I 1995 hevdet de to amerikanske økonomiprofessorene Myron Scholes og Robert Merton at det ikke var vanskeligere å spekulere i aksjer enn å spille med terninger.

Professorene mente at man kunne regne seg fram til sannsynligheten for ethvert utfall i spillet, og at markedet kunne forutsis ved hjelp av statistikk.

På midten av 1990-tallet rigget de opp et risikofond («hedgefond», også kalt sikringsfond) og ga selskapet navnet LTCM – Long-Term Capital Management.

Det vitenskapelige grunnlaget for spekulasjonene var statistiske analyser. Det vakte stor oppmerksomhet når fondet år etter år ga ekstremt høyt utbytte. Fondet fikk skyhøy kreditt, og på kort tid var LTCM innvevd i amerikansk bankvesen.

Høsten 1998 inntraff det som skulle bli svanesangen for LTCM. En uskyldig devaluering av thailandsk valuta førte til et massivt nedsalg i Asia og Øst-Europa.

Det oppsto en krisestemning som spredde seg til USA og til LTCM. Fondet sprakk fullstendig. Det hele kunne utviklet seg til en internasjonal økonomisk krise, men tiltak ble gjennomført for å stabilisere økonomien.

2007: Subprime

Usikre betalere i USA har i flere år fått huslån der renten var lav i begynnelsen for så å øke kraftig. Verden lærte et nytt ord: subprime. Mellom 12 og 14 prosent av amerikanske boliglån er slike risikolån.

Da renten steg og veksten i økonomien dabbet av, gikk det trått i boligmarkedet.

De som ikke klarte å betjene boliglånene, fikk ikke solgt husværet eller måtte selge med tap. Bankene satt med enorme kostnader og investorene som hadde kjøpt opp pakker med usikre lån tapte store penger.

Flere fond og investeringsbanker, ikke bare amerikanske, forsvant i finanskrisen. Mange så ikke risikoen ved å investere i slike lån. Så smalt det.

Diskusjonen om hvordan en nå løser problemer, går i mange retninger. En rekke banker er reddet av statlige myndigheter, og mange tar til orde for reguleringer og kontroll.

Ingen vet sikkert hva det endelige utfallet av krisen blir eller når verdensøkonomien blir stabilisert.

Svart svane

Før subprimekrisen slo til, introduserte forfatter og tidligere investor Nassim Taleb begrepet «den svarte svanen» i bestselgeren The black swan: The impact of the highly improbable fra 2007.

Gjesteprofessoren ved Handelshøyskolen i London skriver om uventede hendelser med enorme konsekvenser.

Svarte svaner er høyst usannsynlige hendelser med tre hovedkarakteristikker, ifølge Taleb:

De er uforutsigbare, de bærer med seg omfattende konsekvenser, og når krisen er et faktum, bygger vi opp en forklaring som får dem til å se mindre tilfeldige og mer forutsigbare ut enn de egentlig var.

Poenget bygger på filosofen David Hume, som for 250 år siden brukte hvite svaner som eksempel i kritikken av induktive slutninger, altså slutninger fra enkeltobservasjoner til generelle påstander.

Vitenskapsfolk mente at alle svaner var hvite, siden ingen noensinne hadde sett noe annet. Så ble en svart svane oppdaget i Australia.

Poenget er at uansett hvor mange ganger den samme hendelsen har blitt observert i fortiden, er det ikke sikkert at det samme vil skje i framtiden.

– Hvorfor gjenkjenner vi ikke svarte svaner før de inntreffer? spør Taleb. – Og hvorfor er de så vanskelige å håndtere?

Tønne dynamitt

Taleb mener vi konsentrerer oss om eventualiteter vi allerede kjenner, og gang etter gang ser bort fra faktorer vi ikke kjenner.

Dermed blir vi ute av stand til beregne sannsynligheten for at ekstreme hendelser skal inntreffe, eller til i hvert fall å se konsekvensene av dem.

I boken, som altså ble utgitt for over ett år siden, skriver Taleb:

– Når jeg ser på den risikoen som den statsstøttede institusjonen Fanny Mae opererer med, ser det ut som de sitter på en tønne med dynamitt, sårbare for det minste tilbakeslag. Men nei da, ingenting å bekymre seg for: Forskerne deres anser slike hendelser som «lite sannsynlige».

I dag er Talebs bok bestselger. Mange interesserer seg for temaet.

Se deg for før du hopper

300 år før Taleb lanserte Thomas Bayes (1702–1761) sin statistiske metodelære. Bayesiansk beslutningsteori er basert på prinsippet om å se seg for før man hopper, det vil si å ta alle eventualiteter i betraktning og finne beste strategi.

Metodelæren brukes også i dag for å regne ut sannsynligheten for at ulike hendelser skal inntreffe. Folk i finanssektoren vil nok mene at en god analyse av beslutninger, og av ekstreme hendelser i fortiden, gir et godt grunnlag for styring og for prising av risiko.

– Dette er nyttig når man skal ta en kalkulert risiko, for eksempel i forbindelse med investering i finansielle aktiva.

– Prinsippet fungerer bra til daglig bruk i normale situasjoner, men ikke så bra når det er vanskelig eller umulig å overskue alle eventualiteter, sier professor og styrer ved Institutt for foretaksøkonomi, Terje Lensberg.

Førsteamanuensis ved NHH, Jack Stecher, bruker veddemål for å illustrere Bayes’ beslutningsteori:

Hvis to personer vedder om hvem som vinner det amerikanske presidentvalget i november, må de først bli enige om prisen på veddemålet. Hvor mye er den enkelte villig til å satse på at John McCain vinner eller taper?

Det som er interessant i denne sammenhengen, mener Stecher, er at du kommer opp med et tall som er uttrykk for din oppfatning av sjansen for at noe skal skje – uten at du har en eneste observasjon som kan si deg noe om hvorvidt det kommer til å skje. I
bayesiansk språkbruk kalles dette forhåndsoppfatninger.

– Etter hvert som ytterligere informasjon dukker opp, vil du revidere denne oppfatningen.

Klimaendring

– Alt dette er vel og bra, men ikke alle situasjoner er slik at man føler seg i stand til å finne en fornuftig forhåndsoppfatning. Det kan være fordi hendelser er ekstreme, som klimaendringer og finanskriser.

– I slike tilfeller vil det være drastisk ulike antakelser om hva som blir utfallet av hendelsen. Eller hendelsen vi står overfor, kan være av en slik art at det ikke er mulig å si noe om sannsynligheten, sier Stecher.

Bayesiansk beslutningsteori har vært stilt overfor mange utfordringer, mener Stecher, og det er godt kjent at det finnes mange situasjoner der den ikke passer. Spørsmålet er likevel hvilke alternativer som egner seg.

Han mener nyere teori peker på forhold der konvensjonelle økonomiske teorier og beslutningsteorier stort sett er tause. Dagens teoriapparat kan brukes på ekstreme hendelser og ikke bare på aksjemarkedet.

– Noen forskere prøver. Klimaendring er ett område der man prøver å bruke teorier om ekstreme hendelser for å få kunnskap.

– Men problemet er at ekstreme hendelser av natur er vanskelige å forutse, eller sagt med presist: Det er vanskelig for noen som står oppe i en sjelden, ekstrem hendelse, å fatte akkurat hvor sjelden den er, sier Stecher.

Mer ekstrem i 1929

Ikke mange trodde at subprimekrisen ville få så dramatiske konsekvenser for verdensøkonomien. Burde flere ha sett denne utviklingen?

– Nei, og det ville være uansvarlig av meg å si nå, når krisen er et faktum, at jeg egentlig visste det hele tiden, sier Stecher.

– Selvfølgelig kan jeg peke på utslag av risikoatferd blant låntakere og vise til artikler som konstaterte at det amerikanske boligmarkedet var svært overpriset. Men jeg så ikke at dette skulle skje. Så for min del i hvert fall var det en ekstrem hendelse, eller en hendelse jeg ikke hadde noen oppfatning om at skulle skje.

Stecher mener at LTCM-krisen på slutten av 1990-tallet har hatt en viss innflytelse over utviklingen av økonomiske teorier, men tror ikke nyere tids ekstreme hendelser vil gjøre forskningen på feltet enklere.

– Finanskrisen i 1929 og bankpanikken i 1890-årene var langt mer ekstreme enn de hendelsene vi har sett den siste tiden. Det finnes også eksempler på naturkatastrofer som har hatt langt større omfang enn dagens.

– Ikke desto mindre tror jeg det er rimelig å anta at det nå er langt større bevissthet rundt ekstreme hendelser når de inntreffer, på grunn av all den informasjonen som er tilgjengelig.

– Jeg antar at bevissthet rundt dette gjør det enklere å skape teoretisk interesse, og tilgjengelige data gjør det lettere å gjennomføre empiriske tester, sier Stecher.

Ubesvarte spørsmål

Problemet, mener Terje Lensberg, er at det nettopp er ved slike sjeldne, ekstreme begivenheter at behovet for gode beslutninger er størst.

– Mange kloke hoder har interessert seg for hvordan man kan ta gode beslutninger i situasjoner der det ikke er mulig å «se seg for før man hopper», men spørsmålet er stort sett ubesvart, sier Lensberg.

Professor i økonomisk historie og spesialist i «krakk og kriser», Ola H. Grytten, mener at finansielle kriser i det tjuende århundre følger samme mønster, og at Hyman Minskys modell for finansielle kriser gir en god forklaring på disse krisene.

Krisene går gjennom fem faser: makroøkonomisk sjokk, overestimering av profitt,
monetær ekspansjon, vendepunkt/overoppheting og krise.

Allerede i mai i år sa Grytten at korreksjon er sannsynlig og nødvendig, og for ett år siden hevdet han at boligmarkedet var 30 prosent overpriset. Da var det ikke så mange som var enig med ham.

Ikke bekymret!

Nordeas administrerende direktør sa til Dagens Næringsliv i februar 2008 at han ikke lenger var så bekymret som han hadde vært noen måneder tidligere, fordi nå var det mulig å se omfanget av krisen.

Ekspertpanelet i Dagens Næringsliv spådde i april 2007 at boligprisene ville fortsette å stige. På samme tid slo eiendomsmeglerne fast at prognosene for 2008 var svært gode.

– Hvorfor er det så vanskelig å se at en finanskrise, som den vi er inne i nå, vil komme?

– Det er mange grunner til det. En er at i gode tider overestimerer man forventet avkastning på investeringer, nettopp fordi det går så bra. Om veksten fortsetter, så vil det jo også kunne gjøre det.

– En annen årsak er at selv om man ser at man trolig er for høyt oppe, vil det være rasjonelt på mikronivå å fremdeles være med, så lenge man forventer å komme enda høyere, sier Grytten.

– Hvorfor er det så vanskelig å fatte gode beslutninger når man står på stupet av for eksempel en finanskrise?

– Fordi disse beslutningene burde ha vært fattet tidligere, og fordi man arbeider med psykologiske fenomener som man ikke kjenner til før de er der, avslutter NHH-professoren.