昨日紹介したギーゲレンツァーのインタビューから、金融危機に関連する部分を引用してみる。
...in the course of the financial crisis, it was said that banks play in the casino. If only that would be true — then they could calculate the risks. But they play in the real world of uncertainty, where we do not know all the alternatives or the consequences, and the risks are very hard to estimate because everything is dynamic, there are domino effects, surprises happen, all kinds of things happen.
...
So we need to go away from probability theory and investigate smart heuristics. I have a project with the Bank of England called simple heuristics for a safer world of finance. We study what kind of simple heuristics could make the world safer. When Mervyn King was still the governor, I asked him which simple rules could help. Mervyn said start with no leverage ratio above 10 to one. Most banks don’t like this idea, for obvious reasons. They can do their own value-at-risk calculations with internal models and there is no way for the central banks to check that. But these kinds of simple rules are not as easy to game. There are not so many parameters to estimate.
Here’s a general idea: In a big bank that needs to estimate maybe thousands of parameters to calculate its value-at-risk, the error introduced by these estimates is so big that you should make it simple. If you are in a small bank that doesn’t do big investments, you are in a much safer and more stable mode. And here, the complex calculations may actually pay. So, in general, if you are in an uncertain world, make it simple. If you are in a world that’s highly predictable, make it complex.
（拙訳）
・・・金融危機の際、銀行はカジノでプレイしている、と言われました。それが本当だったら良かったのですが――もしそうならば、彼らはリスクを計算することができました。しかし彼らは不確実性の存在する現実世界でプレイしていたのであり、そこでは我々はすべての選択肢や結果を知っているわけではなく、何もかもが流動的であるためにリスク推定は極めて困難で、ドミノ効果が存在し、不意打ちが起こり、ありとあらゆる事象が起こります。
・・・
ということで我々は、確率論から離れ、有用な経験則を調べる必要があります。私は、金融世界をより安全にするための単純な経験則、というプロジェクトをイングランド銀行と進めています。我々は、どういった単純な経験則が世界をより安全にできるかを調べています。マービン・キングがまだ総裁だった時に、私は、どの単純な規則が役に立つだろうか、と尋ねました。マービンは、10:1を超えるレバレッジ比率を禁止することから始めてはどうか、と言いました。多くの銀行はこの考えが気に入りませんでしたが、その理由は明白でした。彼らは内部モデルで自行のバリュー・アット・リスクを計算することができ、中銀がそれをチェックする手段はありませんでした。しかし、こうした単純な規則は誤魔化すのがそれほど簡単ではないのです。推計するパラメータはそれほど多くありませんので。
一般的に言えば、次のようになります。自行のバリュー・アット・リスクを計算するために何千にも上るであろうパラメータを推計しなければならない大銀行では、それらの推計によって導入される誤差があまりにも大きくなるので、モデルを簡単にする必要があります。大規模な投資をしない小銀行では、より安全かつ安定した状態にあります。その状態においては、複雑な計算が実際に見返りをもたらしてくれるかもしれません。ということで、一般的に言えば、不確実な世界にいるならばモデルを簡単化せよ、予測可能性が高い世界にいるならばモデルを複雑化せよ、ということになります。
この最後の論点は、昨日引用した部分の直前でもマーコビッツのN分の1法に絡めて繰り返されている。
Can we identify the world in which a simple heuristic, one over N, is better than the entire optimization calculation? That’s what Reinhard Selten and I call the study of the ecological rationality of a heuristic. If the world is highly predictable, you have lots of data and only a few parameters to estimate, then do your complex models. But if the world is highly unpredictable and unstable, as in the stock market, you have many parameters to estimate and relatively little data. Then make it simple.
（拙訳）
我々は、N分の1法という単純な経験則が、きちんとした最適化計算より優れた結果を出すような世界を識別することができるでしょうか？ それが、ラインハルト・ゼルテンと私が経験則の生態学的合理性の研究と呼ぶものです。もし予測可能性が高く、多くのデータがあって推計すべきパラメータが少ない世界ならば、複雑なモデルを構築すべきです。しかし、株式市場のように、予測可能性が非常に低くて不安定な世界ならば、推計すべきパラメータが多い半面、データは比較的少ないことになります。その場合は、モデルを簡単にすべきです。
