Нерегулируемая экономика описывается теорией игр. Выгодно-невыгодно, и всё такое. Все факторы учесть здесь невозможно, и тем более невозможно предсказать временное развитие событий.

Понятно, что если некоторая более-менее точная и детальная модель экономики есть, пусть умозрительная, то её можно было бы проанализировать математически. И в результате окажется, что среди всех решений с данными начальными условиями существуют неустойчивые — кризисные — решения. Когда последствия нарастают как снежный ком. Можно было бы даже вычислить характерные времена этих процессов.

В линейных моделях динамики, как все знают, если есть неустойчивые моды, то от малейшего возмущения, которому всегда есть откуда взяться, рано или поздно, за несколько характерных времён, происходит взрыв.

В нелинейных моделях неустойчивые решения тоже могут быть, но они не так страшны.

Часто в нелинейных моделях, где очень много игроков, получается эффект критической массы. Если критическая масса игроков что-то сделает, то система переходит в другое состояние, которое может оставаться неустойчивым.

Понятно, что в нерегулируемой системе это рано или поздно случается. Если висит ружьё — рано или поздно выстрелит.

Все это понимают, но никто не хочет решать эту проблему. Зачем закупать огнетушители, строить аварийные выходы, ставить пожарные краны и т.п., если пожара может и не быть? Незачем, результат — сгорел сбербанк на дальнем востоке.

Поэтому, отсутствие моделей — это не главная проблема. Это то же самое, что пытаться предсказать, когда случится пожар — моделей ведь тоже нет. Просто нельзя допускать такие условия, а в случае необходимости — быть готовым заранее.

Стандартные модели, используемые академиками и финансистами, не могут дать оценки вероятности такого события, потому что они строятся на основе предыдущих наблюдений

Хочется сделать уточнение. Мне кажется, есть два принципиально разных класса проблем, приводящих к ошибкам прогнозирования. Первый — это ошибки, связаные с тем, что мы не учли все факторы, т.е. о чем-то мы могли просто не знать, яркий пример – талебовские черные лебеди. Получается, что модель, в принципе адекватна и может отрабатывать в 90% случаев, но мы никогда не можем быть полностью уверены, что учли все факторы.

Другая интересная проблема — это по-настоящему случайные события. Этакая “квантовая экономика” :), в которой “следствие” не имеет никаких причин. Вот тут сколько не строй моделей, все равно старая добрая монетка будет давать более точные результаты. Кроме того, сам наблюдатель со своей моделью может оказать влияние на результаты.

Пример первого, имхо, являются долгосрочные тренды, примером второго — колебания рынка в течение дня.