 |
|
Экономический и Финансовый Хаос
На интуитивном уровне кажется верным, что равновесные экономические и финансовые системы — место проявления фрактальных явлений, эффектов бабочки и бифуркации. Или, другими словами, хаоса. Тем не менее экономистам-теоретикам потребовалось много времени, чтобы начать исследовать феномен хаоса. Но в начале 80-х годов XX столетия исследователи стали серьезнее заниматься изучением индикаторов экономического хаоса и в течение нескольких лет провели важные наблюдения (см. Ploeg, 1985, Chirella, 1986, Chen, 1986, Lorenz, 1987, Brock и Sayers, 1987, Rasmussen и Mosekilde, 1988). Чем дальше мы продвигались, тем больше обнаруживали признаки моделей, отражающих феномен хаоса в экономических системах.
Теперь есть все признаки, что систематическая эндогенная долгосрочная непредсказуемость имеет место во многих экономических и финансовых системах. Даже там, где успокаивающие механизмы сильны или где хаос не возникает в интервале текущего параметрического интервала, импульсы от других хаотических подсистем способны значительно увеличить неопределенность. Образно говоря, проблему можно сравнить со срубленным деревом, проходящим через речную стремнину. Даже если бы мы знали все, что нужно знать о гидродинамике, воде и форме русла, мы бы никогда не смогли просчитать траекторию бревна дальше чем на несколько метров за один раз. Также было бы невозможно определить, откуда оно пришло, основываясь на его положении в данный момент времени. Подобная аналогия применима и к экономике.
Следовательно, имеет место возрастающее осознание, что детерминированный хаос может иметь важное значение для более глубоко проникающих во временные пласты долгосрочных экономических прогнозов и что линейные модели дают весьма скудное представление о реальности. Понятно также, что динамические системы часто повторяют те же самые явления в различных масштабах, привнося, таким образом, больше сложностей в проблему прогнозирования.
Вопрос Размерности
Важный аспект, имеющий отношение к хаосу, это «размерность». Это слово используется математиками для описания сложного поведения динамической системы. Несмотря на то, что размерность — математическое выражение, оно может быть объяснено (популярным языком), как обозначение числа прошлых наблюдений для предсказания последующего движения.
Если система генерирует простые, синусоидальные осцилляции, предсказание становится пустячным делом и размерность равна нулю. Но если мы имеем дело с очень большим количеством взаимосвязанных обратных связей — положительных и отрицательных, — размерность резко возрастает, и вам понадобится много данных для «расшифровки» с помощью математики того, где вы находитесь в данный момент протекающего процесса. Когда размерность становится очень высокой, то даже очень большое количество исторических данных уже не поможет вам. Однако в этом случае невозможно доказать математическими методами присутствие неслучайной динамики. Как сказал Вильям А. Броук (1990), «на практике невозможно даже сказать, что образовало данные — детерминированная система высокого порядка или стохастическая система».
Основываясь на современных положениях науки, становится понятным, что в реальности над финансовыми рынками господствуют сильные контуры обратной связи, создающие хаос высокого порядка (определяемый высокими значениями размерности), который математически расшифровать крайне сложно. Это частично доказывается математическими тестами, показывающими, что существует «нечто», не являющееся случайным, — даже просто невозможно точно выразить, что это именно такое. Частично это было доказано нашими периодически повторяющимися крахами, демонстрирующими присутствие сильных контуров обратной связи.