Анатолий Кондратенко
Вероятностная теория фондовых бирж

Любимым родителям Василию Денисовичу и Александре Васильевне Кондратенко с признательностью и благодарностью

От автора

Вниманию читателей предлагается монография, являющаяся третьей в серии, посвященной развитию вероятностной экономической теории [Kondratenko, 2005, 2015, 2021]. Когда первая книга готовилась к печати, в издательстве автору был задан вопрос о том, как скоро, по его мнению, эта новая теория получит широкое признание экономистов. Ответ был: не ранее чем через 20 лет, по той простой причине, что a priori недостаточно выдвинуть еще одну альтернативную экономическую теорию – необходимо, во-первых, показать, в чем она лучше других, доказать, что она правильная, во-вторых, и в-третьих, продемонстрировать, каким образом она может использоваться на практике для описания экспериментальных данных и для разработки прогнозов экономической динамики. В настоящей монографии решаются все эти три проблемы: показывается, чем эта теория лучше других; на примере таких важных организованных рынков, как фондовые биржи, доказывается, что она правильная; и на базе полученных аналитических и численных результатов предлагается метод описания и прогнозирования экономической динамики. Ниже дается объяснение тому, почему именно фондовые биржи выбраны в качестве основного объекта для исследования.

Хорошо известно, какое значительное место в росте благосостояния людей и государств в целом на ранних этапах своего развития, а затем и в последующем стремительном становлении и развитии капитализма в мире, занимала специализированная деятельность по обмену или торговле товарами между различными производителями и разными странами. В этом процессе огромную роль играли сначала обычные рынки, облегчавшие и тем самым ускорявшие процесс обмена одних товаров или ценностей на другие, а затем и организованные рынки, высшей формой которой являются, в частности, биржи: товарные, финансовые, валютные и другие, образующие и представляющие в своей совокупности биржевую экономику. В настоящее время эта биржевая экономика эффективно использует все самые современные методы и инструменты электронной торговли, включая искусственный интеллект и алгоритмическую торговлю с помощью компьютеров, а широкое использование Интернета делает биржевую экономику очень быстрой, виртуальной и действительно глобальной. Именно высокая скорость обмена информацией и совершения сделок отличает новую виртуальную биржевую экономику от традиционной реальной экономики. Но эта особенность биржевой торговли может нести с собой дополнительные риски как для биржевой, так и для реальной экономики, задачи которых понимаются в экономическом академическом сообществе пока достаточно поверхностно. В современном глобальном экономическом мире роль бирж стала настолько значительной, что не будет большим преувеличением сказать, что вся глобальная экономика все в большей степени постепенно становится биржевой. Конечно, точнее говорить о трансформации глобальной экономики в экономику финансовую, но в данной монографии мы будем концентрироваться на исследовании только роли бирж в экономике, поэтому станем использовать термин «биржевая экономика». В современной экономике основное назначение бирж – определять цены на все торгуемые активы, включая различные деньги (валюты), облегчать торговлю ими и финансировать глобальную экономическую деятельность. Но важное значение имеет также то, что состояние дел на биржах является самым общим индикатором состояния дел во всей глобальной экономике. Парадокс данного состояния дел в этом глобальном финансовом мире заключается в том, что адекватного ему состояния дел в мире теоретических финансов явно не наблюдается. Адекватной теории организованных финансовых рынков до сих пор не существует, а это значит, что не может быть и речи о существовании адекватной теории рыночной глобальной реальной экономики. Такое положение дел порождает определенные риски возникновения и неконтролируемого развития негативных тенденций на финансовых рынках, способных приводить к масштабным финансовым, а затем и экономическим кризисам, что мы регулярно наблюдаем в реальной жизни: генератором почти всех экономических кризисов в современной истории являются финансовые кризисы, триггером которых является биржевой крах.

В настоящее время ситуация обостряется и риски возрастают в связи с тем, что основной объем сделок совершают теперь компьютеры, работающие строго по алгоритмам, нацеленным главным образом на достижение быстрых результатов с гарантией отсутствия даже минимальных потерь, причем действующих практически синхронно, что может вызывать цепную реакцию краха на биржах в отрыве от реального состояния дел в экономике и от реальной стоимости активов. В то время как осмысленных и надежных инструментов контроля и управления особенно взрывоопасными ситуациями на финансовых рынках, прежде всего на организованных рынках или биржах, где в основном и определяются цены на все глобальные товары и активы, в руках регулирующих органов нет. Все эти управленческие процессы в настоящий период построены в регуляторах на анализе накопленного исторического опыта и на использовании эмпирических параметрических моделей [Интрилигатор, 2002]. По этим причинам преодоление очевидного застоя в развитии теоретических финансов является давно назревшей глобальной задачей. Основной вызов здесь и сейчас состоит в практически полном отсутствии математического аппарата, с помощью которого можно было бы не только описывать функционирование биржи как механизма ценообразования активов, чем занимается финансовая эконометрика на качественном уровне, но и рассчитывать достаточно точно временную тонкую ценовую структуру и временную тонкую структуру объема торгов в течение коротких временных интервалов, например в течение одной торговой сессии. Пользуясь аналогией с теорией рассеяния в физике, это можно сформулировать и по-другому. Эконометрика решает так называемую обратную задачу, а именно извлечения из экспериментальных данных информации об изучаемой системе. Данное же исследование нацелено на решение прямой задачи – на создание достаточно универсального метода расчета из первых принципов (ab initio) биржевых временных микроструктур с характерным размером в несколько секунд, которые можно напрямую сравнивать с соответствующими экспериментальными тонкими структурами временной торговой динамики, метода, который мог бы послужить мощным инструментом для построения общей теории бирж. Мы надеемся, что развитая в данном исследовании вероятностная теория бирж может послужить основой для построения общей вероятностной финансовой теории и более глубокого понимания того, как устроен глобальный мир финансов.

Очевидно, что организованные рынки представляют собой сложные многоагентные неравновесные вероятностные системы, для описания которых необходимо применять адекватные математические методы. Единственным подходящим источником таких методов является в настоящий момент, конечно, физика, в которой давно накоплен опыт теоретической работы с аналогичными многочастичными системами. Кроме того, уже накоплен достаточно большой опыт применения физического метода в экономике, т.е. использования формальных методов и подходов теоретической физики к решению экономических проблем. В частности, в работе А.В. Кондратенко [2005, 2015] разработана новая теория рыночной экономики – вероятностная экономическая теория (Probabilistic Economic Theory). Изначально эта теория была построена по аналогии с квантовой механикой с выводом экономических уравнений движения, решения которых получить для многоагентных рынков не представляется пока возможным. В дальнейшем был разработан более простой вариант теории с использованием только вероятностного метода, а именно – вероятностная экономика (Probability Economics), которая и была использована в качестве базовой теории для построения вероятностной теории биржи в данной работе, хотя в ней нет уравнений движения, однако есть математический аппарат, который оказался весьма адекватным и плодотворным для описания биржевых процессов и структур. На всякий случай, во избежание недоразумений, уточним, что в данной теории нет физики, нет механики и тем более квантовой механики. Это экономическая теория для описания экономических процессов, протекающих на бирже. Просто в ней адаптирован к экономике математический аппарат, который был создан сотни лет назад и раньше с успехом использовался для решения аналогичных задач в физике.

Вероятностную экономику можно рассматривать как теорию, развитую в духе общей идеологии как физический метод в экономике, так и в классической экономической теории, понимая под ней тот вариант развития экономической теории, который можно образно описать эволюционной траекторией: Адам Смит – Карл Менгер – Людвиг фон Мизес. На работах этих трех великих экономистов зародилось понимание автором сути и задач настоящей экономической науки и стремление развивать их идеи и представления путем использования современного научного вероятностного метода исследований. Первоочередной задачей тогда было создание адекватного физическому методу математического аппарата и его использование для расчета конкретных реальных экономических систем по аналогии с тем, как такой же процесс происходил в истории развития и быстрого возвышения физической науки, обусловленного созданием мощного математического аппарата, начиная с открытия уравнений движения и дифференциального исчисления.

Вероятностный метод достаточно давно используется в экономических исследованиях на эмпирическом уровне с применением базовых формул теории вероятностей. Использование этого метода в экономике по аналогии с квантовой механикой физических систем [Кондратенко, 2005, 2015] широко раздвинуло рамки наших представлений о современном экономическом мире, породило новый вероятностный стиль научного экономического мышления и создало новую вероятностную динамическую картину современного экономического мира, альтернативную традиционным статическим представлениям экономического мейнстрима, включая неоклассическую экономическую теорию. В настоящей монографии решается, по сути, задача практического применения данного подхода к конкретным экономическим системам, а именно биржам, для количественного исследования которых имеется достаточно входных данных в виде котировок спроса и предложения, а также соответствующих экспериментальных данных в виде рыночных цен и объемов торгов для верификации теории.

Вероятностная экономика, как это обычно принято в вероятностных теориях в разных областях науки, прежде всего, конечно, в физике, например, в статистической и квантовой физике, строится в терминах вероятностных распределений. Подчеркнем, что именно они, вероятностные распределения, создают основу и язык вероятностного научно обоснованного метода исследования сложных динамических систем.

Возможности методов вероятностной экономики достаточно точно описывать реальные рынки продемонстрированы ранее [Кондратенко, 2005, 2015] на примерах небольших модельных товарных экономик. В данной работе преследовалась следующая цель: на базе вероятностной экономики создать основы теории биржи, способной преодолеть описанные выше пробелы в современной теории финансов, результаты которой находятся в хорошем согласии с экспериментальными биржевыми данными. Эта цель в работе достигнута. Уточним, что из общих соображений ясно, что развитая в данной работе микроскопическая теория посвящена изучению различных биржевых структур и процессов на уровне биржевых агентов, а еще более точно – на уровне действий индивидуальных биржевых агентов. Основная задача микроскопической теории – описать процесс формирования данных структур на базе конкретных действий агентов. В первую очередь здесь будут изучаться детали механизмов формирования биржевых цен и объемов торгов на базе котировок рыночных агентов (в конкретный период времени). Можно образно сказать, что эта теория дает микроскопический взгляд на биржу и биржевые явления.

В книге будет показано, что вероятностная экономика дает адекватное, довольно точное микро- и макроскопическое описание биржи, а именно детальные структуры и механизмы работы, на основе изучения которых будут выведены определенные закономерности в работе бирж, в частности закономерности в формировании цен и объемов торгов.

Подчеркнем, что для целей настоящего исследования нет никакой разницы между фондовыми, товарно-сырьевыми, валютными и другими биржами; развиваемая теория одинаково пригодна для описания любых бирж, на которых торгуются активы, поэтому для краткости в этой книге будем говорить о фондовых биржах, или просто биржах. В качестве основного примера для исследования выбрана динамика акций Сбербанка, фьючерсов на нефть марки Brent (ниже просто фьючерсы Brent) и американских долларов для нескольких дней с 2013 по 2020 г. на Московской Бирже (МБ) в Москве. Использованные при этом котировки биржевых агентов находятся на сайте МБ (доступны всем желающим за небольшую плату), поэтому все численные результаты настоящей работы и ее выводы могут быть легко проверены другими исследователями. Кроме того, аналогичным образом исследована внутридневная динамика фьючерсов Brent для нескольких дней 2020 г. на Intercontinental Exchange Futures Europe (ICE) в Лондоне.

Книга написана в форме научно-исследовательского отчета, поскольку в ней излагаются результаты практического применения разработанной автором ранее оригинальной вероятностной экономической теории к биржевым рынкам, в частности для решения прямой задачи экономики, сформулированной выше. Насколько нам известно, в литературе нет подобных исследований, касающихся решения прямой задачи экономики; по крайней мере, нам они неизвестны. По этой причине в ней нет подробного обзора истории вопроса, а ссылки сделаны только на работы, результаты которых были действительно использованы при развитии данной теории. Что же касается вообще вопросов применения методов теоретической физики к решению экономических проблем, то относительно недавно опубликованы сотни книг и статей по эконофи-зике и физической экономике [Чернавский и др., 2002; Mantegna et al., 1999; Farmer et al., 2005; Richmond et al., 2013; Ippoliti, Cheng (eds), 2017], а также статьи Дэвида Оррелла [Orrell, 2020], причем последние в совокупности можно рассматривать как прекрасный современный обзор на тему применения методов теоретической физики для описания экономических явлений.

При чтении предлагаемой книги, как и других работ по эконофизике или физической экономике, следует осознавать, что построение экономики многоагентных систем по образу и подобию физики многочастичных систем неизбежно приводит к появлению в теории понятий, которые являются новыми для экономики, но которые имеют прямые аналоги в физике, поэтому именно последние логично использовать на начальном этапе в данной работе. Это касается, например, таких терминов, как микроскопическая и макроскопическая теория, прямая и обратная задача, уравнения движения и т.п. Время покажет, что из этих новых понятий и терминов приживется в экономике, а что нет.

В заключение дадим краткое содержание монографии с субъективной оценкой полученных результатов и сделанных выводов исследования. В книге излагаются основы вероятностной теории фондовых бирж, построенной на базе вероятностной экономической теории с использованием агентных котировок, предоставляемых биржами. По своему характеру данная теория бирж является микроскопической, поэтому ее аналитические и численные методы дают возможность рассчитывать и описывать различные биржевые микроструктуры и микропроцессы. Расчеты такого рода выполнены впервые в данном исследовании и также впервые публикуются. Основное внимание уделялось расчетам рыночных цен и объемов торгов различными активами (акции Сбербанка, фьючерсы на нефть марки Brent, американские доллары) на Московской Бирже и Intercontinental Exchange Futures Europe (фьючерсы на нефть марки Brent) в течение одной торговой сессии, а также детальному сравнению результатов расчетов с экспериментальными данными. Это сравнение демонстрирует хорошее согласие теории и эксперимента, что позволяет утверждать, что в монографии была решена основная научная задача предлагаемого исследования, а именно показано, что вероятностная экономическая теория находит экспериментальное подтверждение и, тем самым, обретает свое твердое экспериментальное обоснование. Это кардинально выделяет ее из ряда других экономических теорий, имеющих эвристический или эмпирический характер. Решена также другая важная задача – детально описан экономический механизм, лежащий в основе формирования рыночных цен и объемов торгов, и служащий мостом, соединяющим экономический мир микроскопический с экономическим миром макроскопическим, и тем самым продемонстрирован процесс формирования макромира из микромира, а именно показано, каким образом из действий биржевых агентов формируются действие и временная динамика всего рынка в целом. Разработана новая, имеющая универсальный характер система биржевых индексов активов, бирж и глобальной системы бирж. По аналогии с ней разработана стратегия цифровизации, прогнозирования и управления экономикой страны на базе цифровых платформ для аккумулирования планов экономических агентов и обработки их с помощью формул вероятностной экономической теории, что в случае ее реализации позволит, в свою очередь, повысить качество государственного управления экономикой стран и мира в целом.

Монография демонстрирует важность и значение бирж как экспериментальных экономических лабораторий, направленных, в первую очередь, на проверку моделей, оценку параметров моделей и, в конечном итоге, на верификацию существующих и новых экономических теорий. Если для построения вероятностной экономической теории в качестве «эмпирической» лаборатории в определенной степени служил бизнес, практический 25-летний опыт управления которым формализован с помощью математического аппарата теоретической физики, то в данной работе для разработки вероятностной теории фондовых бирж в качестве экспериментальных экономических лабораторий использованы МБ и ICE. В монографии шаг за шагом раскрываются огромные перспективы дальнейшего использования бирж в качестве мощных современных экспериментальных экономических лабораторий, которые позволяют утверждать, что как примерно 300-500 лет назад из науки о Солнечной системе возникла теоретическая физика, так и в ближайшем будущем из развития теории биржи, опирающегося на эксперименты на биржах, возникнет современная экономическая наука, состоящая из тесно взаимодействующих теоретической экономики и экспериментальной экономики, которая будет соответствовать всем общепринятым стандартам естественных наук, оставаясь при этом гуманитарной и социальной наукой.

Благодарности

Содержание книги представляет собой изложение результатов проекта «Квантовые Финансовые Инвестиции инвестиционной компании «ЭКСЕЛЛЕНС» в Новосибирске. Участники проекта Виталий Мартынович и Мария Макаркина внесли большой вклад в успех проекта. Так, компьютерная платформа QUANTUM FINANCE для выполнения расчетов биржевых структур методами вероятностной теории разработана, главным образом, Виталием Мартыновичем и Марией Макаркиной и реализована ими же на языке C#. Мария Макаркина также оказывала существенную помощь в подготовке данной монографии к печати. Автор искренне благодарит их за плодотворное многолетнее сотрудничество.

Автор считает своим долгом ответить признательностью Дмитрию Ивановичу Свириденко, взявшему на себя обязанность выполнить важную работу ответственного редактора монографии, и рецензентам монографии – Сергею Ивановичу Паринову и Юрию Николаевичу Перевышину за проделанную на высоком профессиональном уровне непростую работу по рецензированию рукописи с изложением новой теории.

Автор благодарен Фонду Александра фон Гумбольдта (Alexander von Humboldt – Stiftung), предоставившему стипендию, которая позволила много лет назад воочию увидеть впервые в Западной Германии, как работают развитые рыночные экономики и функционируют в них финансовые рынки.

Автор признателен Московской Бирже и Intercontinental Exchange Futures Europe, открывшему нам доступ к историческим данным и к онлайн-котировкам.

Автор выражает признательность также инвестиционным компаниям FINAM и Interactive Brokers за прекрасно осуществляемые для нас функции брокера посредника с биржами МБ и ICE соответственно.

Автор искренне благодарит первого читателя рукописи книги – Константина Павловича Глущенко за критические комментарии, учет которых сделал более понятным материал книги для читателей, придерживающихся принципиально иных ортодоксальных экономических взглядов.

В заключение автор, пользуясь случаем, к сожалению, с большим опозданием, хотел бы отдать несколько своих старых долгов. Во-первых, выразить благодарность Владимиру Рубеновичу Евстигнееву за неформальную, но весьма содержательную и полезную рецензию своей первой статьи на тему вероятностной экономической теории в сборнике работ РАНХ и ГС [Кондратенко, 2005] и Кондратенко Ксении за помощь в подготовке рукописи данной статьи. Во-вторых, автор отмечает важную роль, которую сыграл в данном исследовании профессор Калифорнийского университета (Беркли) George Judge, одобрив и поддержав с энтузиазмом ту самую первую работу 15 лет назад, за что автор безмерно благодарен ему.

Ответственный редактор:

Доктор физико-математических наук, профессор Д.И. Свириденко

Рецензенты:

Доктор технических наук С.И. Паринов

Кандидат экономических наук Ю.Н. Перевышин

© Анатолий Васильевич Кондратенко, 2021, Россия, Новосибирск, сентябрь 2021

Все права защищены. Никакая часть книги или вся книга не могут быть воспроизведены или переданы в любой форме или любыми способами без письменного разрешения автора.

Preface

This monograph is the third book in the series [Kondratenko, 2005, 2015, 2021] that develops probabilistic economic theory. When the first book was being prepared for publication sixteen years ago, I was asked when I thought this theory would gain wide acceptance from economists. My answer was: «No sooner than twenty years from now». To simply offer an alternative economic theory was not enough; I needed to show how it was better, and to prove that it is correct and capable of making reliable forecasts of economic development.

This monograph demonstrates the theory’s validity, and precisely the way in which it is better than other theories. Its effectiveness is shown when applied to important, organized markets such as stock exchanges. Based on the obtained results, a method is proposed for forecasting economic dynamics. Below, I will explain why stock exchanges were chosen as the objects of research.

It is well known that the division of labor by the various producers of goods improved the well-being of humankind during the early stages of civilization. This led to the subsequent formation and development of capitalism across the world. Initially, this process was dominated by ordinary markets, which facilitated and thereby accelerated the process of goods and services exchange between people. Eventually, this evolved to occur between organized markets, the more complex of which we have today such as the commodity, financial, and currency markets, amongst others. Together, their existence forms the exchange economy.

Currently, this exchange economy has, and effectively uses, all the most modern means of e-commerce, including artificial intelligence and algorithmic computer trading. Fueled by the widespread use of the Internet, the exchange economy is lightning fast, virtual and truly global. It is the high speed of information exchange and number of transactions that distinguishes the new virtual exchange economy from the traditional real economy. However, this feature of exchange trading can generate additional risks, both for the exchange economy and for the real economy. To date, these risks are only superficially understood in the economic academic community.

In today’s global economic world, the role of exchanges has become so significant that it is no exaggeration to say that the entire global economy is increasingly evolving towards an exchange economy. It would be more appropriately referred to as the transformation of the global economy into a financial economy, but in this monograph we will focus only on the role of exchanges in the economy. Therefore, we will use the term «exchange economy».

In today’s economy, the main purpose of exchanges is to determine prices for all tradable assets, including various types of money (currencies). Exchanges also facilitate trading and finance global economic activity. However, it is important to note that the state of affairs of all exchanges are good indicators of the entire global economic situation. The paradox of this status in the global exchange world is that there is clearly no adequate status in the world of theoretical finance. An adequate theory of organized financial markets still does not exist, which means there is no adequate theory representing the global real economy. This situation generates certain risks of the emergence and uncontrolled development of negative trends in the financial markets. This can lead to large-scale financial and, in turn, global economic crises, which we regularly observe in real life.

The generator of almost all economic crises in modern history are financial crises, the trigger of which are exchange crashes. Currently, the situation is exacerbated and the risks are increasing. This is because the bulk of transactions are now made by computers. Working strictly according to algorithms aimed mainly at achieving quick results, they guarantee the absence of even minimal losses. They act almost synchronously, which can cause a chain reaction of collapse on the exchanges in isolation from the real state of affairs in the economy, and from the real value of assets. Meanwhile, regulators have no meaningful or reliable tools to monitor or manage any particularly volatile situations in the financial markets.

This is particularly valid in organized markets or exchanges where the prices of all global goods and assets are largely measured. All these management processes are currently reliant on tools using the analysis of accumulated historical experience and the use of empirical parametric models [Intriligator, 1971]. Therefore, overcoming the obvious stagnation in the development of theoretical finance is a long-overdue global task. The main challenge now is to overcome the near complete absence of a mathematical apparatus with which to describe the functioning of the exchange as an asset-pricing mechanism. Financial econometrics can do this qualitatively, but also required is the ability to calculate the temporal fine structure of the price and trade volume dynamics within short time intervals, such as during a single trading session.

Using a parallel with the physics theory of scattering, we can look at this differently. Econometrics focuses on solving the so-called «inverse problem», namely, the problem of extracting information from experimental data about the system under study. Conversely, we aim to solve a direct problem: the creation of a near-universal method of calculation from the first principles (ab initio) of the temporal exchange microstructures. These, with a characteristic time size of several temporal seconds, can be directly compared with the corresponding experimental fine structures of trading dynamics. This method could serve as a powerful tool for building a quantitative theory of exchanges.

We hope that in future, the probabilistic theory of exchanges developed in this study can serve as a basis for building a more general probabilistic financial theory. In doing so, a deeper understanding will be gained of how our global world of finance works.

It is obvious that organized markets are complex, multi-agent, non-equilibrium probabilistic systems, the description of which requires the application of adequate mathematical methods and apparatuses. The only suitable source of such methods and apparatuses is physics, where the experience of theoretical work with multiparticle systems with similar, formal structures has long been accumulated. In addition, quite a lot of experience has already been gathered in the application of the physical method in economics, namely, the use of formal methods and approaches of theoretical physics in solving economic problems.

In particular, probabilistic economic theory was developed [Kondratenko, 2005, 2015], a new theory of market economy. Initially, this theory was modeled on quantum mechanics with the derivation of economic equations of motion. Unfortunately, we are not yet able to accurately solve these equations for multi-agent markets. Because of this, a simpler version of the theory was later developed. It uses only the probabilistic method without solving equations of motion, namely, probability economics. It is used in this work as a basic theory for constructing probabilistic theory of exchanges. Although it contains no equations of motion, there is a mathematical apparatus that has proven very adequate and fruitful for describing exchange processes and structures.

To clarify, probability economics contains neither physics nor mechanics and, in particular, no quantum mechanics. This is an economic theory used to describe economic processes taking place on exchanges. This theory uses a mathematical apparatus which was created hundreds of years ago, and was previously used successfully to solve similar problems in physics. Probability economics has been developed in the spirit of both classical economic theory, and the physical method in economics. This variant has followed a figuratively similar evolutionary trajectory to the theories of Adam Smith to Karl Menger and onwards to Ludwig von Mises.

The works of these three authors have fostered my understanding of the essence and tasks of real economic science, as well as the desire to develop their ideas and concepts using the modern scientific probabilistic method of research. My primary task has been the creation of a mathematical apparatus adequate to the physical method and its use for the calculation of real economic systems. A similar process occurred during the creation and rapid rise of physical science, due to the creation of a powerful mathematical apparatus. It began with the discovery of the equations of motion and differential calculus.

The probabilistic method has long been applied at the empirical level in economic research by using the basic formulas of probability theory. The use of the probabilistic method in economics used an analogy with quantum mechanics of physical multiparticle systems [Kondratenko, 2005, 2015], and broadly pushed forward the framework of ideas and conceptions about the modern economic world. It gave rise to a new, probabilistic style of scientific economic thinking and created a new, dynamic probabilistic picture of the modern economic world. This veered away from the traditional static ideas of the economic mainstream, including neoclassical economic theory. This monograph solves the problem of this approach’s practical application to specific economic systems, or exchanges. There is enough input data in the form of supply and demand quotations for quantitative study, as well as enough relevant, experimental data in the form of market prices and trade volumes to verify the theory.

Probability economics is built in terms of probability distributions. These are usually accepted in various scientific fields; primarily in physics, in areas such as statistical and quantum physics. Emphasized here is that probability distributions create the basis and language of the probabilistic method used to study complex dynamical systems. The way in which real markets could be quantitatively described using methods of probability economics was demonstrated earlier [Kondratenko, 2005, 2015] using examples of small model commodity economies. Our work has succeeded in achieving the following goal: to create the foundation of the exchanges theory. Based on probability economics, it overcomes the disadvantages of the modern theory of finance described earlier, and results are in good agreement with the respective experimental exchange data.

The microscopic theory developed in this work is devoted to the study of various exchange structures and processes at the level of exchange agents, and more precisely, at the level of actions of individual exchange agents. By this we mean the mechanisms of formation of exchange microstructures, such as temporal price and trade volume fine structure which depending on the quotations of market agents at each particular time. This theory gives a microscopic view of exchanges and exchange phenomena.

Our book will show how probability economics gives a reasonably accurate, microscopic description of the exchange phenomena. Regularities and patterns are derived from the detailed structures and mechanisms of work, found in the formation of prices and trade volumes.

We emphasize that for the purposes of this study there is no difference between stock, commodity and other exchanges. The theory being developed is equally suitable for describing any exchange, so henceforth we will use the term “stock exchanges”, or simply “exchanges”. As the main example for the study, several days of intraday dynamics occurring between 2013 and 2020 were chosen of Sberbank shares, Brent crude oil futures («Brent futures») and US dollars on the Moscow Exchange (MOEX) in Moscow.

The quotations of exchange agents used in this case are available on the MOEX website for a small fee, so all the numerical results of this work and its conclusions can be easily verified by other researchers. In addition, the intraday dynamics of Brent futures for several days of 2020 on the Intercontinental Exchange Futures Europe (ICE) in London were similarly studied.

The book is written in the form of a research report, as it presents the results of practical application of the original economic theory. This was developed earlier by the author, specifically to quantitatively solve the direct problem for the exchange markets that were described earlier. As far as we know, there are no other documented studies of this type. For this reason, the book does not provide a detailed overview of the history of the issue, and references are made only to works whose results were used in the development of this theory. Moreover, hundreds of books and articles on econophysics and physical economics have been published relatively recently [Mantegna et al., 1999; Chernavsky D. et al., 2002; Farmer et al., 2005; Richmond et al., 2013; Ippoliti and Cheng (eds.), 2017], as well as articles by David Orrell, for example [(Orrell, 2020]. Together, the latter can be seen as an excellent modern overview of the application of theoretical physics methods used to describe economic phenomena.

Bear in mind that when basing a new economic model that resembles of one from physics, it is useful to employ the latter during the initial stage to help name and define new concepts. We have done so in this book by establishing parallels between the economic many-agent systems, and many-particle systems from physics. This applies, for example, to such terms as microscopic and macroscopic theories, direct and inverse problems, equations of motion, etc. Time will tell which of these new concepts and terms will take root in economics.

In conclusion, we summarize the monograph with a subjective assessment of the results obtained and the conclusions of the study. This monograph presents the basics of the probabilistic theory of exchanges, based on probabilistic economic theory using agent quotations provided by exchanges. By its nature, this exchange theory is microscopic, so its analytical and numerical methods make it possible to calculate and describe various exchange microstructures and microprocesses.

Calculations of this kind, first performed in this study, are also published for the first time in this monograph. Particular attention has been paid to the calculation of market prices and trade volumes of various assets (Sberbank shares, futures for Brent crude oil, US dollars) on the MOEX and ICE (Brent crude oil futures) during one trading session, along with a detailed comparison of the theoretical results with the corresponding experimental data. This comparison demonstrates a good agreement between the theory and experiment, which allows us to assert that the main scientific problem of this study is solved in the monograph. We demonstrate that probabilistic economic theory finds its experimental confirmation and thereby acquires a solid experimental justification. This radically distinguishes it from several other economic theories that have a heuristic or empirical character.

Another important task is also solved here, namely, the economic mechanism underlying the formation of market prices and trade volumes. This is described in detail and serves as a bridge connecting the microscopic economic world with the macroscopic economic world. The formation process of the macrocosm from the microcosm is hereby demonstrated. We show how the action and time dynamics of the exchange market as a whole are formed from the actions of exchange agents. A new, universal system of stock indices of assets, exchanges and the global system of exchanges has also been developed.

Similarly, a strategy has been developed for digitalization, forecasting and management of a country’s and the world’s economy. This is based on digital platforms used to accumulate the plans of economic agents, processing them using the formulas of probabilistic economic theory. If implemented, these will in turn improve the quality of public economic administration of the country, and the world.

This study demonstrates the importance and significance of stock exchanges as experimental economic laboratories, aimed primarily at testing models, evaluating model parameters and, ultimately, verifying existing and new economic theories. If we look at probabilistic economic theory, it was predominantly developed using the business world as an experimental laboratory, where the significant business experience of the author was formalized applying mathematical apparatus from theoretical physics. In the present study, using MOEX and ICE as experimental laboratories, probabilistic theory of stock exchanges has been developed by the author.

Our work consistently reveals great prospects in the further use of exchanges as powerful modern experimental economic laboratories. Some 300-500 years ago theoretical physics arose from the science of the solar system, and similarly, modern economic science will arise from the development of exchanges theory. It will consist of a closely interacting probabilistic economic theory and experimental stock exchange economics. Meeting all the generally accepted standards of the natural sciences, it will remain a humanitarian and social science.

Acknowledgments

Participants of the project «Quantum Finance Investments» of Investment Company EXCELLENCE Vitaly Martynovich and Maria Makarkina made a great contribution to the success of the project. The computer platform «QUANTUM FINANCE» was developed mainly by Vitaly Martynovich and Maria Makarkina, which they implemented in the C# language. This was used to perform calculations of exchange structures by applying the methods of probabilistic economic theory. Maria Makarkina also provided significant assistance in the preparation of this monograph for publication. I sincerely thank them both for their fruitful, long-term cooperation.

I respond with gratitude to Dmitry Sviridenko, who took on the important responsibility as executive editor of the monograph.

Thanks also go to the reviewers of the monograph Sergey Parinov and Yuri Perevyshin for the difficult work done at a highly professional level in reviewing the manuscript that presented the new theory.

I am grateful to the Alexander von Humboldt Foundation (Alexander von Humboldt Stiftung), which, many years ago, provided a scholarship that allowed him to see firsthand in West Germany how developed market economies work and how financial markets function within them.

I am grateful to the Moscow Exchange and the Intercontinental Exchange Futures Europe, which provided us with access to historical data and online quotations.

I also express gratitude to the Investment Companies FINAM and Interactive Brokers for the excellent implementation of the intermediary broker functions with the MOEX and ICE exchanges, respectively.

I sincerely thank the first reader of the manuscript of the book Konstantin Gluschenko for valuable comments and recommendations. Taking them into account made the material of the book more understandable for readers who adhere to orthodox economic views.

In conclusion, after a very long delay, I would like to pay off some my old debts. Firstly, to express gratitude to Vladimir Evstigneev for the informal, but very informative and useful review of my first book on the topic of probabilistic economic theory [Kondratenko, 2005]. Ksenia Kondratenko also deserves a big thank you for her help in preparing the manuscript of this book. Secondly, I note the important role played in this study by the professor of California University (Berkeley) George Judge, who applauded and supported enthusiastically that book many years ago, for which I am immensely grateful to him.

Anatoly V. Kondratenko Russia, Novosibirsk, September 2021

All rights reserved. No part of the book or whole book may be reproduced or transmitted in any form or by any means without the written permission of the author.

Часто используемые символы

(FREQUENTLY USED SYMBOLS)

Г – агентная ширина (agent width)

МБ – Московская Биржа (Moscow Exchange, MOEX)

BRENT – фьючерсы на нефть марки Brent (Brent oil futures)

C – нормировочные константы (normalization constants)

D – спрос (demand)

D (t, p, q) – вероятностная рыночная функция спроса (probabilistic market

demand function)

D⁰(t) – рыночная функция полного спроса (total market demand function)

ICE – Intercontinental Exchange Futures Europe

F(t, p, q) – вероятностная рыночная функция сделок (probabilistic market

deal function)

M (t)– количество котировок предложения (number of supply quotations)

MTV(t) – вероятностный объем торгов на рынке (probabilistic market trade

volume)

N(t) – количество котировок спроса (number of demand quotations)

P – цена (price)

p – независимая переменная цены (independent price variable)

pM – вероятностная рыночная цена (probabilistic market price)

q – независимая переменная количества (independent quantity

variable)

qM – вероятностное рыночное количество (probabilistic market quantity)

Q – количество (quantity)

PQ – цена и количество (price and quantity)

S – предложение (supply)

SBER – акции Сбербанка (Sberbank shares)

S&D – предложение и спрос (supply and demand)

S(t, p, q) – вероятностная рыночная функция предложения (probabilistic

market supply function)

S⁰(t) – рыночная функция полного предложения (total market supply

function)

t – независимая переменная времени (independent time variable)

TV(t) – объем торгов (trade volume)

T – время (time)

USD/RUB – фьючерсы на американские доллары, торгуемые на МБ за русские рубли

Введение

"Если в наше время успехи на поприще естественных наук встречают всеобщую и радостную признательность, тогда как наша наука обращает на себя так мало внимания и значение ее вызывает столь сильное сомнение именно в тех кругах общества, для которых ей следовало бы служить основой практической деятельности, то причина этого не должна вызывать недоумения со стороны людей беспристрастных. Еще ни одна эпоха не ставила хозяйственных интересов выше, еще никогда потребность в научном основании хозяйственной деятельности не была так развита и не чувствовалась так глубоко; еще никогда практические деятели не обладали таким умением пользоваться успехами науки на всех поприщах человеческой деятельности. Поэтому тот факт, что практические деятели, не заботясь о развитии, достигнутом нашей наукой, прибегают в своей хозяйственной деятельности к собственному опыту, объясняется не легкомыслием или неспособностью их точно так же, как и высокомерным отказом от более глубокого понимания тех фактов и отношений, которые определяют успех их деятельности, понимания, доставляемого им истинной наукой. Причина этого бросающегося в глаза равнодушия заключается не в чем ином, как в настоящем положении самой науки, в бесплодности делавшихся до сих пор попыток постичь ее эмпирические основания".

Менгер Карл [2005]

"Эмпирические основания экономической науки являются определенно неадекватными. Наши знания о существенных фактах в области экономики несравненно меньше, чем знания, которыми мы располагали в физике к тому моменту, когда была достигнута ее математизация. В самом деле, решающий перелом, который произошел в физике в XVII в. (особенно в механике), был возможен единственно благодаря предшествующему развитию астрономии. Он опирался на несколько тысячелетий систематических научных астрономических наблюдений, достигших апогея в таком несравненном наблюдателе, как Тихо Браге. Ничего подобного в экономической науке не происходило. В физике было бы абсурдным ожидать появления Кеплера и Ньютона без Тихо, и нет никаких оснований надеяться на более легкое развитие в экономике".

Джон Фон Нейман и Оскар Моргенштерн [1970]

Отцы-основатели австрийской экономической школы поставили в свое время экономическую теорию на прочную эмпирическую базу, что предопределило ее успешное развитие на многие годы вперед. Но существующих на данный момент уровней строгости основополагающих концепций и допущений этих теорий, а также количественного описания реальных экономических процессов и явлений, не говоря уже о качестве экономических прогнозов, явно недостаточно для построения научно обоснованного управления экономиками стран и достижения устойчивого развития глобальной экономики. Имеется огромная пропасть между современными требованиями, предъявляемыми обществом в широком смысле этого слова к экономической науке, и ее возможностями соответствовать этим требованиям. Это, как и 150 лет назад, порождает негативное, в лучшем случае ироничное, отношение в обществе к экономической науке, существующей в виде ряда часто взаимоисключающих теорий, например неоклассической экономики и австрийской экономической школы (ниже часто просто австрийской экономики), адепты которых дают противоречивые оценки, прогнозы и рекомендации. В настоящее время пришло осознание того факта, что одних эмпирических оснований явно недостаточно для верификации адекватных моделей и подходов к экономике. Пришло время провести строгий отбор среди всех существующих теорий и течений экономической мысли путем их экспериментальной верификации с целью дальнейшего развития экономической теории, способной давать количественное описание экономических процессов и явлений на высоком научном уровне, сравнимом с уровнем исследования в естественных науках. В результате этого отбора экономическая теория получит прочный экспериментальный фундамент, станет единой экономической наукой, как, например, физика и другие естественные науки, а не потоком десятка конкурирующих за финансовые ресурсы параллельных течений в форме неоклассики, кейнсианства, марксизма и т.д.

Для ясности еще раз подчеркнем, что все широко известные в настоящее время экономические теории, включая в качестве мейнстрима неоклассическую экономику, являются, по сути, эвристическими, а в лучшем случае, эмпирическими теориями, построенными на наблюдении за хозяйственной деятельностью агентов рынка и государства, а также на сборе разнообразных экономических фактов и последующем их словесном обобщении в виде набора сформулированных принципов экономической деятельности людей и предприятий, а также экономической политики государства. Поэтому неудивительно, что вытекающие из них теории финансов являются крайне ограниченными в своей способности количественно описывать временную тонкую структуру динамики обычных и тем более организованных рынков как вследствие нашего ограниченного знания общих экономических законов, управляющих функционированием рынков, так и вследствие практически полного отсутствия математического аппарата, с помощью которого можно было бы на микроскопическом уровне рассчитывать временную тонкую структуру рынков в небольших временных интервалах, например в течение одной торговой сессии, а потом путем детального сравнения полученных результатов с экспериментальными данными выявить новые закономерности функционирования рынков.

В данной книге мы нацелены на последовательное преодоление указанных проблем в рамках вероятностной экономики по следующей программе действий: разработка математического аппарата для расчетов ab initio (из первых принципов) временной тонкой структуры организованных финансовых рынков или бирж, формулировки закономерностей в функционировании финансовых рынков, полученных на основе сравнения теоретических результатов с экспериментальными данными, предоставляемыми биржами, и в конечном итоге формулировки закономерностей, управляющих этими рынками, на строгом математическом языке. Полученные таким образом закономерности могут быть использованы для получения уравнений движения, описывающих временную динамику рыночных экономических систем, другими словами, уравнений, описывающих эволюцию экономик. Таким образом, целью настоящего исследования является создание такой теории организованных рынков, которая имела бы под собой прочное экспериментальное обоснование. В то время, как в случае успеха данного предприятия можно было бы утверждать, что построенная ранее вероятностная экономическая теория также получила надежный экспериментальный фундамент.

Используя аналогию с теорией рассеяния, можно сказать, что вероятностная экономика нацелена на решение прямой задачи экономики, а именно, отталкиваясь от некоторых общих принципов (ex genere principia), рассчитывать результаты экономической деятельности или экономических экспериментов и сравнивать их напрямую с соответствующими экспериментальными данными, что позволит получить надежную интерпретацию экспериментальных данных. В то же время в эконометрических исследованиях решается обратная задача – с помощью математических методов извлечь из опытных данных информацию о свойствах изучаемой экономической системы. Во избежание недоразумений подчеркнем, что все, что излагается в данной монографии, и все, что утверждается в ней, если не оговорено особо, касается только прямой задачи экономики.

Все вышесказанное можно сформулировать несколько иначе. Есть две главные проблемы экономической науки в области теории организованных рынков в настоящее время.

Проблема 1 – практически полное отсутствие математического аппарата, позволяющего проводить полноценные теоретические расчеты деталей временной динамики биржевых рынков на микроскопическом уровне в небольших масштабах времени, например в течение 1 ч или одной торговой сессии.

Проблема 2 – это отсутствие экспериментальных оснований экономической науки в том смысле, как это понимается в естественных науках: данные систематических теоретических расчетов должны количественно совпадать с соответствующими экспериментальными данными с удовлетворительной степенью точности.

В решении указанных проблем мы намерены опираться на физический метод экономических исследований, основная особенность которого – стремление находить и формулировать экономические законы в виде уравнений, использовать по максимуму математический аппарат для выполнения достаточно точных количественных расчетов и постоянно опираться на эксперимент в верификации гипотез, теорий и конкретных численных результатов. Этот метод позволяет преодолеть недостатки простого эмпирического метода, преобладающего в настоящее время в экономических исследованиях, основанного на логическом анализе опытных данных, как, например, это делается в австрийской экономической школе или при эконометрическом анализе динамики цен, и достигать в экономических исследованиях научной строгости на уровне стандартов естественных наук, прежде всего физики. Без использования физического метода исследований, т.е. без опоры на эксперимент, дальнейшее развитие экономической теории невозможно; в противном случае, она еще долго будет находиться в зачаточном состоянии, иначе говоря, оставаться некой протонаукой по сравнению, скажем, с естественными науками, прежде всего с физикой.

Вначале мы очень кратко выскажем субъективное мнение о состоянии современной экономической науки для того, чтобы читателю была ясна логика предпринятого в настоящей работе исследования и ее главные цели, и в конечном итоге ценность полученных результатов. Наше мнение сформулируем в виде двух утверждений.

Утверждение 1. На наш взгляд, все старые и новые, широко известные экономические теории, включая неоклассическую экономику, марксистскую и кейнсианскую теории, австрийскую экономическую школу и другие течения экономической мысли являются, по сути, либо эвристическими, либо, в лучшем случае, эмпирическими теориями, не имеющими ни четких однозначных результатов экспериментов, ни строгих математических теорий, позволяющих проводить из первых принципов расчеты динамики конкретных реальных рыночных систем, результаты которых совпадают с соответствующими экспериментальными результатами работы этих рынков с надежной степенью точности. Более того, сторонники даже самой продвинутой в логическом плане эмпирической экономической теории, а именно австрийской экономической школы, утверждают [Фон Мизес, 2005; Де Сото, 2009], что ни постановки экспериментов, ни даже использование математического аппарата для описания экономических явлений и рыночных процессов невозможны в принципе. На этом основании резкой уничтожающей критике они подвергают все попытки использовать достижения физики и математики для построения количественной экономической теории. На наш взгляд, сложившаяся ситуация в экономике не является абсолютной, она лишь повторяет аналогичную ситуацию, существовавшую в физике 300-600 лет назад до работ Николая Коперника, Исаака Ньютона, Галилео Галилея и других физиков и математиков новой эры в физике. В чем основная причина столь длительного отставания в данном отношении экономики от физики? На этот вопрос можно найти прекрасный ответ у Джона фон Неймана и Оскара Моргенштерна в цитате из их книги, приведенной в эпиграфе. Причина скрывалась в объективном факторе, а именно в самом отсутствии в экономике возможности опираться на эксперимент, хотя бы в форме систематических длительных наблюдений за циклическим движением планет Солнечной системы, как это было сделано в физике. В настоящее время такую возможность нам предоставляют электронные биржи, на которых существуют цифровые платформы, большие данные которых можно использовать, в принципе, для верификации и развития экономических теорий.

Возвращаясь к началу дискуссии, заметим, что и разработанная нами вероятностная экономика по содержанию также была эмпирической или эвристической, построенной на нашем двадцатипятилетнем опыте предпринимательской деятельности в инвестиционном бизнесе. Так что в этом отношении она ничуть не лучше любой другой экономической теории, поэтому практически неизвестна в научном экономическом сообществе. Но есть важный нюанс. В отличие от всех других теорий, вероятностная экономика обладает развитым математическим аппаратом, пригодным для расчета любых рыночных экономических систем. Результаты этих расчетов можно сравнивать с известными экспериментальными данными, например для бирж. В связи с этим в настоящей работе мы поставили цель найти экспериментальные доказательства верности самих основ вероятностной экономики, другими словами, с помощью экспериментов проверить правильность исходных предпосылок и допущений теории. Причем сделать это так, как это делается в физике, а именно путем постоянного сравнения результатов ab initio расчетов динамики биржевых систем и эксперимента, а также последующего подтверждения или отвержения сделанных предпосылок и допущений. Только такой подход, или метод исследования, который мы называем физическим методом в экономической науке и который является общепризнанным в естественных науках, позволит построить адекватную экономическую теорию, способную давать достаточно точное количественное описание работы реальных рынков любой сложности, а также делать достаточно надежные прогнозы развития рынков и экономик, по крайней мере, в краткосрочном периоде. Другими словами, мы стремимся тем самым установить достаточно точные экспериментальные обоснования экономической науки.

Утверждение 2. Вспомним, какое огромное значение в создании современной физики имели долгие наблюдения за поведением планет Солнечной системы [Смит, 2016] и о чем говорил (см. выше) Джон фон Нейман. Такого же мнения придерживался и Ричард Фейнман: «Астрономия – старше физики. Фактически физика и возникла из нее, когда астрономия заметила поразительную простоту движения звезд и планет; объяснение этой простоты и стало началом физики» [Фейнман и др., 1978]. Образно выражаясь, Солнечная система сыграла роль первой в истории развития науки экспериментальной физической лаборатории. Конечно, над ней нельзя было поставить эксперименты в современном понимании этого слова, но за движением планет можно было без помех долго наблюдать, и на основе этих наблюдений пытаться находить законы, управляющие этим движением, и даже рассчитывать траектории планет, что и было сделано [Фейнман и др., 1978; Смит, 2016]. К счастью, это движение было достаточно часто повторяющимся, почти точь-в-точь, что позволяло довольно долго наблюдать одни и те же явления. А строгая периодичность в движении планет явно указывала на существование строгих законов, управляющих этим движением. Дело оставалось за малым – открыть их.

А что же в экономике? К счастью, в нашем распоряжении есть прекрасная экспериментальная экономическая лаборатория, потенциально способная блестяще сыграть ту же роль в экономике, которую сыграла Солнечная система в физике. Это, конечно же, биржи, определяющие рыночные цены на товары, услуги и, что особенно важно в современном экономическом мире, финансовые активы различного рода. Говоря физическим языком, биржи измеряют цены в каждый момент времени торгов, которые, безусловно, принимаются экономическим сообществом в качестве рыночных, т.е. как действительные и справедливые. Измеряя рыночные цены и делая их всеобщим достоянием, биржи играют огромную роль в современной экономической жизни, предоставляя всем основу для принятия важнейших экономических решений. Несмотря на важную роль бирж в реальной экономике, значение бирж в экономической теории далеко не столь значительное по той причине, что достаточно хорошо разработанной теории биржи, способной адекватно описывать динамику биржевых цен в режиме реального времени, в литературе, насколько нам известно, нет (см., например, обзоры в [Ippoliti and Cheng, 2017]). Построить такую динамическую экономическую теорию – наша задача в данной работе, решение которой, помимо всего прочего, поможет подтвердить (или опровергнуть) основы вероятностной экономической теории, что представляет для нас особо важный интерес. Забегая вперед, заметим, что и здесь мы обнаружили ту же «поразительную простоту движения» рыночных агентов, несмотря на то что биржа, без всякого сомнения, представляет собой сложную динамическую неравновесную вероятностную систему.

В качестве объектов исследования мы выбрали для начала несколько разных активов, торгуемых на Московской Бирже, по той простой причине, что недавно исторические данные по торгам этими активами стали размещаться на сайте биржи, поэтому любой исследователь может их использовать для проверки корректности наших расчетов. Подчеркнем, что эти исторические данные содержат почти все котировки всех биржевых агентов в каждый момент времени в течение всего торгового дня, а не только котировки в небольшом «стакане» вблизи текущей рыночной цены.

Поясним еще раз: настоящая книга представляет, по сути, итоги последующего развития вероятностной экономики, разработанной нами ранее [Кондратенко, 2005, 2015] для количественного исследования многотоварных многоагентных рыночных экономик. Эта теория в достаточно общем виде строится на базе двух аксиом и шести общих принципов, имеющих под собой настолько простую и понятную логику и обоснование, что их можно считать обязательными для включения в любую достаточно адекватную экономическую теорию. То, как эту теорию можно использовать для постановки и количественного решения задач реальной экономической практики, проиллюстрировано в упомянутых работах на примерах простейших модельных экономик, а именно – однотоварных экономик с одним покупателем и одним продавцом. В настоящей работе мы показываем, как можно использовать эти теории для количественного описания более сложных реальных рыночных экономических систем, например, высокоорганизованных регулируемых товарных, фондовых или финансовых рынков с неограниченным, в принципе, числом агентов, а именно бирж. Оказалось, что для этого достаточно ввести еще одно важное допущение, а именно гипотезу эквивалентности, которую мы далее опишем детально. Хорошее согласие рассчитанных биржевых цен с экспериментальными значениями в течение всей дневной торговой сессии для различных активов служит прямым доказательством того, что теория бирж построена на правильных принципах и гипотезах. Главным итоговым результатом данной работы можно считать создание основ теории организованных рынков, прежде всего бирж, применение которой уже на начальном этапе своего развития дало нам возможность пролить свет на основные законы, управляющие функционированием высокоорганизованных рынков.

Глава 1
Начала вероятностной экономики

"В последующем изложении мы старались свести сложные явления человеческого хозяйства к их простейшим элементам, еще доступным точному наблюдению, приложить к последним соответствующую их природе меру и с установлением ее снова показать, как сложные хозяйственные явления закономерно развиваются из своих элементов".

Карл Менгер [2005]

1.1. ВЕРОЯТНОСТНАЯ ПРИРОДА ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

В данной главе на примере простейшей модели двухагентной экономики достаточно подробно описана вероятностная экономическая теория, начиная с формулировки самой общей постановки задачи до вывода основополагающих формул. Для начала, во избежание недоразумений и двусмысленностей, еще раз повторим, что, согласно идеологии физического метода, вероятностная экономика – это теория, которая строится с использованием формальных методов теоретической физики или, другими словами, по аналогии с тем, как строится теоретическая физика, но, что принципиально, это именно экономическая теория, а не физическая, поскольку она изучает структуру и динамику экономического мира, законы которого никоим образом напрямую не связаны с физическими законами, описывающими структуру и динамику физического мира. Это ясно уже из того, что субъектами экономического мира являются люди и их действия в процессах обмена товарами и услугами, тогда как субъектами физического мира являются частицы и поля, в частности атомы. И, для определенности, также подчеркнем, что данная теория, построенная на базе классической концепции спроса и предложения, переосмыслена в стиле современного вероятностного научного мышления.

Не вызывает сомнения тот факт, что современная реальная экономика – это сложная, неравновесная, динамическая система. Поэтому можно и необходимо активно изучать ее структуру и динамику различными способами и с различных точек зрения. Наша точка зрения такова, что мы смотрим на экономику главным образом как на множество огромного количества разумно мыслящих и активно действующих людей, каждый из которых «не только homo sapiens, но и, в не меньшей степени, homo agens» человек активный [Мизес, 2005]. Для решения проблем и достижения целей эти «действующие люди» или, точнее, рыночные агенты, под влиянием постоянно изменяющихся жизненных и деловых обстоятельств вынуждены практически непрерывно принимать новые важные решения, связанные с покупкой и продажей товаров и услуг, производством, маркетингом, логистикой, контролем персонала и т.д. Будучи разумными, эти люди пытаются принимать такие решения, которые принесут наибольшую выгоду и отдачу от приложенных усилий. Такие рациональные решения могут быть приняты только на базе имеющейся в распоряжении достаточной информации относительно факторов, затрагивающих их интересы и решения. Поэтому люди постоянно находятся в процессе поиска и обработки важной для них новой рыночной информации. Но реальный мир устроен так, что мы полностью никогда не обладаем достаточной и достоверной информацией об интересующих нас вещах, прежде всего из-за временных трудностей. Кроме того, в силу ограниченности умственных и технических возможностей мы не всегда в состоянии правильно обрабатывать и интерпретировать даже ту информацию, которой располагаем в нужное время и в нужном месте.

Мы глубоко убеждены, что человеческая природа, а также природа рыночных экономических систем таковы, что все наши знания о рынках только приблизительные, поэтому все рыночные решения могут быть только примерно правильными и оптимальными. Более того, в практической деятельности мы явно или неявно осознаем этот факт и учитываем его в процессе принятия решений и оценке их последствий. Строго говоря, наши рыночные решения могут быть только вероятностными по природе. А поскольку, согласно нашему взгляду на рыночную экономику, все экономические процессы и явления – это исключительно результат действий всех агентов в экономике, то из всего вышесказанного неизбежно следует, что все экономические процессы и явления в рыночной экономике тоже, в некоторой степени, вероятностны по своей природе. Следовательно, остается только один шаг для получения фундаментального вывода о том, что рыночная экономика – это не просто сложная, динамическая, неравновесная, но еще и вероятностная система [Фон Нейман и Моргенштерн, 1970; Кондратенко, 2005, 2015; Мизес, 2005; Вальтух, 2008; Keynes, 1921; Farjoun, Machover, 1983; Ball, 2003]. Поэтому для того чтобы представить достаточно полное описание таких сложных вероятностных систем, соответствующая экономическая теория должна также быть в значительной степени вероятностной. Для этого, как минимум, необходимо включить в экономическую теорию концепцию неопределенности и вероятности на подходящем математическом уровне, т.е. развивать динамическую вероятностную экономическую теорию, достаточно адекватную экономической реальности. Наше исследование посвящено в основном достижению этой цели.

В данной работе далее мы опишем базовые механизмы формирования спроса и предложения, а также механизмы образования цен, формирования объемов торгов и установление равновесия на рынках. При этом акцент делается на детальном описании природы этих фундаментальных рыночных концепций и определений на стандартном общенаучном языке физики и математики, что позволит нам критически переосмыслить эти концепции и определения в рамках вероятностной экономики.

Главной парадигмой вероятностной экономики для нас является уже сформулированное выше следующее утверждение. Все рынки состоят из людей – покупателей некоторых товаров и одновременно продавцов других товаров. Все, что делает рынок, делают эти люди, и именно действие всех этих людей на рынке определяет все результаты работы этого рынка [Мизес, 2005]. Аналогичное утверждение в свое время сделано Ричардом Фейнманом и др. [1978] относительно физических многоатомных систем. Именно это обстоятельство позволяет нам установить аналогию между многоагентными рыночными экономическими системами и многоатомными физическими системами и привносить физические подходы и язык в экономическую теорию. На базе этой главной парадигмы и с тщательным учетом всех основных особенностей человеческой деятельности, детально исследованных в работе Мизеса [2005], мы определим шесть следующих принципов вероятностной экономики, имеющих характер общих постулатов:

Принцип 1. Принцип спроса и предложения;

Принцип 2. Агентный принцип;

Принцип 3 Институциональный и средовой принцип;

Принцип 4 Динамический и эволюционный принцип;

Принцип 5. Принцип максимизации объема торгов;

Принцип 6. Принцип неопределенности и вероятности.

Принцип спроса и предложения (в англоязычной литературе принято называть их в другом порядке, а именно – Supply and Demand, ниже S&D) отражает тот факт, что практически все важные эффекты и процессы на рынке определяются взаимодействием спроса и предложения на рынке. Агентный принцип свидетельствует об уникальной движущей роли взаимодействующих рыночных агентов и значительном вкладе в это взаимодействие социального сотрудничества между ними в современной рыночной экономике. Институциональный и средовой принцип выражает тот факт, что взаимодействие агентов с различными социальными институтами, различными стейкхолдерами и внешней природной средой должен быть взят в расчет одновременно со взаимодействием агентов друг с другом. Динамический и эволюционный принцип отражает тот факт, что рыночное поведение имеет в определенной степени детерминированный характер и, следовательно, в принципе, может анализироваться с помощью неких уравнений движения, описывающих как стационарное поведение, так и эволюцию рынков. Принцип максимизации объемов торгов определяет направление движения в целом достаточно свободного рынка под влиянием рыночных сил. Принцип неопределенности и вероятности показывает, что все рыночные процессы и явления, включая процесс принятия решений, являются вероятностными по своей природе и таким образом помогают понять, какой математический аппарат нам нужен для адекватного описания поведения агентов и рынка в целом в условиях неопределенности.

По существу, эти принципы определяют главные действующие силы на рынке и основные особенности рыночной структуры, поэтому при выполнении конкретных исследований рынков в наших физико-экономических моделях они все должны быть учтены, по возможности одновременно, поскольку все они представляют рыночные эффекты одного порядка по величине влияния на конечный результат работы рынка, а именно на структуру цен и объемы торгов на рынке в каждый момент времени. Если, например, некое экономическое исследование не учитывает влияния государства, то оно не может претендовать на адекватное описание современного экономического мира, в котором роль государства является первостепенной: государство может как ускорять, так и подавлять экономическую активность других рыночных агентов. Причем роль государства в современной экономике двоякая: оно может как устанавливать важные правила и вводить новые институции, влияя тем самым на стратегии рыночных агентов, так и само быть активным и сильным рыночным агентом.

Подчеркнем, что в данных принципах, если рассматривать их по-одному, мы почти всегда можем найти их «корни» в отдельных работах цитированных ранее авторов классической экономической теории: Адама Смита (теория товарного обмена и др.), Карла Менгера (теория субъективной стоимости и др.) и Людвига фон Мизеса (принцип методологического индивидуализма, концепция рыночного процесса, динамическая трактовка закона S&D и др.). Здесь они собраны воедино, достаточно четко сформулированы и подчеркнута необходимость учитывать их все одновременно при построении любой экономической теории, претендующей на адекватное описание картины реального экономического мира, в котором действуют живые люди, а не вымышленные персонажи типа homo economicus на вымышленных рынках с совершенной конкуренцией и с якобы всемогущей рыночной рукой, формируемой только агентами, представляющими людей и бизнес без учета роли государства. Качественно новыми здесь являются динамический и эволюционный принцип с идеей поиска уравнений движения для котировок, принцип максимизации объема торгов для установления трендов в движении рыночных цен и принцип неопределенности и вероятности с идеей использования непрерывных стратегий при выставлении агентами своих котировок и, самое главное, построенный математический аппарат, который позволяет проводить широкие количественные исследования реальных экономических систем, включая организованные рынки.

1.2. ПРЯМАЯ И ОБРАТНАЯ ЗАДАЧИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ

Для построения вероятностной теории биржи использован физический метод экономических исследований, суть которого заключается в использовании стандартных теоретических подходов физики для моделирования и расчетов экономических систем, с последующим постоянным сравнением результатов расчетов с экспериментальными данными для верификации использованных подходов, моделей и теории в целом и для цели установления таким образом границ применимости моделей и теории в целом в тех случаях, когда есть смысл в их улучшении и развитии. Если результаты расчетов противоречат эксперименту в достаточно сильной степени, то теория должна быть без колебаний отбракована, а процесс создания теории – начаться заново. Для определенности и уточнения теоретических проблем, изучаемых в данной книге, далее мы называем такой вариант использования физического метода решением прямой задачи экономической теории, в которой из некоторых начальных принципов (ab initio principales) рассчитываются результаты экономической деятельности (в данной книге, биржевых торгов), которые затем сравниваются с соответствующими экспериментальными данными (в нашем случае – с итогами биржевых торгов). Этот подход мы противопоставляем решению, будем говорить, обратной задачи экономической теории, в которой путем математической обработки экспериментальных данных стремятся получить информацию об изучаемой экономической системе. Надо сказать, что термины «прямая и обратная задачи» мы заимствовали у теории рассеяния элементарных частиц, в которой решаются формально аналогичные проблемы. Известно, что решать в физике обратную задачу очень трудно и нет оснований считать, что решать обратную задачу в экономике будет проще. Здесь мы ограничиваемся развитием методов решения прямой задачи экономики в применении к биржам, поэтому все выводы и дискуссии в данной книге касаются только прямой задачи экономической теории, если не оговорено особо. Во избежание недоразумений мы неоднократно будем подчеркивать данный аспект настоящего исследования.

Нам представляется, что одним из результатов широкого применения физического метода к исследованиям экономических проблем путем решения прямой задачи экономики будет развитие новой междисциплинарной науки «физическая экономика», зарождение которой происходит на наших глазах. Физическая экономика развивается в настоящее время довольно интенсивно в разных направлениях и одно из них – вероятностная экономическая теория, простейшей, можно сказать стартовой, версией которой является рассматриваемая в данной работе вероятностная экономика; на базе последней и построена вероятностная теория бирж. Главным преимуществом данного подхода служит наличие в нем методов решения прямой задачи экономики, а именно численных расчетов из первых принципов таких параметров и функций, которые напрямую можно сравнивать с экспериментальными данными, в нашем случае – с экспериментальными итогами биржевых торгов в режиме реального времени.

Согласно новому физическому методу мышления и исследования в экономике, разделяемому и развиваемому нами, в том числе в данной монографии, главным требованием к таким экономическим моделям, определяющем их основное предназначение, является умение и, в некоторой степени даже искусство, с помощью нескольких важных аксиом, концепций и принципов гармонично, грамотно и одновременно включить их в теорию. Последнее очень важно, так как, по определению задачи, все концепции и принципы играют определенные роли, имеющие сравнимые значимости в изучаемой экономике. И конечно, необходима постоянная верификация сделанных допущений, концепций и самой теории путем проведения численных расчетов и сравнения их с экспериментом. Именно этот акцент на экспериментальную проверку теорий отличает физический метод от всех других подходов, включая неоклассическую теорию, представляющую в настоящее время мейнстрим в экономике. Другими словами, физический метод экономических исследований предполагает постоянную опору на эксперимент, как это обычно принято делать в физике: численные решения прямой задачи сравниваются с соответствующими экспериментальными данными. У нас есть полная уверенность в том, что в силу естественности и очевидности физический метод станет уже в ближайшем будущем главным методом проведения экономических исследований, будет называться просто научным методом экономических исследований, поэтому необходимость называть его физическим методом в экономике отпадет по причине неактуальности и ненадобности.

1.3. КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В PQ-ПРОСТРАНСТВЕ

Хорошо известно, что метод концептуального моделирования экономических систем давно и широко применяется в экономической теории. Например, первые и наиболее известные концепции неоклассической экономики – это концепции S&D. Именно благодаря им неоклассическая теория внесла значительный вклад в экономическую науку. Она помогла экономистам лучше понять основные составляющие экономического мира, и с помощью графической интерпретации эти знания стали более доступными тем, кто интересуется этими вопросами, в частности студентам. В австрийской экономике одно из центральных мест по праву занимает так называемый метод идеальных или воображаемых конструкций [Мизес, 2005].

В теоретической физике не принято акцентировать внимание на использовании моделей, поскольку теоретическая физика сама по себе справедливо может рассматриваться как концептуальное математическое моделирование физических систем. Конкретно, в теоретической физике разработаны наиболее продвинутые методы теоретического моделирования сложных систем. Более того, здесь уже издавна неявно требуется от исследователя проведение количественных численных расчетов структуры и свойств этих моделей с наиболее возможной точностью, что, в свою очередь, привело к поразительному развитию количественных методов в квантовой механике многочастичных систем, прежде всего в квантовой химии многоатомных систем [Кондратенко, Нейман, 1990].

Итак, в настоящей работе глубокие структурные и динамические аналогии между физическими многоатомными системами и многоагентными экономическими системами используются для того, чтобы концептуальные, аналитические и численные методы из теоретической физики перенести в теоретическую экономику. Этот перенос осуществляется с помощью метода физического моделирования экономических систем или, короче, физико-экономического моделирования. Наша концепция физико-экономического моделирования базируется на известных принципиальных идеях классической экономической теории, прежде всего австрийской экономики. Далее они объединяются и в конечном итоге с помощью дополнительных концепций и математического аппарата из физики преобразуются в новую экономическую теорию. Это объединение организовывается с помощью формальных подходов и методов, заимствованных из теоретической физики, начиная с введения в экономическую теорию понятий формального экономического пространства, траекторий движения в нем рыночных агентов и всего рынка в целом и заканчивая обоснованием принципиальной возможности использовать в экономической теории метод уравнений движения. Во избежание недоразумений подчеркнем еще раз, что роль теоретической физики состоит здесь только в предоставлении аппарата для построения вероятностной экономики. Опираясь на эту теорию, шаг за шагом, с учетом всех принципов теории одновременно, мы создаем более сложные физико-экономические модели, учитывая опыт работы с предыдущими моделями, что неоднократно будет проиллюстрировано на рисунках и графиках.

Конечно, все физико-экономические модели являются по сути концептуальными математическими моделями, как и в физике. Понятие «физическое моделирование» используется для подчеркивания аналогии с правилами или принципами моделирования в физике. В дальнейшем использование данного термина станет избыточным и не будет применяться. При построении концептуальных моделей экономических систем мы будем последовательно вводить в них концепции и принципы нашей теории, на базе которых будут строиться каркасы моделей, которые, в свою очередь, будут шаг за шагом наполняться новым содержанием. Начнем с построения простейших моделей с помощью аналогий и формальных методов классической механики. Такие модели мы будем для краткости ниже называть классическими. Естественно, в построении такой классической теории, или просто классике, будут использоваться только первые пять принципов, поскольку только они имеют аналоги в классической механике.

Итак, на рис. 1.1 изображена типичная условная графическая экономическая модель рыночной системы, или просто, рынка. Эта модель, построенная по аналогии с моделями для физических многочастичных систем, с помощью ряда условных обозначений демонстрирует типичную рыночную структуру.

Рис. 1.1. Графическая модель однотоварной многоагентной рыночной экономики в экономическом двумерном пространстве цена – количество. Точками внутри условной сферы представлены агенты рынка: покупатели (зеленые точки) и продавцы (красные точки), формирующие спрос и предложение соответственно. Сфера делится на две части узкой голубой линией, символически обозначающей узкую область цен, внутри которой происходят сделки на рынке по текущей экспериментальной цене pexp. Покупатели находятся в левой полусфере, а продавцы – в правой, поскольку цены покупателей меньше цен продавцов за очень редким исключением.

Основной структурный элемент модели – это собственно рынок, состоящий из определенного количества взаимодействующих между собой рыночных агентов, покупателей и продавцов. Этот рынок не является замкнутой, или закрытой, системой – это открытая система, поскольку он находится под непрерывным воздействием его институциональной среды и внешней окружающей среды, а также других рынков и других источников влияний. Все эти факторы также служат структурными элементами рынка, поскольку они оказывают на агентов рынка сильное влияние, без учета которого невозможно получить достоверного описания механизмов работы рынка и ее результатов.

Далее с целью получения возможности математически описывать динамику экономики мы должны, по аналогии с физикой, помещать весь рынок в некие сконструированные экономические пространства. Поскольку такие экономические пространства, в отличие от физического пространства, носят вспомогательный и формальный характер, то их можно конструировать по-разному в зависимости от решаемых задач. В данной работе целесообразно использовать пространство цена – количество, соответствующее двум наборам независимых переменных, цен P и количеств Q для всех торгуемых на рынке товаров (PQ-пространство). Для ясности, названия независимых переменных и соответствующих им осей координат мы обозначаем полужирным шрифтом. Несмотря на кажущуюся простоту, введенная нами концепция многомерного экономического пространства имеет большое значение в теории, поскольку она дает принципиальную возможность описывать динамику экономических систем на математическом и графическом языках так, как это давно принято делать в науке.

В настоящей работе далее будет широко использоваться понятие «рыночная структура», которое включает в себя как агентную структуру собственно рынка, так и все существенные внешние факторы и силы различной природы, влияющие на работу рынка. Изучение рыночной структуры и ее различных микроструктур и выявление важнейших характеристик и связей в них представляет собой важнейшую задачу любой экономической теории.

Подход вероятностной экономики, направленный на решение проблемы адекватного количественного описания поведения каждого агента на рынке, а также поведения рынка в целом, базируется на одной достаточно простой предпосылке или гипотезе, которую будем называть аксиомой. Эта аксиома, имеющая достаточно общий характер, формирует основу для реализации концепции спроса и предложения в вероятностной экономике.

1.4. АКСИОМА АГЕНТНОЙ ИДЕНТИЧНОСТИ

Все рыночные агенты идентичны, только спрос и предложение у них различны. Эта аксиома является отправной точкой при построении теории. Она говорит, что в контексте изучения основных или определяющих особенностей поведения рыночных агентов на рынке и всего рынка в целом, особенно в плане формирования рыночных цен и объёмов продаж, все рыночные агенты имеют общие или одинаковые свойства, зависящие главным образом от доходов и расходов агентов, или, более строго, от их S&D на производимые и торгуемые на рынках товары и услуги. Иначе говоря, все покупатели, имеющие одинаковый спрос идентичны, как и идентичны все продавцы с одинаковым предложением. Можно также сказать, что такие агенты с точки зрения воздействия на итоги рыночных торгов или обмена неразличимы. Эта аксиома есть некий аналог принципа неразличимости частиц в физике, но, естественно, что он не имеет такого строгого характера, как принцип неразличимости в физике. Именно S&D агентов главным образом определяют их экономическое поведение на рынках и, в конечном итоге, поведение всех рынков, именно они являются единственными характеристиками агентов и основными входными данными для методов расчетов в вероятностной экономике, т.е. параметрами, определяющими изучаемую экономическую систему.

Эта аксиома указывает на возможность построения достаточно общих и точных моделей поведения агентов на рынке и, следовательно, всего рынка в целом на базе агентных спросов и предложений. Она выводит нас на правильный путь для выяснения и определения общих свойств поведения рыночных агентов, что, в свою очередь, дает нам возможность выявить общие закономерности в ходе рыночных процессов. Это дает нам надежную основу для построения теоретических экономических моделей на довольно высоком научном уровне, используя формальные физические и математические методы. Мы убеждены, что только эти типы общих рыночных явлений и процессов справедливо представляют главный интерес любого достаточно точного научного исследования методами теоретической и экспериментальной экономики. Другими словами, эта аксиома заставляет нас фокусироваться на построении экономической теории как достаточно точной науки, на базе исследования поведения индивидуальных агентов (см. принцип методологического индивидуализма [Мизес, 2005]) с точки зрения их S&D, т.е., поведения, определяемого их индивидуальным спросом или предложением.

Во избежание недоразумений сделаем следующее замечание. Конечно, есть множество аспектов поведения экономических агентов на рынках, которые определяются специфическими нюансами и особенностями в поведении конкретных людей и сообществ в различных ситуациях и на различных рынках и которые часто невозможно описать в терминах спроса и предложения. Эти нюансы и особенности конкретных экономических агентов на конкретных рынках важны, конечно, при исследовании процесса принятия конкретных рыночных решений в конкретных ситуациях планирования их рыночных намерений и стратегий [Schiller, 2000], например, при выборе своих котировок в процессе торгов на бирже, но они не является предметом изучения вероятностной экономики в данном исследовании. Более того, для вероятностной экономики именно все эти нюансы и особенности определяют в каждый момент времени для каждого агента спрос и предложение, которые и являются входными данными для вероятностной экономики. Но, повторим, сами по себе ни эти нюансы и особенности, ни понятия типа ожидаемой полезности и риска [Wickens, 2012], не являются ни базовыми понятиями, ни предметом исследования вероятностной экономики. Аналогичное утверждение справедливо и для нюансов и особенностей биржевых рынков: в вероятностной теории нет надобности их описывать и явно учитывать, в отличие от традиционных теорий типа теории эффективных рынков [Fama, 1970]. В конце концов, не все эти конкретные нюансы и особенности процессов принятия решений рыночными агентами, и не свойства конкретных рынков типа совершенной конкуренции и т.п., а конкретные действия рыночных агентов и их определяющая роль в работе, развитии и эволюции рынков, а также всей экономики в целом, составляют главный предмет исследований и основное содержание экономической теории, по нашему мнению. Как мы утверждали выше, это, конечно, важно понимать, что думают, и почему именно такие решения, а не другие, принимают рыночные агенты, но, все же, это предмет исследования других более прикладных дисциплин экономической науки.

1.5. ПРИНЦИПЫ ВЕРОЯТНОСТНОЙ ЭКОНОМИКИ

Как известно, конкретные определения спроса и предложения так же, как и формулировки концепции S&D и методы построения функций S&D, отличаются друг от друга в каждой экономической теории, в зависимости от ее целей, задач и возможностей. Например, концепция спроса и предложения в мейнстримовской неоклассической экономике строится на основе намерений или планов действий рыночных агентов. Намерения или планы рыночных агентов являются коммерческой тайной, но на базе неизвестных ненаблюдаемых на практике намерений или планов реальных рыночных агентов совершенно невозможно построить количественную экономическую теорию. Напротив, вероятностная экономика строится на основе реальных действий этих агентов на рынках, которые можно наблюдать и измерять. Более точно, в вероятностной экономике рыночные S&D есть производные или результирующие от реальных агентных S&D, т.е. от реальных агентных рыночных действий. В этом принципиальном моменте, кстати, вероятностная экономика смыкается с австрийской экономической школой, особенно в интерпретации Людвига фон Мизеса [2005]. Другими словами, в отличие, скажем, от неоклассики, вероятностные функции S&D определяются на основе реальных действий рыночных агентов на рынке. А рассчитываются они со строгим учетом следующих шести принципов вероятностной экономической теории.

1.5.1. ПРИНЦИП СПРОСА И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

В основе вероятностной экономики лежит самая известная концепция экономической теории, а именно концепция S&D. В самом общем виде эта концепция формулируется в вероятностной экономике следующим образом: все то главное, что происходит на рынке, зависит от некоторого специфического баланса спроса и предложения, определяемых на базе принятых и представленных открыто решений в виде заявок или рыночных котировок на покупку или продажу определенного количества актива по определенной цене. И только то, что определяется на рынке спросом и предложением, выраженным в такой форме, является предметом изучения вероятностной экономики. В этом смысле ее можно называть также S&D-экономической теорией, а сам принцип S&D – основным элементом ее базиса.

1.5.2. АГЕНТНЫЙ ПРИНЦИП

Это вообще наиболее важная концепция, или парадигма, касающаяся рынков. Она заключается в следующем: каждый рынок состоит из рыночных агентов, покупателей и продавцов, достаточно сильно взаимодействующих, причем склонных не только к конкуренции, но и к взаимовыгодной социальной кооперации. Нет на рынках никаких других рыночных сил, кроме сил взаимодействия рыночных агентов между собой. Все результаты работы рынка есть следствие действий рыночных агентов, даже если на их действия оказали сильное влияние другие факторы: государство, институты и т.д. Все, что происходит на рынках, делают взаимодействующие рыночные агенты, и поэтому только агентные модели, которые ориентированы на действия агентов (agent action-based models или ниже просто action-based models), могут обеспечить разумную и надежную количественную основу для любой современной экономической теории. А действия рыночных агентов на рынке есть как раз выставление заявок или котировок на покупку или продажу, о которых шла речь.

1.5.3. ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЙ И СРЕДОВОЙ ПРИНЦИП

Рынки никогда не бывают полностью закрытыми и свободными. Все рыночные агенты находятся под непрерывным влиянием со стороны не только других агентов, но и многочисленных внешних сил и факторов. Именно они, внешние силы и факторы, играя роль граничных условий, придают экономическим системам гармонию, целостность и устойчивость. Наиболее важными из них являются, конечно, институции различного рода, такие как, например, государство, профсоюзы, законы, инновации и т.д. Не меньшую роль могут играть и такие силы и факторы внешней среды, как другие рынки и экономики, включая иностранные, а также природные и техногенные процессы и т.д. Влияния, оказываемые каждой из этих сил и факторов на структуру рыночных цен и на поведение рынка, могут быть сопоставимыми с эффектом от взаимодействия рыночных агентов. Более того, действия сильных внешних институциональных и средовых факторов способны значительно как стимулировать, так и затруднять эффективную работу внутренних рыночных механизмов и даже частично подавлять эффективное функционирование рынка в целом. Таким образом, влияние институциональных и средовых факторов должно быть адекватно принято к рассмотрению в моделях одновременно со взаимодействием между рыночными агентами.

1.5.4. ДИНАМИЧЕСКИЙ И ЭВОЛЮЦИОННЫЙ ПРИНЦИП

Современные рынки – это сложные нелинейные неравновесные динамические системы, так как все рыночные агенты находятся в постоянном взаимодействии друг с другом и внешними силами, иначе говоря, в постоянном движении в поиске выгодных связей для покупки или продажи товаров и услуг. Покупатели стремятся купить так дешево, насколько это возможно, а продавцы хотят получить наибольшую возможную цену. Математически мы можем описать этот зависящий от времени динамический и эволюционный рыночный процесс как движение в некотором формальном экономическом пространстве рыночных агентов, действующих согласно объективным экономическим законам. Поэтому это движение имеет в некоторой степени детерминированный характер, а само рыночное движение, или эволюция рыночной системы, во времени может быть приближенно описано с помощью уравнений движения, аналогичных уравнениям движения в физике, например уравнениям Лагранжа или Шредингера.

1.5.5. ПРИНЦИП МАКСИМИЗАЦИИ ОБЪЕМА ТОРГОВ

На относительно свободных рынках покупатели и продавцы сознательно и намеренно вступают в торговые сделки друг с другом, так как они заключают сделки только на таких условиях, при которых они получают выгоду, устраивающую каждого из них. Совсем не обязательно, что они будут стремиться максимизировать свою прибыль в каждой заключаемой сделке, так как они понимают, что сделки могут быть только взаимовыгодными. Но они пытаются, обычно, увеличить свою финансовую выгоду с помощью заключения максимально возможного числа таких взаимовыгодных сделок. Таким образом, можно утверждать, что рынок в целом стремится к максимизации объема торгов, причем в денежном выражении, так как агенты естественно стремятся, в конце концов, увеличить именно свою прибыль в деньгах. Именно данный принцип запускает работу рыночного процесса и действие законов спроса и предложения. Но при этом обязательно должна учитываться и роль государства, поскольку оно присутствует на рынке в качестве полноправного рыночного агента и поскольку, благодаря своим огромным ресурсам, оно может, образно говоря, исполнять не только партию первой скрипки, но и роль дирижера в этом оркестре. Следовательно, рыночная динамика может быть приближенно описана с помощью применения принципа максимизации объемов торгов к рынку в целом. В связи с тем, что в настоящее время у нас нет разработанного математического аппарата для использования более общего принципа наименьшего действия и соответствующих уравнений движения Лагранжа, принцип максимизации объемов торгов остается пока единственным инструментом в данной теории, помогающим оценивать хотя бы краткосрочные тренды в рыночной динамике.

1.5.6. ПРИНЦИП НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И ВЕРОЯТНОСТИ

Неопределенность и вероятность постоянно сопровождают человеческую деятельность на рынках, поскольку без их учета невозможно вести успешную деятельность на протяжении достаточно большого периода времени. Это обстоятельство обусловлено самой природой человеческих рассуждений, а также фундаментальной человеческой неспособностью точно предсказывать будущее состояние рынков. Более того, согласно институциональному и средовому принципу, рынки постоянно находятся под действием различных институтов и факторов внешней среды. По этим причинам все рыночные агентные решения и действия, а следовательно, и все рыночные процессы и явления, по сути, являются вероятностными, поэтому они могут быть адекватно описаны только путем применения вероятностных математических методов и моделей. На тех же основаниях функции спроса и предложения должны так же описываться в терминах вероятностных распределений.

Для определенности заметим, что первые пять принципов, наряду с аксиомами, составляют базу для построения рыночной модели, в которой отсутствуют или не рассматриваются в явном виде вероятностные эффекты. Будем называть такую модель классической из-за определенного сходства ее с представлениями как классической экономической теории, так и классической механики. Добавление в данную базу шестого принципа (принципа неопределенности и вероятности) дает основу для построения полноценной вероятностной теории, имеющей, естественно, более широкий характер и значительно большие возможности для дальнейшего развития. Очевидно, что с методологической точки зрения классическую модель можно трактовать как достаточно хорошее начальное приближение вероятностной теории, что дает возможность оценивать количественно вероятностные эффекты путем сравнения результатов классических и вероятностных расчетов. Собственно говоря, именно эта возможность и является обоснованием для построения и использования классической модели.

Мы полагаем, что на базе этих шести общих принципов возможно достаточно полно и адекватно описывать основные структурные и динамические свойства рыночных экономических систем и рыночных процессов в них. Далее эти принципы и их обоснование будут неоднократно обсуждаться более подробно. А верность построенной таким образом вероятностной экономики и границы ее применимости должны и будут, естественно, устанавливаться в данном исследовании путем сравнения результатов расчетов, выполненных с использованием численных методов данной теории, с соответствующими экспериментальными данными.

А сейчас мы сделаем три принципиальных утверждения, справедливость которых практически очевидна из самого метода построения вероятностной экономики.

Утверждение 1. Вероятностную экономику можно рассматривать как некий вариант объединенной экономической теории, ориентированной прежде всего на количественное описание организованных рынков. Действительно, эта теория построена на принципах, которые до определенной степени аналогичны концепциям, заимствованным из различных экономических теорий. Так, например, основополагающая концепция неоклассической теории, а именно концепция спроса и предложения, лежит также в основе вероятностной экономики. Концепция рыночного процесса и субъективистский принцип стоимости заимствован у австрийской экономической школы; институциональный принцип – у институциональной экономики [Hodgson, 1988]; положение о непрерывной эволюции экономических систем – у эволюционной экономики [Nelson, Winter, 1982] и т.д. Математический аппарат вероятностной экономики, построенный по аналогии с аппаратом теоретической физики многочастичных систем, позволяет гармонично и наглядно включить эти известные достижения экономической мысли в данную вероятностную теорию. Справедливости ради, надо сказать, что все принципы вероятностной экономики с необходимостью вытекают как из самого метода построения, так и из попытки написать адекватные уравнения движения для action-based моделей экономических систем по аналогии с уравнениями движения для физических многочастичных систем. Именно таким образом эти принципы и были выведены и сформулированы впервые [Кондратенко, 2005, 2015]. Более того, очевидно, что эти принципы, как и аксиома теории, сформулированы намеренно в довольно общем виде, что подчеркивает то, что они не носят абсолютного характера и могут и будут, очевидно, изменяться и уточняться по мере развития теории и расширения ее возможностей и сфер применения. Точно так же, как это происходит при построении любой физической теории, построении, ориентированном на постоянную верификацию теории путем сравнения результатов расчетов с экспериментом, если, конечно, такие эксперименты были выполнены и их результаты известны, в противном случае, авторы теории стараются такие эксперименты предложить.

Утверждение 2. Вероятностная экономика – это не просто одна из многих моделей конкретных экономических систем, а достаточно универсальный метод численного описания и исследования любых рыночных экономических систем как локальных, так и глобальных. После изучения их этим методом и выявления основных эффектов, процессов и закономерностей в их функционировании можно уже строить различные простые модели этих систем. Тем не менее, во избежание недоразумений, стоит отметить, что вероятностная экономика – далеко не есть «теория всего». Она нацелена на исследование, может быть, самого важного, но далеко не всех важных злободневных вопросов экономической теории, а именно: каким образом из отдельных действий рыночных агентов, т.е. предъявления ими своих индивидуальных спросов и предложений, вытекают структура и особенности поведения рынка в целом. Поэтому еще раз подчеркнем, что все, что описано в данной монографии, и все, что утверждается в ней, касается только прямой задачи экономики, если не оговорено особо.

Утверждение 3. Предложенный математический аппарат для описания динамики рынков построен на использовании заявок или котировок рыночных агентов, поэтому он автоматически учитывает все принципы теории, поскольку при выборе котировок рыночные агенты в каждый момент времени учитывают всю поступающую на рынок информацию. Другими словами, они находятся под постоянным воздействием всех сил и влияний, действующих на рынке в данный момент времени: это и влияние других агентов, активов и рынков; это и действие институциональных и средовых факторов и т.д., что находит отражение в регулярном изменении ими своих котировок.

В последующих двух разделах мы детально опишем математический аппарат вероятностной экономики, построенной на базе действий агентов, и проиллюстрируем его работу на примере простейшего модельного рынка с одним покупателем, одним продавцом и одним торгуемым товаром. Будет показано, что наиболее яркие особенности и закономерности в поведении рынков проявляются уже в такой простейшей двухагентной модели. Расширение этой теории для многоагентных рынков с одним торгуемым товаром будет представлено в последующих главах.

1.6. КЛАССИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ ДВУХАГЕНТНОГО РЫНКА

Заметим, что поскольку в классической теории, или классике, мы пренебрегаем всеми вероятностными эффектами, то принцип неопределенности и вероятности в классике мы не рассматриваем, хотя понятно, что он играет важную роль в вероятностной теории. Вряд ли стоит серьезно обсуждать, какая из этих двух теорий лучше. Как и в случае классической и квантовой механики, предпочтительнее говорить о разных областях применения классической (в определенном смысле детерминистской) и вероятностной теорий, что будет не раз продемонстрировано нами далее. Напомним, что под классической теорией в данной книге понимается просто начальное приближение теории вероятностной, в котором в явном виде не учитывается принцип неопределенности и вероятности.

Итак, мы подробно опишем такой подход к изучению динамики, или эволюции, экономики в рамках классики на примере простейшей модели, а именно, рынка с одним покупателем и одним продавцом, торгующим одним товаром, например зерном. Экономическое пространство в этом случае является, очевидно, двумерным.

1.6.1. ДИСКРЕТНАЯ СТРАТЕГИЯ РЫНОЧНЫХ АГЕНТОВ

Рассмотрим типичную ситуацию на рынке, в котором есть реальные потенциальные покупатель и продавец определенного товара, скажем зерна. Покупатель хочет купить товар в количестве qD по цене pD, а продавец хочет продать товар в количестве qS по цене pS. Эти четыре параметра полностью характеризуют состояние рынка в классике в каждый момент времени. Это обычное дело на рынке, что и цены, и количества покупателя и продавца не равны друг другу. Поэтому, если они оба будут настаивать на своих предложениях, то сделки, очевидно, не будет. Самый старый, хорошо отлаженный за многие годы с момента возникновения рынков механизм разрешения таких торговых споров заключается в том, что покупатель и продавец вступают в торговые переговоры с целью достижения ими согласия на сделку купли-продажи на условиях, которые устраивают обе стороны. Опишем этот процесс переговоров на математическом языке следующим образом. Пусть функции pD(t) и qD(t) обозначают цену и количество товара, желаемые и предлагаемые покупателем во время переговоров с продавцом о купле-продаже в определенный момент времени t. Аналогично пусть функции pS(t) и qS(t) будут обозначать цену и количество товара, желаемые и предлагаемые продавцом во время переговоров с покупателем на рынке. По своему смыслу введенные выше значения цен и количеств есть основное содержание агентных заявок на покупку или продажу товара. Ниже, для краткости, будем называть эти желаемые и предлагаемые значения цен и количеств котировками покупателя и продавца. А такую линию поведения агентов на рынке будем называть дискретной или точечной стратегией, поскольку в каждый момент времени t эти котировки представляются одной точкой в двумерном пространстве, например, точкой А с координатами pD(t) и qD(t) для покупателя и точкой В с координатами pS(t) и qS(t) для продавца, как это представлено на рис. 1.2. Эти котировки выставляются, конечно, с учетом всех обстоятельств, влияющих на работу рынка: институтов и т.п. На наш взгляд, выставление этих котировок рыночными агентами суть главного рыночного феномена классической экономической теории в представлении австрийской экономической школы, а именно рыночного процесса [Мизес, 2005], состоящего из конкретных актов выбора и действий рыночных агентов, которые в конечном итоге приводят покупателей и продавцов к заключению сделок купли-продажи. Графически, мы можем изобразить эти котировки как траектории движения агентов в экономическом пространстве (рис. 1.3). В реальной рыночной жизни эти котировки являются дискретными функциями времени, но, для простоты, мы будем изображать их графически (так же, как и функции S&D) как непрерывные прямые линии. Такое приближение не приводит в данном случае к потере общности, поскольку эти функции призваны только проиллюстрировать самые общие детали механизма работы рынка и способ их описания (см. рис. 1.3). По экономическому смыслу такие диаграммы характеризуют временную динамику рынка.

Рис. 1.2. Графическое представление точечной стратегии рыночного поведения покупателя A(pD, qD) и продавца B(pS, qS) точками в двумерном пространстве цены-количества в некоторый определенный момент времени для модельного рынка зерна. pD = 280,0 $/ton, qD = 50,0 ton/year, pS = 285,0 $/ton, qS = 52,0 ton/year.

Мы будем говорить (для краткости) об этом совокупном движении агентов как о поведении рынка, а иногда – как об эволюции экономики во времени. Все эти термины являются, по сути, синонимами в данном контексте обсуждения. Таким образом, выставляя желаемые цены и количества в качестве своих котировок, покупатели и продавцы принимают участие в рыночном процессе, протекающем здесь в формате переговоров между торгующимися людьми (homo negotians), стремящимися выторговать для себя наилучшие условия при заключении сделки и достичь рыночных целей. Заметим, что в действительности в состав действий рыночных агентов наряду с выставлением котировок входят также процедуры заключения итоговых сделок, но последние учитываются в таком подходе автоматически путем изменения заявок рыночными агентами после заключения сделок. Поэтому нет необходимости явным образом включать в состав действий агентов процедуру заключения сделок, достаточно принимать во внимание только процесс выставления ими котировок в течение торгов.

Рис. 1.3. Диаграмма траекторий движения покупателя и продавца. Изображена динамика классической двухагентной рыночной экономики в экономическом пространстве цены (а) и количества (б). В совокупности обе части рисунка представляют эволюцию экономики во времени в двумерном PQ-пространстве.

Можно весь этот торговый процесс, или просто торг, трактовать как динамическую деловую игру между покупателем и продавцом с целью извлечения прибыли или достижения некой другой цели.

1.6.2. КОНЦЕПЦИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАВНОВЕСИЯ В КЛАССИКЕ

Предположим, что переговоры прошли удачно и завершились заключением сделки купли-продажи в момент времени t₁E. Это означает, что в этот момент времени значения ценовых (pD(t) и pS(t)), а также количественных (qD(t) и qS(t)) котировок, становятся равными, так как очевидно, что в контракте могут быть указаны только конкретные взаимно-согласованные цена p₁E и количество q₁E товара. Будем полагать, что в этой переговорной модели есть определенный смысл называть данные значения цены и количества рыночными ценой и количеством товара и считать, что сам рынок при этих значениях цены и количества товара приходит в равновесие или достигает своего равновесного состояния. Формально это описывается с помощью следующих равенств для рыночных цены и количества:

Итак, для двухагентной модели мы получили такой тривиальный, но многозначительный результат: сам факт достижения равновесия дает возможность осуществить сделку и максимизировать объем торгов в денежном выражении. Этот вывод в данном простом случае вполне очевиден: нет согласия, нет равновесия, нет сделки, объем торгов нулевой. Но мы покажем далее, что этот вывод имеет достаточно универсальный характер, что согласуется с постулированным принципом максимизации объема торгов. Кстати, легко показать, что в рамках неоклассической теории в точке равновесия достигается максимум объема торгов в натуральном выражении, т.е. достигается максимум количества проданного товара.

Далее, поскольку жизнь не стоит на месте, покупатель и продавец могут еще не раз встречаться и заключать новые сделки, но уже в новых условиях и, очевидно, с другими ценами и количествами, то для удобства мы будем называть p₁E первой рыночной ценой, а q₁E – первым рыночным количеством. Таким образом, в момент времени t₁ интересы покупателя и продавца в первый раз совпали, они были оптимальным образом удовлетворены путем заключения сделки купли-продажи. При этом агенты, естественно, в ходе рыночного процесса (переговоров и изменения котировок) неявным образом принимали во внимание влияние внешней окружающей среды и институциональных факторов на этом и других рынках, т.е. экономики в целом. Здесь можно заметить схожесть в движении экономической системы в экономическом пространстве, описываемом с помощью траекторий покупателя pD(t) и qD(t) и продавца pS(t) и qS(t), и в движении двухчастичной физической системы в реальном пространстве, описываемом траекториями частиц х₁(t) и х₂(t), которые, кстати, также являются результатом действия определенного физического принципа максимизации, а именно принципа наименьшего действия на физическую систему.

Отмеченная аналогия с физической системой наводит на мысль использовать аналогичный математический аппарат, аналитический и графический. На рис. 1.3, для начала, мы даем графическое представление этих траекторий движения агентов в зависимости от времени с помощью подходящих систем координат время – цена (T, P) и время – количество (T, Q), аналогично тому, как происходит построение траекторий частиц в классической механике. Заметим, что рис. 1.3 отражает определенную стандартную ситуацию на рынке, когда покупатель и продавец намеренно встречаются в момент времени t1 и начинают обсуждать потенциальную сделку путем взаимного обмена информацией об их условиях, прежде всего желаемых цен и количества товара. Во время переговоров они непрерывно изменяют свои котировки до тех пор, пока не соглашаются на окончательные условия по цене p₁E и количеству q₁E в момент времени t₁E. Такая простейшая «переговорная» рыночная модель применима, например, для экономики вымышленного острова, на котором, скажем для определенности, раз в году путем переговоров происходит торговля зерном между фермером и охотником. Для определенности, будем считать, что они используют для расчетов американский доллар, $. Для наглядности, на рис. 1.3, как и на последующих рисунках, мы используем стрелки для отражения направления движения агентов во время рыночного процесса.

Итак, в нашей переговорной классической модели вплоть до момента t1 рынок находится в простейшем состоянии покоя, здесь нет торговли вообще. В момент времени t₁  на рынке появляются покупатель и продавец зерна, которые устанавливают свои начальные желаемые цены и количество зерна: pD(t₁), pS(t₁) и qD(t₁), qS(t₁). Точки P и V на графике показывают положение покупателя и продавца в начальный момент времени t₁, когда начинаются торговые переговоры. Естественно, желания покупателя и продавца сразу не совпадают, покупатель хочет низкую цену, но продавец борется за более высокую цену. Однако оба нуждаются в достижении понимания и последующего заключения сделки, в противном случае фермер и охотник будут иметь трудный следующий год. Переговорный процесс продолжается, рыночный процесс изменения агентами их котировок отражает его ход. Как результат, позиции рыночных агентов сходятся, и они совпадают в момент времени t₁E, который соответствует точке пересечения траекторий E1 на графиках.

На взаимовыгодных условиях в момент времени t₁E осуществляется добровольная сделка. Далее рынок снова погружается в состояние покоя до следующего урожая и выставления его на продажу в следующем году в момент времени t₂.

Предположим, для определенности, что урожай в новом сезоне вырос, поэтому qS(t₂) >qS(t₁). В этом случае продавец, очевидно, вынужден сразу установить стартовую цену ниже,

pS(t₂) < pS(t₁), пока покупатель, воспользовавшись возможностью, также понижает цену и увеличивает свое количество зерна: pD(t₂) < pD(t₁) и qD(t₂) > qD(t₁). В этом случае естественно ожидать, что траектории покупателя и продавца будут немного различаться, и соглашение между покупателем и продавцом будет достигаться с другими параметрами, чем в предыдущий раунд торгов.

Условно мы будем описывать ситуацию на рынке в каждый момент времени с помощью множества реальных рыночных цен и количеств реальных сделок, которые действительно происходят на рынке. Как видно из рис. 1.3, в нашей модели реальные сделки происходят на рынке только в такие моменты времени, например, t₁E и t₂E когда справедливы следующие условия рыночного равновесия (точки E1 на рис. 1.3):

1.6.3. КОНЦЕПЦИЯ СПРОСА И ПРЕДЛОЖЕНИЯ В КЛАССИКЕ

В формулах (1.3)-(1.5) мы использовали несколько новых понятий и определений, смысл которых требует разъяснения. Мы представим его довольно подробно, поскольку это важно для понимания последующего изложения теории. Во-первых, в современной экономической теории концепция S&D играет одну из центральных ролей. То же самое относится и к вероятностной экономической теории, которую, как мы говорили выше, в определенной мере можно трактовать как теорию спроса и предложения. Интуитивно, на качественном описательном уровне все экономисты понимают, что означает эта концепция. Сложности и расхождения появляются только на практике при попытках дать математическое толкование этим понятиям и развить адекватный метод их вычисления и измерения. Для этой цели были развиты различные теории, содержащие разные математические модели S&D. В этих теориях различные функции S&D используются для формального определения и количественного описания S&D.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.