Финансы, 23 авг 2023, 07:00

Греф предупредил об опасности игнорирования «жирных хвостов» в экономике

Применение в экономике теории статистики «имеет свои пределы», написал глава «Сбера» Герман Греф в отзыве на новую книгу Нассима Талеба. Наблюдение за миллионом «белых лебедей» не доказывает отсутствия «черных»
Читать в полной версии
(Фото: Михаил Гребенщиков / РБК)

Закон больших чисел медленно срабатывает в экономике, поэтому даже пристальный анализ всех возможных вариантов развития событий может не помочь в отслеживании «черных лебедей». Об этом глава Сбербанка Герман Греф написал в отзыве на книгу писателя Нассима Талеба «Статистические последствия жирных хвостов», которая была издана на английском языке в 2020 году и выйдет на русском 24 августа. Вошедший в российское издание книги отзыв Грефа предоставили РБК в издательской группе «Азбука-Аттикус».

Талеб наиболее известен по книгам «Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости» и «Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса».

«Черный лебедь» — это труднопрогнозируемое и редкое событие, которое, тем не менее, имеет значительные последствия. Теорию «черных лебедей» Нассим Талеб придумал в 2004 году.

Распределение с «жирным хвостом» — это распределение вероятностей, которое отличается от нормального или экспоненциального распределения и указывает на повышенную вероятность событий, которыми обычно пренебрегают в стандартных прогнозах. Термин используется как в математике, так и в других науках, в том числе в экономике. Книга Талеба, американского публициста, экономиста и трейдера ливанского происхождения, как раз исследует неправильное применение традиционных статистических методов к распределениям с «жирным хвостом» и ищет способы устранить эту проблему. Она ложится в логику других произведений Талеба, в которых он неоднократно подчеркивал, что почти все события, имеющие значимые последствия для людей и рынков, непредсказуемы.

«По мнению Талеба, распределение практически каждой экономической величины имеет «жирный хвост». Это означает возможность наступления крайне редких, но очень больших отклонений. В деловой практике такое явление известно. Например, страховой бизнес при риске разориться на одной-единственной катастрофе не продает страховку без верхнего предела возмещаемого ущерба. Это повышение вероятности катастрофы — и есть «жирный хвост», — пишет Греф.

«Книга наглядно показывает, почему люди на финансовом рынке нередко лишаются всех накоплений в результате некого события. Происходит это несмотря на утверждение закона больших чисел о том, что с ростом количества наблюдений среднее значение должно становиться всё более устойчивым. Закон больших чисел медленно срабатывает в экономике, ведь хвостовые наблюдения, где может быть сосредоточена главная информация, случаются редко. Это также объясняет, почему наблюдение за миллионом «белых лебедей» не доказывает несуществования «чёрных» или почему миллион подтверждающих наблюдений стоит меньше, чем одно опровергающее», — отмечает глава «Сбера».

По его словам, в естественных науках обычно есть возможность продолжать эксперименты для обеспечения достаточности выборки, но «в экономике, как правило, нельзя «добавлять» наблюдения по желанию».

«Поэтому применение в экономике теории статистики имеет свои пределы. Появляется соблазн пренебречь недостаточностью выборки и сделать вывод, который может оказаться неверным», — резюмирует Греф.

Pro
Чтобы агроном получал больше айтишника: как решают вопрос кадров в селе
Pro
Как охотятся кадровые браконьеры: 11 методов агрессивного хантинга
Pro
Почему ученые больше не считают СДВГ отклонением — The Economist
Pro
История идеального провала: почему всех разочаровали гироскутеры Segway
Pro
Что делать, если нет новогоднего настроения
Pro
Как найти клиентов за рубежом и получать до $120 в час — взгляд айтишника
Pro
Почему обанкротился главный производитель аккумуляторов в Европе
Pro
Как снизить текучесть персонала на испытательном сроке на 20%