Экономика неопределенности, спекуляции и страхования

Экономическая теория         САФ (Дистанционное обучение)    Экономика неопределенности

 

ЭКОНОМИКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ, СПЕКУЛЯЦИИ И СТРАХОВАНИЯ

«Ну и ну, — отвечал Остап  раздраженно.

  один шанс против одиннадцати.  И этот шанс.

Он  хорошенько порылся в стуле и  закончил:

этот шанс пока не наш»,             

И.Ильф, Е.Петров. «Двенадцать стульев

План

1. Неопределенность  как характерная черта рыночной  экономики. Понятие асимметричной  информации

При рассмотрении конкурентного рынка  мы создаем абстрактную модель со всеми условностями, присущими этой модели. В том мы числе предполагаем, что информация на таком рынке распределена симметрично, то есть все участники рынка обладают равным доступом к ней. Неопределенность отсутствует, а это позволяет использовать ресурсы и средства наиболее эффективным образом.

Однако в реальной жизни модель совершенной конкуренции нарушается и возникает асимметричность информации, под которой мы понимаем ситуацию, когда отдельные участники рынка имеют доступ к важной информации, которого не имеют остальные заинтересованные лица. Возникает явление неопределенности - недостатка информации о вероятных будущих событиях.

В экономической теории существуют различные точки зрения относительно явления неопределенности. Неоклассики полагают, что она  мешает экономическим субъектам  вести себя рациональным образом и является барьером на пути эффективного использования ресурсов. Однако существует и другая точка зрения, согласно которой сила рынка как раз заключается в умении использовать информацию, которая первоначально доступна не многим. Такой точки зрения, в частности, придерживался Ф.А.Хайек, не смотря на его явные рыночные взгляды." По его мнению, выгода возникает лишь в том случае, если информация первоначально доступна не каждому:

предприниматель, обладающий информацией, получает возможность извлекать прибыль в течение периода времени, пока доступ к информации не получат остальные агенты на рынке.

Далее мы будем рассматривать  в основном неоклассический подход как наиболее распространенный при  анализе проблем неопределенности и асимметричности информации.

С точки зрения неоклассиков, асимметричность информации - одна из причин фиаско, или несостоятельности, рынка. С чем это связано?

В результате асимметричной  информации возникают интерналии (ин-тернальные эффекты), т. е. издержки или выгоды, получаемые участниками данной сделки, которые не были оговорены при заключении этой сделки (сравните это с понятием экстерналий , когда выгоды или издержки падают на «третьих» лиц). Примеров интерналии множество: потребитель купил товар, а он оказался некачественным; одна из сторон безнаказанно нарушила договор (репетитор взял деньги вперед, обещая научить английскому языку за два месяца, и не выполнил свое обещание); наниматель получил выгоду от работника, повысившего свою квалификацию путем самообразования и т. д.

В чем же причина возникновения  интерналии? Дело в том, что трансакционные издержки по сбору 100%-ной информации могут оказаться очень высокими и перекроют ожидаемую выгоду от обладания полной информацией. Как заранее узнать о качестве приобретаемого товара? Попросить сертификат качества? А если этот сертификат приобретен незаконным путем или является фальшивым? Позвонить или направить запрос на фирму-изготовитель? Но расходы на такие мероприятия могут оказаться очень большими, и время, потраченное на эти действия, может иметь слишком высокую альтернативную стоимость.

Таким образом, в результате асимметричности информации нарушается сам принцип действия рыночного  механизма, поскольку ценовые сигналы перестают отражать реальное положение дел. Классический пример, вошедший во многие учебники по экономике, изложен в статье американского экономиста Джорджа Акерлофа «Рынок лимонов» (1970 г.), описывающей ситуацию на рынке подержанных автомобилей.

На рынке есть просто подержанные автомобили, находящиеся тем не менее в хорошем состоянии. За такой автомобиль покупатель согласен уплатить 6000 долл., а продавец согласен на любую цену выше 5000 долл. Но на этом же рынке другие продавцы пытаются сбыть так называемые «лимоны» - дефектные автомобили (на американском жаргоне), за которые они были бы согласны получить цену выше 2000 долл., а покупатели заплатили бы за такой автомобиль не больше 3000 долл. Если бы информация распределялась симметрично, существовали бы рынки и для тех, и для других машин, а на каждом из рынков — своя цена. Но в том-то и дело, что симметрия отсутствует. Только продавец знает о своей машине все. Покупатель же не знает о ней ничего. Устанавливается средняя цена: 4500 долл. = ( 3000 долл. + 6000 долл.) / 2. По такой цене продавцы хороших машин просто не будут их сбывать, а «лимоны» пойдут по цене, превышающей их реальную ценность. «Лимоны» вытеснят качественный товар с рынка, что в терминах экономической теории называется отрицательной селекцией (неблагоприятным отбором).

Типичным примером отрицательной селекции, или неблагоприятного отбора, стал рынок страховых услуг. Ситуация развивается по тому же сценарию, что и на рынке «лимонов». Это происходит из-за асимметричности информации. Люди лучше любой страховой компании знают состояние своего здоровья. Те, кто имеет худшее здоровье, более склонны прибегнуть к услугам страхования. Доля не очень здоровых людей постепенно возрастает в общем числе тех, кто страхует свое здоровье. Это повышает цену страховых услуг. При росте цены более здоровые люди перестанут страховаться, и доля больных будет увеличиваться. В конце концов может сложиться ситуация, когда страхуются только больные, а сама страховая деятельность становится невыгодной. Мы наблюдаем уже известный нам случай: некачественный «товар» вытесняет с рынка качественный. Страховая деятельность становится невыгодной, но она необходима. Поэтому часто страховой деятельностью занимается государство. Помимо трансакционных издержек, еще и асимметричность информации заставляет государство включаться в процесс организации и осуществления страховой деятельности.

Итак, одним из негативных последствий наличия асимметричной  информации на рынке становится отрицательная селекция. С явлением отрицательной селекции тесно связано следующее негативное последствие асимметричности информации - возникновение морального риска. Лица, имеющие договор со страховой компанией о страховании здоровья, могут начать чаще обращаться к врачам, а нередко и менее внимательно относиться к своему здоровью. Те, кто застраховали от угона свои автомобили, перестают запирать двери, не ставят систему сигнализации. Компании, которая занимается страховой деятельностью, сложно предугадать все подобные формы поведения, и таким образом она несет дополнительные издержки, связанные с моральным риском - отсутствием стимулов к мерам предосторожности.

Наконец, следует сказать  несколько слов о проблеме «принципал -агент» с точки зрения асимметричности информации. Собственник акций компании (принципал) и менеджер компании (агент) могут преследовать разные цели. Конечно, менеджер заинтересован в процветании фирмы, как и ее владелец, но у менеджера могут быть и свои собственные цели, типичными среди которых обычно называют разрастание управленческого персонала и сокращение рабочего дня. Принципал не имеет полной информации о целях своих управляющих, поэтому в принципе деятельность фирмы может быть далеко не всегда направлена на максимизацию прибыли, как это принято считать в неоклассической теории.

2. Риск и способы  его снижения. Страхование

В условиях асимметричности информации и неопределенности люди в осуществлении  своей экономической деятельности неизбежно идут на риск. Под риском понимается ситуация, когда, зная вероятность каждого возможного исхода, все же нельзя точно предсказать конечный результат. Рассмотрим некоторые основные понятия, связанные с поведением человека в условиях неопределенности. Участие в лотерее - типичный пример рисковой деятельности.

Ожидаемое значение случайной величины (например, выигрыш или проигрыш в лотерее) подсчитывается по формуле математического ожидания:

Е(х} = π1х,1+ π2х,2 + . . . +πnхn,                      (1)

 

где π1 π2... πn - вероятности каждого исхода, .

х….хn - значения каждого исхода.

При этом важно учитывать, что вероятности могут иметь различную природу, то есть быть как объективными, так и субъективными. Те ученые, которые придерживаются концепции объективной природы вероятностей, полагают, что значения вероятностей потенциально определимы на математической основе. Так, французский астроном, математик и физик Пьер Лаплас определял вероятность исследуемого события как отношение количества благоприятных исходов данного события к количеству всех возможных исходов. Сторонники субъективного подхода (например, американский экономист и статистик Леонард Сэвидж) полагали, что вероятности - это степени убежденности в наступлении тех или иных событий.

В любом случае, какую бы трактовку  природы вероятностей мы ни приняли, нам важно различать математическое ожидание (предполагаемое значение исхода) и ожидаемую полезность.

Истоки математического обоснования теории ожидаемой полезности можно встретить в работах швейцарских математиков Габриэля Крамера и Даниила Бернулли, последний из которых предложил свое решение знаменитого Санкт-Петербургского парадокса Парадокс формулируется следующим образом: индивиды готовы заплатить всего лишь небольшую сумму денег за участие в игре, в которой математическое ожидание выигрыша бесконечно велико. Игра заключается в подбрасывании монеты до тех пор, пока не выпадет заданная ее сторона, например, «орел», а размер выигрыша определяется количеством подбрасываний монеты до выпадения задан-

' Даниил Бернулли (1700-1782), швейцарский  математик и естествоиспытатель. В 1725-1723 гг. работал в Петербургской Академии наук на кафедрах физиологии и математики. Габриэль Крамер (1704-1752) - швейцарский математик.

ной стороны. Так, при первом подбрасывании  в случае выпадения «орла» субъект Х выплачивает субъекту Y 1 долл.; во втором таком же случае получит 2 долл.; в третьем - 4 долл., т.е. за каждый бросок с выпадением «орла» субъект ^выплачивает при п-ом броске 2^n-lдoлл.

Вероятность (π) выигрыша в игре с подбрасыванием монеты, согласно теории вероятности, составляет 50%, или 0,5 при каждом броске.

Математическое ожидание денежного выигрыша при первом броске составляет π х 1 долл., или 0,5 х 1 долл. = 0,5 долл. При втором броске оно составит (0,5 х 0,5) х 2 долл. = 0,5 долл. Общее ожидаемое значение представляет собой сумму ожиданий на каждой стадии игры и составит, следовательно, 0,5 долл. + 0,5 долл. + 0,5 долл. +... Сумма этого бесконечного ряда представляет бесконечно большую величину.

Таким образом, как отмечалось выше, парадокс заключается в том, что ожидаемый денежный выигрыш  в такой игре бесконечен, однако большинство людей уклонится от участия в ней.¹ Почему же так происходит? Чтобы объяснить Санкт-Петербургский парадокс, Д.Бернулли предположил, что в данном случае индивиды стремятся к максимизации не ожидаемого денежного выигрыша, а морального ожидания, впоследствии названного ожидаемой полезностью выигрыша. А это не одно и то же. Рассмотрим эту проблему подробнее в связи с отношением людей к риску.

Идеи Д.Бернулли получили развитие в работах американских экономистов Джона фон Неймана и Оскара Моргенштерна, которых часто называют основоположниками теории ожидаемой полезности. Они показали, что в условиях неполной информации рациональным выбором индивида будет выбор с максимальной ожидаемой полезностью. Ожидаемая полезность каждого варианта подсчитывается следующим образом:

E(U) = ∑uI πI

где uI - полезность исхода, πI - вероятность исхода, I, п - число исходов. Затем индивид сравнивает ожидаемые полезности вариантов и осуществляет выбор, стремясь максимизировать ожидаемую полезность. Каково же будет его отношение к риску?

Людям свойственно различное  отношение к риску. В экономической  теории принято выделять:

а) нейтральных к риску;

б) любителей риска;

в) испытывающих антипатию  к риску, или противников риска.

' См. подробнее: Бернулли Д. Опыт  новой теории измерения жребия. В книге: Теория потребительского поведения и спроса. С.-Пб. 1993. С. 23

В некоторых случаях математическое ожидание при осуществлении рисковой деятельности может быть равно в денежном выражении нерисковому варианту, и все же люди поведут себя по-разному. Например, ваш должник вместо того, чтобы вернуть вам 10 долл., предлагает бросить монету. Если вы выиграете, то получите не 10, а 20 долл. (т. е. ваш чистый выигрыш составит 10 долл.), но если проиграете - не получите ничего (т. е. потеряете свои 10 долл.). Математическое ожидание Е(х) в этом случае составит: (0,5 х 10) + (0,5 х - 10) = 0. Оно равно нулю, и получается, что вам вроде бы безразлично, играть в орлянку с должником или потребовать просто свои деньги назад.

Но кто-то пожелает пойти на риск в надежде получить больше, а кто-то предпочтет не предпринимать никаких действий, связанных с риском. Для того, чтобы объяснить выбор экономических агентов, необходимо включить в наш анализ концепцию ожидаемой полезности.

Практика показывает, что в основной своей массе люди не склонны к рисковой деятельности. Такое поведение обычно объясняется, помимо особенностей человеческой психики, чисто экономической причиной, а именно: действием закона убывающей предельной полезности.

Предположим, что у вас есть 100 долл. Вы можете сыграть в рулетку и поставить «на красное» 50 долл. В случае выигрыша (при удачной игре «на цвет» сумма ставки увеличивается в два раза) у вас будет 150 долл.:

50 долл., которые вы не ставили,  плюс 50 долл. х 2 - ваш выигрыш. Таким образом, вы увеличите свое первоначальное богатство, равное 100 долл., на 50 долл. В случае проигрыша у вас останется всего 50 долл., т. е. вы уменьшите свое первоначальное богатство на 50 долл. Математическое ожидание в денежном выражении составит:

(0,5 х  - 50) + (0,5 х 50) = 0.

Но предельная полезность, как видно  из графика общей полезности (рис. 1), убывает, поэтому в условных единицах полезности² ожидаемая полезность будет иметь отрицательное значение:

(0,5 х-2) + (0,5 х 1)=1.

Иначе говоря, в случае проигрыша ваши убытки будут в условных единицах полезности больше, чем ваше приобретение в случае выигрыша. Таким образом, в категориях предельных величин ситуация выглядит иначе.