• вера экономистов в способность финансовой системы выдержать кризис на жилищном рынке могла быть связана с тем, что колебания цен на жилье в прошлом не оказывали существенного влияния на финансовую систему. Однако финансовая система никогда прежде не использовала так много заемных средств и уж точно не создавала так много производных инструментов на жилищном рынке;

• вера политиков в способность экономики быстро восстановиться после финансового кризиса могла быть связана с их опытом недавних рецессий, большинство из которых заканчивалось быстрым «V-образным» восстановлением. Однако эти рецессии прежде не были вызваны финансовыми кризисами, а природа этих кризисов достаточно уникальна.

Для описания проблемы подобного типа существует специальный технический термин. В случае значительных ошибок в прогнозировании специалисты обычно говорят о том, что «данные находятся за пределами выборки». И обычно следы именно этой проблемы можно найти на местах подобных «преступлений».

Что означает этот термин? Объяснить его суть нам поможет простой пример.

Представьте себе, что вы – очень хороший водитель. Так о себе думают почти все водители {145} , но вы можете это доказать – за 30 лет водительского стажа (то есть совершив 20 тыс. поездок) вы пару раз легко наехали на бордюры.

Помимо этого, вы не злоупотребляете алкоголем и уж точно никогда не садитесь за руль пьяным. Однако как-то раз вы расслабляетесь на рождественской вечеринке в офисе. Не так давно умер ваш хороший друг, и вы находитесь в состоянии стресса. Один коктейль водка-тоник превращается в 12. Вы сильно пьяны. Что лучше сделать – поехать домой, сев за руль, или же вызвать такси?

Ответ кажется очевидным – взять такси. И отменить утреннюю встречу.

Рис. 1.6. Аккуратность и точность

Однако вы начинаете руководствоваться иной логикой. Прежде вы уже совершили 20 тыс. поездок, и лишь в двух из них произошли незначительные инциденты. Иными словами, вы спокойно добрались до места назначения в 19 998 случаях. Кажется, что все свидетельствует о том, что вы способны благополучно доехать до дома. А если у вас есть столь убедительные шансы на успех, зачем напрягать себя вызовом такси?

Разумеется, проблема состоит в том, что ни в одной из этих 20 тыс. поездок вы не находились в состоянии столь сильного опьянения. Размер вашей выборки для оценки успеха при вождении в нетрезвом состоянии равен не 20 тыс., а 0, и вы не сможете использовать свой прежний опыт для предсказания риска аварии в будущем. Это – типичный пример проблемы, связанной с ошибкой выборки.

Хотя может показаться, что избежать подобной ошибки легко, рейтинговые агентства ее допустили. Проделанный Moody’s расчет корреляции между различными ипотечными ценными бумагами на основании данных из прошлого был неверен – особенно принимая во внимание тот факт, что компания учитывала данные о ценах на жилье в США, начиная с 1980-х гг. {146} . Однако в период с 1980-х до середины 2000-х гг. цены были стабильными или росли. В подобных обстоятельствах предположение о том, что закладная одного домовладельца мало связана с закладной другого, было достаточно точным. При этом ничто в данных из прошлого не могло показать, что произойдет, когда начнут снижаться цены на все дома. Коллапс на жилищном рынке оказался событием, находившимся за пределами выборки, поэтому созданная модель не могла применяться для оценки риска в этих условиях.

Разумеется, сотрудники Moody’s не были такими уж беспомощными. Они могли бы дать куда более правдоподобные оценки, расширив горизонт видения. Соединенные Штаты никогда ранее не испытывали подобного краха на жилищном рынке – однако он происходил в других странах и приводил к плачевным результатам. Возможно, если бы экономисты Moody’s посмотрели, как изменились ставки в Японии после развития пузыря на рынке недвижимости, то смогли бы более реалистично представить себе всю опасность ценных бумаг, обеспеченных закладными, – и не дали бы им рейтинга AAA.

Однако большинство из тех, кто составляет прогнозы, как правило, избегает проблем, находящихся за пределами выборки. Расширяя выборку и включая в нее события, отделенные от нас пространством и временем, мы часто сталкиваемся с примерами того, что изучаемые связи выглядят совсем не так, как мы привыкли видеть. Наша собственная модель начинает казаться куда более слабой и смотрится уже куда менее впечатляюще при ее презентации (в статье в журнале или посте в блоге). Мы вынуждены признать, что знаем о мире значительно меньше, чем нам казалось. И наши личные и профессиональные стимулы почти всегда препятствуют подобному расширению выборки.

Мы забываем – или сознательно игнорируем – тот факт, что наши модели представляют собой упрощение мира. Мы считаем, что любая допускаемая нами ошибка будет находиться в разумных пределах. Однако в комплексных системах ошибки измеряются не в процентах, а в разах. S&P и Moody’s недооценили величину риска, связанного с CDO, в 200 раз. Экономисты считали, вероятность именно такой рецессии, которая произошла в реальности, составляла лишь 1 к 500.

Как я уже писал во введении, один из самых широко распространенных рисков, с которыми мы сталкиваемся в информационную эпоху, состоит в следующем: несмотря на увеличение объема знания в мире, разрыв между тем, что мы знаем, и тем, о чем мы думаем, что знаем, постоянно расширяется. Этот синдром часто связан с тем обстоятельством, что прогнозы, кажущиеся нам невероятно точными, на самом деле не являются таковыми. Moody’s провела расчеты с точностью до второго знака после запятой – однако они были невероятно далеки от реальности. Это все равно, что заявлять, что вы умеете хорошо стрелять, потому что ваши пули всегда оказываются в одних и тех же местах – хотя и невероятно далеко от центра мишени (рис. 1.6).