Майкл Мобуссин - Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов Страница 39

В приложении 27.4 конус роста изображен графически. В данном случае мною были взяты среднегеометрические темпы годового роста продаж у более чем 2600 американских компаний. По горизонтальной оси применяется логарифмическая шкала. График показывает, что если средние темпы роста для малых и крупных компаний являются примерно одинаковыми, то быстрый рост или быстрое падение для крупных компаний менее вероятны. Инвесторы часто называют этот феномен законом больших чисел, подразумевая, что большие компании не могут расти так же быстро, как мелкие, но точнее будет сказать, что рост крупных компаний не слишком отклоняется от средних темпов роста5.

Возможно, прочитав вышеизложенное, кто-то из читателей может подумать, что все компании с высокими ожиданиями относительно темпов роста – плохой объект для инвестиций. Нет ничего более далекого от правды! Проблема в следующем: хотя мы и знаем, что некоторые компании будут расти быстро, стабильно повышая экономические показатели и обеспечивая привлекательную доходность для акционеров, но не существует систематического способа выявлять такие компании. Здесь кроется отличная инвестиционная возможность.

Чтобы доказать, что рост – это хорошо, но заработать на нем очень трудно, обратимся к замечательному анализу Джереми Сигела 50 популярных акций (так называемых Nifty Fifty) в его классическом труде об инвестировании «Долгосрочные инвестиции в акции»6. Это были лидеры роста в начале 1970-х гг. с высокими ожиданиями роста и коэффициентами цены/прибыли выше 40. Но в 1973–1974 гг. на превратившемся в медвежий рынке данная группа акций испытала резкое падение.

Сигел задает вопрос по существу: были ли эти 50 популярных акций переоценены в 1972 г., если судить по их последующей совокупной доходности для акционеров? Его анализ показывает, что нет. Тогда как одни акции в группе намного опережали рынок (Philip Morris, Gillette и Coca-Cola), другие значительно отставали от рынка (Burroughs, Polaroid и Black & Decker), и в совокупности их доходность была сопоставима с доходностью широкого рынка. Сигел утверждает, что, судя по последующей доходности, оправданный коэффициент цены/прибыли в 1972 г. был намного выше для одних компаний и намного ниже для других. Но в среднем он верно отражал ситуацию.

Не ищите убежища в воздушных замках

Существование разрыва между ожиданиями и реальностью – далеко не новая идея. Например, прогнозы по прибылям компаний в S&P 500, сделанные на основе подхода «снизу вверх» (т. е. на основе оценки прошлых финансовых результатов и перспектив отдельной компании) неизменно оказываются более оптимистичными, чем прогнозы на основе подхода «сверху вниз» (когда более пристальное внимание уделяется общим экономическим и рыночным тенденциям). Но сегодня ситуация еще больше осложняется игрой в ожидания прибылей7. Руководители компаний и инвесторы словно соревнуются между собой, кто выше поднимет планку ожиданий. Руководители всеми силами стремятся воплотить в жизнь и даже превзойти прогнозы Уолл-стрит, что, в свою очередь, поощряет аналитиков повышать их ожидания, а это заставляет руководителей обеспечивать еще больший рост – любыми способами8.

Инвесторы и руководители компаний должны внимать разумным ожиданиям. Во-первых, факты говорят о том, что поддерживать устойчивый быстрый рост очень трудно, особенно крупным корпорациям. Во-вторых, хотя инвестиции в акции роста могут приносить привлекательную доходность, но сложно определить заранее, какие компании превзойдут ожидания, а какие разочаруют. Вот почему инвесторам следует по-прежнему отдавать приоритет инвестиционным возможностям с предпочтением ожидаемой ценности, когда вероятность вознаграждения выше, чем риски проигрыша.

Часть IV

Наука и теория сложности

Введение

В числе первых, кому я позвонил в августе 2003 г. после техногенной катастрофы, приведшей к масштабному отключению электроэнергии в крупнейших городах Восточного побережья США и Канады, был Дункан Уоттс, в то время профессор социологии в Колумбийском университете. Я забросал его вопросами о происшедшем: что могло быть причинами аварии, как она развивалась и как можно избежать повторения подобных событий в будущем?

Вы можете спросить: зачем звонить социологу, чтобы получить ответ на вопросы об аварии в энергосистеме? Дело в том, что Дункан Уоттс, обладатель докторской степени в области теоретической и прикладной механики, является одним из ведущих мировых экспертов по теории сетей. Хотя он преподает на факультете социологии, ему превосходно удается связывать социальные науки с физикой. Так, в нашем далеко зашедшем разговоре он провел параллели между этой техногенной катастрофой, успехом книг о Гарри Поттере, бумом на фондовом рынке и эпидемиями гриппа.

В университетских городках факультеты естественных и социальных наук обычно расположены в разных зданиях, но дистанция между этими науками скорее умозрительная, нежели территориальная. Однако в последние годы некоторые ученые, включая Дункана Уоттса, показали нам ценность междисциплинарного подхода. Физики, психологи и создатели теории сложности внесли значительный вклад в наше понимание финансовых рынков.

Наука может многому научить инвесторов. Собранные в этой части книги эссе полезны в том плане, что в них описывается ряд ключевых механизмов, приводящих к эффективности (и неэффективности) рынков; рассматриваются важные эмпирические факты, которые не может объяснить традиционная финансовая наука; и объясняется, почему на рынках бесполезно искать простые следственно-причинные связи.

Общественные насекомые, такие как муравьи и пчелы, приводят нас в восторг, показывая, как децентрализованные группы могут эффективно координироваться для решения проблем. В этой части книги рассматриваются различные формы коллективного решения проблем – от виляющего танца у пчел до фондовой биржи Голливуда.

Один из лучших примеров сложной адаптивной системы – другими словами, системы, которая возникает из взаимодействия множества неоднородных агентов, – фондовый рынок. Исследования показывают, что, когда инвесторы блуждают сами по себе, рынки функционируют эффективно. Более того, определение условий, при которых рынки являются эффективными, дает нам модель для оценки рынков, когда они становятся неэффективными.

Многие модели в традиционной теории финансов предполагают, что изменения цены акций подчиняются нормальному распределению, имеющему форму колоколообразной кривой. Нормальное распределение – популярный аналитический инструмент, потому что распределение можно задать всего двумя параметрами – средним значением и стандартным отклонением.

При всей своей элегантности эта модель не очень точно отражает действительность. В частности, не учитывает наблюдаемые на реальных рынках толстые хвосты – нечастые, но значительные скачки цен. Тот факт, что модели управления рисками не в полной мере учитывали возможность возникновения толстых хвостов, привел к ряду катастрофических последствий, таких как банкротство в 1998 г. хедж-фонда Long Term Capital Management.

Толстые хвосты тесно связаны со степенны́ми законами, описывающими зависимость между двумя переменными, для которой характерны частые малые события и нечастые крупные события. Степенные законы изумительно описывают эмпирические соотношения в столь разных областях, как размер населенных пунктов, землетрясения и распределение доходности. Хотя ученые до сих пор не имеют четкого понимания механизмов, стоящих за действием степенных законов, знание о том, что такие законы существуют, может быть полезным для инвесторов.

Люди любят искать взаимосвязи между причинами и следствиями. К сожалению, фондовые рынки не идут навстречу нашим желаниям. В отличие от некоторых механических систем, понять рынок невозможно, изучая его отдельные части. Редукционизм здесь не работает. Однако мы зачастую полагаемся на мнения отдельных индивидов, чтобы понять функционирование рынка. Точно так же, как муравей, опираясь на локальную информацию и локальные взаимодействия, не ведает, что происходит на уровне всей колонии, так и ни один знаток не способен полностью объяснить истинной подоплеки даже самых простых движений рынка.

Сложные адаптивные системы имеют еще одно трудное для понимания свойство: величина исхода (ответного действия) не обязательно пропорциональна величине воздействия. Иногда незначительные воздействия ведут к значительным изменениям, и наоборот. Мы должны отказаться от устоявшихся представлений о пропорциональности при изучении рынков.

В последние годы ученые начали активно устанавливать взаимосвязи между естественными и социальными науками. Инвесторам на фондовых рынках может быть полезно последовать их примеру и взглянуть на свою деятельность в более широкой перспективе.