Информационный каскад
Информационный каскад (англ. informational cascade) — групповое поведение экономических агентов, которые принимают решения не только на основе собственной информации, но и учитывая наблюдаемое поведение других агентов.
Модель информационного каскада
правитьМодель информационного каскада подразумевает, что экономические агенты принимают решения последовательно один за другим. При этом каждый последующий наблюдает решения всех предыдущих агентов. В то же время он не знает их истинных предпочтений. Каскад возникнет с бо́льшей вероятностью, если в начале процесса принятия решений некоторое число агентов совершили одинаковое действие. Каскад сформируется, даже если агенты действовали исключительно на основе собственной частной информации и сочетание их действий является случайным.[1]
Каскад может усилить действие экономического агента, который считается профессионалом (экспертом) в данной области, в связи с тем, что предполагается большее обладание им информации. Принятие одинаковых решений небольшой группой агентов приводит к формированию преобладающей тенденции, к которой начинают присоединяться остальные агенты, игнорируя собственную частную информацию. Все они считают, что «рынок» информирован больше, нежели они сами. Таким образом, информационный каскад приводит к стадному поведению на рынке.
Теория информационного каскада не является частью бихевиористского подхода к анализу поведения, поскольку она строится на предпосылке о рациональности каждого экономического агента. Модель информационного каскада показывает, что в некоторых ситуациях стадное поведение может быть оптимальным. Объясняется это тем, что получение информации связано с издержками, а наблюдение поведения других экономических агентов является низко затратным способом ее получения[2].
Информационные каскады на финансовых рынках
правитьИнформационный каскад позволяет описать стадное поведение на финансовом рынке. Его можно определить как стратегию, которая заключается в подражании поведению более опытных и авторитетных участников рынка или присоединении к господствующему на рынке тренду под воздействием ряда поведенческих факторов. К последним относится недооценка собственных аналитических способностей и переоценка аналитических возможностей других, чрезмерные опасения относительно нанесения вреда собственной репутации, переоценка достоверности и важности информации, которой располагают другие участники рынка, слабая информированность. Финансист Джордж Сорос отмечает, что стадность «выражает свойство массовых инвестиционных процессов, когда все ориентируются друг на друга и одновременно покупают и продают одни и те же активы»[3].
На практике имитация поведения других экономических агентов не всегда является рациональным способом поведения, поскольку существует вероятность, что информационные каскады могут пойти в неверном направлении. В результате всеобщее убеждение экономических агентов будет ложным. В связи с этим цены на финансовые активы, которые являются отражением ожиданий и поведения экономических агентов, перестанут быть справедливыми, а сам рынок станет неэффективным[2]. Базовая модель информационного каскада объясняет, почему цены на финансовые активы могут расти взрывообразно, а также быстро падать.
См. также
правитьПримечания
править- ↑ Bikhchandani S. and Sharma S. Herd Behavior in Financial Markets // IMF Staff Papers. — 2001. — № 3.
- ↑ 1 2 Bikhchandani S., Hirshleifer D. and Welch I. Learning from the Behavior of Others: Conformity, Fads, and Informational Cascades // Journal of Economic Perspectives. — 1998. — № 3. — С. 151-170.
- ↑ Сорос Дж. Кризис мирового капитализма. Открытое общество в опасности. — М.: Инфра-М, 1999. — С. 262.
Литература
править- Задорожная А. Н. Отражение теории информационных каскадов в практике определения лимитов долговой нагрузки российскими компаниями // Известия УрГЭУ, 2016. — № 1.
- Лепа Р. Н. и Солодухин С. В. Анализ влияния теории информационных каскадов и стадного поведения агентов на формирование финансовых пузырей // Економіка пром-сті, 2011. — № 4. — С.256—262.
- Стрелец И. А. Поведение экономических агентов в условиях информационных каскадов // КЭ, 2014. — №12.