В марте 2007 мне довелось спросить CEO Меррилла Стэнли О’Нила не считает ли он продолжающееся высыхание ликвидности и отсутствие бида на вторичном рынке по ипотечным облигациям предтечей более глубоких проблем. С секьюритизированных инструментов они могут перекинуться на остальной рынок корпоративных кредитов. Стэн, не сводя с меня пристального взгляда: «Нет, не считаю. Ипотечные облигации – изолированный карман рынка. Проблема хорошо сдерживается на этом уровне». Спустя 6 месяцев, в среду 24-го октября во время конференц-звонка, на котором я присутствовал, Меррилл впервые за 6 лет объявил об убытке за 3-й квартал в размере $ 7.9 млрд, связанном с переоценкой портфеля обеспеченных долговых обязательств по ипотеке (Collateralized Debt Obligations). Дальнейшая судьба Меррилла и Стэна уже история.
Чем больше мы подвержены когнитивным искажениям убеждая себя в незначительности риска и видя исключительно то, что хотим видеть, чем больше кажется, что все понятно, тем ниже наш порог чувствительности риска. Как следствие, тем более рисковым делают инвестиционное поле принимаемые нами инвестиционные решения. Иными словами, чем рисковее решения ввиду низкорисковости среды, тем менее низкорисковой становится такая среда. Или, как сказал Хайман Мински, «любая фаза (экономического цикла) взращивает силы, которые ее потом разрушают». Стабильность неизбежно ведет к нестабильности. В этом суть рынка.
Уверенность людей («экспертов»), специализирующихся на предсказаниях («прогнозах») всегда впечатляет. Возможно, они знают, что не знают, осознанно или нет, как например, Стэн О’Нил, но им приходится это делать, чтобы зарабатывать на жизнь экономистами или инвестиционными менеджерами. Лично я, полагаясь на собственный опыт, считаю, что будущее сложно предсказать. Существует большое количество факторов, оказывающих влияние на исход тех или иных событий в будущем. Предсказать их чрезвычайно сложно, а предсказать одновременно вкупе, практически, невозможно.
Влияние на будущее могут оказывать события, которых сегодня на радаре нет ни у кого. Например, природные или искусственные катаклизмы. Никто не предсказал 9/11. Или Фукушиму. Или эпидемию Эболы. Степень хаотичности возникновения тех или иных событий в мире такова, что не поддается предсказуемости. В январе 2014, например, прогнозы относительно роста экономики США были куда оптимистичнее тех 2.9%, которые она показала по факту в 1-м квартале из-за влияния холодного циклона. Что важно, причинно-следственная связь между факторами влияния и будущим результатом слишком неточна и переменна для того, чтобы делать устойчивые суждения о последнем.
Взять физику или алгебру. Это точные науки, где результат количественно измеряем. Как следствие, если электрик изменит положение коммутирующего электротехнического устройства для создания тока в цепи освещения (по-научному «включит свет»), то лампочка зажжется. И так будет всякий раз, когда он будет это делать. Экономика, за исключением ее прикладного раздела – финансов, где все пока еще количественно измеряемо, не тот случай. Если быть объективным до конца, она, собственно, вовсе не наука в традиционном смысле. Эпическое подтверждение из новейшей истории – чрезвычайно низкая способность нулевой процентной ставки, вопреки экономической ортодоксии, вернуть к жизни убедительный рост ВВП или последовательное уменьшение спроса на казначейские ноты стабильно не ведущее к увеличению их доходности.
В экономике или в инвестиционном бизнесе, связанном с публичными рынками, человеческий поведенческий фактор играет чрезвычайно важную, если не ключевую роль. Соответственно, «из А => Б => В», как это есть в реальных науках, здесь не работает. Слабость причинно-следственных связей делает конечный результат малопредсказуемым. Другими словами, создает риск. Получается своего рода головоломка: инвестирование вынуждает нас принимать решения и позиционировать портфель относительно тех или иных событий в будущем. Вероятность негативного (для портфеля) исхода таких событий в будущем представляет риск. Грамотные инвесторы при принятии решений рассчитывают на доходность портфеля, которая бы компенсировала риск, связанный с вероятностью негативного исхода. Будущее, при этом, покрыто темной мглой. Сложность с угадыванием будущего, как бы то ни было, не означает, что с ним нельзя иметь дело. Одно дело знать, что случится, а что невозможно. Другое – представлять диапазон возможных сценариев и вероятность их возникновения. Не знать первое не означает не делать второе.
В реальной жизни измерение риска – удел опытных специалистов при том, что плоды их стараний по умолчанию субъективны, лишены точности и более качественны, нежели количественны, даже когда они выражены в цифрах. В мою бытность аналитиком, одним из инструментов количественной измеряемости риска был VAR (знакомые с корпоративными финансами поймут). С тех пор VAR сменил CVaR, потом MVaR, а 1-й и 2-й моменты распределения (среднее значение и среднеквадратичное отклонение) дополнены асимметрией и куртозисом. Помимо этого, статические меры измерения риска дополнены сценарным анализом и стресс-тестами. При этом, даже обладая столь внушительным инструментарием, подавляющему большинству инвесторов в 2008 не удалось избежать колоссальных убытков, понесенных в результате рисков, не поддающихся моделированию и количественному измерению.
Дилетант может заработать 100% в год за счет огромного риска. Вы купили нечто за $100, а год спустя продали за $200. Было ли это рисковой инвестицией или нет? На самом деле, это могло быть как гениальной инвестицией с низким риском, которая была просто обязана удвоиться через год, так и просто удачным выстрелом в небо.
В популярной литературе часто доводится видеть перлы вроде: «Чем выше риск, тем выше доходность» или, например, «Если хочешь больше заработать, нужно больше рисковать». Дальше про шампанское и т.д. Это бред сумасшедшего. Если бы инвестиции с более высоким риском гарантировали более высокую доходность, они бы не были инвестициями с более высоким риском. Расчет на неизбежные блага, связанные с более высоким риском, для некоторых инвесторов, как правило, заканчивается неприятным сюрпризом. Инвестиции с более высоким риском, по определению, не гарантируют более высокой доходности. Схематично нарисованный график, приложенный ниже, отражает реальность намного аккуратнее в сравнении с собственно вектором доходности без распределения вероятностей, как его рисуют в популярных СМИ. На приложеном графике доходность (ось Y) также находится в прямой зависимости от уровня риска (ось X). Конечный результат, однако, есть функция множества сценариев, а не единственно возможного сценария. По мере увеличения риска растет ожидаемая доходность, а вместе с ней и диапазон сценариев конечного результата. Вместе с увеличением риска растет и масштаб негативного исхода - того, что принято называть «даунсайдом». В этом суть инвестиционного риска. Ergo, инвестиции с более высокой степенью риска – это инвестиции, дающие меньше уверенности в том или ином сценарии исхода, при которых этот самый исход может оказаться значительно хуже, вплоть до потери капитала, в сравнении с менее рисковыми вложениями. Риск на практике отличается от риска в теории ввиду того, что каждый из таких возможных сценариев создает дополнительные звенья сложности, которых бы не существовало, если бы риск был линейным и количественно измеряемым. Иначе говоря, если бы не был риском.
Самый большой недостаток моделей количественного управления риском – иллюзия контроля. Ни у одной модели нет коэффициента детерминации равного 1.0 (для учившихся в западных университетах: R-squared). Даже при достижении статистически значимого уровня 95% (0.05), всегда остаются 5.0%, о которых вам ничего неизвестно. Дьявол в остатках. Финансовая история написана, большей частью, в пределах 2-х среднеквадратичных отклонений. Самое интересное, между тем, происходит за их пределами. Летом 2007, например, сплошь и рядом происходили катаклизмы равные либо 5 среднеквадратичным отклонениям, либо 10 сигмам, чему по определению положено случаться раз в 100, 1000 или 10000 лет. Каким образом получилось так, что сразу несколько событий такого масштаба произошло в течение только одной недели августа? Ответ: их НЕвероятность была сильно переоценена.
Моделирование сценариев, как правило, концентрируется вокруг исторических норм с незначительными отклонениями в допущениях. Сценарии будущего обычно основаны на исторических данных и, чаще всего, недооценивают размах будущих изменений. Мне приходилось с этим регулярно сталкиваться, делая допущения и моделируя на протяжении нескольких лет в 90-х финансовые показатели Mobil (до слиянии с Exxon в 1999) и Tenneco после их переезда из Хьюстона в Гринич. Допущения аналитиков группы, в том числе мои, по этим компаниям в части роста/падения чистой прибыли или объема продаж, сделанные, как правило, по аналогии с группой сравнимых компаний, обычно недооценивали, как положительные, так и отрицательные сюрпризы и в ту, и в другую сторону.
С одной стороны, должный риск-менеджмент может не позволить заработать на начальном «отскоке» после сильной перепродажи актива. Те, кто принимает максимальный риск в такие периоды, как правило, зарабатывают больше всего. С другой, он продлит вашу инвестиционную карьеру и возможность устойчивого постепенного успеха в перспективе. Риск-контроль жизненно важен, но не есть самоцель. Тотальное уклонение от риска обычно идет рука об руку с уклонением от доходности. Рассчитывать на то, что вы хорошо заработаете исключительно потому что рискуете также не следует. Равно, как и на то, что вы заработаете не рискуя.
Поведение инвесторов сегодня хоть и не во всем напоминает 2007, но во многом входит в фазу агрессивных излишеств. Когда нетребовательный рынок вкупе с низким порогом чувствительности риска начинает поощрять неразумное поведение, обычно, где-то что-то ломается. Я не имею понятия, что именно приблизит очередной судный день, но точно знаю - еще не поздно заострить на этом внимание.