У Кервьеля все было в порядке. Чтобы не привлекать внимания, он должен был скрывать свои операции и торговать «в черную». Разумно полагая, что мировые рынки сильно пострадали бы от падения субстандартного ипотечного кредитования, он начал играть на понижение, вкладывая миллионы. Прошло совсем немного времени, и он вложился уже на миллиарды. Ставить на то, что падение субстандартной ипотеки потянет рынки еще ниже, было рискованно. Именно это и произошло. К концу 2007 г. операции Кервьеля принесли ему колоссальную сумму €1,5 млрд.
А потом он допустил роковую ошибку. К началу 2008 г. Кервель начал ставить на фьючерсы, а его риски выросли до €50 млрд. Он полагал, что рынок достиг дна и, как в любом из рыночных циклов, случавшихся на его памяти, что ремиссия неизбежна.
И тут все пошло не так. Фондовые рынки падали, делая фьючерсы Кервьеля чрезвычайно рисковыми без возможности хеджирования, чтобы такие риски покрыть. Рисковые активы на €50 млрд могли обанкротить Société Générale.
В потрясении от убытков банк был вынужден распродать фьючерсы. Как распродать активы на €50 млрд, чтобы никто не заметил? Такая крупная продажа может вызвать панику. А этого допустить невозможно (в Англии после 9/11 обычный клиент банка не может переводить больше £5000 за раз на другой счет за пределами Великобритании). Хотя банку и пришлось понести огромные убытки, которые были значительно меньше, нежели €50 млрд, подлинные объемы рисковых активов раскрыты не были. Банк распродал активы на скромную сумму €6,4 млрд, что стало «самым большим единовременным операционным убытком для одной компании в истории банковского дела»
{175}.
Ясно, что взрывы в лондонском метро сыграли главную роль в цепи событий, которые привели к убыткам Société Générale. Но Кервьель не мог заранее знать, что сорвет такой куш, продав акции «Европейской страховой компании» на сумму €10 млн. Взрывы стали совпадением, которое не было априори связано с планами Кервьеля. Это сделало его богачом. Продолжительное падение акций его разорило. Если бы рынок действительно достиг дна, когда он начал торговать фьючерсами, все могло бы быть иначе. Ему самому – и банку, возможно – сошла бы с рук несанкционированная торговля от лица банка, и никто бы не узнал о его огромных рисках. Специалисты по управлению рисками игнорировали подозрительные операции Кервьеля, или ему просто неслыханно повезло, что они упустили из виду несколько миллиардов евро? «Лично мне трудно поверить, – говорит Эльет Жеман, профессор финансовой математики из Лондонского университета в интервью The New York Times, – что системы управления рисками и аудиторы ни на одном из уровней этого не заметили»
{176}. Однако в конечном итоге все сводится к алчности. Где деньги – там и алчность.
Но что такое миллиард евро? У Джозефа Мирачи в его известной карикатуре, напечатанной в New Yorker в 1975 г., изображающей двух генералов, которые, по-видимому, обсуждают военный бюджет, мы читаем: «Пустим миллиард на то, миллиард на это. И все сойдется». Возьмем Ника Лисона, трейдера-мошенника, развалившего в 1995 г. Barings Bank – старейший инвестиционный банк Англии, – торговавшего фьючерсами и потерявшего £850 млн ($1,3 млрд). Его неконтролируемые и несанкционированные спекуляции могли бы пойти очень хорошо, если бы не землетрясение в Кобе. Лисон сделал крупную ставку, но проиграл из-за рокового совпадения. Он играл вслепую с краткосрочными фьючерсами на Сингапурской и Токийской фондовых биржах, делая ставку на стабильность японского фондового рынка. Однако как-то утром (17 января) случилось землетрясение в Кобе, отправив азиатские рынки в штопор. Пытаясь отбить потери, Лисон совершил серию все более и более рисковых вложений, ставя на то, что индекс Nikkei восстановится. Этого не произошло. Как часто случается с игроками, пытающимися вернуть потерянное, он увязал все глубже и глубже
{177}.
В XX в. рискованные операции на Уолл-стрит не имели глобального эффекта. В этом веке экономическая глобализация все поменяла; почти все банки вплетены в прочную паутину сделок, что делает их восприимчивыми к поведению какого-либо одного банка. За три дня, в ходе которых Société Générale отчаянно гасил фьючерсы Кервьеля, прочие трейдеры зарабатывали, играя на понижение при падающем рынке. Когда мировые рынки падают, кое-кто на этом зарабатывает. Деньги не исчезают. Залоговые активы банков могут даже увеличиться за счет проводимой правительством докапитализации
{178}.
Случайности дестабилизированного рынка
Реакция рынка на стихийные бедствия, такие как цунами и землетрясения, а также на террористические атаки, войны и эпидемию Эбола не случайна. Существуют очевидные причины, связанные с обстоятельствами сокращения рынков: нарушение поставок запасных частей и материалов, ослабление покупательской способности и нервозность на рынке – вот лишь некоторые из них. Но большинство природных катастроф не предсказаны наукой, а те, которые могут быть предсказаны, происходят настолько молниеносно, что застают участников рынка врасплох. Землетрясения – это не совпадение. У них есть определенная причина. Но время, когда они происходят, почти всегда случайно. Вот что написано в одном из наиболее авторитетных на данный момент учебников по сейсмологии
{179}:
[У нас] нет возможности предсказывать землетрясения на временны́х отрезках короче 100 лет, и мы обладаем только зачаточными методами оценки опасности землетрясения… Лучшим ответом, вероятно, будет проявить смирение перед лицом непредсказуемости природы; определить, что в настоящее время мы знаем и чего не знаем; использовать статистические методы, чтобы оценить, что именно и насколько уверенно можно утверждать на основе имеющихся данных, а также разрабатывать новые приемы и методы, чтобы получать более надежные результаты.
То же самое говорит математик Флорин Диаку в своей замечательной книге «Мегакатастрофы»
{181}:
Как и многие другие науки, сейсмология использует математические модели, чтобы изучать землетрясения и развиваться. Разлом, начинающийся во время землетрясения, включает несколько физических процессов, которые приводят к распространению различных волн через земную кору. Поскольку о большинстве таких процессов можно только догадываться, наши модели устроены значительно проще, чем физическая реальность.
