Методы принятия инвестиционных решений

Принятие решений инвестиционного характера, как и любой другой вид управленческой деятельности, основывается на использовании различных формализованных и неформализованных методов. Степень их сочетания определяется разными обстоятельствами, в том числе и тем из них, насколько менеджер знаком с имеющимся аппаратом, применимым в том или ином конкретном случае. В отечественной и зарубежной практике известен целый ряд формализованных методов, расчеты, с помощью которых могут служить основой для принятия решений в области инвестиционной политики. Какого-то универсального метода, пригодного для всех случаев жизни, не существует. Вероятно, управление все же в большей степени является искусством, чем наукой. Тем не менее, имея некоторые оценки, полученные формализованными методами, пусть даже в известной степени условные, легче принимать окончательные решения.

Принятие инвестиционного решения похоже на формулирование научной гипотезы и представление ее на суд практики. Как оптимизировать процесс принятия решения и сделать его более дисциплинированным? Как тестирование предположений о поведении рынка на практике должно уточнить подход и сами гипотезы? Эти вопросы подспудно задает себе каждый участник рынка.

В финансовой литературе, за редким исключением, не встречаются попытки оптимизации мыслительных процессов. «Интеллектуальные навыки, направленные на понимание хода социальных, политических и экономических событий, заменяются реакцией на ускоряющийся процесс мигания биржевых экранов». Инвесторам же, которые оказались вынужденными разрабатывать собственный подход к процессу изучения и оценки информации для принятия инвестиционных решений, особенно хорошо известна модель, которую предложил философ Карл Поппер. Она получила название дедуктивно-номологической (Д-Н) и состоит из трех звеньев: конкретных изначальных условий, конкретных конечных условий и универсального обобщения. При наличии исходных условий и обобщения эта модель позволяет делать прогноз, а протестировать обобщение позволит окончательный результат. Таким образом, круг замыкается, и мы получаем рабочую модель, годную, например, для инвестиций.

Однако нобелевский лауреат в области экономики Ф. Хайек, который разделял многие взгляды К. Поппера, считал, что Д-Н модель неприменима к анализу социально-экономической сферы, поскольку многие социальные явления представляют собой самоорганизующиеся сложные структуры. Для объяснения сложных феноменов Хайек предложил свой подход, который заключается в следующем:

Многие изучаемые экономистами феномены сложны.

Базируясь на сложных феноменах, невозможно получить точные предсказания.

Экономистам вместо теоретизирования о сложных феноменах и прогнозирования лучше давать объяснения принципам и устойчивым конфигурациям (patterns).

Вывод Хайека таков: «То, что мы знаем в экономической науке, гораздо меньше того, к чему мы стремимся». Более того, он считал, что прогресс знаний приводит к меньшей фальсифицируемости (способности опровергать и улучшать) теорий. Например, новые экономические учения включаются в устоявшуюся теорию в виде частных случаев, но ввиду значительного числа подобных частных случаев сама изначальная теория становится менее фальсифицируемой (оптимизируемой). Результаты прогнозов, основанных на теории, вызывают меньшее доверие. В каком-то смысле развитие науки подчеркивает ограниченность нашего знания. Нам кажется, что этот вывод в значительной мере подтверждается в инвестиционной практике, когда для составления прогнозов используются разные подходы экономической теории, в результате чего часто получаются весьма противоречивые результаты.

Другой лауреат Нобелевской премии в области экономики, Д. Стиглиц, тоже сделал вывод о том, что экономика лучше объясняется эволюционными процессами, внезапными событиями и моделями, чем равновесием. При этом «нет причин верить, что эволюционные процессы являются «оптимальными».

Д. Сорос предлагает свое объяснение низкой эффективности прогнозирования на базе экономической науки. «Научный метод создан для работы с фактами, но события, включающие думающих участников, зависят не только от фактов». Эта фраза отражает ключевое расхождение методологий Сороса и Поппера применительно к финансовым рынкам. Еще более определенно высказался Ф. Найт, один из основателей Чикагской школы экономики, писавший за тридцать лет до К. Поппера: «Фундаментальная разница между животными и людьми заключается в том, что люди реагируют до того, как ситуации материализуются. Мы ощущаем мир до того, как реагируем на него; мы реагируем не на то, что ощущаем, а на то, что предполагаем».

Демонстрацией несостоятельности использования в экономике методов познания, принятых в естественных науках, является парадокс Гейзенберга — известный в физике случай, когда причинно-следственная связь между природными явлениями зависит от поведения наблюдателя и потому не является объективной. В соответствии с принципом неопределенности нельзя одновременно измерить импульс и координату частицы, т. к. наблюдатель и его оборудование привносят неопределенность в процесс измерения. Но даже этот редкий парадокс не отражает разницу между естественными и социальными науками, поскольку, чтобы параллель была полной, частицы должны быть «думающими». Поэтому утверждение Поппера о «единстве метода» изучения естественных и социальных наук не соответствует действительности.

Критикуя модель Д-Н, предложенную Поппером, Сорос отмечает, что, в отличие от процессов, происходящих в природе, человек обладает способностью принимать решения, поэтому при одних и тех же исходных данных достигаются абсолютно разные результаты экспериментов. Таким образом, несовершенное понимание людьми некоторых процессов не поддается анализу с помощью модели Поппера, а экономическая теория подменяет решение проблемы предположением, что участники имеют доступ ко всей информации. Однако этой подмены недостаточно, чтобы придать статус науки процессу познания в общественной сфере, т. к. в условиях отсутствия научного метода сам термин «общественные науки» можно сравнить с алхимией.

В силу несовершенства человеческого понимания сознание людей в большинстве случаев оторвано от реальности. Сорос подменяет понятие «несовершенное понимание» термином «отклонение» (bias). Отклонение происходит в моменты несоответствия ожиданий результатам или ведущим к ним событиям. Понимание людей имеет два выражения: пассивное (познание) и активное (действие в результате познания). Это противоположные функции: в одной независимой переменной является познаваемая ситуация, а в другой — действия по ее изменению. В результате противодействия возможен только процесс постоянных изменений, но не равновесие.

Значение экономического анализа для планирования и осуществления инвестиционной деятельности трудно переоценить. При этом особую важность имеет предварительный анализ, который проводится на стадии разработки инвестиционных проектов и способствует принятию разумных и обоснованных управленческих решений.

Степень ответственности за принятие инвестиционного проекта в рамках того или иного направления различна. Нередко решения должны приниматься в условиях, когда имеется ряд альтернативных или взаимно независимых проектов. В этом случае необходимо сделать выбор одного или нескольких проектов, основываясь на каких-то критериях. Очевидно, что таких критериев может быть несколько, а вероятность того, что какой-то один проект будет предпочтительнее других по всем критериям, как правило, значительно меньше единицы.

Таким образом, создается схема развития, в которой ситуация меняет понимание, а оно, в свою очередь, влияет на ситуацию. Подобный цикл наводит на мысль, что история — это процесс исправления ошибок, появлявшихся в результате чьих-то «рациональных» действий, которые не выдержали тестирования реальной практикой.

Говоря об экономике, Сорос разделяет события на обыденные и уникальные и указывает: поскольку в первых отсутствует познавательная функция, это делает равновесие возможным. Однако в уникальных ситуациях обе функции работают одновременно, и поэтому равновесие становится движущейся целью. Экономическая теория, предполагающая равновесие, на самом деле исходит из отсутствия познавательной функции, т.е. полностью игнорирует «отклонение» участников.

При критическом рассмотрении консенсусного прогноза поведения приоритетных факторов полезен фундаментальный анализ. А вот если динамика показателей или правильность выбора факторов не подтверждаются, тогда первого, кто это заметил, может ожидать шок от появления «непредвиденной» информации. Именно раннее упреждение незамеченных рынком факторов, способных видоизменить ценовой вектор, и позволяет зарабатывать деньги.

Гипотезы «фундаменталистов» могут быть полезны для фальсификации в смысле, предложенном Поппером: если рынок ведет себя не так, как предсказывает господствующая гипотеза, значит, появились новые факторы, еще им не осознанные, и следует закрывать начальную позицию или занимать позицию в обратном направлении.

Многие общие выводы, предложенные финансовой наукой, скорее всего, не представляют ценности на каждом промежутке времени, но могут быть полезны в некоторые конкретные периоды. Т.е. если удается уловить сходство ситуации с описанным «принципом-конфигурацией», то в течение некоторого промежутка времени это дает ощутимое преимущество.

Таким же образом можно подходить и к категориям современной финансовой науки. Так, историческая бета сама по себе бессмысленна ввиду нечеткости определения и волатильности показателя. Тем не менее на практике очень важна последовательность в действиях: если инвестор избрал бету за данный период как определяющий показатель и использует его на протяжении долгого срока, возможно, он научится извлекать из этого позитивный результат.