика капитала	Цена капитала зависит от:
Капитал, непосредственно влияющий на рост и стоимость компании	Взносы учредителей, акционерный капитал, реинвестированная прибыль	Требований собственников (дивидендная политика); Экономичности мероприятий по привлечению спонсоров и имиджевых клиентов; величины потерь от брака и порчи (политика качества); штрафов, пени и налогов (политика оптимизации)
Капитал, косвенно влияющий на рост компании и её стоимость	Часть собственного капитала компании, направляемая на урегулирование отношений со стейкхолдерами	От политики в области агентских отношений расходами из прибыли на: повышение квалификации персонала, социальные мероприятия, взаимоотношения с органами власти и т.п.
Капитал, обеспечивающий финансовую устойчивость компании*	Резервы и страховые фонды*), формируемые за счет прибыли. Неиспользуемая часть собственного капитала.	Величины резервов и страховых фондов (политика управления финансовыми рисками) и величины упущенной выгоды.

*) Исходя из классического определения термина «капитал», как «стоимости приносящей прибавочную стоимость» резервы и страховые фонды, являющиеся частью богатства компании, нельзя считать капиталом. Их следует считать расходами на привлечение капитала и учитывать в соответствующих расчетах, например WACC.

Другими, факторами, которые не учитывают известные методики расчета стоимости капитала, являются: ограниченный во времени срок функционирования предприятий (бизнеса); ограниченный для данного времени спрос на товар или финансовый инструмент; ограниченная для данного времени величина цены товара или финансового инструмента.

Принятие названных факторов во внимание приводит к интересным научным результатам. Например, известная теория стоимости и структуры капитала лауреатов Нобелевской премии по экономики Ф. Модильяни и М. Миллера (М&М) в качестве основного допуска предполагает неограниченный срок жизни компании (принцип перпетуитетности). Предложенный российскими учёными отказ от этого принципа привел к созданию фактически новой теории - концепции БФО (Брусов, Филатова, Орехова).

Сравнение результатов расчетов осуществленных на основе принципов теории (М&М) и на основе концепции БФО показало, что теория Модильяни - Миллера, в силу ее перпетуитетности, занижает (причем зачастую существенно) оценку средневзвешенной стоимости капитала, стоимости собственного капитала компании и завышает (также зачастую существенно) оценку капитализации компаний.

Поэтому можно ставить вопрос о необходимости замены, по крайне мере в отечественной практике бизнеса, теории (М&М) концепцией БФО. Причем это касается всего спектра задач менеджмента компании: от управления основной производственной деятельностью до управления инвестиционными проектами компании [4].

Принятие во внимание ограничений рынка по количественному спросу на продукцию в каком-либо регионе и невозможность выпуска альтернативной продукции, приводит к тому, что компания может принять решение повысить цену товара, увеличив при этом расходы на формирование бренда. При сравнении рентабельностей до брендирования и после, вполне возможна ситуация процентного роста прибыли при одновременном снижении показателей рентабельности [70].

3.4.3 Об измерителях и измерениях

Измеритель - это критерий, с помощью которого можно оценить изменение чего-либо, например финансов.

Измерение - процесс оценки изменения величины измерителя с помощью принятой методики.

Наша задача установить позволяют ли современные измерители и методы измерения адекватно оценивать изменения, происходящие в экономике, в том числе в финансах.

Рассмотрим их на макроэкономическом и микроэкономическом уровнях.

На макроэкономическом уровне наиболее известен показатель ВВП (валовой внутренний продукт), автором которого является лауреат Нобелевской премии по экономике Саймон Кузнец.

ВВП удерживает лидерство, как интегральный измеритель экономического роста, более 80 лет. Всё это время идёт работа по поиску критерия, более точно характеризующего изменения в экономики. Примерами таких показателей являются - стоимость человеческой жизни [31], генеральный индикатор прогресса или GPI [117] и т.п.

На микроэкономическом уровне основным критерием оценки экономического роста предприятия является показатель экономической добавленной стоимости (EVA), тесно связанный по своей экономической природе с показателями, характеризующими прибыль бизнеса и чистый денежный поток.

Все вышеназванные показатели являются стоимостными, измеряемыми в денежных единицах. При этом базовым является критерий экономической добавленной стоимости. Это особенно хорошо видно из формулы расчета ВВП производственным методом, согласно которому

ВВП = Сумма добавленных стоимостей [45].

Современная экономическая теория рекомендует всемерно увеличивать добавленную стоимость, так же как и другие вышеназванные измерители. Но, эти критерии не отражают действительные изменения состояния экономики страны или предприятия, так как включают в себя стоимость бесполезных работ и потраченных ресурсов, в том числе невосполнимых природой. Приведем несколько простых известных бытовых примеров.

ЖКХ - увеличивает температуру в помещениях, заставляя населении открывать форточки, что приводит к ещё большему расходу тепла. Это позволяет ЖКХ увеличить величину счетов и, соответственно, добавленную стоимость и прибыль. Близкая ситуация с оплатой других коммунальных услуг, например электроэнергии.

Здравоохранение:

для увеличения объемов выполненных работ позволяющих получить больший объем средств от страховых медицинских компаний одна и та же работа выполняется с привлечением большего количества специалистов. Например, из поликлиники А больной направляется в поликлинику Б чтобы получить направление на процедуру которая предоставляется в поликлиники А из которой больной и приехал. То есть лечение больного осуществляется по возможно длинному пути. При этом добавленную стоимость попутно зарабатывают и транспортные компании;

для того чтобы врач мог заработать он не должен лечить, так как добавленную стоимость приносят не здоровые, а больные. Поэтому, вся медицина и фармацевтика, ориентирована лишь на снятие симптомов заболеваний.

Банковская система - следование рекомендациям Базельского соглашения об увеличении банковского капитала и банковских резервов, приводит к увеличению процентных ставок по кредитам и соответственно увеличению цены товаров и услуг. Это является фактором, увеличивающим добавленную стоимость.

Государственная сфера - постоянный рост документооборота, главным образом различных форм отчетности и инструкций, приводит к постоянному росту административного персонала. Численность государственных и муниципальных служащих в России значительно превысила их численность в СССР (около 1 млн. чел.), число жителей в котором было больше, чем в 2 раза. Неадекватный эффективности экономики рост числа чиновников подтверждает опыт автора. Так в конце 1980 и начале 1990 годов в Контрольно-бюджетном комитете СССР работало около 180 человек, а в созданной в 1995 году Счетной палате Российской Федерации получают заработную плату около 2000 человек. Увеличение объемов реальных возмещений средств в бюджет (поступления на счета казначейства, а не сумма выявленных нарушений в отчетности) значительно меньше роста численности бюрократического персонала и затрат на их содержание. Содержание неэффективно используемого персонала, также является фактором, косвенно увеличивающим добавленную стоимость.

Поскольку, подходы в управлении добавленной стоимостью лежат в основе методов управления и определения величины ВВП и других измерителей экономического роста, кратко остановимся на их критике.

Многие авторитетные экономисты, включая Саймона Кузнеца [78] с начала использования ВВП предупреждали, что ВВП является лишь «специализированным инструментом», его применение в качестве индикатора общего благосостояния может приводить к опасным заблуждениям.

То есть рост ВВП не является однозначным критерием увеличения экономического или социального благосостояния общества. Несмотря на это ВВП до сих является основным показателем экономического развития стран [103]. Его максимизация является главной целью экономической политики большинства стран мира. Он приобрел статус «магической формулы» для решения всех проблем.

Вместе с тем существует вполне обоснованное мнение, что «поддержка этого индикатора не имеет хорошего обоснования, скорее она основана на догме, или, в лучшем случае, на привычке» [83].

По мнению автора, живучесть ВВП как измерителя имеет иную целевую основу. Стремление к росту величины измерителя реально осуществляется через механизм увеличения стоимости бизнеса, а значит посредством кредитных ресурсов и инвестиций, первоисточником которых является мировой эмиссионный центр - США.

Такая методология позволяет эмитенту получать невосполнимые природные ресурсы и иные товары из других стран, практически не затрачивая своих стратегических ресурсов, зарабатывая при этом на сеньораже эмитента и оказывая влияние на экономику государств через кредитно-банковскую систему.

Другим, заслуживающим внимание измерителем, является Генеральный индикатор прогресса (GPI), рассчитываемый как разность между выгодами и издержками. Результатом расчета этого критерия может быть так называемый «нерентабельный рост», который при росте измерителя не приводит к росту благосостояния общества [47].

GPI делает наглядным тот факт, что сама по себе экономическая активность мало что значит для оценки её вклада в благосостояние, без информации о её качестве. Необходимо учитывать фактор ««нерентабельного роста». Такой экономический «курьёз» происходит, когда увеличение производства идет за счет ресурсов и благополучия, ценность которых больше, чем ценность продуктов производства.

Поскольку Россия относиться к странам сырьевой экономики, и, реализует невосполнимые природные ресурсы (нефть, газ и др.), то величина денежных поступлений от их реализации должна не увеличивать значения стоимостных показателей, но уменьшать их. Экономический рост таких стран по определению является «нерентабельным ростом», т.к. совокупное богатство страны уменьшается.

Те не менее GPI также как ВВП и другие стоимостные измерители не адекватно оценивают экономический рост. Причины те же - включение в расчеты бесполезных работ и априори излишних товаров.

По сути, при соблюдении единства методологии расчетов, стоимостные измерители могут, приближенно, характеризовать финансовые аспекты экономики. Полноценная и объективная оценка экономического роста, наряду со стоимостными показателями по возможности «очищенных» от бесполезной составляющей», требует в первую очередь использовать, натуральные, не денежные, показатели - штуки, литры, кубические и квадратные метры и т.п. Примерно так, как это делали, в СССР.

По мнению автора, исключение из экономической практики амортизации и налогов существенно повысит не только достоверность отчетности, но и роль известных показателей экономического роста (ВВП, GRI, EVA), так как их корреляция с объемами выпуска и реализации товара будет более полной. По сути, добавленную стоимость будет определять только начисленная за период заработная плата и полученная в нём прибыль.

Следующим аспектом нашего исследования является технология измерений и, в частности, использование средних значений критериев. Можно привести значительный список таких показателей, например CEROI - средняя рентабельность инвестиций; показатели «цена/прибыль» за период; показатели продолжительности жизни и др. Вычисление средних значений критериев используется как социальными институтами, например пенсионной системой, так и инвесторами.

Не искушенные экономисты и финансисты часто забывают, что средние исторические показатели применимы лишь в той степени, в которой они отражают сегодняшние условия. Это непосредственно применимо как к оценке эффективности управления экономикой, так и к инвестированию.

Наглядный пример ошибочной экстраполяции в инвестировании - слепое применение средних исторических показателей цены/прибыли для оценки сегодняшнего рынка или отдельных акций или ставок дисконтирования при использовании кумулятивного метода расчета. На средние ретроспективные оценки этих критериев влияет, например, процесс выбытия и слияния компании и т.п. Поэтому, инвесторы для понимания сегодняшнего рынка не должны полагаться на прошлые данные.

Следующий пример - социальная система. Допустим, первоначально пенсионный возраст был установлен на уровне 65 лет, так как актуарные вычисления показали, что «установленные планки на уровне 65 лет позволяют создать управляемую систему, которую легко сделать самоподдерживающейся при невысоких уровнях налогообложения заработной платы».

Но с момента установления пенсионного возраста, число доживших до этого возраста выросло, увеличилась на несколько лет и продолжительность жизни, тогда как рождаемость упала. В результате число работников приходящихся на одного пенсионера существенно уменьшилось. Существенно изменились и финансовые потоки, и финансовые возможности.

Управлять системой, когда лежащие в её основе данные постоянно меняются, очень сложно. Поэтому важно понимать, что нельзя делать выводы о настоящем на основе средних исторических показателей.

По нашему мнению, устранить этот недостаток при планировании финансовых потоков в социальной системе и иных подобных системах возможно только путём радикального изменения технологии их функционирования. Предложение по данному вопросу будет сделано ниже.

Существенное, и даже первостепенное значение, для осуществления измерений играет достоверность используемой для этого информации. Здесь в России есть существенные проблемы.

Вот, что говорит о достоверности статистики и отчетности Василий Михайлович Симчера - д.э.н., профессор, заслуженный деятель науки России, директор НИИ статистики Федеральной службы государственной статистики (2000-2010), вице-президент Российской академии наук, главный редактор журнала «Экономика. Предпринимательство. Окружающая среда» (1999-2005гг.), руководитель отдела статистики взаимной торговли стран-членов Таможенного союза ЕврАзЭС (2011-2012 гг.). Он так описал достоверность статистических показателей России в первом десятилетии 21 века [62].

В нижеследующей таблице № 6 приведены данные характеризующие расхождение официальных данных о развитии российской экономики с неофициальными данными НИИ статистики Госкомстата России. Информация весьма красноречива.

Ясно, что пользователи получали от органов статистики недостоверную информацию. Есть и другие, менее субъективные причины, влияющие на качество статистической информации и результаты экономической деятельности. Например, существенно влияют на результаты деятельности и, соответственно на статистику, частые изменения законодательства, которые меняют «условия» игры. Возьмем, к примеру, Налоговый кодекс Российской Федерации.

Только в 2014 году было принято 29 законов о внесении изменений в Налоговый кодекс России, который внесли поправки в 19 статей в главы 21 «НДС»; 19 статей главы 23 «Налог на доходы физических лиц», 30 статей главы 25 «Налог на прибыль». В 2013 году в эти же статьи было внесено 82 поправки. За 5 месяцев 2015 года принято 5 федеральных законов о внесении изменений в Налоговый кодекс России.

Другой важный аспект применения в экономических исследованиях статистических методологий, касается объема выборки и количества критериев, которые целесообразно в них использовать.

Таблица № 6. Двойственные оценки основных показателей развития российской экономики в 2001-2010 гг. [9].

Показатели	Официальные данные	Неофициальные данные НИИ статистики Госкомстата России	Комментарии
Национальное богатство России	4,0 трлн. долл. США	40,0 трлн. Долл. США	Занижено в 10 раз, чтобы создать образа небогатого, слабого государства, которое нуждается во внешней помощи.
Размер интеллектуального капитала.	1,5 трлн. долл. США	25,0 трлн. долл. США	Занижение в 17 раз помогало обосновывать курс на копирование худших образцов зарубежного образования, финансовую поддержку не эффективных или не приемлемых в России методологий, материальное унижение отечественных ученых.
Доля инвестиций в % ВВП	18,5	12,2	Завышение в 1,5 раза создает картин ложного благополучия.
Инфляция в среднем за год, в %	6-8	18,27	Прежде всего, росли цены на товары повседневного спроса
Удельный вес убыточных предприятий, в %	8	40	По натуральным показателям российская экономика безнадежно отстала от экономики СССР.
Уровень общего налогообложения полученных доходов, в %	45	90	Облагать больше, чем запланировали и уклоняться от налогообложения при 100 % сборе некоторых видом налогов возможно по той причине, что при планировании доходной части бюджета собираемость большинства налогов планируется на уровне 60-80%, а по некоторым, например акцизы на водку и т.п. исходе из данных официальной статистики о её производстве, которое регулярно оказывается ниже статистики продаж.
Уровень уклонения от уплаты налогов, в % от доходов.	30	80
Степень износа основных фондов.	48,8	75,4	Собственные машино и станкостроительные отрасли не развивают для обоснования зарубежных закупок и инвестиций.
Реальные затраты на модернизацию, млрд. руб.	750,0	30,0	Это объясняет, почему кроме обороны, использующей советский потенциал, мы никак не можем развить иные секторы экономики.
Эффективность модернизации, в % к затратам	25,0	2,5
Разность в ценах производителей и в рознице, в разах	1,5	3,2
Степень эксплуатации: отношение ВВП на одного работника к его среднегодовой оплате труда, в %	Около 194	Около 407	Российский работник получает лишь ј от того, что он производит, тогда как в развитых странах от Ѕ до 2/3. Неудивительно, что производительность труда в России в 7-20 раз ниже, чем в Европе и США.
Средняя заработная плата, в тыс. руб.	Около 30,0	Около 15,0
Доля иностранного капитала в российской промышленности, в %	20,0	75,0	Номинально, почти все наши предприятия оформлены на российских резидентов. Фактически, осуществляется подмена, известная из книги И.Ильфа и В. Петрова «Золотой теленок».

Из статистических соображений следует, что число элементов (случаев) в выборке из множества элементов, в отношении которого осуществляются статистические расчеты, должно быть не менее 30--35. Это значит, что значительное количество современных исследований анализирующих тенденции развития экономических субъектов, должно быть подвергнуто сомнению, так как в большинстве случаев ретроспективный горизонт исследования не превышает 3 лет.

Следовательно, требуемое количество элементов в выборку можно получить только в том случае, если компания формирует ежемесячную бухгалтерскую отчетность. По существу же, выводы многих научных публикаций сделаны на основании трендов построенных по «трем точкам» - данным годовых отчетов организаций, как правило, за последние три года. Это сводит их научную и практическую ценность к нулю.

Определенной проблемой также является всё растущее количество используемых в экономических расчетах и оценках финансовых показателей. Например, только информационно-аналитическая система агентства Блумберг, для характеристики финансовой устойчивости компаний, использует 126 критерия.

Исследование, проведенное д.э.н., профессором Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Федоровой Е.А. показало, что действительно значимыми и достаточными являются только 2 показателя - быстрая ликвидность и структура капитала, т.е. отношение собственного капитала к заемному капиталу [99].

То есть больше информации не значит больше точности. Более того, в бизнес практике достаточно много ситуаций, когда для принятия финансового решения реальные значения финансовых критериев не имеют решающего значения.

Например, в обзоре исследований посвященных IPO авторы приводят мнение: «Правильным временем для выхода на IPO будет момент, когда собственные средства уже израсходованы, однако вся прибыль от работы компании еще не получена и стоимость компании не может быть правильно оценена, внешними инвесторами» [41].

Не меньшей проблемой является доверие к финансовой отчетности компаний, в том к отчетности, достоверность которой подтверждена положительным аудиторским заключением. О сути этих проблем автор опубликовал несколько статей [66], [69], [71].

Для рядового пользователя отчетность сложна и непонятна, а ряд оценочных статей, даже при условии соблюдения стандартов МСФО имеет в себе существенный субъективный компонент. Поэтому, инвесторы и руководители компаний, слишком много внимания, уделяющие доступной информации, например, о текущих прибылях и коэффициентах, проигрывают в сравнении с теми, кто сосредоточен на ожиданиях рынка в отношении будущих результатов.

Более того, знакомство с реальным бизнесом формирует уверенность в том, что бизнес живет в мире, где отсутствуют причинно-следственные связи, на которых построены практически все экономико-математические модели. Конечно это не так, но связать между собой причину и следствие не всегда просто, так как не каждое следствие пропорционально причине.

Сара Сарасвати, профессор Высшей школы бизнеса Дарден университета Вирджинии показала: мелкие предприниматели полная противоположность учёным мужам[58].

Они испытывают отвращение к прогнозам. «Если вы дадите предпринимателям данные, относящиеся к будущему, они просто не обратят на них внимание». Они считают, что по поводу прогнозирования беспокоиться не стоит. Одно исследование показало, что 60% руководителей Inc. 500 перед запуском своих компаний даже не написали бизнес планов и в дальнейшем не занимались планированием и прогнозированием, предпочитая тестирование. Российская практика малого и среднего бизнеса подтверждает такую же практику, но тестирование в России интуитивное, не обеспеченное отечественной методической базой.

Точка зрения мелких предпринимателей начинает проникать в крупные организации. Скот Кук, основатель Intuit, настолько уверился в достоинствах учинга (тестирования), что выступает в поддержку того, что называет «лидерством посредством эксперимента». Кук считает, что должны прекратить попытки получить все ответы и принять все решения. В речи в 2011 году он сказал: «Руководители принимают решения на основании политики, убеждений и PowerPoint. Ни один из этих факторов, отмечает Кук, не гарантирует торжества хороших идей. Когда мы принимаем решения на основе экспериментов, у лучшей идеи появляется возможность проявить себя»[58].

Процесс измерения сегодня ещё больше усложняется игрой в ожидание прибыли [100].

Руководители компаний и инвесторы словно соревнуются между собой, кто выше поднимет планку ожиданий. Стремясь воплотить эти ожидания в жизнь, они поощряют аналитиков поощрять свои ожидания, а это заставляет руководителей обеспечивать еще больший рост любыми способами [113].

Поэтому, по-видимому, премия за риск вложения в акции, является не стационарной величиной. На размер рисковой премии влияют ожидания будущего роста. В период общего оптимизма премия за риск уменьшается, а в период негативных ожиданий возрастает. Резкие колебания готовности инвесторов к риску, вероятно, вносят вклад в не стабильность значений коэффициентов-измерителей.

3.4.4 О принятии решений и оценке рисков

Исследование актуальной ситуации ясно показывает, что экономические институты, включая фондовый рынок, ведут себя не так как это должно следовать из «классических» теорий принятия решений и оценки рисков.

«Классическими» мы считаем парадигмы составившие основу популярных в экономике моделей, например:

1. Блеза Паскаля о «ожидаемой ценности» («математическом ожидании»). Идея содержится в его работе «Мысли о религии и других предметах», изданной в 1670 году. Развита Даниилом Бернулли, который в 1738 опубликовал влиятельную статью, названную «Изложение новой теории измерения риска» (Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk), в которой он использует Санкт-Петербургский парадокс. На основе этих работ был разработан известный алгоритм принятия решений на основе оценки альтернатив.

2. Закон нормального распределения вероятностей Карла Гаусса.

3. Закон зависимости риска и доходности, предложенный Френком Найтом в монографии «Риск, неопределённость и прибыль» (Risk, Uncertainty and Profit, 1921), который установил прямую зависимость уровней доходности и риска и теорию оптимального портфеля Гарри Марковица.

Разработанные на основе этих парадигм модели практиковались довольно успешно и долго, но кризисные события конца 20 и начала 21 века показали, что в современных условиях они не вполне точны. Появились, и уже достаточно давно, новые направления знаний о механизме принятия решений. Рассмотрим их.

Направление 1. От распределения Гаусса и модели Бернулли, до натуралистического подхода.

Большинство финансовых моделей предполагает, что изменения цены подчиняется нормальному распределению Гаусса. Например, такие базовые модели как: оценки стоимости капитальных активов (САРМ), ценообразования опционов Блека-Шоулза, постоянного роста дивидендов Гордона, случайных блужданий, VaR и многие другие. Все они, так или иначе, используются для расчета стоимости акций.

Но изменение цены акций не подчиняется только нормальному или логнормальному распределению. Это значит, что стандартное отклонение может быть недостоверным показателем риска [109].

Опыт показывает, что в сравнении с «предсказаниями» нормального распределения [111]:

небольшие изменения цены более часты;

изменений средней величины происходит меньше;

хвосты распределения в реальности толще.

Модель «много малых и немного крупных событий» характерна не только для цены активов. Это признак сложных систем в состоянии «самоорганизующейся критичности». Образ такой системы знаком с детства. Вспомните. Вы насыпаете песок горкой. Сыпете и сыпете. Горка растет, но песок не обсыпается. До определенного момента. Ещё одна песчинка и все гора лавиной обваливается. Теперь, представьте: вы - инвестор, песок - информация, а гора - цена акций. Всё это - фондовый рынок, являющийся самоорганизующейся системой обладающей свойством критичности.

Самоорганизующаяся критичность характерна не только для цены активов, но и для самых разных систем- от вымирания видов до транспортных пробок [95].

Особенность взаимодействия с такими системами, подметил Уоррен Баффетт, который в 2001 году в письме акционерам Berkshire Hathaway, обратил внимание на различие между опытом и оценкой подверженности риску. Баффетт утверждал - в 2001 году компания предполагала высокую вероятность терактов, но не соизмеряла с ним страховые премии, так как сконцентрировала внимание на прошлом опыте, а не на оценке подверженности риску.

К сказанному, необходимо добавить, что в реальности цены акций в той или иной степени зависимы друг от друга. Это противоречит классической теории. Но анализ рыночных спадов, который привел Дидье Сорнет в книге «Причины краха финансовых рынков» убеждает, что это именно так [114].

Вывод - сфера применения расчетов базирующихся на нормальном распределении Гаусса или логнормальном распределении ограничена.

Приведем простой пример. Опрос директоров компаний о расходах на информационные технологии проводиться среди компаний списка Fortune 1000. Если предположить, что процентное отношение этих расходов к объему продаж распределяется неким случайным образом, тогда выборка директоров может существенно влиять на результат опроса. Так, на верхние 10% компаний в списке приходиться более 50% совокупного объема продаж компаний входящих в список. На 10% нижних компаний приходиться менее 2%. Придание равной весомости ответам всех директоров может существенно исказить основную картину.

Оценщикам, использующим классические методологии оценки стоимости продуктов, следует знать, что укороченные жизненные циклы продуктов и процессов подрывают полезность традиционных коэффициентов (особенно коэффициента цены к прибыли на акцию). Потому, что изменилась основа для сравнения. Поскольку периоды стабильной сверхдоходности сокращаются.

В моделях дисконтированных денежных потоков, при оценке термальной стоимости, не следует основываться на предположениях о непрерывном росте в течение и по истечении заданного периода прогнозирования, т.е. на предположении о создании долгосрочной стоимости. В мире, где периоды конкурентного преимущества становятся всё короче, такое предположение стало неуместным. Откуда нам это известно - по показателям оборачиваемости портфелей [58].

Модель принятия решений Даниэля Бернулли была создана более 250 лет назад и до сих пор является базовой во многих экономических теориях.

В 1950-х годах экономист Хёрб Саймон привел весомый аргумент против этой модели. По его мнению требования к информации в этой теории превосходят познавательные способности людей, т.е. человеческая рациональность ограничена. Люди принимают решения не из расчета оптимальных исходов, а ориентируясь на то, что для них «достаточно хорошо». Большинству людей не нужен максимум.

В последние годы появился новый подход, натуралистическое (естественно-событийное) принятие решений, пытающийся объяснить, как эксперты принимают решения в реально существующих и хорошо знакомых им условиях [110].

Для людей способных к естественно-событийному принятию решений характерно [105]:

широкое использование воображения и ментального моделирования для оценки ситуации и возможных альтернатив;

быстрое распознавание проблем на основе сопоставления паттернов (моделей), связывание известной им модели с конкретной ситуацией;

умение мыслить по аналогии, т.е. способность видеть сходство между ситуациями; более 90% респондентов сказали, что создание истории на основе известных фактов играет важную роль при принятии решений.

Главная особенность натуралистического подхода, в том, что эти люди в очень малой степени задействуют сознание.

Очень ярко характеризует, неэффективность классического алгоритма принятия решений следующая история рассказанная Томасом Стюартом [116].

В корпусе морской пехоты США учили классическому принятию решений: сформулировать проблему, очертить альтернативы, оценить варианты. Но преподаватель сомневался в полезности этой модели. Он осознавал, что на поле боя такой подход не работает. Этим он поделился с психологом, который изучал принятие решений пожарными в сложных ситуациях. Выяснилось, что пожарные вовсе не очерчивают альтернативы и не оценивают все варианты. Они используют первую приемлемую идею, преходящую им в голову, затем ищут следующую.

Тогда педагог подумал, что биржевой зал имеет много общего с командными пунктами у военных. Он привез на биржу офицеров и усадил их за торговые симуляторы, чтобы сразиться с профессиональными трейдерами. Трейдеры наголову разбили морпехов. Что никого не удивило. Примерно через месяц трейдеры приехали к морпехам, чтобы сыграть в военную игру. И снова трейдеры наголову разбили морпехов. Это шокировало всех!

О чем говорит история Стюарта? О том, что учет обстоятельств важнее качественных признаков и принятого плана или о том, что решение трейдерами формировалось иначе? И то и другое.

Дело в том, экономические системы, включая фондовый рынок, это сложные адаптивные конструкции, обладающие свойствами фрактальности. Алгоритм принятия решений в этом случае принципиально отличен от классической модели Бернулли и её последующих модификаций. Подробнее об этом будет сказано ниже.

Еще более ранним «сигналом» неблагополучия модели Бернулли был известный Санкт-Петербургский парадокс, который иллюстрировал расхождение математического ожидания выигрыша с его «здравой» оценкой людьми.

Реальные игроки осознают, что существует предельно высокая цена для входа в игру, при превышении которой игроки откажутся от игры, каким бы высоким не был бы предполагаемый выигрыш. При этом зависимость между суммой возможного выигрыша и суммой ресурсов игрока не прослеживается. То есть для игроков имеющих значительно различающиеся по объему ресурсы верхний предел цены для входа в игру одинаковый.

Отрицали метод максимизации математического ожидания, как правильный метод расчетов, и даже саму его полезность для таких случаев, многие авторы, включая Жана ле Рон д'Аламбера и Джона Мэйнарда Кейнса. В частности, Кейнс настаивал, что относительный риск альтернативного события может быть достаточно высоким для того, чтобы отказаться от всех вариантов наступления этого альтернативного события, даже для случая, когда математическое ожидание положительного события сверхбольшое.

То есть полезность выигрыша не определяется только его максимально возможными значениями. Значит, что стандартная финансовая теория не может дать ответ на вопрос: как войти в событие, имеющее низкую вероятность проявления и высокую степень воздействия или как его избежать? А это главный вопрос инвестора.

По мнению автора, изложенное, свидетельствует о уверенном дрейфе определенного и вероятного (Гаусс, Бернулли) к возможному и ирреальному, а главное от конкурентных рыночных экономических систем к сложным системам в которых значительную роль играют естественно-событийный (натуральный) подход к принятию решений, степенные законы и свойства их адаптивности и фрактальности.

Направление 2. От конкурентного рынка к сложным адаптивным системам.

Связь всего живущего с его средой обитания - это главное условие биологической эволюции.

Следуя закону подобия можно предположить, что главное условие экономического развития также связано с взаимодействием экономического субъекта с экономической средой, в которой он делает свой бизнес.

Эта среда включает в себя пространство «здесь и сейчас», свойства которого обусловлены научными системами и религиозными представлениями народа, а также социальной практикой.

Социальная практика преобразует действие в деятельность. Такая метаморфоза реализуется в среде современного Рынка, под воздействием катализаторов - Денег и Процента. Существование в среде Рынка возможно только тогда когда деятельность имеет Цель и эта Цель одобрена обществом и, следовательно, деятельность обязана содержать в себе такие составляющие как социализации и моральная ответственность.

Для того, чтобы существовать в условиях рынка экономический субъект должен чувствовать рыночную среду, идентифицировать себя в ней и составляющие её элементы относительно себя.

Потеря самоидентификации и идентификации относительно окружающего мира ведут к всеобщей "тревожности", потере субъектом представления о собственных границах и сферах влияния окружающих его конкурентов или союзников.

Помощь бизнесу в том непростом деле оказывают различные эксперты и консультанты. От точности их прогнозов зависит качество принимаемых решений и как следствие исход их реализации.

3.4.5 Об экспертах

Приведенный ранее рассказ Томаса Стюарта о том, как трейдеры победили морских офицеров, сначала в биржевой, а затем и в военной игре вовсе не курьезный случай [116]. Он имеет прямое отношение к принятию решений и выбору консультантов-экспертов сопровождающих этот процесс.

Современные исследования утверждают, что «коллектив» дает более точные прогнозы, чем отдельно взятый эксперт. Особенно в сложных ситуациях. Почему? Потому, что оно нейтрализует индивидуальные ошибки и, в итоге, приводит к установлению более точной оценки.

Математическое обоснование этому эффекту сформулировано в теореме маркиза де Кондорсе еще в 1785 году, но только с появлением интернета, появилась возможность применить его практически, в форме организации рынков предсказаний, набирающих в мире силу как прогнозный экспертно-аналитический инструмент. Есть они и в России [73], [74],[88].

Существуют ли фактические данные, подтверждающие более высокую ценность коллективного суждения при прогнозировании результатов и решении сложных проблем? Да, существуют. Приведем несколько доказательств. Авторами их являются: Френсис Гальтон [101], Филипп Тетлок [119], компания «Хьюлет-Паккард» [98], Скот Пейдж [96], Джеймс Шуровьески [89] и другие.

Френсис Гальтон. В 1907 году в статье «Глас народа» опубликованной в журнале Nature он описал соревнование по угадыванию веса быка на выставке в Плимуте. Участвовало 787 человек. Как искушенные мясники и фермеры, так и весьма далекие от этого люди. Гальтон рассчитал усредненный прогноз группы - «глас народа», а также среднее значение. Он обнаружил, что усредненный прогноз находился в пределах 0,8% от правильного веса, а среднее значение догадок «народа» в пределах 0,01% [101].

Филипп Тетлок. Свое исследование психолог он описал в книге «Экспертное политическое суждение» (Expert Political Judgement). Тетлок просил сотни экспертов дать тысячи экономических и политических прогнозов на ближайшие 15 лет, а затем отследил точность прогнозов. Результаты были удручающие.

Но некоторые опрошенные были более точны в прогнозах. Он установил, что точность прогнозирования зависела не от того, кем был эксперт или во что он верил, а от того как он мыслил.

Наилучшие результаты показали не «узкие» специалисты, а аналитики знающие массу специфических мелочей, скептически относящиеся к универсальным теориям и при составлении прогнозов использующие гибкий подход, отталкиваясь от конкретного случая, не упрощая ситуации, что требует сведения воедино информации из различных источников [119].

Дополнительное образование не повышает точности. Тетлок обнаружил: доктора наук делают прогнозы не лучше, чем люди без степени. Опыт также не оказывает существенного влияния: эксперты с двадцатилетним стажем не лучше, чем новички. Хуже только студенты.

Особенно страдают от склонности к упрощениям экономисты, которые пытаются моделировать и прогнозировать сложные системы при помощи инструментов и аналогий, взятых из более простых равновесных систем. Эта особенность психики приводит к ряду концептуальных проблем, включая неспособность рассматривать инновационные подходы и выявлять новые ключевые факторы и изменения систем.

По мнению Филиппа Тетлока, даже сырые экстраполяции более надежны, чем человеческие предсказания в каждой области наблюдаемых исследований.

Компания «Хьюлет-Паккард» установила, что даже небольшие группы могут прогнозировать результаты лучше, чем отдельные люди. Внутренний рынок, созданный специалистами в кампании, дал более точные прогнозы по будущим объёмам продаж, чем официальные корпоративные эксперты [98].

Скот Пейдж. По его мнению, для толпы исключения и безумства являются скорее исключением, чем правилом. В своей книге «Различие» Скотт Пейдж убедительно показывает, что коллективная мудрость превосходит простую сумму её компонентов. Группы людей находят более удачные решения, чем специалисты, работающие в одиночку. Ответ на вопрос, почему так происходит один - разнообразие внутреннего облика, особых свойств и способностей человека [96].

Джеймс Шуровьески. Коллективный усредненный прогноз большого количества людей, особенно если они лично заинтересованы в исходе дела, зачастую оказывается ближе к истине, чем мнения опытных экспертов. Этот феномен хорошо знаком зрителям игры «Как стать миллионером» (герои которой часто берут «Помощь зала»).

Коллективный интеллект способен решать множество задач, порой неразрешимых для эксперта-одиночки - от точного подсчета «на глазок» количества горошин в стакане до определения места аварии затонувшей подлодки.

Не следует целиком и полностью полагаться на мнение одного человека или даже нескольких людей. Но и «толпа» становится «мудрой» только при определенных условиях. Она должна быть разнообразной - состоять из людей разного образования, профессионального опыта и т.д., чтобы каждый вносил в общую копилку свои особые знания.

«Толпа» должна быть децентрализованной, чтобы никто не диктовал ей ответ. И еще нужен механизм, чтобы обобщать мнения людей в единый коллективный вердикт. И люди в «толпе» должны быть независимыми - полагаться, прежде всего, на собственные знания, не ориентироваться на мнение других» [89].

Таким образом, «глас народа» стабильно демонстрирует удивительную способность к решению проблем - нужно ли найти выход из сложного лабиринта, угадать количество горошин в банке или найти спрятанную бомбу [115], [120].

Однако чтобы это произошло необходимо наличие механизма агрегирования информации, наличие стимулов для правильного ответа и разнородность группы. По мнению автора, таким механизмом являются рынки предсказаний, обеспеченные наличием множества различно и высокообразованных экспертов

Преимущество «коллективного» разума над индивидуальным, демонстрируют также следующие факты.

Во-первых, сбои опытно-эмоциональной системы под влиянием манипуляций извне. Как-то, под воздействием рекламы или иным путём.

Например, чтобы управлять корпорацией, не обязательно иметь контрольный пакет акций. Достаточно 1-5%. Эта доля может быть вполне сопоставима с количеством акций компании торгуемых на бирже.

Значит, при их выставлении на торги может быть спровоцирован «стихийный» процесс сброса на торги акций другими акционерами. Цена акций, а значит стоимость компании, изменятся.

При этом, согласно теории перспективы, люди стремятся избежать убытка примерно в два раза сильнее, чем желают получить прибыль такого же размера.

Поэтому, если экспертам (инвесторам) нравиться данная инвестиционная возможность, они склонны оценивать риски как низкие, а вознаграждение как высокое; если она им не нравиться, склоняются к противоположному мнению - высокие риски и низкое вознаграждение, вне зависимости от объективных вероятностей [108].

Человек не может отделить эмоций от решений [104].

Во-вторых, эксперты, считающие важным логически понимать, что движет экономикой (рынком), рискуют попасть в ловушки ложной причинности.

1-я ловушка - принятие корреляцию за причинность, в связи с тем, что некоторые события могут быть коррелированны с движением рынка, но не являться их причиной. Например, Дэвид Лейнвебер из Калифорнийского технологического института обнаружил, что лучшим опережающим индикатором доходности индекса S&P 500 является производство масла в Бангадеш? [96].

2-я ловушка заключается в оценке индивидуальных действий вместо понимания рынка в его целостности. Конечно, индивидуальная независимость важна, но люди, в основном, существа социальные. Поэтому в большинстве, как и другие животные, предпочитают небольшое немедленное вознаграждение более крупному вознаграждению в будущем.

Откуда нам это известно - по показателям оборачиваемости портфелей. При этом большинство управляющих активами делает это слишком быстро, что приводит к значительным операционным излишкам и издержкам воздействия рынка, лишней налоговой нагрузке. Краткосрочность съедает доходность портфелей.

Выше приведенные факты подтвердил, в ходе открытой лекции «Нейроэкономика: Когнитивные и нейронные процессы при межвременном дисконтировании», профессор Стэнфордского университета Самюэль МакКлю [42].

Докладчик обратил внимание на психологическую невозможность отложить получение вознаграждения на длительный период, склонность к временному дисконтированию (temporal discounting); на то, что эта тема является одной из ведущих в изучении механизмов возникновения решений и радикально меняет представления о способности человека контролировать свои поступки.

Выбор человека при принятии решения о немедленном или отсроченном вознаграждении зависит от того, какая из структур мозга активизируется больше: прилежащее ядро или префронтальная кора?

Ученый выяснил, что если в момент принятия решения доминирует прилежащее ядро, человек становится более склонным к импульсивным решениям и выбирает немедленное вознаграждение.

Если же активизируется префронтальная кора, выбор перевешивает в сторону большего вознаграждения, но отсроченного во времени.

Можно сказать, что успешность решения зависит от темперамента больше, нежели от интеллекта.

Но равно ли «коллективное целое» в США «коллективному целому» в России, с точки зрения поведенческих реакций и решений? Одинакова ли будет сила эмоций при наступлении рискового события? Известно, что ментальные и неврологические различия между «американцами» и «русскими» значительны, Но масштабных бихевиористических исследований в российской экономике фактически не проводится.

3.4.6 О свойствах современных экономических систем

Социальные науки знают, что многие системы возникают в результате конгломерации и структурирования множества неоднородных элементов. Человеческое сознание, иммунная система, экономика и фондовый рынок. Все они являются сложными адаптивными системами. При этом общество (коллектив), которое формируется в таких условиях, является единым децентрализованным организмом.

Пример, можно найти в мире простейших (амеб, слизняков и т.п.). Эти организмы при достаточности пищи ведут себя как независимые сущности. Самостоятельно двигаются, едят и размножаются. Когда пищи недостает, клетки этих организмов, объединяются в единый кластер. То есть независимые отдельные организмы перестают существовать автономно и начинают жить как коллектив.

Не менее интересны наблюдения орнитологов, свидетельствующие о феномене коллективного разума.

Перелетные птицы знают свой маршрут, только тогда когда их количество превышает некоторое критическое значение. Одна птица или немного птиц не знают конечной цели перелёта. Они бесцельно мечутся и не летят.

Знание приходит только в стае. И уже не важно, кто ведет стаю - молодой или старый вожак. Возник сверхорганизм.

Это же характерно для людей. Подобное происходит в социальных системах, на фондовом рынке, где нередко наблюдаются стадные решения.

Если описывать такие системы математическим языком, то больше всего для этого подходит понятие «фрактал». От латинского «Fractus» (дроблёный, сломанный, разбитый) - математическое множество, обладающее свойством самоподобия, то есть однородности в различных шкалах измерения.

При этом структура этого множества отлична от топологической структуры. Примерами фракталов в природе являются деревья, облака, береговые линии, очертания гор и иные, привычные для людей, объекты. Свойство фрактальности определяет индивидуальные черты этих систем. В том числе социальных сообществ. Фрактальная модель, по мнению ряда авторов, обладает колоссальным организационным потенциалом [30], [81].

Фракталы, в отличии иных моделей организационных структур, имеющих только одну природу, способны меняться, переходя из одного состояния в другое.

В какой-то момент фрактальная система абсолютно авторитарна. Люди в ней лишь исполнители, выполняющие приказы без каких-либо рассуждений.

В другой промежуток времени система входит в состояние хаоса, который нужно устранить. В этой ситуации люди из не рассуждающих исполнителей превращаются в «спецназ», способный к самостоятельной и взаимосогласованной деятельности в любой ситуации.

Для России и СССР, в отличие от Запада, фракталы не являются чем-то искусственным.

В истории нашей страны встречаются длительные хаотичные периоды, когда речь шла только о выживании. Но с государством ничего не случалось. Несмотря на колоссальные жертвы. В этом-то и заключена чудовищная сила фракталов.

Более того, родиной работ в области фрактальной организации предприятий, видимо, является СССР.

Так в книге Ханса-Юргена Варнеке «Революция в предпринимательской культуре. Фрактальное предприятие», выпущенной в 1993 году говорится о китайских фрактальных фабриках, есть ссылки на работы китайских ученых [81].

Китайские первоисточники, в свою очередь, ссылаются на работы советских ученых. Однако в СССР это прошло незамеченным или было засекречено.

Суть фрактальных систем или организаций предопределяет состояния порядка и хаоса, перетекающих друг в друга.

Порядок базируется на знаниях, опыте, формальной логике, последовательном выполнении операций, определенной скорости и течении времени.

Главное в состоянии порядка - известно, чем занимается любой человек в организации в любой момент, так как это регламентировано инструкциями. Для порядка характерна параметризация.

В Хаосе параметризации нет. Нельзя дать точных количественных или качественных характеристик деятельности отдельных его элементов.

Воплощением же порядка является авторитаризм - бюрократическая модель организационного поведения.

В коллегиальной модели организационного поведения уже присутствует элемент хаоса - отсутствие параметризации, который, однако, не выходит за границы нескольких процентов.

Поддерживающая модель содержит по 50% порядка и хаоса. Баланс между ними обеспечивает жесткий центр.

Развивающая модель считается чисто хаотической. Хотя и в ней присутствует порядок. Но порядок этот - моментный. Поэтому так трудно сказать, как долго команда будет эффективной.

Обычно команды распадаются при малейшей попытке создать иерархию. Как только появляется, что делить, образуется возможность выдвинуться одним за счет других, люди обязательно этим пользуются, и из хаоса рождается порядок.

Наиболее устойчивы авторитарно-развивающие гибриды. Их эффективность выше, чем у чистых систем. Они не изменяют своей сущности во времени, а усилия управляющего направлены на поддержание постоянного формата.

Здесь необходимо уточнить, что следует понимать под терминами «порядок» и « хаос».

По мнению автора, вся история научных наблюдений за земным и внеземным существованием Мира не дает оснований утверждать, что в нём существовал, существует или будет существовать хаос, т.е. беспорядок.

Данный термин означает лишь степень непонимания человеком наблюдаемых явлений, перспектив их развития. То есть на самом деле речь идет о «неопределенности» - степени непонимания человеком сущности состояния окружающей его среды и происходящих в ней явлений или степени возможности принимать определенные решения, целесообразные и адекватные реальной ситуации.

...