Bloomberg: На смену нынешней должна прийти новая финансовая система

Через 10 лет, прошедших после мирового финансового кризиса, который поставил весь мир на грань Армагеддона, люди, отвечающие за крупнейшую в мире экономику, продолжают настаивать на том, что им удалось сократить риски очередной финансовой катастрофы. Однако здесь есть одна небольшая проблема: нам скорее нужна другая финансовая система, а не просто более эффективное управление рисками, пишет Кэти О'нейл в статье для издания Bloomberg.

Читайте также: The Hill: Будущее развитие вооруженных сил США находится под угрозой

Образно говоря, у меня было место в первом ряду, когда начался кризис 2008 года и инвестиционный банк Lehman Brothers потерпел крах. Я работала финансовым инженером или специалистом по количественному анализу для хедж-фонда D.E. Shaw, 20 процентами которого владел Lehman Brothers. Я работала над моделированием рынков фьючерсных контрактов совместно с Ларри Саммерсом, занимавшим с 1999 по 2001 год пост министра финансов США. Кризис застал нас врасплох, также как и большую часть экономических кругов Соединенных Штатов. Наши математические модели говорили нам, что такая катастрофа очень маловероятна.

Что же изменилось с тех пор? Особо ничего не изменилось. До сих пор доминируют одни и те же модели, которыми пользовались и до кризиса. Банки используют эти модели для оценки ежедневных рисков. Надзорные органы используют эти модели для проверки того, что банки не участвуют в незаконных спекуляциях и для обеспечения достаточного объема капитала для выживания в условиях следующего кризиса.

Существует два типа алгоритмов в области финансов: те, которые предназначены для работы, и те, которые предназначены для предсказывания рисков. Первый тип алгоритмов обычно используют в торговле. Создатели этих алгоритмов хотят, чтобы они приносили прибыль. Второй тип алгоритмов должен предсказать, когда наступят тяжелые времена. На самом деле никто не хочет задумываться о тяжелых временах, поэтому алгоритмы второго типа являются функционально слабыми. Предпочитают указывать на ваши доходы, скрывая возможные риски.

Появление более совершенных моделей риска не смогут решить проблему. Поработав несколько лет с кредитно-производственными моделями, начинаешь понимать, что это скорее вопрос политики, а не математики. Опыт научил банкиров не беспокоиться о недостатке. Государство берет банки на поруки, не требуя принципиального изменения системы, при этом банки не несут никакой персональной ответственности. Основной удар берут на себя обычные люди.

Здесь могут возникнуть два философских вопроса. Во-первых, возможно ли вообще создать модель риска? Я в этом сильно сомневаюсь. Например, при расчете могут воспользоваться неверными данными, модели риска всегда полагаются на прошлые показатели, чтобы предсказать будущее, поэтому просто не могут предвидеть возникновение новых проблем. Также присутствует асимметричность информации: банки лучше осведомлены о рисках тех или иных финансовых продуктов, чем покупатели, которые их приобретают. Еще нам говорят, что компьютеры якобы могут решить те проблемы, которые человек не может. Может быть человек вообще не способен к моделированию риска.

Читайте также: Foreign Affairs: Финансовые кризисы укрепляют позиции правых популистов

Во-вторых, в чем заключается истинная роль финансовой системы как общественного блага? Чего бы удалось достигнуть, если бы были учтены уроки предыдущих кризисов, сбалансирована краткосрочная прибыль и долгосрочные выгоды и если бы к общественному договору отнеслись с должной серьезностью?

Вероятно, финансовая система стала бы менее спекулятивной, более ориентированной на ценности и менее зависимой от «сложных» моделей риска, которые терпят крах в самый неподходящий момент. Вместо этого существующая финансовая система наращивает неравенство, долговую нагрузку и предлагает невыгодные кредиты. Через 10 лет риск финансового кризиса все еще очень реален. Вероятно, потребуется еще один кризис, чтобы мы поняли, где допустили ошибку. Вопрос лишь в том, будем ли мы в состоянии что-либо сделать, когда придет время.