Докорінна невизначеність: важливість речей, про які ми не знаємо, що ми їх не знаємо
Нова блискуча книга Мервіна Кінґа, колишнього директора Банку Англії, яку не можна не відзначити за, головно, викладені в ній погляди на регуляції в банківській справі та перспективи єврозони. Для мене найважливіший меседж «Кінця алхімії» — це наголос на докорінній невизначеності або, якщо цитувати колишнього секретаря оборони США Дональда Рамсфельда, на «речах, про які ми не знаємо, що ми їх не знаємо».
Цей наголос відображає паралельні інтелектуальні шляхи, які лорд Кінґ та я обрали ще коли були молодими викладачами 40 років тому. У книзі, опублікованій в 1976 році, економіст Мілтон Фрідман поставив під сумнів традицію, яка «проводила чітку відмінність між ризиком стосовно подій, які підлягають відомому чи пізнаваному розподілу ймовірності, та невизначеністю, що стосується подій, для яких неможливо сконкретизувати числові ймовірності».
Фрідман продовжив: «Я не посилався на цю відмінність, бо не вважаю її переконливою. Ми можемо розглядати людей так, наче вони визначають числові ймовірності до кожної можливої події». На питання: «Хто виграє війну?», Черчилль мав би відповісти: «Великобританія, з вірогідністю 0.7»; а Гітлер мав би дати таку ж відповідь, але, певно, з іншим числом.
Незважаючи на абсурдність, це те, чого нас навчили, і те, що ми передали наступному поколінню студентів. Здавалобися, що це чудовий час для фінансових молодотурків; інсайдерська торгівля в закритих мережах неформальних зв'язків (т.зв. old-boy network) мала би бути замінена новим поколінням квантів [quant (жарг.) — спеціалісти з квантитативного аналізу] та фінансових ракетчиків [rocket scientist (жарг.) — фахівці з використання імітаційних математичних моделей зі складними IT-інструментами]. Ми мали математичні інструменти, щоб зробити революцію в інвестиційній діяльності банків. Наша теорія підходила до створення основ моделі ризику, які використовуються фінансовими інституціями та накладаються регуляторами.
Однак Фрідман помилявся. Насправді існують межі у вирішенні ряду проблем, що розв'язуються математикою класичної статистики. Він помилково відкидав концепцію докорінної невизначеності, описаної 50 років до того економістами Джоном Мейнардом Кейнсом та Френком Найтом.
«Поняттям невизначеного знання, — писав Кейнс у 1921 році, — я не маю на думці просто вирізнити те, що є певним, а що є тільки ймовірним. Сенс, в якому я вживаю цей термін, полягає в тому, що перспектива європейської війни є невизначеною... Немає жодної наукової основи, щоб взагалі сформувати хоч якусь обчислюваність ймовірності. Ми просто не знаємо».
Якщо до довгострокового майбутнього відсоткових ставок чи цін на мідь, про які Кейнс теж спекулював, можна підійти ймовірнісно, то питання соціальної системи через 50 років є надто відкритокінцевим, а результати надто варіабельні та недостатньо конкретні, щоб їх описати в імовірнісних термінах.
Нещодавно видана книга про суперпрогнозистів, співавтором якої є Філіп Тетлок, добре ілюструє цю особливість. Намагаючись перетворити багатогранні питання на достатньо чіткі для того, щоб можна було оцінювати точність прогнозистів, Тетлок робить питання вузькими та нецікавими: замість «Як розвиватиметься війна в Сирії?» та «Як Європа впорається з кризою біженців?» виходить: «Скільки сирійських біженців прибуде до Європи в 2016 році?»
Фундаментальніше: є речі, про які ми не знаємо, бо не можемо їх уявити. Якщо б ви описали свій смартфон Фрідману в 1976 році, він би не зрозумів про що ви говорите, не кажучи вже про розумні спекуляції щодо ймовірність того, що його винайдуть чи куплять. Це «чорні лебеді», що їх описував Нассім Талеб. Читач, який якось запитав мене, які «чорні лебеді» найвірогідніше «матеріалізуються» у наступні п’ять років, не міг ще повніше не зрозуміти, у чому суть.
Існує величезна різниця між малоймовірними подіями, взятими з хвоста відомого статистичного розподілу, а надзвичайними подіями, які стаються, хоча раніше були не до уявлення. І, як правило, саме оці останні обумовлюють кризи — та можливості.
John Kay
The enduring certainty of radical uncertainty
The Financial Times, 6.04.2016
Зреферувала Леся Стахнів.
13.04.2016