बुक क्लब: जेम्स ओवेन वेदरॉल, 'द स्ट्रीटिक्स ऑफ वॉल स्ट्रीट: द ब्रीफ हिस्ट्री ऑफ़ द प्रिडिक्टिंग द अनपेक्षित'

आलोचकों ने 2008 में शुरू होने वाले वित्तीय संकट के लिए अक्सर दोषपूर्ण वित्तीय मॉडल को दोषी ठहराया। नतीजतन, जनता ने मॉडल के रचनाकारों को खराब कर दिया है। में वॉल स्ट्रीट का भौतिकी: अप्रत्याशित भविष्यवाणी करने का एक संक्षिप्त इतिहास, कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, इरविन प्रोफेसर जेम्स ओवेन वेदरॉल ने पता लगाया कि कैसे भौतिकविदों ने हमेशा वित्त बदल दिया है। नेरडवालेट ने वेदरॉल के बारे में बात की वॉल स्ट्रीट के भौतिकी, नीति बनाने और वित्तीय मॉडलिंग के भविष्य पर उनके विचार।

आपने 2008 में इस पुस्तक के विचार के बारे में सोचा था। हालांकि यह पुस्तक वित्तीय संकट के बारे में नहीं है, फिर भी मुझे इस पुस्तक को वित्त के लिए एक कठिन समय के दौरान लिखने के बारे में बताएं।

आप सही हैं कि 2007-08 के वित्तीय संकट के बारे में यह एक पुस्तक नहीं है, लेकिन संकट निश्चित रूप से पृष्ठभूमि में था, और यह पुस्तक लिखने के लिए मेरी प्रेरणा का हिस्सा था। 2008 के पतन में, जब मैंने इस बारे में सोचना शुरू किया, तो मैं भौतिकी में अपने डॉक्टरेट शोध प्रबंध को समाप्त कर रहा था। उस समय कई लोगों की तरह, मैं लेहमन ब्रदर्स के पतन और एआईजी के सरकारी बकाया की बारीकी से खबरों का पालन कर रहा था। संकट के प्रेस कवरेज में एक लगातार विषय के रूप में मुझे विशेष रूप से मारा गया था। मैंने और अधिक पढ़ा कि किसी भी तरह "quants" ने कुछ भूमिका निभाई थी। "क्वांट", मैंने सीखा, "मात्रात्मक व्यापारी" या "मात्रात्मक विश्लेषकों" के लिए छोटा है। ये वे लोग हैं जो वॉल स्ट्रीट को समझने के लिए काफी परिष्कृत गणितीय मॉडल का उपयोग करते हैं। उनमें से कई भौतिकी, गणित, या कंप्यूटर विज्ञान जैसे क्षेत्रों में पृष्ठभूमि रखते हैं, और उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल को इन क्षेत्रों में उनकी जड़ें कहा जाता था। और, यह सुझाव दिया गया था कि 2008 में ये मॉडल किसी भी तरह विफल रहे थे।

उस समय बहुत नैतिकता और मैंने आपको बताया था। आलोचकों ने सुझाव दिया कि यह सोचने के लिए पागल था कि गणित या भौतिकी वित्तीय बाजारों जैसे जटिल मानव उद्यम को समझने में मदद कर सकती है। लेकिन मैंने सोचा कि इस कहानी की तुलना में कहानी के लिए और अधिक होना चाहिए था। ये मॉडल कहां से आए थे? उनका क्या इरादा था और क्यों एक

नायोन उम्मीद करते हैं कि उन्होंने काम किया? यह वास्तव में संकट था जिसने मुझे उस इतिहास को समझने की कोशिश करने के लिए प्रेरित किया जो मैं पुस्तक में बात करता हूं।

बहुत से लोग सोचते हैं कि वित्तीय संकट के लिए क्वांट जिम्मेदार थे। वित्त में वित्तीय मॉडल क्या भूमिका निभाएंगे?

ऐसा लगता है कि आधुनिक वित्त के लिए वित्तीय मॉडल आवश्यक हैं। बैंकों और निवेशकों के लिए डेरिवेटिव्स नामक वित्तीय उत्पादों का व्यापार करने के लिए वित्तीय मॉडल कम या ज्यादा आवश्यक हैं, जिनमें विकल्प और वायदा जैसी चीजें शामिल हैं। और डेरिवेटिव - हालांकि वे हर समय आलोचना करते हैं - वास्तव में हमारी अर्थव्यवस्था कैसे काम करती है इसका एक बड़ा हिस्सा हैं। डेरिवेटिव कंपनियां अनिश्चितता के खिलाफ खुद को बचाने में मदद करती हैं, जिससे वे अपनी पूंजी का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं। तो मॉडल इन दिनों वित्तीय जीवन का एक तथ्य हैं।

असली सवाल यह है कि हमें इन मॉडलों के बारे में क्या सोचना चाहिए ताकि उन्हें यथासंभव विश्वसनीय रूप से उपयोग किया जा सके। यहां, मुझे लगता है, इतिहास एक बड़ा अंतर बनाता है। बहुत से निवेश पेशेवर जो वित्त पाठ्यपुस्तक में उनके बारे में सीखे वित्तीय मॉडलों के बारे में जानते हैं, जहां उन्हें अक्सर समीकरणों के सेट के रूप में प्रस्तुत किया जाता है जो आपको बताते हैं कि कुछ साधनों की कीमत विभिन्न कारकों, जैसे अस्थिरता या समाप्ति तिथि पर निर्भर करती है। इन उपचारों में दबाने वाला तथ्य यह है कि बाजार स्थितियों के बारे में बहुत मजबूत धारणाएं अक्सर इन समीकरणों को प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। वित्तीय मॉडल एक बहुत ही जटिल दुनिया के अनुमान हैं। और अगर हम उन्हें सावधानी से उपयोग करते हैं, तो वे अनुमान उपयोगी हो सकते हैं; लेकिन अगर हम उन्हें सावधानीपूर्वक उपयोग नहीं करते हैं, या यदि हम अपने मॉडल के अंतर्निहित धारणाओं पर ध्यान नहीं देते हैं, तो हम परेशानी में पड़ सकते हैं। वित्तीय मॉडलिंग के इतिहास से हम एक चीज सीख सकते हैं, जो लोग इन मॉडलों के साथ पहली बार आए थे, वही धारणाएं थीं।

धारणाओं के बारे में इस तरह की गलती 2008 में बड़ी भूमिका निभाई। असल में, मॉडल जो कई निवेशक, बैंक और यहां तक कि क्रेडिट रेटिंग एजेंसियां सीडीओ के नाम से जाने वाले वित्तीय उत्पादों के लिए उपयोग कर रही थीं, ऐसा लगता है कि ये उत्पाद बहुत अधिक मूल्यवान थे वे लायक साबित हुए। जब विसंगति देखी गई, तो रात भर बहुत सारे पैसे गायब हो गए, जिससे कुछ प्रमुख खिलाड़ी दिवालिया हो गए। (यह भालू स्टर्न, लेहमैन ब्रदर्स, और एआईजी की वित्तीय उत्पाद शाखा के पतन की बहुत छोटी कहानी है।) बाद में, कई लोगों ने मॉडल पर उंगलियों की ओर इशारा किया जो इन उत्पादों को गलत तरीके से पेश करता है - और यहां तक कि मॉडल तैयार करने वाले क्वांटों पर भी। लेकिन मुझे ऐसा लगता है कि वास्तव में क्या गलत हुआ, यह है कि प्रमुख संस्थानों ने एक निश्चित मॉडल का उपयोग जारी रखा, इसके पीछे की धारणाएं बहुत खराब हो गईं। यह वास्तव में आश्चर्यचकित नहीं होना चाहिए था कि मॉडल बहुत अच्छी तरह से काम नहीं करता था। मुझे लगता है कि मॉडलों को बदलने में इस विफलता की सबसे अच्छी, सबसे धर्मार्थ व्याख्या यह है कि हर दिन मॉडल का उपयोग करने वाले बहुत से लोग उन मॉडलों की धारणाओं के बारे में बहुत मुश्किल नहीं सोचते हैं।

वित्तीय मॉडल के आलोचकों का अक्सर तर्क है कि मनुष्य तर्कहीन तरीके से कार्य करते हैं और वित्तीय मॉडल इस प्रकार दोषपूर्ण होते हैं। तुम क्या सोचते हो?

मुझे लगता है कि इस प्रकार की आलोचना कम दिखती है।एक के लिए, जबकि यह सच है कि वित्त और अर्थशास्त्र में मॉडल की एक बड़ी श्रेणी तर्कसंगत रूप से कार्य करने की धारणा पर भरोसा करती है, ऐसा नहीं है कि किसी को गणितीय मॉडल का उपयोग करने के लिए यह मानना है, और मॉडल के बहुत सारे नहीं हैं इस धारणा को बनाओ। लेकिन वास्तव में, अधिक महत्वपूर्ण मुद्दा इस बात से चिंतित हैं कि क्या हम समझ सकते हैं कि जब निवेशक तर्कसंगत होने में असफल होते हैं, और किस तरह से। यह ऐसा कुछ है जिसे हाल ही में व्यवहारिक अर्थशास्त्र के नाम से जाना जाने वाला एक क्षेत्र में एक बड़ा सौदा किया गया है। इस क्षेत्र में शोधकर्ता यह समझना चाहते हैं कि हम वास्तव में निर्णय कैसे लेते हैं, और उन्होंने कई व्यवस्थित तरीकों की खोज की है जिसमें हम तर्कसंगत तरीके से कार्य करने में विफल रहते हैं। कभी-कभी वित्त में गणितीय मॉडलिंग के आलोचकों का मानना है कि गणित और भौतिकी सोचने के कारण व्यवहारिक अर्थशास्त्र का अर्थ बाजारों को समझने के लिए बेकार है, लेकिन मुझे लगता है कि यह चीजों को पीछे की ओर ले जाता है। वास्तव में, व्यवहारिक अर्थशास्त्र ने दिखाया है कि कुछ मॉडल अंतर्निहित धारणाएं लगातार असफल रहेंगी - और इस प्रकार, हमें उन मॉडलों का उपयोग करने से बचना चाहिए। लेकिन इसने यह भी बताया है कि वास्तविक निवेशक निर्णय लेने के बारे में अब हम जो समझते हैं उसके लिए बेहतर खाता बनाने के तरीके को और अधिक प्रभावी तरीके से कैसे बनाया जाए।

कई वित्तीय नियामक उन उपकरणों और उपकरणों को समझ नहीं पाते हैं जिन पर वे निरीक्षण करते हैं। हमें इस समस्या से कैसे निपटना चाहिए?

वित्तीय नियामक, जैसे कि सिक्योरिटीज एंड एक्सचेंज कमीशन और कमोडिटी एंड फ्यूचर्स ट्रेडिंग कमिशन में काम करते हैं, को अर्थशास्त्री या गणितज्ञों के रूप में प्रशिक्षित नहीं किया जाता है। इसका मतलब है कि वे अक्सर कुछ बाजारों में कारोबार किए जाने वाले उत्पादों और उन रणनीतियों को समझने के लिए खराब रूप से उपयुक्त होते हैं जो कई बैंकों और हेज फंडों का व्यापार करने के लिए उपयोग करते हैं। और इससे समस्याएं आती हैं। नियामक अक्सर अग्रणी एज नवाचार के पीछे कई कदम होते हैं, और इसलिए वे उभरते हुए सिस्टमिक जोखिमों का पर्याप्त जवाब नहीं दे सकते हैं।

एसईसी समेत कुछ समूहों ने अधिक क्वांटों को भर्ती करके इसका मुकाबला करने के कुछ हालिया प्रयास किए हैं, और फेडरल रिजर्व जैसे अन्य लोगों ने हमेशा वकीलों के अलावा अर्थशास्त्रियों को रोजगार दिया है। तो शायद हम पहले से ही सही दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। लेकिन एक मायने में, समस्याएं सिर्फ ग़रीब से चलती हैं कि नियामक कौन हैं जो समझते हैं कि डेरिवेटिव मॉडलिंग कैसे काम करता है। जैसा कि है, बाजार नियामकों को नीति बनाने के लिए नहीं, प्रवर्तन कार्रवाई के लिए सुर्खियां और प्रशंसा मिलती है। इस कारण से, एसईसी जैसे समूह अंदरूनी व्यापार, धोखाधड़ी और कदाचार के विभिन्न प्रकारों पर अपने संसाधनों का अधिक खर्च करते हैं, यह समझने के लिए कि बाजार कैसे विकसित हो रहे हैं और नीतियों को स्थापित करने की कोशिश कर रहे हैं जो नए जोखिम को कम कर देंगे।

एक उदाहरण जो यह स्पष्ट करता है कि मई, 2010 का तथाकथित फ्लैश क्रैश है। उस दिन, बाजार एक मिनट में लगभग 1,000 अंक गिर गया, केवल इतना ही जल्दी ही रिबाउंड करने के लिए। एसईसी ने जो हुआ था, उसे समझने के लिए लगभग पांच महीने लग गए, अधिकांशतः क्योंकि उनके पास जुर्माना बाजार डेटा के प्रकार तक पहुंच नहीं थी, जो कि कई व्यापारी अपने फैसले का आधार रखते हैं। एसईसी ने बाद में वास्तविक समय में इस डेटा को ट्रैक करने के लिए मिडास नामक एक नई कंप्यूटर प्रणाली शुरू की है। लेकिन निवेशक एक दशक से अधिक समय तक इस डेटा को ट्रैक कर रहे थे, और यह केवल दुर्घटना के बाद ही था जब एसईसी ने भी ऐसा करना शुरू कर दिया था। ऐसा लगता है कि हमें नियामकों की भूमिका को फिर से समझने की जरूरत है, ताकि वे वॉल स्ट्रीट पर नवीनतम घटनाओं के सामने रह सकें, बल्कि यह जानने के लिए कि क्या गलत हो गया है।

आर्थिक शोध और नीति बनाने में अधिक भौतिकविदों को कैसे शामिल किया जा सकता है?

सबसे पहले, मुझे यह कहना चाहिए कि बहुत सारे भौतिकविद और गणितज्ञ हैं जो आर्थिक अनुसंधान पर पहले ही काम कर रहे हैं। मैं पुस्तक में ऐसे लोगों के केवल एक छोटे से हिस्से के बारे में बात करता हूं, और जिनके बारे में मैं बात करता हूं वे ज्यादातर वित्त से संबंधित हैं। यह थोड़ा भ्रामक है: अध्ययन का एक पूरा क्षेत्र है जिसे "इकोनोफिजिक्स" कहा जाता है, जिसमें भौतिकविदों से भौतिक विज्ञान से विचारों को आर्थिक समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला में लागू किया जाता है। इन नीतियों में से कई लोगों को आर्थिक नीति की चर्चाओं में योगदान देने का एक बड़ा सौदा होगा। लेकिन अभी, उनके पास टेबल पर सीट नहीं है। तो पहला कदम नियामकों और अधिक पारंपरिक अर्थशास्त्री के लिए है - जो अक्सर अन्य क्षेत्रों के उन लोगों सहित हेटरोडॉक्स दृष्टिकोणों को नजरअंदाज करते हैं - यह पहचानने के लिए कि ऐसे कई शोधकर्ता हैं जिनके पास महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि है और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि समस्याओं का सामना करने के उपन्यास।

वॉल स्ट्रीट पर आप काम क्यों नहीं कर रहे हैं?

यही कारण है कि मैं? मेरे पास मेरा सपनों का काम है!

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