Динамическое равновесие макроэкономической системы и информационная эффективность рынка

Теория эффективного рынка — одна из общепринятых финансовых парадигм, согласно которой данный рынок считается эффективным, если цены на нем быстро и адекватно реагируют на информацию об изменениях конъюнктуры спроса и предложения.

Различают три формы информационной эффективности рынков: слабую, среднюю и сильную [5]. При слабой форме эффективности последовательные изменения цены не зависят один от другого, что делает невозможным предсказание будущего движения цены, опираясь лишь на историю рынка. Отсюда, в частности, следует невозможность систематического получения выгоды на бирже с помощью одних только методов технического анализа. Рыночная эффективность в средней форме означает, что цены рынка полностью и в любое время отражают не только предысторию биржевых котировок, но и всю остальную публичную информацию (публикуемые отчеты, законы и т.п.) о состоянии рынка. Эффективность рынка проявляется в сильной форме, если его , цены отражают как публичную, так и частную информацию (например, информацию, полученную от государственных служащих).

Исключительная важность теории эффективного рынка в эпоху компьютеризации объясняет растущий в последние годы интерес к роли экономической информации. Согласно теории Р. Лукаша [12,22,30], исследовавшего фундаментальные последствия фактора рациональных ожиданий на устойчивость макроэкономических систем, экономическая устойчивость требует, чтобы субъекты экономики использовали всю доступную им информацию, не совершая при этом систематических ошибок при принятии решений. Работы Лукаша и ряда других экономистов

(Т.Сарджентома и Н.Уолесса) существенно расширяют область применения теории эффективного рынка в ее сильной форме, показывая, что динамическое равновесие макроэкономических систем предполагает выполнение тех же условий, что и равновесие финансовых рынков.

Закономерности распространения и использования информации в экономике являются, таким образом, краеугольным камнем теории эффективного рынка и рациональных ожиданий. Лежащие в основе этих концепций допущение о том, что информация в обществе может распространяться беспрепятственно, ее обработка не требует затрат ни денег, ни времени, а реакция всех участников рынка может быть мгновенной, еще десять лет назад представлялось как далекая от жизни абстракция. Однако благодаря бурному развитию информационных технологий, интернета и основанных на них систем электронных торгов перечисленные допущения все более сближаются с реальностью.

Основы учения об "экономике информации" были заложены Дж. Стиглером. Согласно его модели [54], неопределенность будущего, фигурирующая в той или иной форме в построениях многих экономистов, следует трактовать как неинформированность участников экономического процесса. Степень неопределенности может быть снижена приобретением

значимой информации, однако это требует затрат на сбор данных и их обработку. Принимаемые в реальной жизни решения не всегда оптимальны ввиду того, что затраты на поиск и осмысление информации, необходимой для достижения оптимума, могут превышать возможный выигрыш от его достижения. Очевидно, что при снижении стоимости обработки экономической информации, которое отмечается в последние годы, а также все большей ее доступности, возможность достижения теоретического оптимума по Стиглеру становится все более реальным.

Из современных работ в области информационной экономики следует отметить исследования Дж. Мирлеса и У. Викри, обнаруживших важную роль информационных асимметрий при взаимодействии экономических субъектов [12,30,54].

Развитие идеи о динамическом равновесии экономических систем в области финансового сектора экономики привело к появлению теории управления портфелями Марковица [22,28], а так же анализа равновесия финансовых рынков Мертона и Шарпа [5,22], включающую методики оценивания финансовых активов. Необходимо отметить, что все эти теории, ныне широко используемые в финансовой математике, в явной или неявной форме исходят из предположения о марковском характере изменения рыночных котировок. При этом постулируется, что движение цен в каждый момент времени зависит только от их предыдущего значения и не зависит от ценовых изменений в более ранние моменты времени. Следовательно, никакая историческая информация не может улучшить прогноз биржевого

показателя. Таким образом, свойство марковости в точности совпадает с положениями слабой формой теории эффективного рынка.

Предположение о марковости динамики биржевых цен, сформулированная в форме модели геометрического броуновского движения, позволило Р.Мертону, Ф.Блэку и М.Скоулзу разработать теорию производных финансовых инструментов (деривативов), применимую к исследованию динамики фондовых и валютных рынков [22,109]. В модели ценообразования Блэка-Скоулза определяющую роль играет значение волатильности, то есть статистической подвижности финансового показателя. В исходной формулировке модели волатильность принимается за постоянную величину, оцениваемую на основе усреднения логарифмических приращений цены, значения которых полагаются полностью некоррелироваными.

оценивания опционов.

Г'

Изучению связи информационной эффективности валютных рынков с динамической устойчивостью макроэкономических систем посвящены работы Р.Манделла и Дж. Флеминга, заложившие теоретический базис для создания единой европейской валютной зоны. Р.Манделлом была установлена взаимосвязь денежной и фискальной политики с системой обменного курса, а также с международной торговлей и потоками капитала [5,30]. Согласно его подходу валютный курс является важнейшей количественной характеристикой состояния макроэкономической системы. Им также исследованы монетарные и фискальные инструменты управления обменным курсом, а также обоснованы преимущества модели плавающих курсов национальных валют. Проведенный им анализ стабильности мировой валютной системы показал, что жесткая кредитно-денежная политика центральных банков по ограничению валютных колебаний, как правило, не способствует предотвращению валютных кризисов. В формулировке

Р.Манделла кризис означает такое нарушение равновесия финансово- экономической системы, которое угрожает подорвать сложившееся соотношение параметров, считающихся основой ее стабильности [12]. Он также определяет понятие коллапса, под которым понимается полный слом сложившегося порядка в макроэкономической системе, разрушения ее институциональной структуры, при котором теряют смысл описывающие эту структуру параметры. Кризис можно считать предвестником коллапса, который наступает в двух случаях: когда внутренние параметры системы достигают некоторых граничных значений либо когда механизм управления не позволяет обеспечить равновесие системы. В обоих случаях ее динамика становится неустойчивой. Проблему валютного кризиса Р.Манделл рассматривает как задачу принятия превентивных мер, страхующих макроэкономическую систему от перехода к коллапсу, то есть обеспечивающих ее долговременное устойчивое функционирование.

Понимание механизмов валютных кризисов особенно актуально для систем плавающих валютных курсов. В таких системах валютный фактор приобрел столь большое значение и оказывает столь быстрое воздействие на национальные экономики отдельных государств, что его справедливо относят к разряду стратегических факторов глобализации мирового хозяйства.

На рынке FOREX отчетливо проявляется отмеченная выше тенденция совершенствования информационного доступа и средств накопления и обработки информации [5,9,34]. В 70-годах валютный рынок в основном имел дело с данными, фиксируемыми через большие временные интервалы (от недели до года), в 80-х годах появилась возможность анализа ежедневных данных, а в 90-х был произведен переход к внутридневному анализу, обусловленный резким развитием компьютерной техники повышением эффективности средств записи, хранения и обработки статистической информации, поступающей непрерывным образом. Все эти факторы сделали возможным эффективное отслеживание текущего состояние международного

валютного рынка. В то же время, национальные валютные системы могут обнаруживать существенные отклонения от эффективного состояния. Как показано в настоящей работе, такие отклонения являются одним из индикаторов предкризисной динамики.

Одним из следствий теории эффективного рынка является самоорганизующийся характер динамического равновесия в макроэкономических системах. Применительно к национальным валютным системам это означает невозможность целенаправленного воздействия на колебания плавающих обменных курсов в периоды крупномасштабных валютных кризисов, что неоднократно подтверждалось на практике [5,38,40]. Так, например, Банк Англии для поддержания курса фунта стерлингов с июня по сентябрь 1992 года безуспешно тратил около 40 млрд.долл, ежемесячно. Центральный Банк Швеции в этот же период продал на валютном рынке 26 млрд.долл. Годом позже Банк Франции за один день (30 июля 1993 года) истратил из своих валютных резервов 60 млрд.долл., пытаясь поддержать франк в пределах лимитов Европейской валютной системы. 3 марта 1995 года Центральные банки пятнадцати западных стран, стремясь поддержать курс доллара по отношению к йене, осуществили валютные интервенции в громадных размерах. За период с июня по 17 августа 1998 года для поддержания курса рубля Центральный Банк России продал почти 13 млрд. долл. Ни в одном и перечисленных предпринятые меры не привели к желаемому изменению в сложившихся тенденциях динамики обменных курсов.

В то же время, проявилась отчетливая тенденция валютных систем к самоорганизации, не зависящая от усилий центробанков, благодаря которой в периоды после резкого снижения курса национальной валюты, как правило, наблюдалось ее реальное укрепление [26]. Так, в период после Азиатского кризиса 1997 года в Таиланде реальный валютный курс вырос примерно на 25%, в Индонезии — на 40%, в Южной Корее - на 20%. При анализе причин крупномасштабных валютных кризисов второй половины 1990-х годов в

официальном докладе директора МВФ было подчеркнуто, что одной из их причин стало снижение устойчивости национальных валютных систем из-за применявшейся политики управляемых валютных курсов [32,81].

Таким образом, исследование устойчивости гомеостатического равновесия макроэкономических систем является актуальной задачей современного системного анализа. Выявление закономерностей развития и определение численных критериев такого состояния относится к наиболее важным целям экономической математики, от успеха достижения которых зависит эффективность планирования и управления экономическими процессами, возможность прогнозирования и предупреждения финансовых кризисов, и, в конечном счете, стабильность экономики государства в целом.

13.