Теория сложности вычислений необходима для улучшения понимания и управления финансово-экономическими кризисами. Так считает междисциплинарная группа учёных, в которую вошли эксперты по экологии, эпидемиологии, физике, информатике и социологии. Команда нового проекта предлагает построить новую модель для прогнозирования финансовых кризисов, подобных тому, что произошёл в 2008 году.
По мнению экспертов, использование сложных сетей, агентного моделирования и лабораторных экспериментов имеет огромный потенциал для понимания сложных финансово-экономических систем.
Традиционные экономические системы не могут объяснить или предсказать вероятный кризис финансовой системы и егодолгосрочные последствия для глобальной экономики.
Но после кризиса 2008 года появился интерес к использованию теории сложности вычислений, чтобы осмыслить экономические и финансовые рынки. Такие понятия как "переломный момент", "вредное влияние", "ответная реакция" и "устойчивость" вошли в финансовую и нормативную лексику.
По мнению авторов, комплексные сетевые модели более эффективно могут спрогнозировать надвигающийся кризис. "Недавнее исследование голландских межбанковской сети показало, что гетерогенная компьютерная сеть могла предупредить о кризисе за три года до финансово-экономического коллапса 2008 года", — говорит специалист из Лейденского университета Диего Гарласкелли (Diego Garlaschelli).
По словам сетевого экономиста из Швейцарской высшей технической школы Цюриха Стефано Баттистона (Stefano Battiston), последние исследования, касающиеся распространения кризиса в финансовых сетях, показали, что важна сетевая топология и позиции банков.
"Мировая финансовая сеть может рухнуть, даже когда отдельные банки находятся в безопасности. Понимание этих эффектов необходимо для количественной оценки нагрузок на отдельные банки и анализа системных рисков для всей сети", — говорит он.
Эксперты отмечают, что одна из амбициозных задач нового проекта — создание финансово-экономический модели, которая объединит все данные, методы и показатели.
Это, по их мнению, позволит проводить мониторинг и стресс-тестирование мировых социально-экономических и финансовых систем в реальном времени. Аналогичный способ используется в других сложных системах, например, погодных системах и социальных сетях.