Роберт Ф. Энгл (Robert F. Engle): Физик, смоделировавший страх

Экономисты долгое время рассматривали степень риска рынка как фиксированное число — константу, которую нужно оценить один раз, а затем принять за данность. В статье 1982 года об инфляции в Великобритании Роберт Ф. Энгл (Robert F. Engle) доказал, что это совсем не так. Волатильность приходит кластерами: долгие периоды затишья сменяются бурными периодами, причем турбулентность порождает новую турбулентность. Он дал миру способ измерять это, и данный метод теперь прочно заложен в то, как банки оценивают опционы и как регуляторы судят о том, не находится ли финансовая система на грани краха.

Квакер в Сиракьюсе

Роберт Фрай Энгл III (Robert Fry Engle III) родился 10 ноября 1942 года в Сиракьюсе, штат Нью-Йорк, в семье квакеров. Он пришел в экономику окольным путем, через точные науки: степень бакалавра физики в Уильямс-колледже, затем степень магистра физики в Корнелле в 1966 году. Лишь после этого он сменил сферу деятельности, получив докторскую степень по экономике в Корнелле в 1969 году.

Этот обходной путь многое объясняет в его дальнейшей работе. Энгл (Engle) подходил к экономическим данным так же, как физик подходит к зашумленному сигналу — как к чему-то со структурой, скрытой внутри шума, а не как к шуму, который следует усреднить и отбросить.

В августе 1969 года он женился на Марианне Эгер (Marianne Eger); у них родилось двое детей. Его теща, Эдит Эгер (Edith Eger), пережила Холокост и стала клиническим психологом и автором книг.

Массачусетский технологический институт, затем Калифорния

Энгл (Engle) поступил на факультет экономики Массачусетского технологического института в 1969 году и преподавал там до 1977 года. В 1975 году началась его долгая связь с Калифорнийским университетом в Сан-Диего, где он оставался на преподавательской работе до выхода на пенсию в 2003 году и где ныне является почетным профессором и профессором-исследователем. Сан-Диего в те десятилетия стал одним из мировых центров эконометрики временных рядов во многом потому, что там работали и Энгл (Engle), и Клайв Грейнджер (Clive Granger).

ARCH

Прорыв произошел в 1982 году со статьей с устрашающим названием и огромными последствиями: «Авторегрессионная условная гетероскедастичность с оценками дисперсии инфляции в Соединенном Королевстве» (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation).

Стандартный статистический аппарат того времени предполагал гомоскедастичность — то есть постоянство дисперсии ошибок во временном ряду. Любой, кто наблюдал за реальным финансовым рынком, знал, что это неправда. Цены затихают на месяцы, а затем впадают в конвульсии; крупное движение сегодня делает крупное движение завтра более вероятным, а не менее. Предыдущие исследователи либо упускали это из виду, либо прикрывали грубыми корректировками.

Идея Энгла (Engle) заключалась в том, чтобы смоделировать саму дисперсию как развивающуюся величину. В модели ARCH условная дисперсия сегодняшнего дня зависит от величины недавних шоков. Волатильность становится объектом с собственной динамикой: прогнозируемой, оцениваемой и проверяемой на данных. Эта структура оказалась достаточно универсальной, чтобы породить целое семейство потомков.

Практическая ценность этого оказалась огромной. Цены опционов — это, по сути, цены ожидаемой волатильности; без достоверного движения волатильности опцион нельзя правильно оценить. Измерение рисков портфеля, оценка деривативов и теория ценообразования на основе арбитража зависят от понимания не только того, сколько стоит актив, но и того, насколько бурно это стоимость может колебаться. Модель ARCH и ее последователи стали стандартным набором инструментов для всего этого. Энгл (Engle) не просто подогнал кривую; он превратил рыночный страх в измеримую величину.

Коинтеграция

Второй его рубеж был достигнут в 1987 году совместно с Клайвом Грейнджером (Clive Granger) в статье о коинтеграции и коррекции ошибок. Проблема, которую она решала, незаметно подрывала десятилетия эмпирической экономики: две экономические серии, каждая из которых блуждает без фиксированного уровня, могут казаться тесно связанными из-за чистой случайности. Энгл (Engle) и Грейнджер (Granger) предоставили основу для разграничения подлинных долгосрочных связей и ложных, а также для описания того, как переменные, связанные в долгосрочной перспективе, возвращаются к равновесию в краткосрочной. Процедура Энгла — Грейнджера вошла во все учебные программы по эконометрике по всему миру.

Нью-Йорк и Институт волатильности

Энгл (Engle) перешел в Школу бизнеса Стерна Нью-Йоркского университета в качестве профессора управления финансовыми услугами имени Майкла Армеллино, где он преподает в магистерской программе по управлению рисками для руководителей. Там он основал и возглавляет Институт волатильности, который публикует оценки системного риска через свою платформу V-LAB — общедоступный непрерывный показатель того, сколько капитала потребовалось бы ведущим финансовым институтам мира в случае кризиса. Это ARCH, превратившийся в систему раннего предупреждения.

Признание

В 2003 году Энгл (Engle) разделил Премию Шведского национального банка по экономическим наукам памяти Альфреда Нобеля с Клайвом Грейнджером (Clive Granger) с формулировкой «за методы анализа экономических временных рядов с изменяющейся во времени волатильностью (ARCH)». Грейнджер был удостоен награды за коинтеграцию; эти две половины премии составляли, по сути, две половины того, на чем строится современная прикладная экономика временных рядов. В 2024 году Папский университет Комильяс в Испании присвоил ему степень почетного доктора (Honoris Causa).

Почему Энгл (Engle) важен

Вклад Энгл (Engle) легко недооценить, поскольку он носит методологический, а не доктринальный характер. Он не предложил теорию того, как работает экономика. Он предложил взгляд на данные, который сделал видимым целый класс ранее невидимых явлений, а затем передал его всем. Каждый отдел рисков, сообщающий показатель Value-at-Risk, каждая модель опционов, учитывающая меняющуюся волатильность, каждый регулятор, задающийся вопросом, сколько банк может потерять за неудачную неделю, опираются на статью 1982 года об британской инфляции, написанную физиком по образованию, который посчитал, что шум заслуживает более пристального внимания.