Валютные войны

То, что просмотрели Бернанке, Гайтнер и прочие политические бихевиористы, было замечено Мертоном – позитивный эффект, появляющийся от обрамления без повода. Если в экономике все хорошо, то факты будут говорить сами за себя, даже если возникнут проблемы. Наоборот, если с валютой все плохо, а банки закрываются, речи про признаки роста имеют максимум ограниченный и временный эффект, иначе доверие граждан будет полностью потеряно. Когда карта обрамления разыграна несколько раз с нулевым эффектом, граждане автоматически перестанут верить словам официальных представителей, даже когда все улучшится. Это показывает не столько крах поведенческой экономики, сколько ее неправильное использование законодателями.

Поведенческая экономика владеет прекрасными инструментами и может выдавать результат, несмотря на периодически неправильное использование. Ее надо использовать не тогда, когда требуется улучшить результат, а когда нужно ответить на вопрос. Объяснение парадокса кейнсианства – это всего лишь одно из многих возможных приложений поведенческой экономики, которое потом может помочь разобраться с валютными войнами. Кейнсианство ставило своей целью преодолеть парадокс бережливости. Кейнс говорил, что во время экономических кризисов человек может реагировать уменьшением расходов и увеличением накоплений. Однако же, если все делают одно и то же, кризис становится хуже, потому что совокупный спрос отсутствует, что может вызвать закрытие производств и рост безработицы. Предполагалось, что правительственные расходы по кейнсианству закроют эту недостачу частных расходов. Сегодня правительственные расходы выросли так сильно, а государственный долг настолько обременителен, что граждане совершенно правильно ожидают того, что комбинация инфляции, повышенных налогов и дефолта потребуется для того, чтобы закрыть этот долг с помощью средств, достаточных, чтобы его выплатить. Правительственные расходы, не стимулируя частные расходы, просто делают долг еще больше и могут увеличить склонность граждан к накоплению средств. Это загадка, которую, как казалось, решили поведенческие экономисты. Результатом может быть открытие того, что краткосрочная строгая экономия правительства помогает долгосрочным экономическим перспективам, увеличивая доверие и желание тратить.

Наше определение сложных систем включало спонтанное возникновение, непредсказуемость, наличие экспоненциально возрастающей энергии и потенциал для катастрофического краха. Еще один способ понять сложность – это сравнить ее с тем, что совсем не отличается сложностью. Швейцарские часы могут быть сложными для воспроизведения, но они не сложны по организованности. Количество пружин, спиралей, шестеренок – вот что делает их сложными. Но части не работают вместе. Они соприкасаются, но не взаимодействуют. Один механизм не увеличивается потому, что другой считает, что это хорошая идея. Пружины не превращаются внезапно в жидкий металл. Часы сложны числом деталек, но вот сложность в организации и взаимодействии – это больше, чем просто запутанность.

Сложные системы начинаются с отдельных компонентов, которые называются автономными агентами, принимающими решения и доставляющими результат в систему. Эти агенты могут быть различными видами рыб в пищевой цепи или частными инвесторами на валютном рынке – динамика одинаковая. Чтобы система стала сложной, требуется разнообразие агентов. Если агенты одинаковые, ничего интересного не произойдет. Если они разнообразные, они будут по-разному реагировать на различные раздражители, что, в свою очередь, даст различные результаты^[56].

Второй элемент – это связанность. Суть в том, что агенты связаны друг с другом через какой-то канал. Это могут быть провода в случае с электрической сетью или репосты, если говорить о социальных сетях, но каким-то образом у агентов должны быть каналы связи.

Третий элемент – это взаимозависимость, что значит, что агенты влияют друг на друга. Если кто-то не уверен, насколько холодно на улице, и он или она смотрит в окно и видит, что все надели пуховики, он или она тоже могут надеть пуховик. Решение не является автоматическим – можно просто надеть свитер, но в этом случае решение надеть пуховик частично зависит от решения других.

Последний элемент – это адаптация. В сложных системах адаптация важнее изменений, она скорее отсылает нас к обучению. Инвесторы, которые неоднократно теряют деньги на стратегии «покупай и храни», через какое-то время могут понять, что им надо бы рассмотреть другие стратегии. Такое обучение может быть коллективным, если эти уроки распространяются сразу среди всех – без необходимости каждому учиться на своих ошибках. Разнообразные, связанные, взаимозависимые и адаптирующиеся агенты – это основание сложной системы.

Чтобы понять, как работает сложная система, необходимо подумать о силе каждого из четырех элементов. Вообразите, что у каждого есть шкала, на которой значения можно менять от нуля до десяти. При значении, равном одному, система неинтересна. Она может иметь элементы сложности, но там ничего не происходит. Разнообразие почти отсутствует, связанность и взаимозависимость – слабые, и никакой адаптивности нет. При значении, равном десяти, система хаотична. Агенты получают слишком много информации из слишком большого количества источников и не могут принять решения из-за большого количества сигналов.

Сложность наиболее интересна в ситуациях, которые Скотт Пэйдж из Мичиганского университета называет «интересно в промежутках». Это значит, что значение на шкале находится между тремя и семью, и каждое значение отличается друг от друга. Это позволяет иметь приличный объем информации и высокий уровень связи и обучения между агентами, но не так много, чтобы система стала хаотичной. В этом суть сложности – система, которая постоянно выдает результат, не ломаясь при этом.

Еще две характеристики сложных систем для нас являются наиболее важными, так как они приложимы к валютным рынкам и к доллару. Это – эмерджентные свойства и фазовый переход.

Говорить о том, что у системы есть эмерджентные свойства, – это как говорить, что целое больше, чем просто сумма его частей. Вспомним о синергетическом эффекте. Пробовать вкусный, теплый яблочный пирог гораздо привлекательнее, чем смотреть на муку, сахар и яблоки. Когда система обладает высокой сложностью, эмерджентные свойства очень сильны и непредсказуемы. Климат – одна из наиболее сложных систем, когда-либо изучавшихся. Очень сложно составить модель, а достоверные прогнозы можно составлять только за четыре дня. Ураганы – это эмерджентные свойства климата. Их составляющие, такие как низкое давление воздуха, теплая вода, конвекция и тому подобное, можно наблюдать, но невозможно предсказать, когда и где он появится. Мы узнаем о них, только когда видим.

Лучший пример эмерджентного свойства – это, пожалуй, человеческое сознание. Человеческое тело состоит из кислорода, углерода и водорода, с вкраплениями меди и цинка. Если бы кто-то смешал эти ингредиенты в баке, перемешал и даже пропустил бы электричество, ничего бы не произошло. Те же самые ингредиенты, соединенные с помощью ДНК, создают человека. В молекуле углерода нет ничего, что предполагало бы мысль, а в молекуле кислорода – ничего, что предполагало бы речь. Однако сила сложности приводит именно к этим способностям, используя именно эти ингредиенты. Мысль вырывается из человеческого сознания таким же сложным, динамическим образом, как и ураганы – из климата.

Фазовый переход – это способ описать, что происходит, когда сложная система меняет свое состояние. Когда вулкан извергается, он из спящего становится действующим. Когда биржа падает на 20 % в день, она из стабильной становится беспорядочной. Если цена золота удвоится за две недели, доллар из стабильного состояния перейдет в свободное падение. Это все – примеры фазового перехода.

Не каждая сложная система готова к фазовому переходу. Прежде всего, она должна находиться в «критическом состоянии». Это значит, что агенты в системе находятся в таком состоянии, что действия одного приводят к действиям другого так, что в итоге вся система меняется. Хорошим примером фазового перехода системы, находящейся в критическом состоянии, служит лавина. Нормальный снежный покров на плоской поверхности достаточно стабилен, однако такое же количество снега на наклонной поверхности может вызвать лавину. Новый снег может падать, но всего одна снежинка может привести систему в нестабильное состояние. Тогда маленькое количество снега соскользнет вниз и захватит с собой еще и еще, до тех пор, пока весь снег не придет в движение. Можно винить одну снежинку, но на самом деле виновато нестабильное состояние внутренней стороны снега. Снежный покров был в критическом состоянии, и рано или поздно он бы обрушился, и если одна снежинка не вызовет лавину, то ее вызовет следующая.