При таком сценарии риск потери вашей ставки будет исключительно мал. С математической точки зрения он равен 5 % в пятой степени, то есть 1 шанс из 3,2 млн. Если взять в качестве аналогии игру в кости, то дефолту соответствует самая неудачная комбинация «один-один» для двух кубиков. И именно эта чудесная степень диверсификации и позволяла рейтинговым агентствам утверждать, что в случае объединения в общий пул подобная группа субстандартных ипотечных кредитов (каждый из которых имел в среднем кредитный рейтинг на уровне B+{83}, то есть предполагал{84} более чем 20 %-ную вероятность дефолта{85}) практически не имела шансов на дефолт.
Другая крайность: предполагается, что закладные не являются полностью независимыми друг от друга, а ведут себя совершенно одинаково. Иными словами, дефолту подвергнутся либо все пять закладных, либо ни одна из них. Вместо того чтобы «бросать кубик» пять раз и изучать каждый исход, мы делаем ставку на один исход. У вас имеется вероятность в 5 %, что вам выпадет комбинация «один-один» и все закладные подвергнутся дефолту – иными словами, ваша ставка станет в 160 000 раз более рискованной, чем вы предполагали изначально{86} (табл. 1.1).
Таблица 1.1. Упрощенная структура CDO
Какое из этих предположений окажется наиболее верным, зависит от экономических условий. Если экономика и жилищный рынок находятся в хорошем состоянии, то первый сценарий – пять закладных не имеют между собой ничего общего – может считаться вполне разумным предположением. В реальной жизни вполне допустимо ожидать наступления отдельных дефолтов – заемщик может потерять работу или получить слишком большой счет за хирургическую операцию. Однако риск дефолта одного заемщика практически не связан с рисками других.
Но давайте вместо этого предположим, что на рынке присутствует некий общий фактор, от которого зависит судьба всех домовладельцев. Например, на жилищном рынке возник огромный пузырь, заставляющий цены на дома вырасти на 80 % без какого-либо значительного улучшения фундаментальных экономических показателей. У вас возникает проблема: если один заемщик оказывается в состоянии дефолта, то с подобными проблемами могут столкнуться и все остальные. Риск потери вашей ставки возрастает многократно.
Именно этот последний сценарий и начал разыгрываться в Соединенных Штатах в 2007 г. (чуть позже в этой главе я расскажу о развитии пузыря на жилищном рынке более детально). Однако рейтинговые агентства сделали ставку на свое прежнее предположение об отсутствии корреляции между рисками. Хотя неоднозначность этого предположения описывалась в научной литературе{87} и о ней говорили некоторые бдительные сотрудники рейтинговых агентств{88} задолго до того, как пузырь на жилищном рынке лопнул, рейтинговые агентства практически ничего не сделали для исправления ситуации.
Например, Moody’s в течение некоторого периода времени производило косметические корректировки своей модели{89}, в частности повысило вероятность дефолта ценных бумаг с рейтингом AAA до 50 %. Это могло показаться вполне разумным – неужели буфера в 50 % недостаточно для того, чтобы сгладить все шероховатости в наших предположениях?
Все было бы хорошо, если бы вероятность ошибки в прогнозах изменялась бы линейно и рассчитывалась арифметически. Однако «леверидж», или инвестиции за счет долговых обязательств, значительно увеличивают вероятность неточного прогноза, что приводит к возникновению массы нелинейных ошибок. По сути, 50 %-ная корректировка, сделанная Moody’s, напоминала ситуацию, при которой вы используете солнцезащитный крем и утверждаете, что он способен защитить вас от поражения при ядерном взрыве. Иными словами, решение проблемы такого масштаба оказалось совершенно неадекватным. И дело не в том, что риск дефолта в 50 % был слишком низким, – с таким же успехом они могли недооценить его на 500 или 5000 %. Практика показала, что вероятность дефолта оказалась в 200 раз больше, чем заявляли рейтинговые агентства, – иными словами, их модель ошиблась на 20 000 %.
В более широком смысле проблема рейтинговых агентств состояла в их неспособности или нежелании разобраться в различии между риском и неопределенностью.
Риск, как впервые отметил экономист Фрэнк Х. Найт в 1921 г.{90}, предполагает, что его можно оценить. Предположим, вы планируете выиграть партию в покер при условии, что ваш оппонент не соберет так называемый «дырявый стрит» (то есть в его распоряжении до какого-то момента есть все карты для формирования комбинации «стрит», кроме одной недостающей в центре последовательности[13]). Шансы на то, что на столе окажется нужная карта, составляют точно 1 из 11{91}. Это и есть оценка риска. Конечно, такие ситуации всегда неприятны, однако вы, по крайней мере, знаете вероятность ее возникновения и можете это спланировать заранее. В долгосрочной перспективе вы сможете обыграть своих оппонентов, делающих отчаянные ставки на слишком малую вероятность благоприятного для них события.
86
На самом деле ситуация может оказаться еще хуже. Эти ценные бумаги также могут конвертироваться в производные (деривативы) друг друга, что приводит к еще большему росту левериджа. Например, пять групп «Альфа», связанных с задолженностью по закладным, могут быть объединены в «Супер-Альфу», оплата по которой будет производиться во всех случаях до тех пор, пока все пять составляющих ее «Альф» не окажутся в состоянии дефолта. Вероятность этого события составляет 1 на 336 нониллионов (единица с 30 нулями), но только если между закладными отсутствует любая корреляция, и лишь 1 к 20 в случае идеальной корреляции, то есть показатель левериджа составляет 16 777 215 999 999 900 000 000 000 000 000.
87
Ingo Fender and John Kiff, «CDO Rating Methodology: Some Thoughts on Model Risk and Its Implications», BIS Working Papers No. 163, November 2004.
88
Заявление Гэри Витта, бывшего управляющего директора Moody’s Investment Service, перед комиссией по расследованию кризиса 2 июня 2010 г. http://fcic-static.law.stanford.edu/cdn_media/fcic-testimony/2010–0602-Witt.pdf.
89
Financial Crisis Inquiry Commission,
90
Frank H. Knight, Risk, Uncertainty, and Profit (New York: Riverside Press; 1921). http://www.programme-finance.com/teletudiant/Knight.%20Risk,%20Uncertainty%20and%20Proit.pdf.