Пидхомный О.М. Управление инвестиционными процессами на финансовых рынках (2003)

3.1. Случайность как фактор управления

К началу XIX в. ученые имели дело, главным образом, с динамическими законами, выражавших однозначную детерминированность явлений. Принципы исследования естественных наук проектировались на изучение явлений общественной жизни. Выявление новых, ранее неизвестных науке, статистических (неоднозначных) законов со всей серьезностью требовало выяснения их природы, специфики связей фиксировались законами данного типа, и, наконец, отношение статистических законов в динамических законов. Однако глубокое и детальное обсуждение природы и статуса статистических законов началось лишь в науке XX в., когда была осознана необходимость более широкого использование понятия случайности в научных исследованиях.

Выяснение ранга динамических и статистических законов в общем случае тесно связано с учетом таких логических возможностей.

1. Динамические законы имеют фундаментальный характер, а статистические - вспомогательный. Вследствие этого последние имеют низкий ранг по сравнению с динамическими законами.

2. Статистические законы имеют фундаментальный характер, а Динамические - вспомогательный. Динамические законы имеют низкий ранг сравнению со статистическими законами.

С. Фундаментальный характер имеют и динамические, и статистические

законы.

Возможны следующие соотношения между действием динамических и статистических законов:

1) динамические законы определяют распределение вероятностей, который лежит в основе действия статистических законов;

2) динамические законы являются проявлением действия статистических законов в массовых явлениях.

3) статистические законы вызывают случайные внешние по тряски в системах, движение которых происходит по динамическим законам;

4) статистические законы вызывают случайные внутренние потрясения в системах, движение которых происходит, главным образом, 35 динамическими законами.

Отождествление детерминизма и причинности - источник живучести того представления, которое происходит от Аристотеля, что при неизменности условий одни и те же причины порождают одни и те же последствия. Развитие квантовой физики разрушил это представления, обнаружив, что случайность - это не что-то побочное, второстепенное, а то существенное, непосредственно входит во внутренний механизм саморазвития каждого явления и процесса.

Исходным понятием при построении дедуктивной схемы теории вероятностей является понятие случайного события. Под последним понимаем любой факт, который может быть или не быть при заданных условиях. В абстрактно-математическом плане понятие события генерируемого актом наступления, а не его конкретной природой. Теория вероятностей как такая начала развиваться тогда, когда П. Ферма обобщил выводы Б. Паскаля в отрасли азартных игр на более сложные ситуации в виде теоретико-вероятностных теорем. Модель азартных игр синтезировала в себе знания об играх, а также о правила их ведения. С самого начала вероятность генетически включала в себя объектно-субъектные отношения, правила оперирования знаками, методы и идеи с той или иной области знаний. Классический период в развитии теории вероятностей завершается в работах французского математика П. Лапласа, который пристроил к верха "сооружение" метафизического детерминизма, суть которого в отрицании объективной роли случайности в меняющемся мире.

Развитие науки не просто сказал метафизический мир П. Лапласа и восстановил статус случайности в диалектическом мире, но и убедительно доказал, что благодаря случайности появляются новые взгляды, идеи и теории. Суть метода Монте-Карло заключается в следующем: в жестко детерминированы процедуры обязательно включается элемент случайности, а в случайные процедуры вводится детерминированность, неизменность, повторяемость случайных процессов. Ложными оказываются концепции, которые противопоставляют О необходимости и случайности. Понятие вероятности своеобразно синтезирует в себе обе эти противоположные начала: данное явление и случайное, и необходимо в смысле необходимости его повторение определенной (заранее

заданной) количества раз.

Расцвет классического экспериментирования тесно связан с эффективным использованием вероятностно-статистических методов при анализе массовых явлений и разработке теоретических основ демографии и экономической статистики. В статистической методологии вероятность используется как степень доверия к полученным выводам.

В методологии классического экспериментирования поиск закономерности ведется так, что за стойкость эмпирического среднего приходится платить довольно дорогой ценой - отвержением аномальных опытов (по мнению самого исследователя) с целью достижения приемлемого объяснения всей серии в целом. Такое "подтасовки" осуществляется не на базе глубокого анализа этих опытов, а чисто из требований математического характера. Сама закономерность, прогнозируется, представляется как разновидность эмпирико-индуктивного заключения о ту закономерность, выявленная в уже проведенных экспериментах. На основе этого представления и были введены понятия "Статистическая устойчивость результатов измерений", "математическое ожидание случайной величины ".

Процесс развития математической теории эксперимента убедительно и наглядно продемонстрировал огромные преимущества этой концепции при планировании деятельности субъекта в условиях неопределенности, особенно в экспериментальной деятельности, при выборе оптимальной стратегии поведения и т.д.. При анализе этих проблем широко применяются теория статистических решений, теория игр, исследование операций. Именно они позволяют выяснить и познать глубинные связи вероятности и случайности, переосмыслить полярные подходы к решению проблемы случайности, связанные с именами Демокрита и Эпикура. Для Демокрита случайность - это не свойство природы, а непознанное. А Эпикур отстаивает объективность и реальность случайности в самой природе вещей.

Вероятностно-статистический подход непосредственно учитывает специфику и своеобразие "Слияние" математических и качественно-смысловых методов исследования на всех этапах експериментувань организации, постановки, проведения и интерпретации результат эксперимента, а также выдвижение новых гипотез об объекте исследования. Причем, если статистические методы используются для построения вероятностной модели и оценки ее параметров, то сама модель - для прогнозирования характеристик системы.

В рамках вероятностно-статистического подхода исследователь способен "предсказать" наиболее вероятный связи изучаемого заранее давать надлежащую ответ на основе всестороннего исследования корреляции управленческих воздействий и анализа выдвинутых гипотез. Адекватность ответа значительной степени зависит от того, как интерпретирует категорию вероятности сам исследователь. Математические определения не дают ответа на так называемую "проблему вероятности", т.е. ответы на вопросы: обусловлено вероятностное знание спецификой фрагмента действительности, исследуется, или спецификой человеческого разума, отражает она суть объекта познания или возможности субъекта познания.

В традиционном понимании математическое понятие вероятности

- Это отношение количества "благоприятных" последствий в всего множества равновероятны последствий. С. Пуассон определяет вероятность через частоту события в серии испытаний и этим оказывает глубинное внутреннее связь между вероятностью и случайностью, который реализуется в развитии статистики. Именно это позволило построить частотную интерпретацию вероятности, которая осуществляется в результате вычисления вероятностей на основе эмпирических фактов (наблюдений).

Философскую интерпретацию этого подхода предложил К. Поппер. С точки зрения К. Поппера, вероятность есть диспозиционной свойством эксперимента в целом, а не физическим свойством объекте ^ как таковых. Для него категория "вероятность" выражает способность данной экспериментальной ситуации до наступления определенных явлений с определенными характерными частотами, которые реализуются в данном эксперименте. К. Поппер весьма своеобразно синтезирует представления о вероятности как возможность, внутреннюю тенденцию и частоту осуществления данных явлений, которая наблюдается в эксперименте. Эта интерпретация гносеологически уязвима и неприемлема из-за таких причины: во-первых, в ней предполагается абсолютная стабильность условий эксперимента; во-вторых, К. Поппер четко не разграничивает тенденцию, которая проявляется вероятностно-статистическим образом, от тенденции, которая проявляется строго однозначным образом не исследует их гносеологические особенности. Этим К. Поппер фактически закрывает пути для исследования объективного содержания категории вероятности. В действительности такой синтез означает поглощение вероятностных закономерностей детерминистическими и косвенное обоснование веры в незыблемость и единственность детерминированных законов.

Субъективная школа пыталась избежать трудностей применения теории вероятностей, с которыми сталкивались "частотники" (требования достаточного числа наблюдений, повторяемости экспериментов и т.д.), предложив интерпретацию вероятности как меры уверенности. Значение вероятности при этом понимается как число, пропорциональное сумме, которую субъект готов заплатить в том случае, если высказывания, которое, по его утверждению, является истинным, в действительности окажется ложным. Было доказано, что степень неуверенности, определенная подобным образом, подчиняется аксиомам теории вероятностей, если только поведение субъекта удовлетворяет условиям "рациональности".

Такую позицию можно оспорить. Трудно согласиться с тем, что любое неопределенное суждения подчиняется законам паре. Денежный залог, который присутствует в субъективистские модели, может помешать субъекту раскрыть истинный уровень своих знаний через страх потерять деньги. Профессиональный игрок распределит ставки поровну, если ему известно, что все соперники, на которых он ставит, равные по силой. При отсутствии какой-либо информации новичок сделает то же самое, потому что такая стратегия - наиболее осторожный. Субъективные вероятности не позволяют различать эти два уровня информированности и оказываются малопригодными, когда информации мало. В вероятностной модели особенно плохо учитывается крайней случай полного незнания, поскольку в ней всегда предполагается заданной множество взаимонезависимых событий, которым, согласно принципу максимума энтропии, приписываются уровне вероятности (в конечном случае). Тогда идентификация всех этих событий является исключенным, и кажется спорным, что значение неопределенности, связанные с этими событиями, зависят от количества существующих альтернатив, как в случае вероятностей. С практической точки зрения очевидно, что числа, которые определяются субъектами для вероятностного описания их информированности, должны рассматриваться как приблизительные оценки. Теория субъективных вероятностей не затрагивает

этот тип неточности и предполагает, что "рациональный индивид» должен в результате процедур оценки задавать точные числа.

При анализе природы вероятности необходимым является учет всех известных типов, а не абсолютизация отдельных интерпретация данной категории.

В логико-гносеологическом аспекте выделяют следующие четыре вероятности: объективную, валентную, импликативну и аксиологическая (субъективную). Объективная категория вероятности позволила значительно развить теорию вероятностей. Вместе с тем развитие математической теории эксперимента и становления общей теории принятия решений значительно расширили сферу применения субъективной вероятности. В отличие от объективной вероятности или от валентной и импликативнои (отражающие синтаксические и семантические особенности системы знания), субъективная вероятность рассматривается как определенный вид оценки, как уровень доверия.

Исследование сущности и значения категории случайности в структуре научного знания оказывается невозможным без всестороннего изучения роли и значения вероятностных делений - основного понятия в структуре теории вероятностей и в структурах ее приложений. Именно поэтому все большее значение в современной науке приобретают идеи о относительную независимость в поведении сложных систем. Кроме того, именно раскрытие природы случайности тесно связано с анализом роли и значения представлений о независимость в процессе ее познания. Почему возможна, и как понимать такую независимость, если все процессы и явления мира взаимосвязаны и взаимодействуют друг с другом?

Независимость связана с теми характеристиками, которые объясняют систему как единое целое. Рассматривая такое единство в той или иной концептуальной системе, мы фактически характеризуем новый уровень их строения и иерархии, благодаря чему полученные знания позволяют глубже и полнее познавать систему, осуществлять переход от сущности первого порядка к сущности второго порядка и т. и. Последнее возможным из-за того, что независимость позволяет раскрывать природу высокоизбирательной и эффективного функционирования больших систем в целом на основе наших представлений о целях и целеустремленность. Причем на множество возможностей, которые отражаются в категории вероятности, накладывается определенный принцип их выбора, способ выявления их относительной ценности. Сложные системы и их материальное окружение составляют единое диалектическое целое. Отличие, между ними не абсолютна, а относительная и, по-своему, текущая. Данная поточность охватывается в категории вероятности с помощью вероятностного распределения - определенного множества возможностей.

Абсолютизация теоретико-концептуальной структуры классической вероятностей (на базе моделей азартных игр) ведет к тому упрощенному взгляду, что прогнозировать на вероятностной основе можно лишь в ходе массовых мероприятий, т.е. абсолютизируется только логическая интерпретация вероятности. Развитие сложных человеко-машинных систем прямо указывает на то, что в научно-экспериментальных исследованиях наступил необходимость вероятностным образом формализовать умение человека оценивать уникальные явления, которые еще не встречались в ее практике.