Печальные новости

В пятницу нас покинул Клайв Грэнджер, знаменитейший ученый в области эконометрики. Как знают читатели, я не особо люблю эту науку, но заслуги Грэнджера перед ней и перед экономикой в целом конечно нельзя оспорить. Ознакомиться с ними можно в некрологе от EconBrowser, там есть много ссылок на аналогичные статьи в газетах.

Научное проклятие

Новое исследование группы ученых, состоящей из двух медиков и экономиста объясняет феномен, о котором уже давно говорят критики современной науки такие как Нассим Талеб. Сегодня в большинстве мест карьерный успех ученого напрямую зависит от количества публикаций его статей в престижных журналах. В естественных науках это Science и Nature, у экономики есть своя большая четверка. Большинству авторов в таких журналах по определению должны отказывать, именно этим создается эффект элитности, что-то вроде искуственно завышенной цены на алмазы. Но как отобрать годные статьи, когда проверять каждую из них на статистическую состоятельность не представляется возможным? Предположим, с теорией могут разобраться рецензенты, но проводить независимое статистическое исследование для каждой статьи особенно когда речь идет о медицине слишком затратно.

В итоге вполне реально представить себе ситуацию, когда в один из главных журналах попадает статья с неправильным выводом. Один из авторов исследование в предыдущей своей статье показал, что около трети всех опубликованных результатов в лучших медицинских журналах очень быстро оказываются ложными. Авторы предполагают, что это происходит из-за того, что место в топ-журнале выигрывает та статья, автор которой больше постарался эту статью «продать». На практике это означает сдвиг в сторону сенсационных статей, доказывающих что-то новое. В то же время статей с негативным результатами («мы не нашли такого-то эффекта») почти не публикуется. Но именно сенсационные статьи чаще оказываются неправильными, потому что именно качество анализа часто приносится в жертву ученым-карьеристом. Точно так же на аукционе победитель всегда платит больше всех, что называется «проклятием победителя». В итоге в главных научных журналах должно быть достаточно много статей с ложными результатами.

В принципе аргумент изложенный выше в той или иной форме очевиден, но тем не менее в научных кругах ссылка на статью в приличным журнале до сих пор считается очень веским аргументом в споре. Авторы исследования предлагают решать эту проблему публикацией всех значимых научных результатов в свободном доступе в интернете. К сожалению, пока непонятно как таким образом люди будут находить действительно стоящие статьи, но наверно можно найти способ.

Здесь можно найти само исследование, ссылка в начале поста ведет на статью в журнале Economist, по мотивам которой написан этот пост.

Всюду данные

После выхода книжки Freakonomics экономисты по всему миру бросились искать интересные данные, что бы на что-нибудь их протестировать. К сожалению, статистики существует не так уж много (кто бы мог подумать), поэтому чем дальше тем в более странные места смотрят экономисты в поисках данных. Не остался без внимания даже журнал Плейбой.

Блог Marginal Revolution рассказывает об абсолютно серьезном исследовании двух американских ученых построенном на основе архива журнала по фотографиям победительнец конкурса Playmate of the year с 1960 года. В нем читатели журнала голосуют за обычных девушек, естественно по внешним данным. Ученые находят значимую зависимость между экономической средой и внешними чертами победительниц. В тяжелые времена чаще побеждают женщины «старше, тяжелее и выше, с более широкой талией, меньшими глазами, большим отношением талии к бедрам и меньшим соотношением бюста к к талии. При этом предпочитаются женщины с меньшим BMI (отношение веса к квадрату роста).

Получается, если верить статистике, что предпочтения к внешнему виду партнеров меняются в зависимости от среды, что в принципе не выглядит странным с точки зрения эволюции. Можно разве что поздравить женщин с вышеперечисленными характеристиками, потому что им стоит ожидать больше внимания от мужского пола.

Мне правда почему-то кажется, что ученым просто нужен был предлог поработать с этим замечательным архивом. Впрочем в MR доступен файл с данными, который каждый может проверить самостоятельно.

Не о Кругмане

Нассим Николас Талеб
Нассим Николас Талеб
Подробный пост о Поле Кругмане вам еще напишет Илья, а пока вернемся к финансовому кризису. Вчера в Лондонской Школе Экономики выступал Нассим Талеб. Это бывший трейдер, а ныне писатель-философ, которого многие называют человеком, предсказавшим кризис. На самом деле, Талеб хотя и рассказывал до кризиса о тех самых проблемах, что мы сегодня видим (конкретно о проблемах в Fannie Mae и в банках), он скорее не предсказывал их, а лишь предупреждал, что они могут произойти, и с существующими на тот момент финансовыми методиками эффект может быть катастрофичен. Именно это и случилось.

Сама лекция была не очень интересной, потому что Талеб в основном очень бегло и невнятно повторял тезисы из своих книг, но думаю его мнение по кризису все же заслуживает упоминания. По Талебу главная проблема финансистов состоит в том, что переменные почти невозможно предсказать из предыдущих наблюдений. Дело в том, что всего лишь одно событие часто меняет все наши представления о переменной (например, индекс фондового рынка или цена нефти), соответственно любые построения сделанные на основе данных до этого события не имеют никакой ценности, а в некоторых случаях могут принести очень много бед. Стандартные модели, используемые академиками и финансистами, не могут дать оценки вероятности такого события, потому что они строятся на основе предыдущих наблюдений, соответственно вероятность всегда будет занижена (но неизвестно насколько) до события. Более того, стандартные модели как правило делают эти события настолько маловероятными, что их анализ не имеет смысла.

На практике выходит, что кризисы происходит намного чаще чем предсказывается в моделях, а их масштаб легко может перекрыть все прибыли от того времени, когда модель работает нормально. В итоге все, кто использует эти модели для оценки рисков теряют деньги или идут с протянутой рукой к государству. И наоборот, инвестор, который ставил на возможность кризиса мог непропорционально сильно заработать, потому что цена нужных опционов до кризиса по перечисленным выше причинам оказывается сильно занижена.

Эти казалось бы тривиальные замечание сегодня игнорируются большинством заинтересованных лиц. Более того именно людям, использовавшим с большим энтузиазмом стандартные модели с их пренебрежительно малой вероятностью кризиса мы доверяем лечение экономики и расходование гигантских сум из кармана налогоплательщиков.

Талеб предлагает не играть на бирже, а вкладывать 90-95% портфеля в самые безопасные активы, а остальные в очень рискованные. Таким образом, в худшем случае вы ограничивает потери 10%-тами (можно и меньше), но ваш потенциальный выигрыш может быть огромным. Понятное дело, эта стратегия подходит далеко не для всех инвесторов. Главное понять, что не нужно уметь предсказывать рынок, достаточно быть готовым к разным сценариям. Не хочу уходить еще глубже в технические подробности, но если кому-то интересно, напишите в комментариях, и я расскажу, что конкретно имеет в виду господин Талеб.

Ссылки по теме:

  • Сайт Талеба с кучей материалов по теме от научных статей до десятков попярных изложений в прессе, блогах и так далее.
  • Моя краткая рецензия на книгу Талеба «Одураченные случайностью» и рекомендации по другим книгам, которые нужно читать по финансам.

Футбол и институты

Как вы могли заметить, в последние недели Рукономикс перешел на облегченный режим. Хочу вас успокоить, это всего лишь результат сезона экзаменов. Скоро все закончится. А пока, вот, вам кое-что почитать.

Журнал СмартМани рассказывает, что насилие со стороны футболистов оказывается очень четко объясняется страной, из которой они приехали. Грубо говоря, футболисты из стран с большим количество войн, ведут себя на поле грубее. Честно говоря, я не поклонник подобного рода эконометрических рассчетов, но заранее судить тоже нехорошо, а ознакомиться с оригиналом статьи у меня пока времени не было. Предлагаю нашим читатлям высказывать критику в адрес авторов Шанкера Сатьяната и Эдварда Мигеля.

Вот мои предварительные опасения:

  • Учтен ли эффект дискриминации со стороны судей? Вполне возможно ведь, что футболистов из менее приятных стран просто напросто засуживают. Причем возможно такая дискриминация вполне рациональна (см. в том числе работы Роланда Фрайера)
  • Не объясняется ли насилие всего лишь особенностями чемпионатов, откуда приезжают игроки? Может в Либерии просто нельзя играть в футбол без нарушений, вот они и привыкают, а история страны влияет только косвенно.
  • Не связано ли это с проблемами выборки? Скажем, мы видим только одного из миллиона африканцев и при этом многие сотни Англичан, Итальянцев и так далее.
Возможно (и вероятно) ученые как минимум постарались учесть эти эффекты. Если да, то лично мне будет интересно узнать как (когда я найду время для изучения первоисточника). А какие еще подводные камни вы видите в такого рода анализе?

Гугл на службе экономистов

Компания Гугл и так сыграла гигантскую роль в облегчении жизни ученым, в том числе экономистам, своим поисковым сервисом и особенно его научной частью Google Scholar, где намного проще искать академические статьи. Кроме того, Гугл не побоялся провести у себя целый ряд достаточно смелых экономических экспериментов, включая аукционы, рынки предсказаний и так далее. Не так давно они наняли известного экономиста Хэла Вэриэна только затем, что бы он продолжал применять свою науку на этой замечательной компании. Но похоже планы покорения научного мира на этом не заканчиваются.

На прошлой неделе в сети появились слухи о подготовке нового сервиса Google Research, который будет служить общим местом хранения любых статистических данных. Трудно переоценить, насколько такой сайт был бы полезен для экономистов. Обычно нахождение данных — одна из самых больших проблем. И хотя в последние годы с этим стало проще (большинство солидных организаций предоставляют данные в удобном виде), проблемы остаются, особенно для не очень популярных наборов статистики. Часто статья оперирует данными, с которыми нигде нельзя ознакомиться. Если у Гугла получится сделать то, что они задумывают, то работа ученых упроститься еще на несколько порядков. А это значит, что больше временных ресурсов будет предоставлено собственно науке.

Простите за такой восторженный (и почти что рекламный) пост, но меня просто очень обрадовали эти новости, и хочется с вами поделиться. Кстати в одном из следующих постов я расскажу об очередном гугловском эксперименте.

Когда нужно менять тренера в вашей футбольной команде

Хотя большинство из нас не обладает возможностью проводить кадровую политику в своей футбольной команде, порассуждать о ней любят все. В том числе, фанаты часто обсуждают, не нужно ли наконец уволить тренера. Например, в английском чемпионате, который сейчас по праву считается пожалуй самым интересным недавно сменили тренеров сразу две из больших команд. Роман Абрамович уволил из Челси Жозе Моуриньо, а из Тоттенхема был отставлен Мартин Йол. Правильны ли были эти решения? Вряд ли владельцы команд или их фанаты проконсультировались с экономистами. Но если бы они-таки пришли за советом, то возможно узнали кое-что новое.

Как и все другие решения увольнение тренера поддается экономическому анализу. Тем более, что в случае футбола результат легко поддается исчислению, если мы предполагаем, что главная цель тренера набирать очки (эта предпосылка немного хромает в случае Челси, где главной причиной, по-видимому, стал стиль игры при Моуриньо). Не удивительно, что необходимый анализ тоже пришел из Англии, а именно из бизнес школы Кембриджского университета, где известный специалист по глобальному потеплению Кристофер Хоуп написал статью на интересующую нас тему.

Каковы выводы Хоупа? Во-первых, в среднем от потери тренера команда английской лиги теряет 10 очков в турнирной таблице. Это вполне предсказуемый результат, объясняющийся нестабильностью в команде, привычками игроков и так далее. Потерянных очков может быть больше, если выплата компенсации уволенному тренеру заставляет команду экономить на игроках. Во-вторых, большинство команд как показывает статистика меняют тренеров реже чем нужно. Это тоже понятно, смена тренера это риск, а его владельцы команд как правило боятся. К тому же нет уверенности, что математическая модель полностью учитывает специфику рынка (ограниченное количество потенциальных тренеров, другие цели кроме набирания очков и тд).

На мой взгляд, больший интерес представляет практический вывод статьи. Хоуп предлагает конкретный алгоритм, по которому можно оценивать тренеров. Новому тренеру предлагается давать 8 игр без оценки (для адаптации), а потом достаточно следить, что бы средний результат был выше 0.74 очков за игру с увеличенным весом (до половины) последних пяти игр. В случае Тоттенхема, модель предсказывает, что Йола стоило увольнять (средний результат 0.7 очков за игру, 0.6 — в последних 5 играх). То же самое можно сказать и о некоторых других увольнениях за последние несколько лет, хотя предыдущий пример из того же Челси, когда был уволен Джанлука Виалли показывает, что модель может не учитывать много важных факторов, таких как Роман Абрамович. Более того, модель предсказывает, что в среднем по лиге командам, пользующимся приведенным алгоритмом придется менять 5 тренеров за сезон, а это уже кажется малореалистичным.

Возможно сейчас модель еще слишком сыра, и не обязательно должна быть известная акционерам каждого клуба, но когда-нибудь и в футболе статистика сможет поспорить с экспертами, как это произошло в бейсболе.

Пост написан по мотивам колонки Тима Харфорда Dear economist в FT.