Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет - стр. 29

Разумеется, сотрудники Moody’s не были такими уж беспомощными. Они могли бы дать куда более правдоподобные оценки, расширив горизонт ви́дения. 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).

Финансовые кризисы, как и большинство других неудачных предсказаний, возникают как раз вследствие подобного фальшивого ощущения доверия. Аккуратные прогнозы притворяются точными, заставляя кое-кого из нас попасться на удочку и удвоить свои ставки. И в тот самый момент, когда нам кажется, что мы смогли преодолеть все основные недостатки своих суждений, ступор может наступить даже в такой сильной экономике, как американская.

Для многих людей выражение «политический прогноз» практически стало синонимом телевизионной программы McLaughlin Group, политического круглого стола, транслируемого по воскресеньям с 1982 г. (и примерно с того же времени пародируемого в юмористическом шоу Saturday Night Live). Ведет эту программу Джон Маклафлин, сварливый восьмидесятилетний человек, предпринимавший в 1970 г. неудачную попытку стать сенатором США. Он воспринимает политические прогнозы как своего рода спорт. В течение получаса в передаче обсуждаются четыре-пять тем, при этом сам Маклафлин настойчиво требует, чтобы участники программы отвечали на совершенно различные вопросы – от политики Австралии до перспектив поиска внеземного разума.