Select a page

За что присудили Нобелевскую премию по экономике

Когда прошлой осенью стали известны имена награжденных премией Riksbank (они же лауреаты Нобелевской премии по экономике), новость приняли с некоторым смущением, кое-кто даже со смешком: шведы отметили некоего Юджина Фаму, который прославился гипотезой эффективного рынка, Роберта Шиллера, который как-то раз назвал эту гипотезу «самым поразительным заблуждением в истории экономической мысли», и Ларса Питера Хансена, чьи работы настолько сложны, что даже специалисты не сумели ни растолковать его творчество, ни как-то увязать его с Фамой и Шиллером. Премия была выдана за «эмпирический анализ цен на активы», хотя со стороны их труд казался не столько совместным прорывом, сколько не до конца разрешенным спором.

Но вскоре между тремя победителями обнаружилось связующее звено по имени Джон Кэмпбелл.
Кэмпбелл — гарвардский профессор экономики, один из самых выдающихся представителей современной экономической мысли. Докторскую диссертацию он защитил в Йеле под руководством Шиллера еще в 1984 году, но с тех пор много работал над развитием идей Фамы о риске и отдаче, в том числе публиковал статьи с зятем Фамы, специалистом по финансам из Чикагского университета Джоном Кокрейном. В этих работах Кэмпбелл охотно применял аналитические инструменты, отточенные Хансеном. В подробном обосновании своего решения о премиях Нобелевский комитет цитировал Кэмпбелла чаще, чем любую другую персону, за исключением только самих победителей.

Несколько других авторов, в особенности финансовые менеджеры, учившиеся некогда у Фамы Клифф Эснесс и Джон Лью в эпической статье «Institutional Investor» постарались хотя бы прояснить, каким образом могут мирно уживаться идеи Фамы и Шиллера. Но даже Эснесс и Лью сдались, когда речь зашла еще и о Хансене. Вот мне и захотелось понять, сумеет ли Кэмпбелл отыскать смысл в такой комбинации награжденных — и в нынешнем состоянии экономической теории, объясняющей цены на активы. Пришлось подождать, пока Кэмпбелл сумел выделить время для интервью, потому что сперва ему нужно было закончить статью о лауреатах для Scandinavian Journal of Economics. Теперь первый вариант статьи висит на сайте Кэмпбелла, а здесь я предлагаю отредактированную расшифровку разговора.

Материал написан сугубо техничным языком, и наш разговор, хотя мы и постарались обойтись без формул, тоже порой запутывался. Но Кэмпбелл, надо отдать ему должное, объясняет великолепно. Так что не пугайтесь, если я скажу, что начали мы со стохастического фактора дисконтирования, поскольку его-то Кэмпбелл и считает основой современной теории оценки активов.
Многие читатели, даже неспециалисты, слышали о Джоне Бэрре Уильямсе и модели дисконтирования дивидендов, то есть о приведенной стоимости будущих финансовых потоков. Стохастический фактор дисконтирования — это современный вариант того же понятия, я правильно понимаю?
Да. Это достаточно общее представление о дисконтировании в отсутствии риска. То есть учитывается будущая стоимость денег и нынешняя стоимость денег: деньги сегодня стоят больше, чем та же сумма в будущем, потому что их можно вложить и получать проценты.

Если проценты — некая неизменная величина (в мире, упрощенном до предела), то мы получаем модель дисконтирования дивидендов с постоянной дисконтной ставкой. Сложнее учесть фактор риска. Мы все понимаем, что нужна поправка на риск. Рассматривая рискованное предложение, вы не станете дисконтировать прибыль по той же ставке, что и для стопроцентно надежных инвестиций. Но как проводить подсчеты?

Существует наивный, но в определенных обстоятельствах работающий подход: все равно рассматривать дисконт как постоянную величину, однако изменить ее в соответствии с предполагаемым риском. Например, если сделка предполагается крайне рискованной, вы примените высокую ставку дисконта, а для надежного предложения — низкую. В 1960-х годах специально для этого была разработана модель оценки финансовых активов [CAPM]. Вы учитываете бета-коэффициент по отношению к среднерыночному и берете дисконтную ставку для нерискованных инвестиций плюс премию по акциям, умноженную на этот самый бета-коэффициент. Этому до сих пор учат в бизнес-школах, и это нетрудно понять практически любому. [И все же добавим словарик: бета-коэффициент — показатель флуктуации данных акций по отношению к рынку в целом, а премия по акциям — это разность ожидаемой доходности от этих акций и от «нерискованных» активов вроде тех же гособлигаций американского Казначейства.]

Но если присмотреться, то концы с концами не сходятся. Нельзя так просто все решать, нужен анализ возможных сценариев. Хороший сценарий: все получится, ваши инвестиции окупятся большим доходом. Плохой сценарий: провал, вы теряете деньги. Вам следует разобрать все возможные сценарии и каждому сценарию присвоить свою дисконтную ставку. После того как вы подсчитаете приведенную стоимость для каждого сценария, вы выведите среднюю величину. Это и будет стохастический фактор дисконтирования, поскольку для каждого сценария ставка дисконтирования вычисляется отдельно и оказывается в определенном смысле непредсказуемой, стохастической.
Это серьезная работа. Большинство людей на рынке, да и вообще в мире, обходится без такого анализа. Его применяют в наиболее техничных секторах финансовой отрасли, например при оценке дериватов. Многие традиционные инвесторы в, скажем так, техничной части финансовой отрасли, например в аналитике рынка акций, об этом даже не задумываются.
Но в академическом мире давно уже пересматривается подход к анализу финансирования, это происходит с 1970-х. Стив Росс (он работал в Йеле, а теперь в Массачусетском технологическом институте) создал базовую теорию. Но понадобилось время, даже десятилетия, чтобы осмыслить все ее последствия. Именно это они [нобелевские лауреаты 2013 года] и сделали. Взяли идею стохастического фактора дисконтирования и превратили его в полезный инструмент.

Идея «единой гипотезы», сформулированная Юджином Фамой на рубеже 1960-х и 1970-х, предполагала, что множество исследований уже подтвердило, как быстро рынок реагирует на информацию и профессиональные инвесторы не поспевают опередить рынок. Фама говорил: «Если вы пытаетесь сказать что-то более существенное об эффективности рынков, о той роли, которую они играют в оценке активов, нужна теория о ценах активов». А единственной теорией в ту пору была CAPM.

Существуют два вида анализа: анализ временных рядов и перекрестный анализ. Анализ временных рядов показывает, как происходит во времени корреляция риска, а перекрестный анализ показывает, как риски варьируются для различных активов на данный момент. Как мы понимаем, право на существование имеют оба метода, так что нам требуется модель, которая показала бы нам обе стороны медали. Однако не только обычные люди, но и ученые предпочитают рассматривать только что-то одно. Когда Фама приступал к работе, действовал перекрестный анализ, CAPM, а насчет временных рядов люди говорили: ну, давайте просто предположим, что со временем ничего не меняется, то есть корреляция риска останется одной и той же сегодня, завтра и т. д.

И в тех первых исследованиях вроде бы выходило, что рыночные цены подчиняются и CAPM, и гипотезе эффективного рынка.
Ранние исследования были посвящены фондовому рынку и брали в расчет короткие отрезки времени. Результаты выглядели достаточно убедительно, они совпадали с предсказаниями гипотезы эффективного рынка. Но даже тогда имелось одно исключение: тренд, возникавший после отчета о доходах. Этот феномен отметили в конце 1960-х годов Болл и Браун: если доход по акциям за год превзошел средние ожидания, цена на них подскакивает, а потом продолжает расти — а это уже не укладывается в рамки эффективного рынка.

А так, изучая фондовый рынок и беря небольшие отрезки времени, ничего особого не замечали. В 1970-х финансовые экономисты преисполнились самоуверенности. Они заявили, что дисконтные ставки эффективного рынка представляют собой постоянную величину, мы, мол, отлично разбираемся, теория работает, все в порядке. Но когда люди превозносятся, система дает трещину.

Эта система дала даже несколько трещин. Во-первых, стоило заглянуть за пределы фондового рынка, присмотреться к процентным ставкам, и там обнаруживалась определенная предсказуемость. Первая наша совместная с Шиллером работа, опубликованная еще в 1983 году, была об этом, этому же вопросу я посвятил свою докторскую диссертацию, а потом появились и результаты, полученные Фамой. Итак, это была одна проблема — фиксированный доход. Другая проблема — валюта, игры с ней: конвертируя свои средства в те валюты, по которым выплачиваются высокие процентные ставки, можно получить сверхдоходы.

Еще одно открытие 1980-х годов, не укладывавшееся в схему.
Это была проблема номер один. Проблема номер два — несовпадение краткосрочной предсказуемости и долгосрочной. На этом Шиллер сделал себе имя, а потом я помогал ему в работе. Суть вопроса, с его точки зрения, заключалась вот в чем: если цена акции — это дивиденды, дисконтированные на основе постоянного коэффициента, их цена не может колебаться сильнее, чем потоки предполагаемых дивидендов. Так почему же рыночные цены часто и так заметно меняются? Сформулируем ту же мысль иначе: выходило, что отношение дивидендов к цене акции или сглаженное отношение прибыли к цене вовсе не так уж хорошо предуказывало будущие дивиденды, хотя точно предсказывало будущие доходы. Проверяя экстремумы рынка 1929 года, 1966-го или 2000 года, мы видим, что высокие по отношению к дивидендам и доходу цены на акции не вызывают быстрого роста дивидендов — скорее, начинает падать цена акций.

Этим Шиллер вплотную занимался в 1980-х годах, и Фама тоже публиковал наблюдения такого рода. Его не устраивало бихевиористское объяснение. Он говорил так: «Мы видим, премия за риск в долгосрочной перспективе переходит из одного сектора в другой».
Мне это представляется наиболее увлекательным моментом во всей истории: у Фамы была гипотеза, он ее проверил и убедился, что она не работает. И он это видел, и другие экономисты тоже. Но объяснить, почему гипотеза оказалась несостоятельной, можно было двумя способами: либо счесть рынки все же эффективными, но ввести переменную цены риска, которая не остается постоянной во времени, или же изучать поведение людей. При чтении вашей статьи возникает такое ощущение, знаете… «Брито — нет, стрижено».

Профессиональные экономисты все еще стараются привести в равновесие эти точки зрения. Большинство из них, если ввести им сыворотку правды, признаются, что верной должна быть какая-то комбинация обеих гипотез. Лично я считаю, что феномены вроде длительных колебаний рынка и премий по акциям можно в достаточной степени объяснить рационально. В частности, в пору рецессии люди ведут себя осторожнее, чем во время бума. Я был соавтором известной статьи Джона Кокрейна, который рассуждает так: «Люди оценивают свое благосостояние с точки зрения уже имеющегося опыта, привычного стандарта жизни, как они сами выражаются в судах по разводам».

Поэтому в 1960-е годы, когда шел быстрый экономический рост, люди чувствовали себя богатыми и охотно шли на риск, потому что их уровень жизни превышал элементарные ожидания. Сейчас, когда все не так уж складно, жизненный стандарт опускается практически до минимума и этот «амортизатор комфорта» практически исчез.

Эта модель предполагает вполне разумные ожидания с той лишь поправкой, что в плохие времена риск беспокоит людей значительно сильнее, чем в хорошие. И я считаю, что нам не нужны иррациональные теории, чтобы объяснить эти длительные колебания рынка, хотя, полагаю, Боб абсолютно прав в том, что некоторые люди делают иррациональные выводы, экстраполируют и впадают в эйфорию, когда рынок поднимается.

Пусть даже опираться на свой недавний опыт не то чтобы совсем иррационально, но и рациональным в смысле рациональных экономических ожиданий 1960-х—1970-х годов это не назовешь. Тут уж хочется звать на помощь Даниэля Канемана и Амоса Тверски.

Полагаю, даже те экономисты, которые верят в рациональные ожидания, в последнее время начали составлять модели, где действуют люди с рациональными посылами, но поддающиеся эмоциям. В той модели, которую мы рисовали вместе с Кокрейном, действует рациональный, но эмоционально лабильный тип, который то пугается и начинает вести себя очень осторожно, а несколько лет спустя внезапно проявляет крайнюю агрессию. Этот парень совсем не похож на стабильно дисконтирующего героя 1960-х и 1970-х. И мне кажется, что тут стирается отчетливое различие между рационалистической экономикой и бихевиористской экономикой. Существует пограничная зона, ей посвящена обширная литература.

Теперь я бы хотел немного вернуться к сказанному выше. Я говорил, что в пору расцвета, в 1970-е, в структуре экономической теории пошли трещины, и первой из них стал вопрос о валютных доходах, а второй — о ценах на акции в долгосрочной перспективе. Но была также и третья проблема, аномалии в перекрестном анализе доходов по акциям. Фама и Кен Френч заявили, что рыночная премия определяется не только бета-коэффициентом, как предполагает CAPM: следует принять во внимание фактор размера и фактор цены. Позднее Марк Кархарт добавил фактор моментума (инерции). [Словарик: фактор размера (коэффициент масштаба) учитывает склонность акций малых компаний обгонять акции крупных по динамике роста. Фактор цены: дешевые — по коэффициенту котировки, по соотношению цены и доходности и т. д. — акции оказываются эффективнее дорогих. Инерция, или моментум, — тенденция акций, поднявшись или опустившись, продолжать движение в заданном направлении.]

С моей точки зрения, рациональные модели позволяют множеством способов объяснить премию по акциям, но феномен инерции с трудом вписывается в любую чисто рациональную модель. Если что-то могло нарушить олимпийский покой Юджина Фамы, то именно инерция. Бихевиористская теория объясняет этот феномен так: многие люди не поспевают за новостями, поэтому, когда цены поднимаются, еще можно успеть нажиться, оседлав эту волну и взмыв на ней еще выше.

Но вернемся к Хансену. В вашей статье есть замечательная фраза о том, как вы познакомились с ним и «почувствовали, что его глубокие мысли будет нелегко понять, однако эти усилия сполна окупятся».
Многие известные экономисты испытали такое же чувство при чтении статьей Ларса Хансена или на его презентациях. Это как послание из будущего, словно инопланетный гаджет упал на Землю с летающей тарелки. То есть мы получили в руки замечательную технологию, только бы понять, как эта штука работает. Тем Ларс и знаменит.

Сейчас уже многое из его работ удалось перевести, его мысли поняты и широко используются. Юджин Фама сказал, что без этой вспомогательной модели невозможно проверить эффективность рынка. Хансен ответил: «Погодите-ка минутку. Давайте допустим, что при наличии верной модели рынок эффективен, но в этой верной модели, которая у нас есть в уме, имеются неизвестные параметры, они вызваны нетерпением инвесторов или их склонностью избегать риска или иными факторами — и нам нужно выяснить эти параметры». Предположительно, это те параметры, которые при включении в модель максимально увеличивают непредсказуемость доходов. Ведь мы утверждаем, что при эффективном рынке и правильной модели доходы должны быть непредсказуемыми.

Вы так все объяснили, что я почти понял. Это и есть обобщенный метод моментов?[generalized method of moments]

Да, это он.

Похоже, он должен работать.
Еще как работает. Это стандартный метод, к которому прибегает каждый из нас, когда выстраивается очередная модель. Мы говорим: да, интересная модель, но как проверить, работает ли она, какие в нее заложены неизвестные параметры? Это универсальный инструмент и очень, очень полезный.

И это первое, что нужно сказать о Ларсе. Во-вторых, я упоминаю его имя в обсуждении бихевиористской финансовой теории, потому что Ларс также рассматривал модели с иррациональными или с отчасти иррациональными побуждениями. По правде говоря, Ларс стирает границу между рациональными и иррациональными побуждениями.

Он опирается на инженерную концепцию оптимальной устойчивости. Представьте, что вы инженер и вы строите мост. Вы располагаете физическими данными — какую вибрацию вызывает движение транспорта, какой будет нагрузка на опоры, но существует целый спектр вероятных сценариев. Инженер должен строить мост с учетом наихудшего сценария. То есть не буквально самого худшего, какой можно себе вообразить, потому что в таком случае ваш мост стал бы неподъемно дорогим, но с учетом наихудшего рационально мыслимого сценария. Инженерная наука развивалась именно с таким прицелом: есть тут и набор практических правил, но за последние годы сложился также абстрактный, математический подход, который и называется контролем оптимальной устойчивости. Ларс воспринял эти идеи и перенес их в сферу финансов.

Он утверждает следующее: предугадать доходность фондового рынка не в наших силах. Есть немало гуру, каждый говорит свое. Допустим, вы хотите распределить свои деньги так, чтобы и при наихудшем сценарии получить приемлемый результат. В таком случае, если бы вы собирались вложить большую сумму в фондовый рынок, вы бы передумали и сказали себе: «Нет, я не стану этого делать, потому что премия по акциям может оказаться очень низкой, и я сильно рискую, а награда мала. Лучше я буду инвестировать так, как будто премия по акциям еще ниже». Ларс предлагает именно такой подход: сознательно выбрать пессимистическую точку зрения, чтобы защитить себя на крайний случай. Такие пессимистические опасения нельзя назвать рациональными, но и безумными их не назовешь. Эпитет «устойчивый» тут очень кстати: эти опасения не расходятся напрочь с реальностью, просто в них «встроено» некое количество сдержанного пессимизма.

Это звучит вполне разумно.

Разграничение между рациональным и иррациональным стирается. Отчасти эта теория близка, поразительно близка к системе Шиллера, но Шиллер исходит из убеждения, что люди не могут знать подлинную модель, они поддаются действию различных социальных сил, проще говоря — стадному чувству. В мире Ларса люди тоже не обладают истинной моделью, но они это понимают и потому действуют максимально осторожно. У Ларса иррациональность проявляется в избыточной осторожности, а у Боба Шиллера в модах и трендах.

Насколько я понимаю, практическое применение все эти академические рассуждения находят главным образом в сфере управления активами. Люди, полностью овладевшие этими теориями, и вы сами в том числе, на их основании распоряжаются акциями и другими активами. Я так понял, и Клифф Эснесс это подтвердил, что рынки вполне эффективны, но есть еще множество деталей, почти незаметных явлений, которые вы стараетесь уловить и ими воспользоваться.

Покойный Пол Самуэльсон противопоставлял микроэффективность и макронеэффективность. Иными словами, если под неэффективностью рынка понимается неверное соотношение цен между акциями, то оно быстро выправится, потому что при большом зазоре возникнет возможность хорошо заработать. Какой-нибудь Клифф Эснесс тут же ринется в эту сферу, и различие в ценах будет стерто в мгновение ока. Если же вы обсуждаете макроявления, большие и долгие колебания рынка, тут куда денешься от такого факта, как высокая цена акций в начале 2000-х годов и дешевизна осенью 2008 года? Тут лучше всего быть крупным хеджевым фондом, да чтобы его управляющий имел стальные нервы, и не только управляющий, но и все клиенты.

Боб доказывает, что такие крупные колебания рынка могут в итоге отразиться на ценах, и это — уже не малая, а серьезная неэффективность рынка. А незначительные различия в цене между акциями одного типа в данный момент времени устраняются арбитражными операциями, и это происходит само собой, так что девиации остаются небольшими.

И это безопаснее, поэтому именно этот метод выбирает большинство финансовых инвесторов после теоретической подготовки?
Совершенно верно. Я главным образом занимаюсь проблемами размещения крупных активов и факторами, которые развиваются в течение многих лет. Но сначала я работал в обычной брокерской фирме, в чьи задачи входило подобрать портфель акций таким образом, чтобы за короткий срок обойти рынок и предъявить результаты клиентам. Но зачастую мы видим, что клиенты хотят сами управлять размещением своих активов. Результатов приходится ждать годами, и возникают сложности с наймом менеджеров по активам и финансовых аналитиков, поскольку слишком много времени нужно, чтобы понять, подходит ли этот человек для столь сложной работы и стоит ли заключать с ним контракт.
Но отзвук этих дискуссий ощущается и в политике — в монетарной, финансовой, в сфере регулирования и так далее. Там макронеэффективность оказывается чрезвычайно важна.

Безусловно. На стабильность финансовой системы сильные колебания цен активов и значительные изменения в рисковой премии оказывают огромное влияние, и их смикшировать гораздо труднее.
Я так понимаю, что уроки 1960-х и 1970-х годов гласят: нужно развивать финансовые инструменты. Чем больше людей участвует в жизни рынка, тем активнее сглаживаются неэффективности и тем эффективнее становится сам рынок. Вместе с тем на макроуровне колебания из-за этого могут оказаться сильнее.

Как раз сейчас об этом ведется плодотворная дискуссия. Возвращаясь к нашим нобелевским лауреатам: хотя они и прославились работой о «мыльных пузырях», они не призывают закрыть все начинания, а добиваться таких финансовых инноваций, которые в самом деле приносили бы пользу и рынку, и обществу. С их точки зрения, финансовая инновация заключается в том, что, создавая правильные инструменты, можно помочь людям принимать рациональные решения, поскольку удастся обратить их внимание на действительно важные факторы.

Простой пример: берем акцию и отделяем будущие дивиденды во времени — через год, через два и так далее — и каждый вариант продаем отдельно. Тогда люди видят, что стоимость акции на тот или иной год определяется дивидендами конкретно за тот год. И цифры эти не берутся с потолка. Если кто-то решается отдать за нее все свои деньги, он должен понимать, что он меняет вот эту нынешнюю сумму на право получить такую-то сумму в такой-то момент в будущем. Внимание акцентируется на этом дне и часе, когда корабль войдет в порт. Никаких больше сказок о кладе, закопанном там, где радуга уперлась в землю. Все точно рассчитано. И люди смогут принимать рациональные решения. И это будет полезно и для них, и для рынка в целом.

Модель оценки капитальных активов помогала компаниям рассчитывать стоимость своего капитала на постоянной основе. Теперь уже никто не думает, будто рисковая премия всегда остается одной и той же или что бета-коэффициент полностью отражает все факторы риска на фондовом рынке. Тем самым как бы и нет возможности одним-единственным способом подсчитать стоимость капитала — однако все продолжают пользоваться методом, который представляет собой все тот же несколько откорректированный CAPM.

Вы правы. И в этом заключается главная проблема современной финансовой теории — пока мы не сумели создать инструмент, столь же действенный, как в свое время CAPM. Помнится, одну свою статью Фама и Френч остроумно назвали «Требуется CAPM, живой или мертвый» («The CAPM Is Wanted, Dead or Alive»). Иными словами, нужна модель, и, даже если она отчасти мертва, она все еще требуется, все еще в ходу.

Надеюсь, мы постепенно нащупываем путь к более удачным процедурам. CAPM — стареющий вожак, на смену ему рвется немало молодых соперников, но ни один из них не показал еще себя во всей красе. Я тоже участвую в состязании со своей межвременной моделью (an intertemporal model): я предлагаю разбить движение рынка на перманентные удары, вызываемые ликвидным движением, и перманентные удары, вызываемые дисконтными ставками, и показываю, что одни из них имеют более высокий предел риска, чем другие. Как в свое время показателем риска считался любой холестерин, а теперь мы различаем хороший холестерин и плохой — так и в этой схеме вы рассчитываете бета-коэффициент своей компании или своего проекта с учетом обоих факторов рынка, причем один из них — тот, который вас преимущественно беспокоит. Сама процедура от этого не так уж сильно меняется, и все же я надеюсь, что со временем такой метод приживется. Хотя на смену парадигмы требуется немало времени.

Источник

0 Comments

Leave a reply

Закрыть
Зарегистрироваться
Account Details
*
*
Надежность пароля
Profile Details
Upload a profile picture
Social Profiles