О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные - Ким Хо

Кто же такой Кассано и чего он не знал об аналитике? Возможно, вы вспомните этого человека, если назвать его должность – глава AIG Financial Products (AIGFP), подразделения с четырьмя сотнями сотрудников, входящего в состав гиганта страховой отрасли AIG. Именно он несет ответственность за потерю компанией колоссальной суммы денег, о точной ее величине все еще идут споры, но что-то около 85 миллиардов долларов. Столько американским налогоплательщикам пришлось заплатить, чтобы удержать AIG на плаву и погасить ее долги.

Не один Кассано терял деньги, но, по словам расследовавшего эту историю репортера Мэтта Тайбби из журнала Rolling Stone, он был «виновником № 1 мирового экономического кризиса»[12]. Тайбби описывал его как «толстого лысеющего коротышку с глазами-бусинками и высоким лбом, окончившего Бруклинский колледж», хотя это не имеет особого отношения к нашей истории. Уверены, если бы он зарабатывал деньги вместо того, чтобы их терять, его внешность показалась бы репортеру более привлекательной.

Итак, к чему же привело пренебрежение аналитикой и количественным анализом? AIGFP потеряла эти деньги в результате активной продажи финансового продукта, называемого кредитным дефолтным свопом (CDS) и представляющего собой своего рода страховку ипотечных деривативов. Репортер New York Times Гретчен Моргенсон вскоре после этих событий писала: «Хотя крах рынка жилой недвижимости в США часто называют непосредственной причиной кризиса, надо отметить, что экономическая система в целом отличалась неустойчивостью из-за широкого распространения загадочных ценных бумаг – кредитных деривативов, предоставлявших кредиторам страховку на случай неплатежеспособности должников. Их выпускали частным образом, не привлекая внимания регуляторов фондового рынка, а иногда и не слишком включая мозги менеджеров, ответственных за их выпуск»[13].

Кассано уж точно оказался одним из топ-менеджеров, не перегружавших мозги размышлениями о последствиях. И деривативы, и CDS принадлежат к числу сложных финансовых инструментов, разрабатываемых методами статистического и математического анализа, но, как позже выяснилось, на этот раз математика и статистика подвели. Если ипотечные заемщики оказывались неплатежеспособными, деривативы обесценивались и AIG сталкивалась с необходимостью выплачивать их держателям страховую стоимость ценных бумаг. Стоит ли говорить, что именно это и произошло?

Майкл Левис описал суть проблем подразделения AIGFP в журнале Vanity Fair[14]:

«Трейдеры AIGFP считают загадкой причины, приведшие их компанию к катастрофе. А начиналось все просто – с изменения процедуры принятия решений новым руководством. В конце 2001 года второй по счету генеральный директор компании Том Саваж ушел в отставку и на эту должность назначили его бывшего заместителя Джо Кассано. Саваж имел солидную математическую подготовку и хорошо разбирался в моделях оценки риска, применявшихся трейдерами AIG для гарантии получения достаточной компенсации. Кроме того, Саваж любил и часто проводил внутрикорпоративные обсуждения достоинств тех или иных моделей, а также сделок. Новый генеральный директор намного хуже разбирался в математике и не имел особого желания вести дискуссии по этим вопросам.

Кассано не слишком беспокоился о том, насколько точна оценка риска и адекватны ли модели, на основе которых она получена. Он не задавал лишних вопросов аналитикам AIG и Уолл-стрит, разрабатывавшим эти модели. Он просто продавал CDS всем, кто желал их купить. Мысль о том, что их цена рассчитана на основе неверных допущений, в частности о том, что люди, бравшие эти недорогие ипотечные кредиты, окажутся неспособны их выплатить, кажется, никогда не приходила ему в голову. И даже если приходила, то не слишком его беспокоила».

Развить в себе аналитические способности путем самостоятельных занятий очень сложно. Мы создали специальный сайт (http://keepingupwiththequants.weebly.com), где читатели могут задавать любые вопросы об аналитике, аналитических процедурах или трудностях, с которыми приходится сталкиваться при решении конкретных проблем. Не стесняйтесь обращаться туда со всем, что показалось непонятным. На сайте подробно проанализированы некоторые ситуации, описанные в этой книге. Периодически мы будем ссылаться здесь на этот сайт.

Глава 2

Формулирование проблемы

Хотя в мире существует множество разных видов количественного анализа, все они имеют некоторые общие черты и порядок проведения. Как мы уже говорили в главе 1, количественный анализ включает три основных этапа и шесть шагов.

Формулирование проблемы

• Определение проблемы

• Изучение предыдущих поисков решения

Решение проблемы

• Отбор переменных и разработка модели

• Сбор данных

• Анализ данных

Результаты и необходимые меры

• Демонстрация итогов и дальнейшие действия

В этой главе и в главах 3 и 4 мы рассмотрим по отдельности каждый этап и шаг, а также приведем несколько примеров количественного анализа, которые включают в себя все шесть шагов и показывают их отличительные особенности в той или иной ситуации. В конце каждой главы для иллюстрации шести шагов даны два примера, обычно один – из сферы бизнеса, а второй – из сферы общественных или личных отношений. Наша трехэтапная и шестишаговая методика выполнения количественного анализа не единственная в своем роде (например, существует методика анализа отклонений качества продукции «Шесть сигм», направленная на обеспечение уровня брака не выше 3,4 единицы на миллион единиц произведенной продукции), но мы думаем, что большая часть экспертов-аналитиков одобрят ее. К тому же она достаточно гибкая, чтобы помочь выявить и проанализировать множество разнообразных проблем в бизнесе.

Шаг 1. Определение проблемы

Количественный анализ начинается с идентификации проблемы и подходов к ее решению. В анализе принятия решений этот этап называется формулированием проблемы и считается одним из наиболее важных для получения оптимального решения. Информацию для формулирования проблемы можно получить разными способами:

• обыкновенное любопытство (здравый смысл, наблюдение за событиями);

• опыт работы;

• потребность в решении либо действии;

• актуальные события, требующие внимания (сотрудника, организации в целом, нации);

• ранее проводившиеся исследования и уже существующие концепции;

• разработка проектов решений и анализ имеющегося и необходимого финансирования.

Заметим, что на этом этапе анализ как таковой пока отсутствует. Решение о проведении анализа часто принимают на основе интуитивных догадок. Особых доказательств их правильности не требуется. Главная цель количественного анализа в том и состоит, чтобы путем исследования массива данных проверить правильность интуитивной догадки. Аналитики отличаются от других людей именно тем, что тестируют свои предположения, используя массивы данных и аналитические процедуры.

Конец ознакомительного фрагмента.

Сноски

1

Этой системе посвящена книга: Льюис M. Moneyball. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. 464 с. Прим. ред.

2

Нерепрезентативная – выборка, не отражающая характеристик генеральной совокупности. Прим. перев.

3

Один петабайт равен 1 073 741 824 мегабайтам. Прим. перев.

4

AT&T Inc – одна из крупнейших телекоммуникационных компаний в США, провайдер телефонной и беспроводной связи. Прим. ред.

5

CEO – высшее должностное лицо компании, ближайший российский аналог – генеральный директор.

6

От англ. quant – специалист по применению математических методов, методов количественного анализа в решении финансовых вопросов, оценке рисков и пр. Сленговое сокращение от quantitative analyst, quantitative analysis – количественные методы анализа. Прим. ред.

7

Издана на русском языке: Харрис Д., Дэвенпорт Т. Аналитика как конкурентное преимущество. М.: BestBussinessBooks, 2010. 264 с.

8

Ученая степень PhD (Doctor of Philosophy) примерно соответствует степени кандидата наук в России. Прим. ред.