Я не сделаю открытия, если скажу, что, забравшись слишком далеко, можно столкнуться с проблемами; эта мысль стара, как древняя легенда об отправившемся к Солнцу Икаре. Впрочем, экономические теоретики, опьяненные своим видением теорий благосостояния и совершенной эффективности рынка, часто забывают заложенный в этой легенде урок.

В теории инвестиций не так давно появилась концепция, предложенная экономистом Гарри Марковицем и получившая название «граница эффективности». В основе этой концепции лежит давно известный принцип распределения яиц по разным корзинам. В несколько более изысканной форме Марковиц утверждает, что тщательный выбор активов для инвестиционного портфеля позволяет снизить степень суммарного риска портфеля для любого заданного уровня ожидаемой доходности. Вы можете вложить свои деньги в акции десяти различных пивоваренных компаний, но такой набор активов будет подвержен более сильным случайным колебаниям, чем портфель, составленный из акций трех пивоваренных, двух фармацевтических компаний, плюс акции Google, Apple, General Motors, Nike и Toys «R» Us. Случайные изменения в экономике должны, в общем случае, по-разному влиять на эти акции, что снижает общую подверженность инвестиционного портфеля рыночным шокам.

С учетом наличия возможности приобретения тысяч различных акций существует математически обусловленная граница эффективности для создания инвестиционных портфелей, оптимизированных под любые желаемые уровни доходности и принимаемого риска.

Концепция границы эффективности очень хорошо вписывается в стандартное экономическое представление о нерегулируемом рынке как о машине, которая, естественно, становится более эффективной с добавлением нескольких производных инструментов, повышением доступности кредитных средств, а также при наличии возможности осуществления любой торговой сделки в любом месте и в любое время. Как я уже утверждал в этой главе, такое представление носит скорее рекламный, нежели научный характер. Существует очень мало доказательств того, что эффективность может быть достигнута без негативных побочных эффектов, возникающих независимо от способа достижения цели. Две представленные мной здесь модели явно показывают, что высокий уровень левериджа, связанный с легкодоступностью кредитных средств, и наличие широкого выбора производных инструментов могут, действуя через очень простые механизмы, сделать рынки не более, а напротив, менее стабильными. Совершенно эффективные рынки становятся и совершенно нестабильными рынками.

Как заметил десять лет назад экономист Роберт Нельсон, своим повсеместным признанием экономика, основанная на концепции равновесия, обязана очень влиятельной книге Пола Самуэльсона «Economics», которая была базовым учебником экономики для нескольких поколений студентов. Они безоговорочно впитали в свои умы все то, что декларировалось в этой книге:

К сожалению, данное заключение не получило настолько широкого распространения, как оно того заслуживает.

Чтобы быть правильно понятым, хочу отметить, что я не имею в виду, как может показаться, что любое представление, вытекающее из экономики равновесия, является ложным или что неравновесные модели позволяют получить точные ответы на все экономические вопросы. В начале 1970-х годов экономист Джеймс Тобин предположил, что небольшой налог на финансовые операции – первоначально речь шла только об операциях на валютном рынке – позволит удержать трейдеров от лишних спекуляций и тем самым повысить стабильность рынка. Спекулянты, как правило, ориентируются на очень краткосрочную перспективу и совершают большое количество сделок. Соответственно, с введением такого налога им придется платить больше, чем долгосрочным инвесторам. Это послужило бы сдерживающим фактором для рыночных спекуляций. Данная идея обсуждается экономистами с момента ее появления без какого-либо конкретного результата; споры вспыхивают с новой силой после каждого рыночного кризиса.

Чтобы оценить данную идею с точки зрения неравновесной теории, немецкий экономист Фрэнк Вестерхофф недавно провел ряд экспериментов с использованием правдоподобных рыночных моделей. Полученные им результаты показывают, насколько сложно получить однозначные ответы на вопросы такого рода. При низкой налоговой ставке – менее 0,1 % – налог работает очень хорошо, снижая волатильность рынка и способствуя приближению цен к своим реалистичным, фундаментально оправданным значениям. Однако при увеличении ставки налога до 0,3 % ценовое несоответствие вновь начинает расти, и к тому же это сопровождается некоторыми странными неожиданными эффектами. Слишком высокий налог может заставить инвесторов, даже опирающихся на фундаментальные принципы торговли, покинуть рынок. А это, в свою очередь, приведет к отклонению рыночных цен от своих справедливых значений и к возникновению фондовых «пузырей», которые привлекают спекулянтов, получающих в таких условиях хорошую выгоду, даже несмотря на наличие высокого налога на транзакции. Анализируя процессы с использованием модели с двумя рынками, когда только на одном из них применялся налог с операций, Вестерхофф обнаружил, что рынок, на котором взимался налог, отличался большей стабильностью, в то время как на не облагаемом налогом рынке происходили дикие колебания цен в связи с притоком туда большого количества спекулянтов, мигрировавших с первого рынка. Применение единой ставки налога на обоих рынках приводило к снижению уровня волатильности в обоих случаях.

Таким образом, на вопрос о том, следует ли вводить налог на биржевые операции, нет однозначного ответа. Но, по крайней мере, модели, учитывающие неравновесные процессы, позволяют провести полноценное исследование данной идеи на научной основе, в том числе изучить различные аспекты ее влияния на рынки без каких-либо предубеждений.

Конечно, важно помнить, что уроки, вытекающие из всех представленных в этой главе моделей, невозможно было бы получить без применения современной компьютерной техники. Великие философы и теоретики во все времена играли в увлекательные игры, цель которых состояла в выявлении причинно-следственных связей – «что, если». Однако их возможности определить с высокой степенью достоверности, что может произойти в результате вплетения предположений А, В и С в замысловатую сеть обратных связей, были существенно ограничены. Теперь такие возможности появились. И стоит отметить, что компьютерные вычисления меняют и рынки, и науку о рынках быстрее, чем может вообразить любой отдельно взятый человеческий мозг.