Рассмотрим теоретико-экономические основы теории рисков и разберем базовые теоретические и эмпирические методы познания – статистику и теорию вероятностей.
Для этого необходимо исследовать общий принцип закона больших чисел, в силу которого совокупное действие большого числа случайных факторов приводит при некоторых общих условиях к результату, почти независящему от случая. Закон является одним из выражений диалектической связи между случайностью и необходимостью. Первая доказанная теорема принадлежит Я. Бернулли (1713 г.). Теорема Бернулли была обобщена С.Пуассоном (1837 г.), в сочинении которого впервые появился термин «закон больших чисел». Значительно более общее понимание этого термина основано на работе П.Чебышева «О средних величинах» (1867). Им были впервые найдены широкие условия применимости закона больших чисел. Эти условия затем были обобщены А.Марковым (старшим). Вопрос о необходимых и достаточных условиях закона больших чисел был исследован А.Колмогоровым (1928). Им было определено, что при применении закона больших чисел необходимо тщательно проверять соответствие условий его применимости реальной обстановке.
Дальнейшее развитие закона больших чисел было получено в центральной предельной теореме, которая впервые была сформулирована Лапласом. Решение вопроса, близкое к окончательному, было получено А.Ляпуновым (1901). Окончательный ответ об условиях применения центральной предельной теоремы получено в основных чертах С.Бернштейном (1933-37,44) и дополнено В. Феллером (1935) [26,57,58,99].
Доказательство центральной предельной теоремы, как и закона больших чисел, опирается на следующих пяти жестких ограничениях: рассматриваются N исключительно одинаковых, независимых случайных величин ξ1, ξ2,…, ξN, так что распределения вероятностей этих величин совпадают. В экономике это условие чаще всего не выполняется.
Первое ограничение акцентирует внимание исследователя на независимость случайных величин ξ1, ξ2,…, ξN . Критика этого ограничения до сих пор не ослабла. В экономике многие процессы взаимозависимы. Так условие независимости слагаемых в большинстве применений закона больших чисел если и выполняется, то лишь с тем или иным приближением. Так даже рассматривая движение отдельных молекул газа при N→∞ нельзя, строго говоря, считать их независимыми. Поэтому закон больших чисел применим, если между слагаемыми зависимость достаточно слаба. А если нет, то закон больших чисел не работает со всеми его последующими приложениями.
Второе ограничение фиксирует, что рассматриваются только случайные одинаковые по размеру величины ξ1, ξ2,…, ξN . Одинаковость или однородность - можно ли с достаточной уверенностью соблюсти этот принцип в реальной жизни, в экономике!?
Третье ограничение акцентирует, что распределения вероятностей этих случайных величин ξ1, ξ2,…, ξN совпадают. В экономике такие события весьма редки.
Четвертое ограничение - рассматриваются исключительно случайные величины ξ1, ξ2,…, ξN.
Пятое ограничение предлагает условие, что количество случайных величин ξ1, ξ2,…, ξN должно устремляться в бесконечность N→∞. Экономика, несмотря на разнообразие процессов, происходящих в ней, все же конечна.
Эти ограничения неплохо моделируется на компьютере, но в экономической практике никогда не работают.
Для смягчения ограничений предполагается, что эта теорема справедлива при гораздо более широких условиях:
Обращает на себя внимание понятие незначительных случайных величин ξ1, ξ2,…, ξN, но если признать это понятие как незначительность, при этом каждый отдельный элемент может быть как бесконечно малой величиной, так и достаточно большой величиной, но в результате в совокупной сумме при N→∞ он будет всегда незначителен, т.е. мал. А так как малые величины, почти всегда одинаковы и независимы, то мы опять возвращаемся к исходным категориям ограничений.
Не менее интересны работы проф. А.Орлова и его коллег "…Однако при внимательном взгляде совершенно ясна не реалистичность классических предпосылок. Независимость результатов измерений обычно принимается "из общих предположений"… [26]. И уж совсем редко распределения результатов измерений можно считать нормальными". Далее проф. А.Орлов продолжает, что практически можно с высокой долей вероятности утверждать, что "…на практике методы классической математической статистики обычно используют вне сферы их обоснованной применимости…". Многие экономисты этого до сих пор не поняли.
Печальные последствия традиций особенно остро проявляются в условиях расчета "затраты - выпуск" и последующем формировании системы национальных счетов СНС, а ведь их используют все уровни управления: осуществляют анализ, планирование и контроль, т.е. управление.
По нашему мнению, в развитых странах продолжают необоснованно "увлекаться" нормальными распределениями. Они в результате приводят, точнее, порождают необъективные ошибки при оценке эффективности стран, регионов, отраслей, фирм, так как в результате усреднения, и как следствие линейной аппроксимации, а не функционального нелинейного анализа далекого от нормального распределения (см. рис. 2.12. и 2.13.) . В результате усреднений происходит смещение и притягивание рынка в сторону крупных фирм (эффект глобализации), а не средних и мелких – которые обеспечивают основную занятость населения и более 50% всего ВВП. Формируется эффект нивелирования (принудительного, целенаправленного уничтожения) главного механизма рынка – конкуренции. Т.к. при оценке эффективности, и как следствие стоимости кредитования, инвестирования, потребления, налогообложения происходит необъективная оценка в пользу крупных компаний, а не более эффективных средних и мелких компаний. Последствия очевидны. С одной стороны, это приводит к глобализации рынка (т.е. к его уничтожению), а с другой, к сжатию потребительского рынка – спроса на нем, инвестиционного спроса, т.к. основными работодателями, производителями являются не крупные компании, а средние и мелкие. В дальнейшем все происходит по спирали, порождая противоречия уже не в масштабах регионов, отраслей и государства, т.к. эта экономическая опухоль начинает глобально охватывать весь мир, все более усугубляя проблемы не граждан отдельных регионов, стран, а всего человечества.