3. Проблемы моделирования. Проблемы, связанные с информацией
Важность критического подбора информации для построения модели
Конечная цель изучения информации — достижение ряда целей, основной из которых является выявление ключевых факторов, необходимых для построения модели. Изначально же требуется найти информацию, необходимую для разработки и тестирования моделей.
Финансовую информацию можно разделить на четыре категории:
— немедленно известную. Теория эффективного рынка исходит из того, что эта категория является доминирующей (universally-informed trading);
— менее известную, но быстро отражаемую в ценах посредством действий профессиональных трейдеров (professionally-informed trading);
— инсайдерскую, которую рынок предполагает почерпнуть на основе наблюдений за действиями трейдеров, обладающих доступом к закрытым источникам (derivatively-informed trading);
— неизвестную, но прогнозируемую (uninformed trading).
Важным фактором обмена информацией являются информационные агентства и средства массовой информации в целом. Естественно, что СМИ имеют разные стандарты достоверности. Так, некоторые из них публикуют материалы, основанные на слухах и домыслах, а другие предпочитают использовать только проверенную информацию. Кроме того, репортеры придают своим отчетам собственную эмоциональную и политическую окраску, искажая факты аналогиями и метафорами. Так, во время кризиса 1998 года в репортажах CNN, посвященных дефолту российских банков, постоянно фигурировали кадры с изображением филиалов «Альфа-Банка». Хотя последний исполнял свои обязательства перед вкладчиками и повода для подобного освещения событий не давал, но, как потом оказалось, у CNN не нашлось под рукой видеозаписи с изображением других банков. На рынке распространилось мнение, что «Альфа-Банк» несостоятелен, и невинная, на первый взгляд, ошибка телеканала чуть не привела к его банкротству. Таким образом, на любом уровне доступа к информации нет гарантии ее качества.
Чтобы извлечь уроки из прошлого, необходимо не только очистить исторические данные от технических ошибок и трактовок, но и осмыслить, какие реальные события стоят за теми или иными цифрами. Именно понимание сути явлений, произошедших в прошлом, обеспечивает гибкость и достоверность будущей модели.
Однако найти полное и точное описание событий, как правило, невозможно, особенно в случаях рыночной аномалии; память рынка очень коротка и точностью не отличается. Фактически ее можно назвать эмоциональными воспоминаниями, а не представить в виде поэтапных аналитических расслоений тех или иных событий на составные части. Например, в начале 1990-х гг., когда в очередной раз ожидался кризис американской финансовой системы, управляющий фондом одного из крупнейших инвестиционных банков в Нью-Йорке попытался воссоздать события, сопутствовавшие падению рынка акций в октябре 1987 г. К его удивлению, в банке не оказалось ни зафиксированной информации, ни людей, способных вспомнить и прокомментировать произошедшее. Иными словами, найти историю движения цен и объемов торгов не представляло сложности, но восстановить сопутствующую информацию (слухи, сообщения) было практически невозможно.
Частично это явление можно объяснить значительной текучестью персонала, которая является следствием каждого кризиса. Кроме того, редко существует «единственно верная» трактовка того, что явилось его отправной точкой. Например, нет описания российского дефолта 1998 г., которое рынок мог бы признать точным.
Таким образом, на первом же этапе построения моделей возникает сложность нахождения информации для построения и тестирования гипотез, закладываемых в их основу, а затем калибрования моделей для использования в прогнозировании. Анализ ряда ключевых исследований, приведенный ниже, показывает, насколько меняются выводы в зависимости от исходной информации. Поэтому статистики и говорят, что «если мучить цифры достаточно долго, можно получить любой желаемый результат».
|
