Вниманию читателей предлагается монография, являющаяся третьей в серии, посвященной развитию вероятностной экономической теории [Kondra-tenko, 2005, 2015]. Когда первая книга готовилась к печати, в издательстве автору был задан вопрос о том, как скоро, по его мнению, эта новая теория получит широкое признание экономистов. Ответ был: не ранее чем через 20 лет, по той простой причине, что a priori недостаточно выдвинуть еще одну альтернативную экономическую теорию – необходимо, во-первых, показать, в чем она лучше других, доказать, что она правильная, во-вторых, и в-третьих, продемонстрировать, каким образом она может использоваться на практике для описания экспериментальных данных и для разработки прогнозов экономической динамики. В настоящей монографии решаются все эти три проблемы: показывается, чем эта теория лучше других; на примере таких важных организованных рынков, как фондовые биржи, доказывается, что она правильная; и на базе полученных аналитических и численных результатов предлагается метод описания и прогнозирования экономической динамики. Ниже дается объяснение тому, почему именно фондовые биржи выбраны в качестве основного объекта для исследования.

Хорошо известно, какое значительное место в росте благосостояния людей и государств в целом на ранних этапах своего развития, а затем и в последующем стремительном становлении и развитии капитализма в мире, занимала специализированная деятельность по обмену или торговле товарами между различными производителями и разными странами. В этом процессе огромную роль играли сначала обычные рынки, облегчавшие и тем самым ускорявшие процесс обмена одних товаров или ценностей на другие, а затем и организованные рынки, высшей формой которой являются, в частности, биржи: товарные, финансовые, валютные и другие, образующие и представляющие в своей совокупности биржевую экономику. В настоящее время эта биржевая экономика эффективно использует все самые современные методы и инструменты электронной торговли, включая искусственный интеллект и алгоритмическую торговлю с помощью компьютеров, а широкое использование Интернета делает биржевую экономику очень быстрой, виртуальной и действительно глобальной. Именно высокая скорость обмена информацией и совершения сделок отличает новую виртуальную биржевую экономику от традиционной реальной экономики. Но эта особенность биржевой торговли может нести с собой дополнительные риски как для биржевой, так и для реальной экономики, задачи которых понимаются в экономическом академическом сообществе пока достаточно поверхностно. В современном глобальном экономическом мире роль бирж стала настолько значительной, что не будет большим преувеличением сказать, что вся глобальная экономика все в большей степени постепенно становится биржевой. Конечно, точнее говорить о трансформации глобальной экономики в экономику финансовую, но в данной монографии мы будем концентрироваться на исследовании только роли бирж в экономике, поэтому станем использовать термин «биржевая экономика». В современной экономике основное назначение бирж – определять цены на все торгуемые активы, включая различные деньги (валюты), облегчать торговлю ими и финансировать глобальную экономическую деятельность. Но важное значение имеет также то, что состояние дел на биржах является самым общим индикатором состояния дел во всей глобальной экономике. Парадокс данного состояния дел в этом глобальном финансовом мире заключается в том, что адекватного ему состояния дел в мире теоретических финансов явно не наблюдается. Адекватной теории организованных финансовых рынков до сих пор не существует, а это значит, что не может быть и речи о существовании адекватной теории рыночной глобальной реальной экономики. Такое положение дел порождает определенные риски возникновения и неконтролируемого развития негативных тенденций на финансовых рынках, способных приводить к масштабным финансовым, а затем и экономическим кризисам, что мы регулярно наблюдаем в реальной жизни: генератором почти всех экономических кризисов в современной истории являются финансовые кризисы, триггером которых является биржевой крах.

В настоящее время ситуация обостряется и риски возрастают в связи с тем, что основной объем сделок совершают теперь компьютеры, работающие строго по алгоритмам, нацеленным главным образом на достижение быстрых результатов с гарантией отсутствия даже минимальных потерь, причем действующих практически синхронно, что может вызывать цепную реакцию краха на биржах в отрыве от реального состояния дел в экономике и от реальной стоимости активов. В то время как осмысленных и надежных инструментов контроля и управления особенно взрывоопасными ситуациями на финансовых рынках, прежде всего на организованных рынках или биржах, где в основном и определяются цены на все глобальные товары и активы, в руках регулирующих органов нет. Все эти управленческие процессы в настоящий период построены в регуляторах на анализе накопленного исторического опыта и на использовании эмпирических параметрических моделей [Интрилигатор, 2002]. По этим причинам преодоление очевидного застоя в развитии теоретических финансов является давно назревшей глобальной задачей. Основной вызов здесь и сейчас состоит в практически полном отсутствии математического аппарата, с помощью которого можно было бы не только описывать функционирование биржи как механизма ценообразования активов, чем занимается финансовая эконометрика на качественном уровне, но и рассчитывать достаточно точно временную тонкую ценовую структуру и временную тонкую структуру объема торгов в течение коротких временных интервалов, например в течение одной торговой сессии. Пользуясь аналогией с теорией рассеяния в физике, это можно сформулировать и по-другому. Эконометрика решает так называемую обратную задачу, а именно извлечения из экспериментальных данных информации об изучаемой системе. Данное же исследование нацелено на решение прямой задачи – на создание достаточно универсального метода расчета из первых принципов (ab initio) биржевых временных микроструктур с характерным размером в несколько секунд, которые можно напрямую сравнивать с соответствующими экспериментальными тонкими структурами временной торговой динамики, метода, который мог бы послужить мощным инструментом для построения общей теории бирж. Мы надеемся, что развитая в данном исследовании вероятностная теория бирж может послужить основой для построения общей вероятностной финансовой теории и более глубокого понимания того, как устроен глобальный мир финансов.

Очевидно, что организованные рынки представляют собой сложные многоагентные неравновесные вероятностные системы, для описания которых необходимо применять адекватные математические методы. Единственным подходящим источником таких методов является в настоящий момент, конечно, физика, в которой давно накоплен опыт теоретической работы с аналогичными многочастичными системами. Кроме того, уже накоплен достаточно большой опыт применения физического метода в экономике, т.е. использования формальных методов и подходов теоретической физики к решению экономических проблем. В частности, в работе А.В. Кондратенко [2005, 2015] разработана новая теория рыночной экономики – вероятностная экономическая теория (Probabilistic Economic Theory). Изначально эта теория была построена по аналогии с квантовой механикой с выводом экономических уравнений движения, решения которых получить для многоагентных рынков не представляется пока возможным. В дальнейшем был разработан более простой вариант теории с использованием только вероятностного метода, а именно – вероятностная экономика (Probability Economics), которая и была использована в качестве базовой теории для построения вероятностной теории биржи в данной работе, хотя в ней нет уравнений движения, однако есть математический аппарат, который оказался весьма адекватным и плодотворным для описания биржевых процессов и структур. На всякий случай, во избежание недоразумений, уточним, что в данной теории нет физики, нет механики и тем более квантовой механики. Это экономическая теория для описания экономических процессов, протекающих на бирже. Просто в ней адаптирован к экономике математический аппарат, который был создан сотни лет назад и раньше с успехом использовался для решения аналогичных задач в физике.