Доказательная государственная политика: опыт Австралии

Я работаю научным сотрудником (research fellow) в University of New South Wales. Это региональный университет в австралийском штате New South Wales, расположенный в Сиднее. Я работаю в институте, где, в частности, занимаюсь оценкой государственных программ: насколько эффективно были достигнуты поставленные цели конкретного закона или программы.

Я занимаюсь прикладной микроэконометрикой. Последняя Нобелевская премия в области экономики была как раз выдана экономистам, которые начали применять так называемые квазиэкспериментальные подходы при оценке государственных программ. Выявлять причинно-следственные связи сложно. Чтобы с уверенностью утверждать, что какой-то эффект был результатом какой-то государственной программы, раньше нужно было ставить эксперименты – но у экспериментов есть серьёзные ограничения. Квазиэкспериментальные методы, построены на идее, что можно выявить каузальные связи даже в ситуации, когда у нас нет эксперимента. Для этого нужно внимательно посмотреть на обстоятельства введения программы и умело применить современные статистические методы.

Начиная с середины 90, широкомасштабное применение этих методов сильно изменило общественные науки. Есть такой термин credibility revolution, это как раз о том что новые способы выявлять причинно следственной связи в неэкспериментальных условия позволили социальным ученым переосмыслить многие теории которые десятилетиями доминировали в дисциплинах. Credibility revolution также изменила то как ведется государственная политика. Лучшей практикой госуправления считается та которая основана на внимательном изучении последствий государственных программ. В современных странах квазиэкспериментальных методы широко применяются для экономии средств налогоплательщиков при достижение общественно значимых результатов через госуправление.

В современных странах квазиэкспериментальных методы широко применяются для экономии средств налогоплательщиков при достижение общественно значимых результатов через госуправление.

Для меня контекст не имеет значения, я думаю о эконометрическом дизайне, о том, как что-то измерить. Не принципиально, каковы переменные, как они называются: зарплата, убийство на почве ненависти или наркопотребление, единственное, что важно: я должен подумать – можем ли мы утверждать причинно-следственную связь на основе той статистики, которую мы получили в результате измерений? Это – моя специальность. В университете мы часто задаем эти вопросы, постоянно взаимодействуем с органами власти, которые собирают административные данные для своих целей учета, а мы используем их, чтобы улучшить качество государственных программ.

Взаимодействие представителей государства и исследователей в Австралии

Что происходит в Австралии? Очень тесное постоянное сотрудничество между научными центрами, научными сотрудниками, которые занимаются прикладной эконометрикой, и правительством штата. Они пытаются понять, к примеру: каким образом снизить преступность, улучшить общественное здоровье, как обеспечить равный доступ к образованию и рынку труда вне зависимости от пола или других биологических признаков.

Здесь есть открытая коммуникация, готовность государственных органов к диалогу: просто пишешь письма бюрократам. Они тоже, конечно, часто не понимают, о чём речь, когда пытаешься говорить о статистических методах, но это нормально. Самое главное, что они готовы слушать тебя, открыты к критике. Как только политики начинают интересоваться тем, что беспокоит людей, тогда взаимодействие между политиками и обществом происходит естественным образом. Научные сотрудники, научные институты – часть общества.

Здесь ведётся дискуссия о том, какие законы вводить, это обычно называют public policy (англ. “государственной политике” – прим. ред). Экспертное сообщество обсуждает, как сделать лучше, смотрят на опыт других стран, данные. Политиков выбирают на основе их программ. Есть бюрократы, которые слушают политиков, и выполняют их поручения. Это бойкая игра, где люди говорят, думают, и пытаются сделать так, чтобы жизнь была лучше.

Взаимосвязанность административных данных

Public policy community – сообщество, которое занимается выработкой государственных программ. Это не только люди, принимающие законы, это экспертное сообщество, которое обсуждает эти законы, литературу. Очень часто мы запрашиваем административные данные и используем их, чтобы улучшить какой-то аспект жизни общества. Есть центр, который занимается статистикой по преступлениям, где содержится база всех людей, которые прошли через систему правосудия. Мы в нашем центре подаёмся на грант, который позволит нам взять данные всех людей, по кому принимали решения судьи – миллионы людей за 30 лет. Мы хотим посмотреть последствия того, что человек пошёл в тюрьму? Какие будут последствия? Как это скажется на его возможности быть полезным членом общества? Мы будем смотреть: какова вероятность того, что человек попадёт в тюрьму опять после того, как его выпустят? Если человек пошёл в тюрьму повторно из-за того, что был в тюрьме до этого, то мы можем утверждать, что существующая система санкций неэффективна.

Она поощряет преступление, нежели де-стимулирует его.

Тут есть человек, ответственный за такие данные. Более того, здесь есть специальный департамент, который занимается этими данными. И есть специальный орган, отдельная часть в правительстве штата, который помогает связать административные данные между собой. К примеру, есть регистратор людей, которые попали в скорую помощь с передозировкой какого-то токсичного вещества: алкоголя, или наркотика.

Посмотрев на человека, который был в тюрьме и вышел оттуда, можно понять, попал ли он в какое-то время до или после тюрьмы в скорую помощь в результате сильной интоксикации алкоголем. Мы можем реально отследить взаимосвязь тюремного опыта и риска отравления алкоголем. Это здОрово, потому что это важный вопрос.

Или есть некий полицейский орган, который делает случайный замер алкоголя в крови. Эти данные собираются и хранятся для собственных административных целей. Ты можешь написать в этот орган и сказать “Мне очень хочется посмотреть, оценить, насколько вообще эффективна такая практика – действительно ли она снижает аварийность, или потребление алкоголя, или ещё что-то”. И эти данные принципиально можно получить. Нужно будет получить этическое разрешение от твоего института, написать и объяснить бюрократам целесообразность, нужно, чтобы бюрократы обезличили данные (очевидно, это чувствительные данные – мы не должны узнать, что конкретный человек много пьёт). Административно– это очень сложно, потому что нужно оплатить время бюрократам (как раз для этого пишутся гранты), заполнить кучу бумажек, объяснить всё. Исследователи на это тратят большую часть времени. Но принципиально – можно.

Квазиэксперимент для анализа проводимой политики

У нас есть интересная статья. В Австралии, как и во многих развитых странах, государство пытается снизить аддикцию. Здесь очень серьёзно относятся к проблеме аддикции: люди злоупотребляют алкоголем, опиоидами (героином), различными субстанциями, чаще совершают преступления. Это огромная проблема, которая обсуждается во всех странах OECD, в развитых странах: как сделать так, чтобы люди перестали злоупотреблять опасными веществами? Вообще для России это проблема еще актуальнее, но, к сожалению, эта тема не обсуждается, так как следовало бы.

Есть такой взгляд: нужно накладывать санкции. Но это средневековый подход с однобоким взглядом на проблему. В соответствии с ним, нужно очень сильно бить людей, которые употребляют наркотики, чтобы они перестали. Но практически все исследования указывают на то, что этот метод не работает, он не может чего-либо достичь. Это неэффективно: очень дорого, потому что нужно содержать репрессивные институты, и, что самое главное, мы не можем победить алкоголизм или наркозависимость, наказывая людей.

В нашем штате людей, которые употребляют и хранят наркотики (но не торгуют ими) штрафуют (на не очень крупные суммы), практика существует много лет. Мы пытались понять: когда мы оштрафовали человека, он больше не употребляет, не появляется среди уголовников? Смогли ли мы так победить аддикцию? В криминологии это называется specific deterrence (англ. «cдерживание от совершения действий лиц, которые подвергаются наказанию, устрашением» – прим. ред.): мы смотрим, повторяет ли человек преступление после того, как к нему приложили санкцию?

Чтобы ответить на этот вопрос, мы взяли базу данных о людях, которые прошли через систему правосудия, и использовали интересный квазиэкспериментальный метод.

Здесь по закону не должно быть связи, корреляции между судьёй и ответчиком (нормальная практика с точки зрения права). Судья, который рассматривает дело, должен быть абсолютно независим. Квазиэксперимент строится на том, что у каждого судьи есть индивидуальная особенность в величине штрафа, который он накладывает на наркопотребителей, на ответчиков. И, поскольку судья назначается на каждое дело случайным образом, мы посмотрели на ситуацию так, будто это эксперимент. Мы

использовали случайную аллокацию судей к ответчикам (очень много данных за 1990- е, 2000-е, 2010-е годы), чтобы ответить на вопрос: эффективно ли накладывать штрафы на наркопотребителей? Ответ, который мы получили: нет, это не позволяет снизить наркозависимость и вообще не имеет никакого значения! Если называть своими именами, отбросить всё и посмотреть на суть, система накладывания штрафов на наркопотребителей – это очень странная система лицензирования.

Можешь просто употреблять наркотики, но должен заплатить штраф, и продолжать это делать так же, как раньше.

Альтернатива системам санкций – harm reduction (снижение ущерба). Такой подход признаёт, что аддикция – диагноз, который требует лечения. Поэтому нужно дестигматизировать это явление, чтобы человеку, который зависим, не было стыдно за то, что он делает, чтобы он чувствовал себя в безопасности, чувствовал, что о нём заботятся: тогда сильно повышается шанс того, что человек будет искать способы лечения. Важно признать в общественной дискуссии, что сама аддикция это только верхушка айсберга, а значительный источник проблемы спрятан в социально- экономический плоскости, которую россияне коллективно создают. То есть люди с аддикцией это жертвы, а не преступники.

Недавно был введено термин death from despair – смерть от отчаяния. Это смерти при которых люди по сути совершают суицид через злоупотребление токсичными веществами. Они это делают от ощущения безысходности когда они не видят перспектив и не имеют контроля над своим будущим. К примеру, текущая политическая и социальная-экономическая ситуация в России в теории должна порождать огромное количество смертей от отчаяния. Я думаю что ИНИДу стоит посмотреть на данные по количеству и причинам вызовов скорой помощи и сопоставить эти данные с базой муниципалитетов. Тут большой потенциал для анализа. Еще лучше было бы сопоставить эти данные с налоговыми данными, затем охарактеризовать территории по критерию экономических возможностей, неравенства и поляризации и затем посмотреть как безысходность порождает злоупотребление субстанциями и смерть. Для оценки влияния угнетающей политической ситуации, можно посмотреть, например, на то как особо колоритные выпуски госновостей “о врагах России” влияют на инфаркты. Это все очень важные вопросы. Ведь погибшие люди это чьи-то дети, отцы, бабули.

Одно из статей которую мы пишем была бы особенно интересна и актуальна для России. Здесь, когда ты хочешь открыть бар, или открыть магазин, который продаёт алкоголь, ты должен получить лицензию. Количество и местоположение выдачи этих лицензий регулируется: хорошо известно, что существует связь между употреблением алкоголя и преступностью, особенно, между алкоголем и домашним насилием, или battery, когда ты просто дерёшься с людьми.

Комитетом по играм и алкоголю был объявлен тендер, чтобы узнать, насколько доступность алкоголя влияет на домашнее насилие и преступность, на assults, когда люди атакуют друг друга. Мы будем отвечать на этот вопрос вместе с консалтинговой компанией Deloitte («Делойт»). Все научные коллективы, консалтинговые компании, научные центры или кто угодно могут подать документы, и государство оплатит расходы на эту работу. Оно хочет понять, где распределять лицензии и в каком

количестве. Меньшее количество лицензий может снизить преступность. Само государство ищет ответы, спрашивает: “Люди должны пить, это часть жизни, но как сделать так, чтобы они чтобы пили безопасным образом? Помогите нам”.

Для того чтобы измерить влияние баров на преступность мы обратились к уникальный исторической особенности Австралии. Дело в том, чтобы в Австралии в прошлом проблема с алкоголизмом имела катастрофические размеры, ведь, по сути, Австралия это Британский ГУЛАГ. Из-за этого тут есть две особенности: пабы очень крупные и очень старые. Это из-за того, что предложение алкоголя очень жестко регулировалось тут с давних времен. И вот так вышло, что в 1919 году некоторые муниципалитеты отказались от пабов в результате голосования и это сделало так, что сегодня есть места где больше и меньше баров из-за результата того голосования. Мы используем результаты этого голосования для получиния квазиэкспериментальной вариации в количестве пабов, чтобы оценить как доступность алкоголя влияет на преступность.

Против течения: влияние исследований на проводимую политику

Другая статья, которую мы недавно закончили, тоже рассматривает вопрос в области аддикции. Supervised medical injection rooms (англ. “кабинеты для инъекций под наблюдением врача” – прим. ред.) – это такое место, где наркозависимые люди, которые используют опиоиды, могут прийти и безопасно под контролем медперсонала использовать наркотики. Это уже много десятилетий есть в Европе (в частности, в Германии) и Канаде. Австралия – довольно консервативная страна, здесь injection rooms появились относительно недавно: одна была в Сиднее, в прошлом году открыли ещё одну в Мельбурне.

Очень болезненный вопрос, одна из главных забот для обычного среднего австралийца – жильё. Оно здесь очень дорогое, люди заботятся о нём, и требуют от политиков, чтобы у всех была возможность получить своё жильё. В нашей недавней работе, которая связана с harm reduction, мы хотели посмотреть, что происходит после открытия injection room в Мельбурне с привлекательностью жилья, которое находится рядом? Мы показали очевидный факт, труизм: цены там снизились, и это плохой результат. Для многих людей жильё – самый большой актив, и снижение его стоимости без вины владельцев – это плохо, ужасно, нечестно. Мы показываем, что открытие injection room снизило стоимость жилья в радиусе 400 метров на 6%. Может быть, harm reduction – хороший подход, который действительно помогает людям избавиться от аддикции, но у него есть последствия: происходит концентрация наркопотребления, что приводит к снижению стоимости жилья в этом районе. Это огромная проблема.

Мы ожидаем, что статья расстроит очень многих людей. Здесь, в Австралии, крайне сильно медицинское лобби, и медицинское сообщество обожает harm reduction approach (англ. “подход, снижающий вред” – прим. ред.). Они хотят победить аддикцию, раздав наркотики всем (это шутка, конечно, тут много нуансов и канабиз без сомнений надо лигалезовать; сложно найти научный вопрос где все работы указывает, что криминализация канабиза бессмыслена и вредна). Но в литературе часто говорится о том, что вследствие дестигматизации люди больше начинают употреблять наркотики. В Мельбурне никак не могли открыть injection room: открыли только после

того, как женщина в 2019 году умерла от передозировки в KFC. Была серьёзная комиссия от государства, результатом работы которой стало решение что-то сделать. И вот, научный фронтир медицинского сообщества говорит, что injection rooms могут снизить смерти и повысить вероятность того, что люди будут искать лечение. И очень многие люди лоббировали введение этой injection room.

Мы говорим, что проблематичность, скорее всего, могла быть снижена, если бы о появлении injection room сообщили заранее, допустим, за 5 лет. Тогда застройщики могли бы учитывал в своих планах, что здесь будет повышенная концентрация наркопотребления (это называется джентрификация). И можно было бы этот район построить таким образом, чтобы снизить exposure (англ. “возможные риски” – прим. ред.), чтобы обычные работяги-австралийцы не были шокированы, не страдали бы, к примеру, от разбросанных шприцов. Мы показали, что стоимость апартаментов и домов снижается, но обнаружили, что стоимость аренды апартаментов почему-то увеличилась. Это говорит о том, что появился спрос на это жилье. Мы думаем, причина в строительстве множества новых апартаментов с использованием новых стандартов безопасности. К примеру, они не имеют прямого выхода на улицу. Без карточки ты не можешь ни зайти в дом, ни пользоваться лифтом. Если выстроить джентрификацию таким образом, чтобы обычные люди не видели наркопотребления, обезопасить их, это принципиально может сработать. И мы сможем получить преимущества от injection rooms, снизив недостатки.

Административные данные и исследования для улучшения жизни в России

Административные данные используются во многих развитых странах мира, где существует диалог между обществом и государством, это стандартная практика. Когда я увидел ИНИД, я обнаружил, что в России тоже начали появляться административные данные. Я нашёл данные по безработным – по всем людям, которые обращались в органы трудоустройства. Мне стало любопытно: можно ли что- то с ними сделать? Самый очевидный вопрос, на который можно ответить с помощью этой базы данных: однажды обратившись к органам занятости, человек обратится к ним опять? Если да, можно заключить, что он не нашёл работу и органы занятости не работают эффективно, а если нет, то он нашёл работу и органы работают. Я не стал заниматься этими данными, потому, что получив доступ я понял, что с этими данными есть принципиальное ограничение. Проблема в том, что если человек не обратился вновь в эту базу – мы не знаем, может быть он нашёл работу с помощью других средств, а туда решил больше не обращаться. Это принципиальное ограничение, которое можно было бы решить, если эти административные данные связать с другими, например, с налоговой базой.

Я работаю в Австралии, но я из России, и душа трепещет по поводу России, в том числе. Мне всегда интересно написать статью, что-то сделать, улучшить. Очень интересно было бы найти коллег из России людей, которым это тоже интересно, соавторов, которые помогут мне с административными делами. Я бы с удовольствием подался на какой-то грант, чтобы запросить новые данные от бюрократов, начать

дискуссию. Как улучшить ситуацию в тюрьме, к примеру? Настолько важный вопрос! Как вообще можно об этом не говорить?

Если поставить правильные вопросы и получить правильные данные, можно сделать так, что люди станут жить лучше и дольше. Мне бы очень хотелось, чтобы ИНИД добился от бюрократов получения данных: административных данных по всем уголовникам (индивидуальный уровень), данных по срочникам в армии. Или связал административные данные от налоговых органов с данными по призыву. Нужно понять, каковы издержки того, что люди служат в армии, издержки того, что люди идут в тюрьму, того, что людей не лечат, а вместо того, чтобы давать возможность лечиться, накладывают санкции. Нужны данные, чтобы квантифицировать все эти проблемы, чтобы они приобрели конкретные критерии. Нам нужны хорошие методы, хорошие данные. Если ИНИД сделает это, будет великолепно.

То, что делает ИНИД – очень здорово. Просто нужно натренировать бюрократов пару раз, потом это становится для них привычкой. И здесь, в Австралии, эта привычка уже есть. В России всё это тоже существует формально, но не так активно используется. Надо раскачивать. Пожалуйста, передайте мои контакты всем российским заинтересованным ученым и мы будем думать какие данные нужны и для каких вопросов.

Some simple probability formulas with examples

A known relationship that is usually given axiomatically:

$P(B|A) = \frac{{P(AB)}}{{P(A)}}$

Upon rearrangement gives the multiplication rule of probability:

$P(AB) = P(A)P(B|A) = P(B)P(A|B)$

Now observe a cool set up that is handy to keep in mind for proving the law of total probability and Bayes’ theorem.

Imagine that $B$ happens with one and only one of $n$ mutually exclusive events $A_1, A_2,..., A_n$ , i.e.:

$B = \sum\limits_{i = 1}^n {B{A_i}}$

By addition rule:

$B = \sum\limits_{i = 1}^n {P(B{A_i})}$ .

Now by multiplication rule:

$B = \sum\limits_{i = 1}^n {P({A_i})P(B|{A_i})}$ .

This is the law of total probability

From the same set up imagine that we want to find the probability of even $A_i$ if $B$ is known to have happened. By the multiplication rule:

$P(A_i B) = P(B)P(A_i|B) = P(A_i)P(B|A_i)$

By neglecting $P(A_i B)$ and dividing the rest through $P(B)$ we get:

$P\left( {{A_i}|B} \right){\rm{ = }}\frac{{P({A_i})P(B|{A_i})}}{{P(B)}}$

And applying the law of total probability to the bottom we have the Bayes’ equation

$P\left( {{A_i}|B} \right){\rm{ = }}\frac{{P({A_i})P(B|{A_i})}}{{\sum\limits_{j = 1}^n {P({A_j})P(B|{A_j})} }}$

Bunch of examples:

Problem: $P_t (k)$ is a known probability of receiving $k$ phone calls during time interval $t$ . Also $k=0,1,2,...$ . Assuming that a number of received calls during two adjeicent time periods are independent find the probability of receiving $s$ calls for the time interval that equal $2t$ .

Solution: Let $A_{b.b + t}^k$ be an event consisted of $k$ call in the interval $b$ till $b+t$ . Then clearly

$A_{0,2t}^s = A_{0,t}^0A_{t,2t}^s + ... + A_{0,t}^sA_{t,2t}^0$

which means that the event $A_{0,2t}^s$ can be seen as sum of $s+1$ mutually exclusive events, such that in the first interval of duration $t$ number of calls received is $i$ and in the second interval of the same duration number of received calls is $s-i$ ( $i=0,1,2,...,s$ ). By rule of addition

$P(A_{0,2t}^s) = \sum\limits_{i = 0}^s {P(A_{0,t}^iA_{t,2t}^{s - i})}$ .

By the rule of multiplication

$P(A_{0,t}^iA_{t,2t}^{s - i}) = P(A_{0,t}^i)P(A_{t,2t}^{s - i})$

If we change the notation so that

${P_{2t}}(s) = P(A_{0,2t}^s)$

then

${P_{2t}}(s) = \sum\limits_{i = 0}^s {{P_t}(s) \cdot P(s - i)}$ .

It is known that under quite general conditions

${P_t}(k) = \frac{{{{(at)}^k}}}{{k!}}\exp \{ - at\} {\rm{ }}(k = 0,1,2...)$

(Recall that the Poisson distribution is an appropriate model if the following assumptions are true. (a) $k$ is the number of times an event occurs in an interval and $k$ can take values $0,1,2,...$ . (b) The occurrence of one event does not affect the probability that a second event will occur. That is, events occur independently. (c) The rate at which events occur is constant. The rate cannot be higher in some intervals and lower in other intervals (that kinda a lot to take on faith really). (d) Two events cannot occur at exactly the same instant; instead, at each very small sub-interval exactly one event either occurs or does not occur. (e) The probability of an event in a small sub-interval is proportional to the length of the sub-interval. Or instead of those assumptions, the actual probability distribution is given by a binomial distribution and the number of trials is sufficiently bigger than the number of successes one is asking about (binomial distribution approaches Poisson).)

Parametrisation then gives

${P_{2t}}(s) = \sum\limits_{i = 0}^s {\frac{{{{(at)}^s}}}{{i!(s - i)!}}\exp \{ - 2at\} } {\rm{ = }}{(at)^s}\exp \{ - 2at\} \sum\limits_{i = 0}^s {\frac{1}{{i!(s - i)!}}}$

Note that

$\sum\limits_{i = 0}^s {\frac{1}{{i!(s - i)!}} = \frac{1}{{s!}}\sum\limits_{i = 0}^s {\frac{{s!}}{{i!(s - i)!}}} = \frac{1}{{s!}}{{(1 + 1)}^s} = \frac{{{2^s}}}{{s!}}}$

Then

${P_{2t}}(s) = \frac{{{{(2at)}^s}\exp \{ - 2at\} }}{{s!}}{\rm{ }}(s = 0,1,2,...)$

The key point is that if for time interval $t$ we have that parametrized formula for $2t$ we have the one above. It holds true for any multiples of $t$ as well.

A simple fact about sets

Out of $n$ elementary events one can get

$\sum_{m=1}^{n} C_{n}^{m} = 2^n - 1$

possible outcomes. Where $C_{n}^{m}$ is an event that contains $m$ elementary events. Take set

$\{ a,b,c\}$

with the size as the only characteristic $n=3$ . Then it power set

$\{ \{ a\} ,\{ b\} ,\{ c\} ,\{ a,b\} ,\{ a,c\} ,\{ b,c\} ,\{ a,b,c\} ,\{ \emptyset \} \}$

contains ${2^3} = 8$ elements. $3$ event for one element each, $C_{3}^{1}$ . Then $3$ events with two element, $C_{3}^{2}$ . Finally, $1$ event for one with all elements, $C_{3}^{1}$ . A emply set is an impossible event.

I personally think that this simple fact is amazing, but some would say it is kinda boring. Here is an interesting question for those.

A pack of cards that has $36$ cards is randomly split equally into halves. What is the probability that halves have equal amount black and red cards?

This is just another set with $36$ elements of two type.

$p = \frac{{C_{18}^9 \times C_{18}^9}}{{C_{36}^{18}}} = \frac{{{{(18!)}^4}}}{{36!{{(9!)}^4}}}$

The denominator indicates all possible equally likely ways the pack can be split.

Instead of computing that manually one can use this asymptotic equality

$n!\ \approx \sqrt {2\pi n} \cdot {n^n}{e^{ - n}}$

Thus

$18!\ \approx {18^{18}}{e^{ - 18}}\sqrt {2\pi \cdot 18}$

$9!\ \approx {9^9}{e^{ - 9}}\sqrt {2\pi \cdot 9}$

$36!\ \approx {36^{36}} \cdot {e^{ - 36}}\sqrt {2\pi \cdot 36}$

Which means

$p \approx \frac{{{{(\sqrt {2\pi \cdot 18} \cdot {{18}^{18}} \cdot {e^{ - 18}})}^4}}}{{\sqrt {2\pi \cdot 36} \cdot {{36}^{36}} \cdot {e^{ - 36}}{{(\sqrt {2\pi \cdot 9} \cdot {9^9} \cdot {e^{ - 9}})}^4}}}$

Simple algebra yields

$p \approx \frac{2}{{\sqrt {18\pi } }} \approx \frac{4}{{15}} \approx 0.26$

The result fascinates me. The graph visualizes data from a real experiment where a pack is split equally $100$ times and $\mu$ is a cumulated sum if exactly $9$ red cards are observed in on of the halves. What is crazy is that we were able to see the results of this experiments without doing any experiments, by simply reasoning mathematically about things.

More on this topic: Гнеденко-1988

Distribution of a ordered pile of rubble

Imagine a pile of rubble ( $X$ ) where the separated elements of the pile are stones ( $x_i$ ). By picking $n$ stones we form a sample that we can sort by weight. A sequence $x_1,x_2,...,x_n$ becomes $x_{(1)},x_{(2)},...,x_{(m)},...x_{(n)}$ , where $(m)$ is called “rank”.

Pretend that we do the following. Apon picking a sample and sorting it we put stones into $n$ drawers and mark each drawer by rank. Now repeat the procedure again and again (picking a sample, sorting and putting stones into drawers). After several repetitions, we find out that drawer # $1$ contains the lightest stones, whereas drawer # $n$ the heaviest. An interesting observation is that by repeating the procedure indefinitely we would be able to put all parenting set (the whole pile or the whole range of parenting distribution) into drawers and later do the opposite — take all stones (from all drawers) mix them to get back the parenting set. (The fact that distributions (and moments) of stones of particular rank and the parenting distribution are related is probably the most thought-provoking)

Now let us consider the drawers. Obviously, the weight of stones in a given drawer (in a rank) is not the same. Furthermore, they are random and governed by some distribution. In other words, they are, in turn, a random variable, called order statistics. Let us label this random variable $X_{(m)}$ , where $m$ is a rank. Thus a sorted sample looks like this

$X_{(1)},X_{(2)},...,X_{(m)},...,X_{(n)}$

Its elements $X_{(m)}$ (a set of elements (stones) $x$ from the general set $X$ (pile) with rank $m$ (drawer)) are called $m$ order statistics.

//////////////

Elements $X_{1}$ and $X_{(n)}$ are called “extreme”. If $n$ is odd, a value with number $m=\frac{(n+1)}{2}$ is central. If $m$ is of order $\frac{n}{2}$ this statistics is called “ $m$ central” A curious question is how define “extreme” elements if $n \to \infty$ . If $n$ increases, then $m$ increases as we.

//////////////

Let us derive a density function of $m$ order statistics with the sample size of $n$ . Assume that parenting distribution $F(x)$ and density $f(x)$ are continues everywhere. We’ll be dealing with a random variable $X_{(m)}$ which share the same range as a parenting distribution (if a stone comes from the pile it won’t be bigger than the biggest stone in that pile).

Untitled

The figure has $F(x)$ and $f(x)$ and the function of interest $\varphi_n (\cdot)$ . Index $n$ indicates the size of the sample. The $x$ axis has values $x_{(1)},...,x_{(m)},...,x_{(n)}$ that belong to a particular realization of $X_{(1)},X_{(2)},...,X_{(m)},...,X_{(n)}$

The probability that m-order statistics $X_{(m)}$ is in the neuborhood of $x_{(m)}$ is by definition (recall identity: $dF = F(X + dx) - F(x) = \frac{{F(x + dx) - F(x)}}{{dx}} \cdot dx = f(x) \cdot dx &s=-3$ ):

$dF_{n}(x_{(m)})=p[x_{(m)}<X_{(m)}<x_{(m)}+dx_{(m)}]=\varphi_n (x_{(m)})dx_{m}$

We can express this probability in term of parenting distribution $F(x)$ , thus relating $\varphi_n (x_{(m)})$ and $F(x)$ .

(This bit was a little tricky for me; read it twice with a nap in between) Consider that realization of $x_1,...,x_i,...,x_n$ is a trias (a sequence generated by parenting distribution, rather then the order statistics; remember that range is common) where “success” is when a value $X<x_{(m)}$ is observed, and “failure” is when $X>x_{(m)}$ (if still necessary return to a pile and stone metaphor). Obviously, the probability of success is $F(x_{(m)})$ , and of a failure is $1-F(x_{(m)})$ . The number of successes is equal to $m-1$ , failures is equal to $n-m$ , because $m$ value of $x_m$ in a sample of a size $n$ is such that $m-1$ values are less and $n-m$ values are higher than it.

Clearly, that the process of counting of successes has a binomial distribution. (recall that probability of getting exactly $k &s=-3$ successes in $n &s=-3$ trials is given by pms: $p(k;n,p) = p(X = k) = \left( \begin{array}{l} n\\ k \end{array} \right){p^k}{(1 - p)^{n - k}} &s=-3$ In words, $k &s=-3$ successes occur with $p^k &s=-3$ and $n-k &s=-3$ failures occur with probability $(1-p)^{n-k} &s=-3$ . However, the $k &s=-3$ successes can occur anywhere among the $n &s=-3$ trials, and there are $\left( \begin{array}{l} n\\ k \end{array} \right) &s=-3$ different ways of distributing $k &s=-3$ successes in a sequence of $n &s=-3$ trials. A little more about it)

The probability for the parenting distribution to take the value close to $x_{(m)}$ is an element of $dF(x_{(m)})=f(x_{(m)})dx$ .

The probability of sample to be close to $x_{(m)}$ in such a way that $m-1$ elements are to the left of it and $n-m$ to the rights, and the random variable $X$ to be in the neighborgood of it is equal to:

$C_{n - 1}^{m - 1}{[F({x_{(m)}})]^{m - 1}}{[1 - F({x_{(m)}})]^{n - m}}f({x_m})dx$

Note that this is exactly $p[x_{(m)}<X_{(m)}<x_{(m)}+dx_{(m)}]$ , thus:

$\varphi_n (x_{(m)})dx_{m}=C_{n - 1}^{m - 1}{[F({x_{(m)}})]^{m - 1}}{[1 - F({x_{(m)}})]^{n - m}}f({x_m})dx$

Furthermore if from switching from $f(x)$ to $\varphi_n (x_{(m)})$ we maintaine the scale of $x$ axis then

$\varphi_n (x_{(m)})=C_{n - 1}^{m - 1}{[F({x_{(m)}})]^{m - 1}}{[1 - F({x_{(m)}})]^{n - m}}f({x_m})$

The expression shows that the density of order statistics depends on the parenting distribution, the rank and the samples size. Note the distribution of extreme values, when $m=1$ and $m=n$

The maximum to the right element has the distribution $F^{n}(x)$ and the minimumal $1-[1-F(x)]^n$ . As an example observe order statistics for ranks $m=1,2,3$ with the sample size $n=3$ for uniform distribution on the interval $[0,1]$ . Applying the last formula with $f(x)=1$ (and thus $F(x)=x$ we get the density of the smallest element

$\varphi_3 (x_{(1)})=3(1-2x+x^2)$ ;

the middle element

$\varphi_3 (x_{(2)})=6(x-x^2)$

and the maximal

$\varphi_3 (x_{(3)})=3x^2$ .

With full concordance with the intuition, the density of the middle value is symmetric in regard to the parenting distribution, whereas the density of extreme values is bounded by the range of the parenting distribution and increases to a corresponding bound.

Note another interesting property of order statistics. By summing densities $\varphi_3 (x_{(1)}), \varphi_3 (x_{(2)}), \varphi_3 (x_{(3)})$ and dividing the result over their number:

$\frac{1}{3}\sum\limits_{m = 1}^3 {{\varphi _3}({x_{(m)}}) = \frac{1}{3}(3 - 6x + 3{x^2} + 6x - 6{x^2} + 3{x^2}) = 1 = f(x)}$

on the interval $[0,1]$

The normolized sum of order statistics turned out to equla the parenting distribution $f(x)$ . It means that parenting distibution is combination of order statistics $X_{(m)}$ . Just like above had been mentioned that after sorting the general set by ranks we could mix the sorting back together to get the general set.

Further read: Ефимов-1980; Arnord-balakrishnan-2008.

Теория аукционов в действии

Мой доклад про применение теории аукционов в энергосетях.

Когда я первый раз услышала про аукционы и про теорию ауцкионов, я был уверен что это самая скучная вещь в мире. Любой нормальный человек должен именно так на это реагировать. Ну как обычно бывает в математике все эти странные символы и странные термины скрываю за собой невероятно увлекательные истории которые касаются всех нас. Теория аукционов это очень логичное продолжение моделей рыночного частного и общего равновесия. Базовая история, которая скрывается за символами и терминами остается тоже: как распределить ресурсы так чтобы они достались тому кому больше всех нужно. Решение проблемы энергобезопасности это очень сложная инженерная проблема и во всех развитых странах применяется междисциплинарный подход. Большую часть этой междисциплинарности занимает именно теория игры, а точнее аукционы. Блин, я хотел рассказать какую-то большую историю, но понимаю, что мне очень не хочется это делать и я расскажу просто очень примитивный пример и дам пару ссылок. Ну вот когда строят дороги очень важно учитывать в размазанность её загрузки, а не просто средние значения. Ты можешь построить дорогу на 10 полос но она будет использоваться 10 минут в день. Если же одна полоса там будет то будут сильные пробки. Дорога из пункта А в пункт Б она должна учитывать тот факт что будут всплески спроса на эту дорогу. Ну и вообще очень разумно разделить проблему пробок на дорогах на проблемы стороны спроса и проблемы стороны предложения. Самый поверхностный подход это сосредоточиться на стороне предложения. Сказать проблема пробок только в том что у нас не достаточно широкие дороги. Но проблема будет в том что если построить дорогу чтобы вообще пробок не было, но она будет пустая 99% времени в течении дня. Потому, что она будет использоваться только 1% времени. И будет стоять очень дорогая и красивая никому не нужная дорога. Самый лучший способ это учитывать и средние значения и вариации, теоретически оптимальный вариант это когда загрузка на дорогу будет равномерно в течение дня. Этот оптимум вряд ли достижим потому что мы договорились работать начиная с 9 или там с 10 и в это время примерно начинается массовый спрос на дороге и дорог не хватает.
Ну в общем было бы здорово если бы все могли договориться и распределить дорогу и таким образом чтобы люди, к примеру, менее важнее ехали в другое время суток. Ну и вот тут мы как раз используем такую вещь как цену на которую люди реагируют чтобы принимать решения. Возвращаясь к теме энергобезопасности, там вообще много проблем, но одна из центральных это ограниченность ресурсов по трансмиссии электричества как раз из-за вот внутридневная волатильность. Теория аукционов как раз говорит о том что мы должны сделать электричество дорогим когда пик и дешевым когда спроса нет и все. Кто-то будет реагировать на этот стимулы исп,ользовать электричество тогда, когда нет пикает. Ну вот и всё мы используем различные механизмы, чтобы адресовать сторону спроса, может даже сторону предложения меня не надо.

Вот крутые сайты профов, которые занимаются дизайном рынков:

Al Roth: Peter Cramton

Вот список мудро подобранных статей по дизайну рынков:

Вот статьи, которые я юзал для доклада

1, 2, 3

k-level, игры класса beauty constest

Доклад, который я делал недавно. Он про то как экпериментально показали процесс снижения эффективности если выгодно быть быстрее всех.

В супермаркетах на выходных очень часто люди садятся в лифт даже если он идёт не в ту сторону куда людям надо. Они это делают потому что они боятся не попасть в него. Или, к примеру, люди во время пробок приезжают перекресток и тем самым перегораживают проезд людям из перпендикулярного движения, что создает еще большие пробки. Это происходит, потому что есть преимущество сделать что-то быстрее другого человека. Если ты сядешь в лифт быстрее, то ты точно выиграешь я не будет так ,что в лифте не места. На светофорах очень часто если ты не проедешь светофор, то человека из перпендикулярна движения займёт место в которое ты мог попасть. Это очень общее наблюдение и очень хорошо изученно в экономике и всегда, когда время транзакции имеет значения, рынок или любая другая социальная структура начнет терять свою эффективность или рушится.

Нобелевский Лауреат Росс по экономике потратил всю свою жизнь, чтобы изучать эту проблему и он применил так называемые алгоритм отложенного принятия. Самое большое его прикладное достижения является налаживание работы рынка медицинских выпускников. Со временем в Америке сложилась ситуация, что больницы начали предлагать выпускникам медицинских ВУЗов свои позиции уже на первом курсе. Больницам очень нужно было заполнять вакансии – не занятые места приносят большие затраты. Но проблема такого подхода что ты не можешь дифференциал студентов еще на первом курсе, образуются нестабильные связи, то есть после спаривания и больница и студент хотят быть в другой паре. Росс нашел статью из 60ых годов по математике где для развлечения пару математиков решили проблему нахождения идельных пар для брака в небольшой деревне. В этой статье Росс приводи десятки примеров как индивидульная рациональность действовать быстрее разрушает рынки. Вот такой глупый примера, то что в экономике очень много людей, которые молодые профессора, но на мой взгляд это плохо, потому что эти люди пока не очень понимают объект изучения, в экономике главный объект изучения это социальные феномены, чтобы различать их, тебе нужен жизненный опыт, это очень сильно отличается от других наук таких как физика или математика (мы, как общество, поощряем это).

Росс в своей статье, конечно же, говорит о более нормальных вещах, к примеру, мировой рынок трансферов футболистов страдает из-за того, что футбольным клубом выгодно заключать сделки как можно скорее. Забавно что об этом Кейнс ещё сказал в 36 году. Он сравнил поведение инвесторов на рынке как будто бы это конкурс красоты. Идея в том что инвесторы пытаются продать акцию когда она на пике, то есть им нужно продать сразу как только все начнут скидывать акции. Каждый инвестор думает что думают другие в в теории игр это называется размышления уровня К. Есть целый класс игр которые моделируют как раз этот процесс как рынок начинает портиться. В России, к сожалению, вот об этих вещей ничего еще не извество и это приводит к тому что огромное количество проблем которые мира уже решил в России всё ещё остаются. Аллокация студентов по школом, детей по детсадам это все уже решено и известно как решать. (Классное чтиво про Deferred acceptance algorithms)

Интервью для ВШМ. Полная версия.

Редактированная опубликованная версия

Продолжая общение с необыкновенными выпускниками ВШМ СПбГУ в рамках проекта GSOM Family, мы встретились с Сергеем Алексеевым – молодым ученым, получающим докторскую степень PhD по экономике в Техническом университете сиднея (UTS). Сергей закончил нашу бизнес-школу в недавнем 2009 году, успел получить две магистерские степени в Петербурге и Канаде, и даже год проработать лектором в ВШМ СПбГУ.

О пользе научной деятельности, глобальной мобильности и карьерном пути исследователей, а также о своих нестандартных исследованиях в области теории игр Сергей рассказал нам в специальном интервью.

Когда говорят о карьере, в первую очередь вспоминают корпорации или собственный бизнес, почему ты выбрал исследования?

Не знаю! Что я думаю? Мне просто было интересно. И все. Я с детства был очень любознательным. Родители рассказывали, что я ломал игрушки в детстве, чтобы посмотреть, из чего они состояли. Мне действительно было просто любопытно. После окончания бакалавриата ВШМ я поступил в магистратуру ФИНЭКа (сейчас – СПбГЭУ). Я учился на программе двойного диплома по корпоративным финансам с университетом Дофина. Нам читали иностранные профессора, французы, итальянцы, которые стали для меня ролевой моделью исследователей. Именно тогда я понял, что можно заниматься наукой и просто любить то, что ты делаешь. И жить нормально.

Зарубежные исследователи – какие они? Увлеченные своим делом профессионалы?

Это очень разные люди с очень разными мотивами. Они настолько разные, что усреднить невозможно. Есть люди, которые просто прячутся в университетах, потому что не хотят идти работать, есть люди, которым комфортно в университетах, а есть очень умные люди, которым это просто легко дается (всегда легко давалось), они учились на пятерки и это был их естественный выбор. Опять же если мы рассматриваем Австралию или Америку, то очень много студентов там приезжают из развивающихся стран; они просто хотят остаться и закрепиться.

Как можно делать исследования и что-то изучать, например, в сфере менеджмента или финансов, фактически не работая в индустрии? Особенно, когда люди начинают заниматься научными исследованиями сразу после окончания университета?

Наверное, это менее нормально в менеджменте, но это абсолютно нормально в экономике. Я объясняю это обычно следующим образом. Если мы возьмем какую-то хорошую статью по экономике, то станет понятно, что очень часто она ни имеет никакого приложения и никак мир лучше не сделает. Конечно же есть направления, которые напрямую направлены на решение прикладной задачи. К примеру, такие направления в экономике как экономика общественного сектора или дизайн рынков. Там изначально вопрос стоит прикладной. Но в подавляющем большинстве ты увидишь, что они почти все имеют относительно низкую прикладную ценность.

Все эти работы должны удовлетворять одному критерию – они должны быть красивые. Это должно быть красивое доказательство теории, какой-то необычный взгляд на какой-то феномен, какая-то невероятно интересная стратегия по идентификации этого феномена. В этом смысле научная деятельность не отличается от деятельности музыканта, идея лишь в том, что эту «музыку» могут понять только люди, которые прошли «тренировку». В каком-то смысле ты можешь сказать, что смотришь на квадрат Малевича, и для обычного человека это просто квадрат, достаточно бессмысленный, а для человека, который понимает кубизм, ясно, что художник вложил глубокий смысл, что-то очень сильное, эмоциональное. На мой личный взгляд, значительная часть научной деятельность обществу реально не нужна. Не знаю, как в ВШМ смотрят на это, но все вот эти статьи, которые пишут математики, физики… Зачем нужен театр миру? Это просто красиво.

Что изучают сегодня в экономической теории?

После окончания ФИНЭКа я понял, что хочу получить PhD по экономике. Помню, как листал тогда статьи по менеджменту, и осознал, что не могу заниматься этим: в менеджменте великие умы на полном серьезе обсуждают какие-то логистические цепи, цепочки ценностей, стратегический менеджмент. Обычно там лишь несколько идей, которые они крутят и называют по-разному. Может я не прав, но это точно утомляет. А экономисты…

Например, бросая камень, ты говоришь, что камень упадет на пол, потому что знаешь, что действует сила тяготения, и понимаешь, что этот исход генерируется какой-то моделью. И также любой социальный феномен генерируется какой-то моделью. Экономисты берут социальные феномены и пытаются понять, что их генерируют и формализуют эти закономерности. В целом это характерно для любой науке. Мы всегда пытаемся умом пощупать что-то, что создает, то, что мы видим. Любопытно, что юристы используют эму логику в обратном направлении: то есть преступление, то есть исход, вложить в какую-то статью. Та же идея только наоборот. Или же врачи, наблюдая какой-нибудь анализ крови с отклонениями, смотрят на него как исход некой болезни, которую надо умозреть.

Другими словами, любая наука пытается понять мир через логику другого уровня. И на самом не обязательно быть ученым, чтобы этим заниматься. Это просто так работает наш мозг. Он любит упаковывать явления в классы, генерируемые чем-то что стоит на одну логическую ступень выше. Даже официантка в кафе предпримет попытку объяснить почему кто-то не дал её чаевые – скажет, что человек жадина. То есть она будет пытаться объяснить наблюдаемый исход фундаментальным качеством объекта, который этот исход генерирует. И это очень интуитивно. В общем-то идея гороскопа, в этом смысле, очень научная, но не подтверждена эмпирически. Также, как и вера в бога, очень людям нравится верить что обозреваемое генерируется чем-то что все связывает, но опять же, к сожалению, никто не сумел убедительно эмпирически подтвердить теологию. Хотя идея, конечно, красивая.

Возвращаясь к экономике интересно упомянуть, к примеру, последнего ученого, который получил Нобелевскую премию по экономике Хольмстрём. Теория игр насобирала такое количество удивительно умных теорий и математических конструкций за последние 50 лет, что сегодня уже есть возможность моделировать действия агента в организациях, у которого есть несколько задач и как этот агент распределяет между ними усилия в зависимости от стимулирующих сил. Это очень очень тонкая работа для математиков ну как следствие для человеческого ума. Базовая идея очень простая, это естественная обобщение принципал агентской модели: ее поймет социолог или историк, но формализовать ее очень сложно. И вот сегодняшнее поколение математиков, которые занимаются теорией игр уже умеют моделироваться такие очень тонкие вещи. Кстати, говоря, я возможно буду писать статью на эту тему. В общем, чтобы обобщить – экономика занимается формализацией социальных феноменов.

То есть это все про изучение мира?

Да, все верно. Вообще экономистов можно разделить на две группы: ученые (scientists), которые пытаются понять мир, и инженеры (engineers), которые пытаются сделать его лучше.

В теории игр есть ветвь «дизайн рынков», где пытаются «собрать» рынок. Например, рассмотрим историю с донорскими почками. На почки существует очень высокий спрос, но мы не можем ими торговать, потому что это безнравственно. Фактически эта сила нравственности закрывает рынок. Есть алгоритмы, которые позволяют имитировать рыночные механизмы без рынка.

Мой департамент занимается как раз теорией игр. Теория игр – это изучение оптимального поведения человека в определенной среде. Дизайн рынков (market design) называют теорией игр наоборот. Мы знаем оптимальное поведение человека, и нам нужно выяснить, какую среду необходимо создать для человека, чтобы он себя вел соответствующим образом. Теория игр исходит из того, что среда экзогенна, дизайн рынков – из обратного.

Поделись, как удалось поступить на программу PhD и к тому же получить хорошую стипендию?

До получения стипендия в моей жизни был один очень важный шаг. Это было моим стратегическим решением, но тогда я не ожидал, что оно будет иметь столь длительный эффект. Закончив ФИНЭК, я решил начать экономическое образование с получения магистерской степени по экономике. Сдав множество тестов, я получил стипендию университета Йорк, где проучился год. Эта поездка была для меня очень сложной и интенсивной, насыщенной учебой. На этой программе было гораздо больше математики, чем я когда-либо за всю свою жизнь видел: это была чисто экономическая магистерская программа. В моем расписании не было того, что мы так любим – управления цепями поставок, маркетинга, стратегического менеджмента… Главным инструментом была математика, а не слово.

Для получения степени PhD я выбрал Австралию, потому что у них была хорошая программа, к тому же была возможность посмотреть места вокруг. Хотя уже тогда я понимал, что заниматься PhD по экономике можно хоть в лесу; учебник прочитать и написать статью. В этом красота экономической деятельности: здесь тебе не нужно нравиться коллегам и начальнику, не нужно играть в нечестные игры, учитывать все неформальные правила. В академической деятельности у тебя есть вебсайт, где ты выкладываешь все свои «песни», которые «поешь». Если у тебя есть, что сказать, ты можешь это сделать. В этом смысле PhD программы – это просто возможность освоить метод. Что тебе петь, ты выбираешь сам.

Я был в Петербурге и понимал, что могу поступить на PhD по экономике в любой части мира. Рынок PhD глобален. Типично, что, получив PhD в Австралии, при наличии хороших статей можно устроиться куда угодно. Обычно ты выбираешь одно самую сильную статью, написанную в рамках программы, её так и называют «статья для рынка труда» (Job Market Paper) и ты ездишь по университетам и пытаешься ею заинтересовать. Если твои статьи нравятся, ты вполне можешь претендовать на место на кафедре.

Для тебя преподавание – это приятный бонус к исследованиям? Встречал ли людей, которые профессионально занимаются преподаванием в университетах, или всегда на первом месте наука?

Мотивация разная, но я часто сталкивался с отсутствием у коллег желания учить и инвестировать свой временной ресурс. Для большинства людей преподавание – это дополнительная работа. Это нагрузка. Ты просто крадешь время у себя, время, которое ты мог бы потратить, чтобы идти к своей цели – написанию научных статей. Но преподавать все равно приходится, потому что это главный источник дохода для университета.

А как же великое, доброе, светлое?

Не-не, это несуществующие вещи. Честно говоря, я такого не встречал. Хотя опять же люди разные. Если бы мы хотели создать модель, которая генерирует эти исходы, я бы сказал, что это действие с отрицательной полезностью (disutility). Люди не хотят этим заниматься. Но хотя, конечно, это всегда зависит от человека. Я видел людей, который учат нехотя, но видел и фанатов этого дела. Я честно говоря сам еще для себя не решил нравится мне или нет. Экономисты, кстати, при моделировании функций предпочтения инкорпорируют в нее такое свойство как «любовь к разнообразию» (love for variety). Некоторые классы функций имеют очень сильные свойства любви к разнообразию. К чему я это? Со временем и статью писать скучно становится и хочется поболтать, поучить кого-нибудь жизни. Надо все чередовать – это ближайший путь к точке блаженства (bliss point). Я сейчас ничего пошлого не сказал, это термин такой.

Это, на твой взгляд, нормально? В мире, где цена высшего образования настолько велика?

Ты сам препоавал? Там есть такая тема, что ты думаешь, что придешь, будешь рассказывать студентам, и им будет интересно. А им вообще ничего неинтересно! Они такие же как ты, они все оптимизируют. Большинство из них зарабатывают баллы: им просто нужны оценки. Точно так же, как и ты зарабатываешь зарплату и набираешь опыт, они получают оценки. И грубо говоря, они не сделают лишнего. Они не спросят лишнего. Вначале ты приходишь и думаешь: «я вам поведаю истину мира», а потом понимаешь, что в аудитории сидят такие же как и ты оппортунисты, которые просто делают домашнюю работу по английскому на парах.

Эта модель оптимальна, на твой взгляд? Сейчас я вижу новый тренд: люди все более осознанно идут в учебные заведения и идут за знаниями.

Очень важно создавать среду. Если ты говоришь о выборе предметов, разумеется, такая возможность должна быть. Если люди сделали выбор самостоятельно, то они будут более мотивированы. Лишь по этой причине можно ожидать, что они будут более вовлечены. Кроме того, нужно естественным образом не утомлять студентов во время занятий. В Австралии очень распространены быстрые тесты по ходу занятия, чтобы отследить, насколько студенты усвоили материал. Прямо как на coursera.org. Я думаю, что благодаря современным технологиям можно добиться очень высокого уровня вовлеченности студентов в учебный процесс. Те люди, которые приходят на MBA и платят за это деньги, естественным образом больше вовлечены. Но с другой стороны, если мы посмотрим на первокурсников, которым по 15-16 лет, то мы видим, что они гораздо более заинтересованы и вовлечены, чем на старших курсах. В начале обучения они более мотивированы, а потом степень их оппортунистичности нарастает. Они меньше делают, меньше задают вопросов, все чаще по возможности пропускают лекции.

У преподавателей же в университете две вещи конкурируют за их время. С одной стороны, ты должен делать исследования, от которых зависит твоя зарплата. С другой стороны, ты должен читать лекции. Но если тебе студенты ставят низкий рейтинг, тебе бьют по голове. Тебе сложно балансировать между двумя этими вещами. Очень часто многие преподаватели предпочитают давать легкие задания или рассказывать меньше, значительно упрощая свой предмет, чтобы иметь лучший рейтинг. Это тоже не очень хорошо.

Полезно ли было для тебя обучение в ВШМ СПбГУ?

ВШМ – это замечательное место. Самое главное, что она тебе дает – это крылья, ощущение, что многие вещи реальны. Это особое чувство. Когда ты приходишь в ВШМ, где они все время произносят какие-то иностранные слова, какие-то Дракеры, Портеры… со временем ты этим заражаешься. ВШМ дает амбиции. И понимание того, что в принципе все возможно.

Поделись своими воспоминаниями, связанными с учебой в нашей бизнес-школе?

Мы были студентами первой бакалаврской программы в ВШМ, нас учили Валерий Катькало (Валерий Катькало – декан ВШМ СПбГУ (1997–2010 гг.), проректор СПбГУ по направлению «Менеджмент» (2010-2012 гг.)), Дмитрий Волков (Дмитрий Волков – заведующий кафедрой финансов ВШМ СПбГУ (2003–2008 гг.)), те люди, которые считаются настоящими профессионалами своего дела. Нам давали очень много. ВШМ дает тебе знания, которые помогают объяснить мир и бизнес, в частности. Залезть в голову к людям, которые принимают решения, влияющие на судьбы миллионов.

Когда ты учишься в ВШМ, ты являешься профессиональным «запоминателем пунктиков». Ты приходишь на лекцию, где тебе дают 50 слайдов, в каждом слайде 30 пунктиков, и к экзамену ты просто должен выучить все эти 1500 пунктиков.

Над чем ты сейчас работаешь?

Собственно, в контексте нашей дискуссии про образование – одна из моих статей как раз была посвящена именно ему. Это очень хороший пример микроэконометрики. Мы пытаемся объяснить, какую премию к зарплате дает наличие высшего образования – классический вопрос в экономике труда. В России, начиная с 2000, премия снижается. Это статистический факт. Почему это происходит вопрос очень любопытный.

Есть версия что дело в ЕГЭ. Дипломы стали получить люди, которые так и так бы имели меньшую зарплату, потому что у них менее благоприятные социально-экономические исходные данные. Есть версия, что произошло расширение образование и по закону рынка цена выпускника упала. Моя теория, которую я излагаю в своей работе, это то что снижеине зарплат это на самом деле статистический казус вызванный тем, что был дефицит юристов и экономистов, но потом этот дефицит был закрыт. Я показываю, что огромную премию к зарплате получали вот эти две специальности.

Интересно, что, к примеру, в Америке обратный процесс. Разница доходов в обществе (очень важный вопрос) объясняется разницей в образовании. Они пытались объяснить неравенство, и убедительным объяснением стало то, что это естественный процесс. Экономика страны усложняется, и люди с высшим образованием получают премию относительно рынка за имеющуюся у них квалификацию. Таких людей дефицит, поэтому размер «премии» растет. В России же ситуация может показаться обратной. Вообще в Росси другие проблемы важнее. У нас не работают базовые интитуты защиты права. Без них обсуждать что-то сложнее безмысленно.

Но сейчас у меня в разработке есть еще более интересные темы. И я очень надеюсь, что у меня получится убедительная эмпирическая часть и я смогу двигаться к теории. Стратегию по идентификации я обсуждал с научными сотрудниками Институтом проблем правоприменения при Европейском университете Санкт-Петербурга, они даже приглашали меня провести у них коротких семинар по поводу этого исследования. Ребята говорят, что-то что я пытаюсь сделать может сработать и я сейчас объединяю информацию от Верховного Суда России, Прокуратуры и Росстата, чтобы это все провернуть. В общем, идея про терроризм, точнее борьба и ним, а еще точнее злоупотребление при борьбе с ним.

Если посмотреть объективно, то среднее количество смертей в год за период 1970-2015, примерно 180 с не очень широким доверительным интервалом. Половина этой цифра приходиться на Ближнем Востоке, где терроризм слабо отличим от обычного политического процесса. В действительности, от язвы умирает больше людей. Но что при этом происходит? Люди так напуганы, что без всяких публичных обсуждений позволяют создавать секретные службы, действующие без надзора, с огромными бюджетами и почти неограниченными полномочиями. Хотя для борьбы с раком такие ресурсы не выделяются и войны точно никто не начинает. Тут не надо заниматься теорией игр всю жизнь, чтобы понят, что есть большое поле для злоупотребления. Смотрел фильм «Сноуден», который недавно вышел? Это хороший пример. Он говорит, что терроризм – лишь предлог, чтобы эти службы могли беспрепятственно заниматься своими делами (примерно как господин Путин с напарниками пугает россиян Западом и делают что хотят).

Теория игр очень убедительно подскажет, что произойдет если дать кому-то много власти и не следить за ним. В этом в этом и будет мое исследование, показать, что принципал пишет закон, чтобы полиция боролась с терроризмом, а полиции проще делать что-нибудь более выгодное для себя, просто потому что может. И очень мне лично повезло, что я из удивительной страны России, где происходит кое-что уникальное по мировым масштабам. Знаете, недавно подростка посадили в тюрьму за пост в соцсети где написано “Я ненавижу.”? Что же это такое? В действительности это тот самый исход некой модели, которая генерирует эти случае. То есть сидят полицейские, которым надо самим получать зарплату или начальник, друг бизнесмены или губернатора, попросил кого-то утихомирить, и они пользуются безобразно написанным законом и безобразной системой судебной экспертизы. То есть для них люди это вещи, которые можно использовать, чтобы сделать себя счастливым. И в России такое правительсто которое считает это нормальным.

Речь тут, конечно, же не о России. Россия — это просто отличная иллюстрация, того, что может произойти плохого если продолжать расширять полномочия секретных служб. Почему в России до такого дошло это вопрос интересный сам по себе и я об много пишу, но для моей статьи это не центральный вопрос, для меня это лишь уникальная возможность статистически зафиксировать систематическое злоупотребление контртеррористических отделов полиции. Кстати говоря ребята из Институтом проблем правоприменения занимаются эти профессионально и делают невероятно важную для страны работу. Всем советую почитать что они публикуют у себя на сайте.

Предположим, ты проведешь это исследование, но как его можно будет применить в реальной жизни?

Не знаю. Это просто прикольная история! На эту тему меня вдохновила одна интересная статья. В Колумбии был избран президент, который пообещал положить конец гражданской войне в стране к концу своего президентского срока. Что он сделал? Он начал раздавать армейским чинам премии и отпуска за дополнительно убитых повстанцев. Понимаешь, что начало происходить? Они начали убивать обычных фермеров, надевать им армейские сапоги, причем часто путая правый с левым, спешили. Модель говорит, что так будет происходит всегда при подобных вводных. Обстоятельства так сошлись в Колумбии, что мы смогли увидеть подтверждение этому самому феномену в реальной жизни. Эмпирика говорит, что там, где больше полковников, там больше и смертей невинных фермеров.

Экономисты скажут, что эта вещь общетеоретическая, значит она всегда будет существовать. И всегда будет генерироваться такой исход. Но иногда нам везет, иногда обстоятельства так складываются, что мы можем зафиксировать статистически этот социальный феномен. То же самое с неправомерным антиэкстремизмом в России. Это то, что мне нравится, просто пару примеров. Но там еще много всего, каждая научная статья – это история, а я коллекционер этих историй. О них можно говорить бесконечно долго. И это невероятно увлекательно.

И последней вопрос. Знаю, что в ВШМ ты же читал макроэкономику и сейчас вроде сугубо микроэкономикой занимаешься как это так вышло? И чтобы ты сказал про экономический рост в России коротко? (нет в опубликованной версии)

Это интересное замечание, я действительно долго видел себя макроэкономистом, но потом переключится на микроэкономику. Как вот вышло. Я очень хорошо знаю макроэкономику и преподавал её в ВШМ и в Йорке и первокурсникам и мастерам. В каком-то смысле из-за кризиса последнего макроэкономика себя дискредитировала, макроэкономисты долго видели себя инженерами, заимствовали математику от них, моделировали макроэкономические системы, а потом оказалось, что что-то они не то моделировали; не учитывали важных жизненных нюансов. Я думаю так, в микроэкономике можно рассказать истории поинтереснее, и они будут понятны более широкой аудитории. Поэтому я сейчас занимаюсь микроэкономикой.

Я очень долго пытался понять для себя почему в России не происходит накопление богатства. Почему люди бедные. Первые годы своей научной деятельности я посвятил поиску ответов именно на эти вопросы. Мне казалось, что, если я пойму все вот эти понятия такие как процентная ставка, ВВП, инвестиции я смогу докопаться и понять что является причиной роста или снижения ВВП. Но в действительности, продолжая идею о логике другого уровня, оказалось, что истинное ответы на вопросы почему какие-то страны богатые, ф другие бедные лежит далеко за плоскостью макроэкономики. За плоскостью так называемых монетарных величины в макроэкономике. Монетарные величина лишь проявления некоторых поведенческих особенностей. То есть ответы про макро находятся в микро.

Про рост, если коротко говорить, то надо сначала протянуть верные причинное следственные связи. Нельзя говорить, что в России не растет ВВП, потому что нет инвестиций. Это тавтология. Тут нет выхода на новый логику более высоко порядка. Уместна та же аналогия про врача, который видит анализ крови, задает еще пару вопросов и говорит диагноз. Также в экономике. Отсутствие роста экономики — это исход, симптом, болезнь совсем в другом. Проблема в общественных институтах. Для людей законы неписанные такие же важные как писанные, а то и более важнее.

Писанные законы закрепляют сложившуюся практику или то, что в обществе считается приемлемым. Неформальные общественные институты формируются веками и очень устойчивы, это такие неписанные законы между людьми. Пару пример устойчивости институтов — это крепостное право, которое попозже стало системой прописки и сегодня существует в виде системы регистрации. Другой пример — это борьба с инакомыслием, «враги народов», которые сегодня называются «либералами». Эти пару примеров иллюстрируют неформальные нормы в обществе, которые в каждый свой век с поправкой на технологии находят себя в новом воплощении. Только сегодня чтобы одна часть населения могла грабить другую используется не грубое крепостное право, а другие схемы. Нет необходимости физически расправляться с врагами народа, чтобы обеспечивать раскол в обществе и устойчивость властвующих, потому что технологии позволяют и так эффективно контролировать общественное мнение.

Вообще на эту тему очень много чего написано, исключительно хорошо написанной и доступной книгой является «Почему одни страны богатые, а другие бедные» (Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity, and Poverty). Как это изменить и стать побогаче? Профессионалы институциональной экономике скажут, что это очень сложная работа, нужны очень сильные исторические события, чтобы изменить институты. И этой очень редко происходит. Мы знаем буквально единичные примеры, когда страна из развивающейся стало развитой. К примеру, только события Черной смерть позволили Англии начать по человечки относиться к крестьянам, что в свою очередь создала предпосылки к накоплению богатство. Я помню очень удивился, когда первокурсники в ВШМ как-то сказали, что в Америке «люди приветливее», потому что они богатые. В действительности причинно-следственная связь обратная, они приветливее, потому имели шанс на высвобождение естественных созидательных склонностей людей и в итоге шанс на экономический рост.

В целом, если кратко, чтобы дать стране шанс на рост надо сначала избавиться от злодея, который обманом называют себя президентом и вернуть выборы. Тогда есть шанс. Нам очень нужны реформы полиции, системы правосудия и роспуск ФСБ, но эти реформы только сопоставимы с демократически избранными политиками. Текущие политики удерживают власть разлагая эти интитуты и от этого страдает экономический рост.

Беседовал Александр Байзаров

Немного о “музыке” жизни. И научных методах. Или seeing and thinking are the same thing when your eyes are closed

Человеческий глаз способен видеть достаточно узкий Спектр вещей. К примеру, человек не может различать инфракрасное излучение, инфракрасные камеры которые способны генерировать и воспринимать инфракрасный свет. Какие камеры будут видеть да, будет казаться темнотой для человеческого глаза. Но человек может преодолеть это ограничение в своем видении мира. К примеру, физический мир имеет такое измерение как время, которое идет только вперед. Ну практически у каждого из нас есть видеозаписи нашего детства. Подумайте о том что камера это некий зонт который смог зарегистрировать некие потоки информации которые существовали в прошлом. Другой пример это спектрограммы космических тел, каждый из них излучает волны и увидеть их можно только если мы создадим материалы чувствительные этим волнам. Абсолютно такой же взгляд полезен для понимания статистической работы. Очень часто какие-то базы данных чтобы провести некий статистический анализ. Другими словами, два независимых регистра систематические отслеживали какой-то объект эту информацию. Но поскольку Они смотрят в одно мето мы можем объединить эту информацию, чтобы интерпретировать ешь, чтобы присвойте её смысл. И в этом смысле “научные методы” позволяют нам увидеть не увиденное. Посмотреть в темноту. Точно также работает наш мозг он собирает информацию и интерпретирует её. Наверное здесь Было бы любопытно упомянуть интересную теорию о сознании. (an-information-integration-theory-of-consciousness). Многие нейрологи смотрят на мозг, как на системный интегратор. Человеческое тело обладает огромным количеством систем как ни одно другое живое существо на земле. Мы ощущаем температуру, мы чувствуем предметы мы слышим и видим. Но мы также испытываем эмоции, страх, стыд, радость. Наш мозг он интегрирует всю эту информацию в некое ощущение реальности. То есть наш реальность то как видит человек это лишь агрегированные ощущения от набора систем, которые способны регистрировать никую информацию. В этом смысле, интересно упомянуть боль. Боль это язык вашего тела. Это единственный способ сообщить вам что-то. Также интересно упомянуть темпераменты людей. Системный интегратор, наш мозг наше сознание. Он будет присваивать определенный веса разным системам от которых он получает информацию. Таким образом, мы можем видеть людей, которые могут быть пугливыми, или спокойными, отзывчивая или холодными. Конечно же огромное количество других вещей также определяет характер и склонности к определенным решением, такие как воспитание, генетика. Но тем не мение последнее слово всегда за вашим кавычки “системным интегратором”.

Что же все это значит? Это значит что то что мы видим, слышим, ощущаем находясь в определённом моменте времени это лишь очень маленький крошечный кусочек всего того что мы можем в принципе увидеть, если позволим нашему мозгу агрегировать информацию от гораздо большего источника регистрирующих систем.

То есть в каком-то смысле наш мозг является заложником ситуации в которой он способен агрегировать информацию и присваивать ей смысл в гораздо большем объеме чем наши сенсорные системы способны систематически собрать.

Кое-что очень любопытная нам могут подсказать люди с аутизмом. (https://www.autism.com/symptoms_sensory_overview). Эти сенсорно проворные люди присваивают чрезмерно большее или, напротив, меньше значения определённым сенсорным системам. Они позволяют нам понять как наш “системный интегратор” будет себя вести если мы будем играться с его параметрами. Другими словами, мы можем понять лучше понять внутреннюю работу нашего “системного интегратора” доводя параметры до предела. Это упражнение очень схоже тому когда математик анализирует поведение функции отправлая некоторые переменные в бесконечность. И что же любопытного нам открывают сенсорно проворные люди?

Наш системный интеграторы обожает порядок. Он любит закономерности, паттерны. Мы любим закономерности в звуках, ощущениях, мыслях. Наш мозг обожает упаковывать идеи в иерархической структуры. Он обожает схемы “общее к частному”. Что же это значит? Когда мы отпускаем камень и он падает на землю мы говорим что такое исход генерируется сила тяготения. Мы не говорим что серый камень упал на бежевый ламинат (информация о цвете ламината нерелевантно и наш мозг её игнорирует, также как он забывает имена людей, с которыми ты не общаешься или определение производной из 9ого класса). Или же в юриспруденции какое-то события, преступление, должно быть классифицировано в какую-то статью уголовного кодекса. Не имеет значения что потерпевший получил повреждения от, скажем, молотка или ножа. Другой пример, врач получает анализы крови пациента, какие анализы могут свидетельствовать, потенциально, об огромном количестве заболеваний, другими словами, болезнь генерируют исход, который мы обозреваем. Врач должен собрать другую информацию использовать эту информацию, торый владеет, включая опыт. Во всех этих примерах есть движение от общего к частному, то есть, некая фундаментальная причина генерирует исход которой мы обозреваем. К примеру, есть какие области знаний где такая связь слабо проявляется. Психология пытается объяснить поведение, через другое поведение. История, самая странная из всех социальных наук, страдает от этой же болезни. Нейрология способна объяснить поведение через физиологические и биохимические реакции в головном мозге и способно обогатить психологию. Экономика способна объединять и объяснять социальные явления как исход различных неких фундаментальных сил и и способно обогатить историю. В целом, это естестве движение наш мозг именно так и работает. Психология накопила наблюдения, исходы, систематические поведенческие особенности. Нейрология пытается ответить что генерировать такой Исход. Церковное учение это еще один пример поврежденного понимания исходов. Когда мы говорим, что все создал бог и все по его воле мы просто отказываемся даже думать о причинах, это противоречит базовым законам нейрологии. Церковное понимание будет занимать особое место в моих постах, потому я не буду писать об этом тут.

Очень интересно соотнести Еще раз вышеперечисленные примеры с тем как мозг обобщает информацию от сенсорных систем, чтобы создать “оркестр” мироощущения, где отдельный инструмент это единичная сенсорная система. Что значит знать человека? Это значит что ты видел этого человека, возможно трогал, слышала его и разговаривал с ним, огромное влияние имеют эмоции которые ассоциируются с этим человеком. Эмоции это одна из сенсорных систем, которая поставляет информацию для нашего мозга. Агрегирование информации из различных систем, дает нам ощущение что этот человек существует и мы имеем какой-то мненте по поводу этого человека, то есть наш мозг сагрегировав информацию присвоил ей смысл. Тут Интересно отметить, что ты очень часто думаешь что ты знаешь этого человека, потому что думаешь что собрал достаточно информации о нём. Практически всегда это не так. Нужно обладать сильной , так сказать, интеллектуальной дисциплиной и не поддаваться ощущению, что ты знаешь все об объекте, характеристики которого ты отслеживала своими сенсорными системами, чтобы сделать вывод оба фундаментальных качествах этого объекта. Этот пример с мнением о человеке иллюстрируется абсолютно полностью идею научного подхода. Чтобы понять истинные качества обследуемого объекта Нужно точно знать что ты отслеживаешь его характеристики в систематической манере, более этого нужно узнать, что выбранные характеристики вообще способны охарактеризовать объект.

В итоге, центральная идея всего сказанного в том что методы того как мозг обрабатывает информацию от физиологических сенсорных систем, идентична тому как мозг обрабатывает информацию вообще. Для мозга абстрактные идеи, к примеру закон, такие же реальные как законы физические, к примеры сила тяготения.

Давайте же прямо здесь применим один из самых излюбленных приемов нашего головного мозга – аналогия. Наш мозг обожает аналогии. В голове каждого из нас играет ансамбль. Люди по глупее ограничиваются только самыми примитивными физиологическими сенсорными системами. Люди Поумнее способны инкорпорировать информацию от систем, которые очень схожи с физиологическими сенсорными системами. Они схожи в том, что они систематические собирают информацию и мозг интерпретирует его.

Иногда говорят, что боль это то как ваше тело разговаривает с вами. Если у Вас болит колено Это значит что в нём что-то не так и Вам следует обратить на это внимание. Но этот протокол общения недостаточно богат чтобы различать, к примеру, поврежденны ли связки, сухожилия, хрящ или нервы. В теории, люди могли заниматься статистическими исследованиями используя в качестве главного протокола общения не цифры и слова. Но тут была бы проблема что каждый из нас очень часто по-своему интерпретирует слова, или же увиденная можно интерпретировать по-своему. Математику часто называют языком вселенной, как раз потому что она позволяет нам людям абстрагироваться индивидуальных сенсорных дисторций и быть хоть немного объективными. К сожалению, ни одна наука не бывает объективный, кроме самой математике, конечно. Потому что ученому придется интерпретировать полученную информациюв в какой-то момент времени. И это будет тоже самое что если мы спросим мнение одного человека о другом человеке (читай, объекте наблюдения). Там всегда будет субъективность вызванная принципиальной невозможности систематически отслеживать важные характеристики объекта.

На всё из этого можно смотреть под другим углом. Есть люди которые способны слушать музыку вселенной и наслаждаться ей. Они могут видеть красоту мира. Но самое интересное что эти люди в действительности не “умнее” и не “глупее” чем другие. Эти люди просто другие. Люди рождаются и не знают ничего. Но они рождаются со склонностью принимать какие-то решение. Это генетически запрограммировано. Есть люди которые естественно любопытные. Эти люди будут интересоваться вещами, давать вопросы и пытаться убедительно объяснить этот мир.

Все люди рожденны слепыми, они ограниченный физиологическими сенсорными системами. Но наш мозг способен гораздо большему. То что называют научным методами в действительности не является чем-то искусственным. Это лишь естественное продолжение того как мы агрегированным информацию из физиологических систем. Мы способны увидеть умом то что мы не можем увидеть глазом то что мы не можем нащупать. Простой пример Это врач который может распознать вирусное заболевание которое он напрямую Не обозревает но он видит что этот вирус генерирует некий исходы в теле человека. То есть он слушает ощущения человека смотрит на анализы и он таким образом способен нащупать то что он не может увидеть. Статистически делают тоже самое они могут нащупать что-то что они не могут нащупать глазом. Теория струн еще один пример, многомерные пространства (т.е. гиперпространства) существуют, но мы не можем их увидеть или нарисовать, но они есть и долгие года математических тренировок позволят вам умозрить параллельные вселенный в том смысле в котором о них говорит теория струн. То что мы в популярной культуре пониманте под параллельным вселенными очень далеко от действительности. Пример с врачом, в этом смысле, удачнее.

То есть среди нас есть люди которые имеют естественное склонности и способность к тому чтобы использовать более широкий спектр информационных протоколов. Большинство людей слипы для того чтобы понять красоту этого мира. Красота повсюду, существует во многих формах, но не все формы, не все «сосуды», где хранится красота понятны любому человеку.

Квадрат Малевича, буквальное черный квадрат, люди знакомые с кубизма знают истинный смысл картины, ту идею, историю, которую автор пытался выложить в свое произведение. Академическая деятельность иллюстрирует эту идею очень ярко. Когда ты смотришь на ученого, ты видишь человека, который сгорбившись пишет что-то в своей тетради. Что же в этом красиво? Красота происходит в его голове, это такое же произведение как картина, которая написано другим методом. Она рассказана языком, который известий не всем, только тем людям, которые прошли тренировку. Точно также чтобы понять произведение Малевича нужно знать традиции кубизма. Подавляющее большинство научных статей не привносит ничего в этот мир, они и не должны. Единственный критерий, которому научной работы должна отвечать, это то что она должна быть красивой. Это должна быть Красивая история. Это может быть элегантной доказательство теоремы, необычный взгляд на банальные вещи, интересное приложения теории и т. д. В этом смысле академическая деятельность не отличается от деятельности музыканта. Ты выбираешь свое направление и поешь свою песню, ты также слушаешь песни других. Академическая деятельность это деятельность по сбору идей, каждый академик это коллекционеры день. Он поет свои песни и слушать песни других. Что-то ему кажется красивым, что-то нет

Дальше кислота какая-то начинается. Я так и не сумел слепить то, что хочу сказать в слова. Но идея вообще все равно улавливается

Жизнь — это просто музыка, музыка которую надо научиться слушать. Представь, что ты стоишь в лесу и дует ветер, ты слышишь шелест деревьев и листьев. Представь, что на дерево сел воробей и что-то поет. Для мозга это такая же музыка как и теория струн. Для него это одно и тоже. Интересно, что кроме того чтобы слушать “музыка мира” и мы можем её “петь”. Ансамбль в нашей голове может находить свою реализацию в музыку, художестве, научных статья в чем угодно. (Тут было бы интересно упомянуть последние достижения нейрология в понимании природы креативности. Очень долго считалось что левое полушарие отвечает за логику, правые за эмоции. Это ложно. Процесс креативности вовлекает разнообразные части мозга из левого и правого полушария. Современная нейрология очень подробно описала процесс креативности. Интересующийся читатель должен посмотреть эти статьи: Large-scale brain networls in congnition и The real neuroscience of creativity. Идея в том что одна из трех сетей определяющая креативность напрямую зависит от жизненного опыта. Жизненный опыт это огромный массив “музыки” которую “услышал” твой мозг. Это все начиная от смерти брата, болезненного развода до путешествия в Париж, приятного разговора со старым другом с бокалом виски или лекции по теории аукционов.)

Все мы поем свою песню, все мы светимся красотой своего миропонимания. Достаточно быть порядочным человеком и ты уже станешь “красивым”.

Все религии мира говорят о красоте Бога, о том как красота Бога бесконечна многообразна. Всё сказанное выше в действительности может быть упакованно в религиозное учение. Ведь можно жить по заветам Бога, “красивой” жизнью, даже не знаю заветов. Или же можно жить по заветам других религий, но в конечном итоге ты просто будешь жить вот этой “правильной” жизнью. Ведь каждый понимает символы веры в религии в меру своего ума.

В этом смысле религия это то что заставляет людей делать правильные вещи, но по не правильным причинам, по глупым причинам. Жить по заветам, дожить как порядочный член общества. Если Каждый из нас будет вести себя так как написано в Библии, ты на земле действительно будет рай. И в огромном количестве мест на Земле действительно есть рай. Развитые страны это страны Эти люди гораздо более счастливые, здоровая, вежливые имеет широкий кругозор. Ну достигли ли они такой результат живя по богу? Конечно же нет. Религия 21 века это наука. в Средневековье мы как общество должны были индуцировать какую-то модель поведентя, которая позволяла бы создавать общности способные к созиданию, мирному и счастливому существованию. Сегодня мы знаем как индуцировать правильную модель поведения без догматических учения. Мы можем создать “Рай” на земле, но для этого нам нужно не церковь. Для этого нам нужна наука.

Случайный старый черновик

Хм… сел писать и увидел, что у меня уже сохранен черновик на схожую тему от 1 Мая 2017. Точно не знаю, что хотел сказать черновик достаточно рондомный, тем не менее но вот он.

Часть 1. Что-то, что я раньше думал эту тему

Подчасть 1.1

Почему на Руси так все плохо? Воруют, говорят, пьют и т.д. Это все верно, но это ли первопричина? В этом и последующих постах я постараюсь поведать читателям (то есть самому себе из будущего, ибо этот блог даже моя жена не читает), что на эту тему можно сказать нового. В действительности, я просто спроецурую общетеоретический знания в институциональную среду в России.

Наш мозг используется систему кнута и морковки внутри себя. Гланды генерирует различные гормоны, коктейль этих гормонов определяет наше состояние. (i.e. Dopamine, Serotonin, Oxytocin, Endorphins).

Если ты делаешь что-то что хорошо для тебя с эволюционной точки зрения это твой мозг вознаграждает тебя за это. Ещё это называют положительной обратной связью. Если делаешь что-то плохо с эволюционной точки зрения твой мозг штрафует тебя за это. Негативная обратная связь. Спорт, секс, даже любовь, или точнее близость, очень хорошо поняты нейрофизиологами.

Очень интересное дополнение к все это история с внутренней морковкой и кнутом появилась последние несколько лет. Это дополнение результат комбинирования знаний из теории игр, антропология и биологии.

Главный вывод этой истории заключается в том что люди уникальные в том что они могут играть в игры с ненулевым выигрышем. Это просто значит что они могут собираться в группы и достигать большего работая вместе. Это очень уникально для животного мира. Сегодня есть очень убедительный ответ на то, что наш мозг был эволюционно заточен на то чтобы мы могли кооперироваться с незнакомцами для того чтобы делать общие благо. Кооперация становится возможной в группе когда все её члены разделяют и бессомнений верят в опеределенную фикцию.

Эволюционно уникальное качества людей кооперироваться с другими людьми даже из другого “племени” проявила себя в таких уникальных только для людей технологиях как деньги, писаные контракты, билеты на поезд, чеки, наручники, тюрьмы, электрические стулья, телевидение и другие средства удалённого мониторинга, лекарство, базы данных преступление и т.д. (лютое чтиво)

Люди имели деньги задолго до того как экономика появилась как наука. Деньги предполагают цену потому что цена это товар в единицах денег. Цена транслирует очень много информации о товарах, это информация используются в обществе для того чтобы понять что производить, а что потреблять. (Вот разрывающий мозг пример Фридмана из 80х, о том, что никто не может сделать карандаш, но цены позволяют сотням незнакомцев из десятков стран сделать карандаш, почти не используя слова, ну и вообще все вот тут стоит посмотреть)

То есть если мы отказываемся от цен что мы говорим нет нашей собственной эволюционной особенности, которая и позволило людям стать самые влиятельные формой жизни на земле. Но цены это лишь одно очень узкое проявление вот этой эволюционное особенности людей.

Подчасть 1.2

Вот крутая статья, где анализируются результаты введения бесплатных детских садов в Канаде. В этой статье используются очень убедительные эконометрические методы и она интересна в первую очередь как раз. Ну история которую рассказывает это статья укладывается в несколько предложений. Введение бесплатных детских садов сделала детям хуже, потому что родители перестали проводить с ними время. То есть родители подумали что пускай детьми занимаются кто-то другой, более того они уже платят за содержания этих общественных садов. Единственная группа людей которая выиграли от реформа это одинокие родители, которые так и не могли сидеть с детьми. То есть получается что система бесплатной детских садов дестимулирует родителей проводить время с детьми и снижает издержки быть одиноким родителем, то есть стимулирует внебраковое зачатие.

Вот описание самого дорогого эксперимента в истории человечества, проводили в Америке восьмидесятых годах. Вопрос на который пытался ответить эксперимент: должна ли медицинская страховка быть бесплатной? И оказалось что делать медицинские страховки, то есть медицинские услуги, бесплатно это безобразная идея. Люди постоянно ходят к врачам без долгосрочных положительных результатов, создавая очереди, в итоге, людям, которым действительно нужна медицинская помощь не могут ее получить. Медицинское обслуживание должно быть доступным но она не должна быть бесплатно.

Вот эти два примера иллюстрируют тот факт что люди имеет удивительную способность собираться в группы, и они эволюционно придумали огромное количество и технологии которые облегчают это. Одна из них это цена. В этом смысле рынки это естественная конструкция которая эволюционно появилась в людях. Это примерно так же как у муравьев есть химический след по которому они ориентируются.

Сейчас я расскажу вторую идею. Вот эти две идеи вместе формируют понимание, почему на Руси всё так грустно. Спойлер: невозможность скооперироваться и систематическое уничтожение всех эволюционно рождённых социальных конструкций, которые помогают добиться кооперации. Можно об этом так сказать, в России люди даже не могут собраться в ТСЖ, как можно говорить о том что люди на произвольных началах соберутся чтобы придумать iPhone или что-нибудь такое.

Хм… блин, я даже не начал говорить о том, что хотел. В этом проблема слов. Слова недостаточно емкие символы. Математика спопобна рассказывать удивительно увлекательные истории и очень емко, то есть быстрее. Но расшифровка матсимволов занимает гораздо больше времени, чем слов…. ок потом закончу, про “самые важные технологии”.

Интересная динамика баланса ФРС во время первого “денежного смягчения”

График (составлен по отчетам H.4.1.) показывает баланс ФРС за период января 2007 по март 2010 в течении финансового кризиса. Первая прерывистая линия — это коллапс Bear Stearns в марте 2008, вторая – коллапс AIG и Lehman Brothers в сентябре 2008 года. Сверху активы, поэтому цифры положительные, снизу пассивы, поэтому цифры отрицательные. Темно голубым цветом показаны облигации правительства США (Treasures). До кризиса гособлигации покупались за новые деньги, которые добавлялись в экономику. После Bearn Stearns они продали почти половину всех гособлигаций и вместо этого стали напрямую давать деньги банкам и крупным промышленным компаниям (сейчас считается само самой разумеющееся, что деньги выпускаются за счет покупки гособязательства, но на самом деле для США это было исторической случайностью). При этом количество обязательств после марта 2008 не выросло, другими слова ФРС продал гособлигации и деньги от них напрямую начал отдавать банкам. Тем не менее AIG и LB все равно рухнули. Тогда ФРС прибегнул к первому количественному смягчению, буквально за неделю баланс (и активы и пассивы) ФРС вырос вдвое. Первые, что было сделано это выдача огромного количества краткосрочных кредитов (Central bank liquidity swaps), не только американским банкам, но также центральным банкам других стран (e.g. ЕЦБ и ЦБ Японии). Вторый этап первого QE начался в начале 2009 года, на графике это снижение тех краткосрочных кредитов (Central bank liquidity swaps) и рост прямых покупок ценных бумаг производных от ипотек (MBS – mortgage-backed securities), это как раз которые обесценились после того как цена на недвижимость резко упала (лопнул пузырь). Это был исторически первый случай, когда ФРС начало скупать частные активы. Он начал делать это для того, чтобы сделать рынок эти активов более ликвидным. Они резко обесценились, и никто не хотел их покупать, понимание того, что есть ФРС, который готов покупать эти активы резко увеличивает желание эти бумаги продавать и покупать (что должно, соответственно, поднять цены на эти активы). Третий этап QE включал два компонента. Первый заключался в длительном поддержание низкой процентной ставки, намеренное тиражирование этого факта должно сформировать ожидание, что ставка всегда будет низкой и потянуть все ставки вниз. Второй компонента – продолжение скупки активов (тех обесцененных бумаг) на открытом рынка.
Вообще, кризис начался в августе 2007, и первая реакция ФРС была снижение процентной ставки (с 5% по 2%). Это не помогла Bearn Sterns все равно рухнул. Первой нетипичной реакций ФРС на кризис было внедрение аукционов, большие суммы денег отдавались тому банку, который предложил большую ставку (Term Auction Facility), чуть позже появились кредиты под залог MBS (Term Securities Lending Facility), позже, когда стало ясно, что этого недостаточно, ФРС уже начал сам скупать MBS.
Два вопроса не могут ни волновать внимательного читателя. Как ФРС финансировал скупку активов и как потом стерилизовались эти средства для избежания инфляции