Текст книги "Хулиномика 3.0: хулиганская экономика. Еще толще. Еще длиннее"

Ещё одна важная штука – это аннуитет, мы помним про него из главы о недвиге. Что, если по вашему контракту вы получаете фиксированную сумму какой-то период времени, а потом контракт заканчивается? Это и называется аннуитет. По нему выплачивается одинаковое количество денег каждый, например, месяц, – ну а потом перестаёт. Типичный пример – ипотека. Вы покупаете квартиру, занимаете деньги в банке и каждый месяц вносите одинаковый платёж.

Появился аннуитет потому, что стандартная схема (проценты каждый год – или месяц, – а в конце тело кредита) располагает к тому, чтоб в конце ничего не заплатить: это оказывается слишком напряжно, и люди в последний момент соскакивают.

Вопрос в том, сколько стоит аннуитет сейчас. Если вам каким-то чудом предложат получать по 1000 рублей в месяц на протяжении десяти лет, сколько вы заплатите такому Деду Морозу? Надеюсь, уже очевидно, что это меньше, чем 1000 × 12 месяцев × 10 лет = 120 тысяч рублей. Ведь 120 вы отдаёте сейчас, а получаете их по тыще годами. Но сколько-то эта тема стоит? За 10 тыщ вы бы купили такой контракт? Я бы да. А за 50? Вот на этот вопрос я вас научу отвечать.

Стоит оно по-разному в зависимости от инфляции. Пусть инфляция у нас равна 1 % в месяц, а 10 лет – это 120 месяцев. Сумма аннуитетных платежей стоит вот сколько: платёж × (1–1 / (1 + ставка)^{кол-во платежей}) / ставка.

Выходит, нашему Деду вполне можно отвалить 1000 × (1–1 / (1 + 0,01)¹²⁰) / 0,01 = 69 700 рублей. То есть если инфляция все десять лет будет 12,7 % годовых или ниже (1 % в месяц в 12-й степени), то 69 700 рублей – вполне нормальная, годная цена за этот контракт. А если цена выше, ну тогда слишком дорого, платежи по 1000 в месяц быстрее обесценятся. Лучше скорее эти 69 700 пропить, чем отдавать мерзкому Деду.

Вернёмся к теории вероятности. Расскажу ещё об одной задаче, совсем недавно её встретил, и она меня заинтересовала своей провокацией на ошибку. Представьте, что вам предлагают пари: бросить два кубика, и если на них выпали только 1, 2, 3 или 4, тогда вы выиграли. Но если там есть 5 или 6, тогда вы проиграли. Вам предлагают поставить на такой эксперимент 10 долларов. Соглашаться или нет?

Многим кажется: ну как же так, понятно, что 5 и 6 выпадает в два раза реже, чем 1, 2, 3 и 4. Пять и шесть всего в трети случаев, а 1, 2, 3, 4 – в двух третьих случаев. Конечно, надо соглашаться. В чём здесь подвох?

Дело в том, что достаточно лишь одной пятёрки или шестёрки из двух кубов, чтобы проиграть пари. Всего у броска двух костей 6 × 6 = 36 исходов, но для выигрыша нам подходит только 16 из них: когда на первом кубике выпадает 1, 2, 3, 4, и на втором – тоже одна из этих цифр. Если все возможные исходы представить в виде таблицы 6 на 6, получится, что пятёрка-шестёрка со второго кубика портят целый ряд 1–2 – 3–4 первого кубика, и наоборот.

Выходит, что шансы того, что с двух кубов выпадет ровно одна пятёрка либо шестёрка, такие же, как и что не выпадет, – 16 вариантов. Но есть же ещё 4 варианта, когда на обоих кубиках выпадают только пятёрки и шестёрки. В итоге получается, что выигрываем мы в 16 случаях из 36, а проигрываем – в 20. Вероятность выиграть такое пари – ⁴/₉, или около 44 %, а проиграть – ⁵/₉ – около 56 %.

Посчитаем матожидание при ставке 10 долларов: +$10 × ⁴/₉ – $10 × ⁵/₉ = —$1,11, минус доллар с гривенником и центом сверху. Так что теперь вас таким пари не обмануть. Тут вам повезло.

В этой задачке я не буду никого заставлять считать, просто хочу рассказать о распространённом заблуждении. Парадокc дня рождения заключается в том, что в группе из 23 человек вероятность того, что у двоих людей совпадут дни рождения, составляет больше 50 %. То есть, если вокруг 22 человека (или больше), можно смело делать ставку на то, что у кого-то из вас дни рождения совпадут.

Почему нам трудно в это поверить? Ответ математический: степени трудно осознать. Как визирь в древней задаче про шахматы и зёрнышки, мы и сейчас плоховато понимаем степенную функцию. Даже если мы подучились математике и статистике, это всё равно как-то непривычно. Вот пример неправильной логики: какова вероятность выпадения десяти решек подряд? Нетренированный мозг может составить примерно такую цепочку мыслей: одна решка – это 50 %. Две решки выбросить в два раза труднее, это 25 %. Ну а десять решек – в 10 раз труднее, ну то есть 5 %. Ну вот мы и обосрамились. Реальный шанс – это ¹/₂ в 10-й степени, то есть одна тысячадвадцатьчетвёртая, то есть чуть меньше десятой доли процента. Ошиблись немножко в 50 раз.

Но даже после обучения мы обманываемся. 5 % годовых удвоят капитал не за 20 лет, а за 14. А 20 % годовых – быстрее, чем за 4 года. Так как у нас курс о финансах, я вам раскрою секретный способ быстро узнать, какой срок потребуется на удвоение вашего капитала. Надо 72 поделить на ожидаемую доходность. Если доходность 6 %, надо 72 поделить на 6, и мы получим 12, то есть при дохе в 6 % капитал удвоится за 12 лет. Для более точного результата надо брать 69, но 72 удобнее делить на разные числа. Да и, кстати, с 14 % инфляцией за 5 лет мы теряем половину капитала. Ну или зарплаты, если её пять лет не повышают.

Так и вероятность совпадения дней рождения двух человек в любой день года (¹/₃₆₅ = 0,27 %), умноженная на число человек в группе из 23, даёт лишь ²³/₃₆₅ = = 6,3 %. Это рассуждение неверно, так как число возможных пар (а их целых 253) значительно превышает число человек в группе.

Дело в том, что люди эгоистичны. Мы часто не думаем об окружающих. И правда, чего о них думать? В комнате, где находятся 23 человека, вы наверняка думаете о том, что именно ваш день рождения должен совпасть с чьим-то из остальных. Но вы вряд ли подумаете о том, что ещё есть 230 сравнений между другими участниками эксперимента. Вам даже не пришло в голову, что сравнений, которые вас не касаются, в 10 раз больше. И вопрос о том, совпадут ли дни рождения у кого-либо, подменился в мозгу на вопрос о том, совпадут ли дни рождения у выбранного человека с кем-либо другим из группы. В этом случае вероятность совпадения, конечно, заметно ниже.

Вроде бы нетрудно перечислить все сочетания и проверить, но есть сложность: может же оказаться, что будет 2, 3 или все 23 совпадения. Этот вопрос похож на другой: какова вероятность выбросить хотя бы одну решку за 23 броска? Вариантов много: решка на первый раз, на третий, или на пятый и десятый, или на второй и двадцать второй. Как решить такую задачу? Перевернуть!

Вместо того чтобы считать каждый способ выбросить решку, мы посчитаем вероятность выпадения неудачного сценария, когда выпадают только орлы. Вероятность этого – ¹/₂ в 23-й степени, очень небольшая. Но важно понять схему: если существует, например, всего 1 % вероятность выбросить все орлы, будет 99 % шанс того, что выпадет хотя бы одна решка. Мы не знаем – одна, две, десять, или пятнадцать, или все 23. Но если мы вычтем вероятность неподходящего нам сценария из единицы, у нас как раз останется вероятность нужного нам сценария.

Этот же принцип можно применить и к задаче о днях рождения. Вместо того чтобы искать вероятность совпадения, гораздо проще найти вероятность того, что все родились в разные дни. Потом мы вычтем эту цифру из единицы и получим вероятность того, что есть хотя бы одно совпадение – хотя и не будем знать, сколько именно их будет, но нам это и не требуется. В нашем случае надо умножить ³⁶⁴/₃₆₅ на ³⁶³/₃₆₅, продолжить 22 раза и вычесть произведение из единицы. Получится 50,73 %, то есть больше половины.

Кстати, для шестидесяти и более человек вероятность такого совпадения превышает 99 %, хотя (надеюсь, это очевидно) 100 % она достигает, только когда в группе будет не менее 367 человек – с учётом високосных лет.

Пожалуй, с вычислениями пока всё. Можно расслабиться.

Глава 12
Рациональность против страха и ненависти

Любой рынок – это прежде всего базар. Он думает как толпа, ведёт себя как толпа, живёт как толпа. Поэтому, чтобы понять, как работает рынок, нужно понять, как мыслит толпа.

Что интересно, способность осознать, как мыслит кто-то другой, доступна только людям. Другие животные на это не способны. Даже котики. Рекомендую прикольное видео на ted.com – его автор Ребекка Сакс провела массу исследований на этот счёт. Выясняется, что способность допускать собственные мысли у другого человека появляется довольно рано: в пять-семь лет. Ребёнок уже может представить, что думает тот или иной человек в модельной ситуации. И очевидно, что с годами эта способность улучшается.

Но, увы, не у всех.

Студентам я каждый раз предлагаю одну остроумную игру, называется «угадай мысли соседей». От участников требуется угадать две трети от среднего числа, загаданного всеми игроками в комнате (в диапазоне от 0 до 100). Все пишут на бумажке числа, мы их складываем, делим на количество участников и берём две трети от среднего. Побеждает тот, кто написал на своей бумажке наиболее близкое к найденному число. Что интересно – я отчитал несколько курсов по финансовым рынкам, каждый раз провожу эту игру среди студентов и каждый раз выигрываю.

Поиск равновесия Нэша[37]37
  В 1753 году, если быть точным.


[Закрыть] в этой игре приводит к занятному парадоксу. Равновесие ищется путём отсеивания доминируемых стратегий. Так, числа больше 66 доминируются любым игроком, так как две трети даже от 100 (если вообще все игроки написали на бумажке 100) – меньше 67. Их можно исключить. Как только все игроки использовали эту стратегию, можно выключать числа больше 44, ведь тогда уже никто не запишет цифру больше 66, а две трети от 66 – примерно 44,5.

Этот процесс продолжается до тех пор, пока все цифры выше нуля не будут исключены путём итерации алгоритма.

Но все ли игроки будут руководствоваться здравым смыслом? Даже студенты магистратуры по корпоративным финансам не назовут ноль. Среди обычных людей победитель обычно называет цифру гораздо выше: например, в конкурсе датской газеты «Politiken» с призом в 5000 крон участвовало 19 196 людей. Среднее число было 21,6 – так что в достаточно большой компании смело можете называть 22 и будете близки к победе.

Игра иллюстрирует отличие между рациональностью самого игрока и его понятием о рациональности остальных. Даже абсолютно рациональные игроки не будут называть цифру 0, если только они не знают точно, что остальные игроки абсолютно рациональны. Если здравомыслящий игрок уверен, что остальные не всегда рациональны, он назовёт цифру выше нуля.

Занятно, что мы можем наделить остальных игроков здравым смыслом, но при этом не пойти на следующий уровень и не дать им навыка оценки чужой рациональности. Они же тоже могут допустить, что кто-то действует иррационально – но неизвестно, кто и насколько.

Конкурс красоты – старинная концепция известнейшего экономиста Джона Кейнса, которую он применял для объяснений флуктуаций на фондовом рынке. Он описывал поведение трейдеров, используя аналогию конкурса красоты в газете, где участникам предлагается выбрать шесть наиболее красивых девушек из большого пула фотографий. Приз выдаётся тому, кто угадает самые популярные лица. Не самые красивые на его взгляд, а самые красивые на взгляд всей толпы участников.

Наивная стратегия – выбрать шесть мордашек, которые нравятся лично игроку. Более хитроумный подход: подумать, какие лица выберут остальные участники, и указать их. Можно пойти дальше: предположить, какие решения будут принимать другие участники, основываясь на своих выводах, и так далее, шаг за шагом.

Получается, что третий уровень – это размышление о том, как предугадать, что усреднённое мнение ожидает от усреднённого мнения. Кейнс был уверен, что найдутся люди, которые пойдут и до пятого, и до шестого уровня абстракции[38]38
  О таких особенных людях у меня есть история. Пишет на спичечный завод слесарь Иван: «Я уже десять лет пересчитываю спички в каждом коробке вашей фабрики. Их то 59, то 60, но иногда бывает и 61. Вы что там, совсем с ума посходили?»


[Закрыть]. Он считал, что подобное поведение присуще и работе на фондовом рынке. Это означает, что люди будут оценивать акции исходя не из собственной их фундаментальной оценки, а из того, что они думают о средней оценке их стоимости другими людьми.

Передача Planet Money на расовой американской радиостанции NPR проверила эту теорию экспериментом: участников просили выбрать три самых няшных видеоролика про котиков. Слушателей разделили на две группы: тех, кто выбирал просто понравившиеся им видео, и тех, кого попросили угадать наиболее популярные ролики. Результаты показали существенную разницу между выборами. Из первой группы самого няшного котика выбрали 50 % участников, а из второй – 76 %. Игрокам из второй группы удалось сбросить свои собственные предпочтения и в трети случаев угадать наиболее популярного – в среднем – котёночка.

Итак, у людей есть уникальная способность: размышлять о мыслях других людей, метамышление. Выясняется, что эту способность, а точнее, этот навык можно развить. Можно ему научиться. Но почему-то на фондовом рынке это мало у кого получается.

Заглянем чуть глубже. Британские учёные предполагают, что у людей есть функция вероятной полезности, которая показывает, насколько рады они будут какому-либо исходу событий. Ну, например, если исход – это обогащение долларами, тогда функция полезности – это F(x), где х — количество ожидаемых нами долларов.

Может быть, вы слышали об этом раньше, а может, и чувствовали на своей собственной шкуре: добавление полезности имеет свойство снижаться с ростом благосостояния. Этот эффект называется «снижающаяся предельная полезность», хотя какая разница, как он называется. Объяснить легко: чем больше у вас денег, тем меньше вам нравится каждое такое же увеличение. Ну, вниз эта кривая вряд ли может загнуться – этак выходит, что после первого миллиарда следующий миллиард приносит вам несчастье – а в жизни мы всегда только хотим больше; меньше мы почему-то не хотим.

Понятно, что если у вас есть тыща долларов, то вторая тыща вас дико обрадует. А если у вас есть миллион, то тыща вас, конечно, обрадует, но не так дико. Тут как в анекдоте про Билла Гейтса: как представить себе его состояние в 50 миллиардов долларов? Очень просто: соберите все свои деньги и добавьте к ним 50 миллиардов долларов.

Теория интересная, но в конце книги мы её немного подрихтуем.

Одна из самых знаменитых разработок в поведенческих финансах – это теория перспектив Канемана и Тверски. Это чуть ли не самая цитируемая работа в экономике. Она о том, как люди делают выбор и почему они делают его нерационально. Старый израильтянин Даниел Канеман до сих пор жив (ему 84), получил нобелевку и написал совершенно гениальную книжку «Thinking, Fast and Slow» (переведена как «Думай медленно, решай быстро»), всем её мощно рекомендую – очищает мысли от шлака.

Но раньше всех об искажениях в оценочной функции человека заговорил американский экономист Пол Самуэльсон, он чуть ли не до ста лет дожил (умер в 2009-м) и до самой смерти подкалывал коллег по полной программе. Однажды за обедом он дико затроллил профессора Кэри Брауна: предложил тому пари на бросок монетки. Самуэльсон предложил выдать коллеге 200 баксов за решку, а за выпавшего орла взять с того лишь $100. В 1963 году, когда состоялось (а точнее, не состоялось) это пари, 100 баксов было значительной суммой денег: как сейчас $774 – я посмотрел по инфляции. Но американские профессора и тогда получали хорошие зарплаты – то есть всё-таки могли позволить себе такую игру.

Вы бы как, сыграли? Если подумать и ответить честно, то вряд ли. Представьте, что кто-то внезапно предлагает вам подкинуть монетку и дать вам 100 тысяч при выигрыше, а при проигрыше вы должны отдать 50. Представили? Хорошо?

Вот и Кэри Браун зассал. Самуэльсон был немного расстроен, хотя и рад тоже. Он сказал: «А если я тебе предложу сыграть 100 раз подряд, ты согласишься?» На сто раз тот был, естественно, согласен, ведь тут никак нельзя оказаться в проигрыше.

Самуэльсон вернулся в офис и написал статью, доказывая, что Кэри Браун нерационален и что он смахивает на кретина. Смысл в том, что нерационально выбирать сто единиц чего-то, если тебе не нужна хотя бы одна единица этого чего-то. Если что-то имеет для тебя ценность (а у сделки положительное матожидание, то есть пари имеет ценность), то рационально принимать любое количество таких пари – и 1, и 10, и 666.

Этот случай послужил мотивационной идеей для Канемана и Тверски. Они начали исследовать вопрос, почему же люди не хотят играть в эту безусловно выгодную для них игру. Простые еврейские ребята предположили, что дело в изломе функции полезности. Знаю, звучит немного абстрактно, но у нас же криптонаучная книга, чего вы хотели. Традиционная функция полезности выглядит как постоянно замедляющаяся растущая кривая[39]39
  Похоже на арктангенс, загуглите.


[Закрыть], и теория говорит, что люди принимают решения, исходя из неё. Базовая идея всё ещё в том, что человек хочет больше, потому что полезность он получает как раз от денег.

А почему кривая замедляется? Это понятно: каждый дополнительный доллар даёт нам всё меньше счастья, но всё-таки даёт, поэтому нам и хочется больше. Традиционная теория говорит, что пари +$200 / —$100 имеет плюсовое матожидание в $50, и минус $100 не имеет значения на протяжения всей жизни. То есть надо всегда принимать такое пари. Более того, такие сделки надо всё время искать самому, ведь они положительные, а даже минимально положительных ставок нужно делать как можно больше.

На самом деле большинству людей нравится играть в азартные игры иногда, но не постоянно. Они вполне осознанно ходят в казино, где изначально матожидание выигрыша отрицательно. На рулетке это 36/37, то есть в среднем выручка составит примерно девяносто семь центов с каждого поставленного доллара[40]40
  В американской рулетке зеро целых два, поэтому там матожидание ещё хуже.


[Закрыть], но там всё как-то так красиво обустроено, будто это развлечение.

А вот по жизни люди не ведут себя таким образом, и более того, каждый их конкретный выбор связан с их материальным положением на данный конкретный момент. И у такой – реальной, а не теоретической функции – есть излом. Она не плавная и не постоянная.

В начальной точке – там, где мы сейчас, – функция ломается. Это означает, что для человека потери имеют больший вес, чем аналогичные прибыли. Между выигрышем и проигрышем большая разница – я имею в виду по модулю. Мысль о том, что можно потерять 100 долларов, слишком пугает, и идея принять пари выглядит не такой уж привлекательной. Заработать 200 долларов – это хорошо. По старой теории полезности человек должен был бы сам жадно искать такое пари.

Но в жизни люди не всегда готовы делать ставки с положительным матожиданием.

Итак, фундаментальное отличие от теории полезности – излом этой функции. Излом будет находиться на вашем личном уровне, и Канеман и Тверски показали, что он двигается вместе с нашим богатством. То есть мы всегда как бы смотрим на своё текущее благосостояние и преувеличиваем значимость отрицательных отклонений от него. Людям очень, очень не нравятся даже маленькие потери, вот из-за чего возникает слом в оценочной функции. Вспомните, как бывает обидно, когда вас обсчитали в магазине или украли какую-нибудь мелочь – хотя на ваше общее благосостояние это не оказывает практически никакого влияния.

Ещё одна интересная штука у Канемана – функция взвешивания вероятностей. Люди склонны искажать вероятности у себя в мозгу. Дело не в том, что мы не знаем вероятность каких-либо событий, а в том, что, даже когда мы их точно знаем, мы их взвешиваем неправильно.

Пример возьмём от французского экономиста Мориса Алле (оп!), он тоже нобелевский лауреат, а прославился тем, что писал свои работы исключительно на французском, а на английский язык плевал с высокой колокольни[41]41
  Ещё он мощно критиковал введение евро и всю эту евроконституцию с дружелюбными арабскими гостями.


[Закрыть].

Алле привёл парадоксальный пример человеческого решения и назвал его своим именем (ну а чьим же ещё?). Парадокс иллюстрирует образ мышления, который переворачивает теорию ожидаемой полезности. Я приведу упрощённый вариант, на самом деле у француза была более сложная конструкция из двух одновременных пари, но суть та же.

Итак, испытуемому предлагают выбор между двумя «перспективами», как их называли Канеман и Тверски. Например, выиграть $3000 с вероятностью 25 % или $4000 с вероятностью 20 %. Матожидание первой сделки – 750 долларов (считать вы научились в предыдущей главе). Второй – 800 долларов. Тут все выберут вторую. Но не потому, что у неё больше матожидание – об этом мало кто задумается! Просто у нас в голове между 20 % и 25 % разницы нет, а вот между $3000 и $4000 – разница весьма существенная.

Потом вводим небольшую вариацию – очень простую. Умножим обе вероятности на четыре. Их соотношение никак не меняется: матожидание выигрыша в обоих случаях просто увеличивается в четыре раза. На этот раз выбор такой: выиграть $3000 с вероятностью 100 % (матожидание +$3000) или $4000 с вероятностью 80 % (матожидание +$3200). И вот тут оказывается, что ни один человек не решается выбрать второй вариант, хотя математически он более выгоден.

Почему мы выбираем $4000 в первом пари и $3000 во втором? Соотношения выигрышей одинаковые, пропорционально увеличилась лишь вероятность. Ожидаемая полезность у них не должна отличаться, ведь по теории не может быть такого, что рациональный человек выбирает второй вариант в первом пари и одновременно первый вариант во втором. Но на практике всё не так. Из-за чего происходит переключение?

Дело в том, что ожидаемая боль от 20 % вероятности проигрыша слишком велика. Мы исключаем азарт при малейшей возможности. Потому что люди предпочитают определённость. Тревога нам не нравится – к ней трудно приспособиться. Канеман и Тверски писали об этом в таком духе, что мы всё ещё пещерные люди. По жизни вроде бы все умеют считать, да вот беда – никто ничего не считает. Есть байка, что у пещерных людей было только три цифры: один, два и много. Хотя вроде бы в каких-то языках до сих пор так и есть. Так вот, эмоционально мы всё ещё такие же. Будто спрашиваешь у многодетной мамаши из далёкого амазонского племени: «Сколько у тебя детей?» А слова «три» у неё нет. И если детей больше двух, то их просто «много».

Когда речь заходит о наших оценках вероятности, мы похожи на этих пещерных людей: понятие о вероятности у нас искажено. Между 20 % и 25 % для нас никакой разницы нет, а между 98 % и 100 % – или между 0 % и 2 % – разница колоссальная, не говоря уже о 80 % и 100 %. Хотите получить миллион долларов с вероятностью 98 % или семьсот тысяч с вероятностью 100 %? У первого пари матожидание – $980 000, у второго – $700 000. Разница почти в полтора раза. Но 98 %? Нет, спасибо. Можно сойти с ума от неудачи.

Выясняется, что для обычного не слишком умного человека-обывателя эмоциональной разницы между 20 % и 25 % нет. Деньги разные, а вероятность их получить звучит как одинаковая. Как будто у нас только три дискретные вероятности: не может произойти, может произойти и точно произойдёт. Краям диапазона мы придаём куда большее значение, чем середине. По старой теории полезности рациональный человек считает матожидание и делает осознанный выбор. По Канеману (и по правде) вполне рациональные люди ведут себя не вполне адекватно: если у этого лекарства 0,1 % смертельных побочек, а у этого – 0 %, но больше лёгких и средних, то внезапно средние и лёгкие осложнения перестают играть для нас какую-либо роль. Потому что определённости (в данном случае – определённо не умрём) мы придаём куда больший вес, а вовсе не подсчитываем в уме матожидание различных исходов.