Щеглов Виталий Николаевич. Деятельность Голдмана Сакса и его последователей: алгоритмическая интерпретация некоторых "пандемий" в экономике

Щеглов В.Н.

Деятельность Голдмана Сакса и его последователей:

алгоритмическая интерпретация некоторых "пандемий" в экономике

Эта статья предназначена для специалистов по математической логике и социальных психологов, занимающихся моделированием творческого сознания по численным массивам исходных данных.

Обширные публикации, относящиеся к деятельности банкира еврейского происхождения Голдмана Сакса и весьма обширного множества его последователей (будем всех их обозначать далее символом Е независимо от национальности) будут нас интересовать лишь с общей структурно-информационной точки зрения и, конечно, как типичный образец подобной деятельности Е в России. Далее постараемся показать, каким образом можно получить в итоге выводы, отображающие по текущей информации что-то вроде эпидемии традиционного стремления Е к деньгам, возникновение особенно в последнее время почти глобальной "пандемии" -- росту нежелательных для всего населения (пусть обозначается символом Р) громадных экономических, социальных и межнациональных проблем. Еще отметим, что использованная далее статья [7] является лишь удобным примером из океана подобной литературы.

Для ускорения вычислений в этой информационной области потребуется (как обычно в конкретных областях знаний) введение прежде всего приемлемого тезауруса. Необходимо также создание синтаксиса, приспособленного для стандартной алгоритмической обработки имеющихся весьма разнообразных данных, а также некоторых требуемых семантических соглашений с читателями, что весьма характерно именно для интуиционистского анализа при интерпретации многих получаемых выводов. Еще здесь вкратце отметим, что практически Е генерируют в социальной жизни и экономике нечто вроде всеобщего хаоса и затем используют возникающие ситуации. Приведенный далее формализм построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики (АМКЛ) дает приемлемую основу для удачной интерпретации такого поведения Е и, главное, для быстрого прогноза возникающих весьма неустойчивы ситуаций. В некоторых случаях вычисленные АМКЛ указывают на доступные требуемые управляющие воздействия. Исчисление соответствующих предикатов (классов эквивалентности некоторых выделяемых (и существенных!) больших множеств массива исходных данных) позволяет иногда быстро решать возникающие проблемы.

Приведем далее, как обычно, краткое пояснение смысла решаемых задач и, главное, краткое описание их алгоритма решения (полностью алгоритм приведен в [1]). Автор настоятельно рекомендует заинтересованным читателям самостоятельно написать соответствующую программу, чтобы быть полностью в курсе обсуждаемых конструктивных синтаксических и семантических проблем при решении подобного рода задач.

При исследовании сложных объектов с помощью интуиционистских моделей математической логики [1, 2, 3] и, в частности, алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики (АМКЛ), обращает на себя внимание следующий факт. Интуиционистские модели могут быть истолкованы (в виде приближенного отображения действительности) как возможные состояния знания некоторого познающего субъекта, как модели творческого сознания. С помощью самой структуры или способа построения этих моделей удалось показать достаточно интересные алгоритмические интерпретации основ квантовой теории, теории калибровочных полей и общей теории относительности; квантовой теории калибровочных полей, квантовой теории гравитации, редукции квантованных когерентных состояний ультраструктур нейронов мозга, особых состояний сознания, структуры качественных выводов из астрономической модели Керра; удалось сопоставить структуру Нагорной проповеди и библейских заповедей с этапами построения АМКЛ [4], а также многие другие интерпретации особенно в области медицины (см. http://samlib.ru/s/sheglow_w_n/ ).

Возможно, любую интересную и сложную область познания можно интерпретировать с помощью этих достаточно гибких по своему построению интуиционистских моделей (далее будем писать иногда просто "моделей" или М). Формализация этого подхода может по мере накопления опыта и новых данных постепенно уточняться и специализироваться при изучении отдельных областей знания. Можно рассматривать эти модели как некоторый "переводчик" терминов, взятых из специализированных областей знания на язык построения М; они являются как бы некоторым формализованным познающим субъектом. Познание здесь осуществляется в виде алгебраических моделей интуиционистской логики (моделей Бета-Крипке). Такие М при практическом их использовании отображают динамику состояний исследуемого объекта или субъекта ("свободно становящиеся последовательности" [3]), или вообще динамику роста знаний некоторого субъекта (алгоритма вычисления АМКЛ). Приведем краткое описание этого алгоритма, детальное описание и множество примеров приведено в [1].

В исходном массиве действительных (или комплексных) чисел или чисел k-значной логики) Х(n+1, m), где n - число переменных (столбцов в Х) и m - число состояний (строк t), записанных в порядке течения времени t, выделяется один или несколько столбцов Y, для которых Y = f(X). В дальнейшем для краткости этот массив (базу данных) будем записывать как (Х, Y, t), где t - время (или порядковый номер строки или в иных случаях номер индивида). Значения Y разбиваются на k частей (обычно на 2 по медиане), и эти значения кодируются, например, в виде булевой функции Z = (0, 1), где например, 0 - целевые состояния и 1 - не целевые. Далее каждое состояние (строки в Х), которому задано определенное целевое значение Z, сравнивается со всей своей окрестностью нецелевых состояний, начиная с ближайших. Строятся конъюнкции К* (переменные соединены логическими связками "и", &) малого числа r открытых интервалов dx значений переменных для целевого состояния; r будем называть рангом конъюнкции К*. Итоговые К** (по всем целевым состояниям) вычисляются таким образом, чтобы К** были бы простыми импликациями (логические связки "если, то", ->), истинными формулами для Z, например: "если К**, то Z = 0" (иногда эти импликации будем называть исходными М). Примем также (это наше семантическое соглашение), что вычисление К* относится к функции подсознания, а К** и далее по алгоритму - к функции сознания. Затем вычисляются оценки Г для каждой К** (число состояний, где встречается данная К**). Далее строятся тупиковые дизъюнктивные формы (АМКЛ) для каждого значения Z = (0, 1) в отдельности. Начиная с наибольшей Г отбираются эти К и объединяются логическими связками "или", V; предварительно отбрасываются те из них, множества состояний которых ("покрытия", множества номеров строк) уже входят в объединение покрытий ранее отобранных итоговых К (т. е. строится тупиковая дизъюнктивная форма или итоговая М). Далее все вышеприведенные аналогичные операции совершаются и для нецелевых состояний. "Целевым" значением здесь становится Z = 1; соответствующее объединенное связками V множество этих К присоединяется в скобках к исходному целевому множеству К посредством новой связки V и символа отрицания (-).

В некоторых случаях требуется построение вероятностной модели. Для этого все частичные пересечения двух или более К обозначаются как новые К, оставшиеся множества и эти новые К вновь упорядочиваются по их Г, переиндексируются и подсчитываются итоговые Г и Г/m. Эти частоты в сумме дают единицу.

После вычисления модели обычно проводится ее интерпретация (обычно с помощью подходящих информационно-поисковых систем) - сопоставление с уже известными более общими теориями, в которые К входят как подмножества (поиск мажоранты, наводящих соображений, пояснений [5]). Иногда вычисляется также контекст отдельных наиболее интересных итоговых К, входящих в тупиковую форму. Это замкнутые интервалы значений всех переменных, не включенных в данную К, т. е. только для "своих" Г строк-состояний (для "покрытия" этой К). Интерпретация контекста (вместе с К) соответствует возможному объяснению функций Z и также несущественных переменных. При необходимости аналитического отображения логической модели производится аппроксимация всех подмножеств значений (х, у) для каждого К обобщенными рядами Эрмита или Фурье [1, 2, 6]. Будем считать, что мы потенциально имеем возможность отслеживать и сохранять в памяти компьютера весьма большие, но конечные массивы числовой содержательной информации, которая отображает доступный нам смысл исследуемого процесса.

Во многих часто встречающихся случаях Y = (у1, у2, ...) является многокритериальной функцией для Х (алгоритм см. в [1]). В более общем случае можно считать, что Х является массивом всей доступной информации, как бы некоторый текст (в динамике, по строкам), посредством которого исследуемый объект обменивается информацией с исследователем. Номера соответствующих переменных (слов, столбцов массива Х), являются обычно некоторым ограниченным словарем, тезаурусом. При этом, вообще говоря, каждое слово из этого словаря можно задать в качестве функции цели у относительно оставшейся части Х. Все дело заключается в том, в каком контексте (смысле) проводится исследование. Более того, иногда даже конкретная цель для исследователя не совсем ясна. В этом случае можно вычислить некоторое множество моделей для "обзорного" множества у и отобрать модель, для которой информационная энтропия меньше - практически, можно предпочесть модель, которая содержит меньшее число выводов К с оценками Г = 1. Конечно, далее если возможно, следует с помощью информационно-поисковых средств интерпретировать полученную модель, а иногда и отбросить неинтересные тавтологии, которые неожиданно выявляются при тесной корреляции у с некоторыми сходными (с у) по смыслу переменными. Затем, если это требуется, уже строится модель для многокритериального Y. Еще отметим, что при исследовании объектов в динамике в массив исходных данных можно включать информацию (модели, в том числе и их Y), полученные на предыдущем шаге исследования (модели с "памятью"). Особенно это характерно при исследовании конфликтующих структур (дипломатия, разведка, информационное воздействие на социальные структуры...), при этом обычно Y отображается в виде значений k-значной логики.

Сами модели АМКЛ в динамике (с контекстами) являются как бы наборами кадров некоторого кинофильма, отображающего поведение исследуемого объекта, который можно видеть с запаздыванием, зависящим от времени передачи исходных данных и всех вычислений. Вычисляемые итоговые импликации К (отдельные модели из АМКЛ) отображают здесь изменения во времени исследуемого объекта (или субъекта). В случае прогнозирования поведения объекта в будущем, входные данные должны включать также некоторые временные переменные: скорости, ускорения и т. п. Весьма часто такие процессы идут с обратной связью - Y зависит не только от значений входных переменных и Y в данный момент времени, но также и от более ранних их значений. При прогнозировании удобно использовать также аппроксимацию всех подмножеств значений (х, у) для каждого К обобщенными рядами Фурье или Эрмита - поведение объекта отображается как бы в виде "голографической интерференции" различных волн или в виде некоторых "всплесков", пакетов волн.

Будем считать, что на первом этапе исследования всевозможных текстов по заданной теме уже вычислены модели, которые распознают в этих произведениях ситуации, отображаемые в итоге некоторыми наборами научных, психологических, философских, религиозных понятий или иных обобщенных выводов, часто обозначаемых определенными терминами. Приведем далее список возможных семантических соглашений (интерпретаций результатов функционирования самого алгоритма построения АМКЛ), которые в итоге приписывают как самому алгоритму построения, так и различным параметрам модели, записанной в общем виде (например, функционалам К и Г) их определенные смысловые значения в различных ситуациях. Эти соглашения могут уточняться по мере накопления новых сведений о применении этих соглашений в определенной содержательной области. Следует отметить, что, возможно, лишь интуиционистские модели в настоящее время позволяют как бы более тонко настроить способы понимания, семантику получаемых выводов из моделей, относящихся к определенному содержательному виду. Будем записывать (жирным курсивом) далее нумерованный список по теме статьи некоторых сложных высказываний и понятий различных цитируемых авторов. Эти высказывания будем сопоставлять с различными стадиями функционирующего алгоритма или с наличием различных параметров модели (здесь как бы составляется словарь заранее согласованного "перевода" слов с одного языка на другой). Ссылка на литературу для каждого элемента списка приводится лишь один раз - она относится и к последующим элементам списка, вплоть до очередной новой ссылки (но внутри поясняющего текста могут быть свои ссылки). Приводимые ниже элементы списка следуют ходу изложения текста цитируемых авторов. В этом списке и в соответствующих интерпретациях даются по возможности лишь краткие определения различных терминов. Их более точный смысл следует искать в контексте всей статьи. Далее в интерпретациях курсивом выделяются термины и высказывания, для краткости поясняющие, например, с точки зрения психологии эти термины (или когда приводятся примеры). Иногда курсив применяется просто для выделения смысла слов.

Далее приведем лишь несколько наиболее интересных для алгоритмизации выводов из статьи [7] с указанием применения для них отдельных этапов алгоритма построения АМКЛ.

1. "Пузырь 1... цепочка займов, в которой каждый последующий зависел от предыдущего. Основная идея проста. Вы берете доллар и занимаете еще девять, потом берете фонд с этими десятью долларами и занимаете 90, потом к этим ста долларов берете еще 900. Если фонды начинают терять в цене, вы быстро теряете все деньги и больше не можете расплачиваться с инвесторами... Трудно не удивляться масштабу воображения, приведшему к этому титаническому безумию" [7]. -- Еще Л.Н. Толстой в своих поздних дневниках писал, что существует своеобразный гипноз народа, который возникает при воздействии на него всех функций власти. Пусть цель Z(Е) = 0, а цель Z(Р) = 1. В частности, динамика операций алгоритма здесь, согласно п.1 будет развиваться примерно следующим образом. Пусть исходный фонд $10 соответствует некоторому вычисленному выводу К(Е) с оценкой, например, Г = 10. Практически это означает, что вначале эти 10 Е договорились между собой любым способом рекламировать всем Р этот фонд, например, показывают как реально некое лицо с якобы Р фамилией ("ловля на живца") через некоторое время получает громадную прибыль из этого фонда (соответствующие строки массива данных располагаются ниже согласно текущему времени). Итак, по всему массиву конструируется некоторая истинная формула К(Е) -> Z = 0, соответствующая итоговой конъюнкции, например, К**(Е) = dxi & dxj & dxk..., где i, j, k -- номера соответствующих Е строк. Здесь как бы вырабатывается "условный рефлекс" у Р, наблюдающих за этими манипуляциями Х (посредством СМИ): "Действительно, этот фонд приносит большой доход" -- и начинают вкладывать в него свои деньги и т. д. По истечении некоторого времени Р пытаются взять свой "громадный" доход, однако или сам фонд куда-то исчезает или, в конце концов, объявляет о своем банкротстве, ссылаясь, например, на чрезвычайные обстоятельства и платит ничтожные штрафы (всю эту деятельность можно назвать "ловлей на обманку").. В итоговой модели теперь отсутствуют истинные (желаемые для Р) формулы К(Р) -> Z = 1. Внутри процесса вычислений лишь остаются некоторые конъюнкции К*(Р), для превращения которых в импликации К(Р) недостает лишь наличия одного открытого многомерного интервала dxp, где хр -- переменные, соответствующие самому факту получения Р своего дохода... Весь громадный доход в итоге присваивается Е.

2. "Пузырь 2. Типичное мошенничество интернет-эпохи было очень простым. Компании... становились публичными через IPO (публичное размещение акций), вызывали внимание СМИ и продавали акций на мегамиллионы. Это примерно как если бы инвестбанки типа Голдмана брали бы арбуз, оборачивали бы его красивой этикеткой, выбрасывали бы в окно своего 50-го этажа и успевали бы продать, пока он летит. В этой игре вы были победителем только если успевали забрать свои вложения до того, как арбуз коснется тротуара... Средний инвестор не знал, что банки поменяли правила игры, показывая сделки лучшими, чем они были на самом деле. Реальная система инвестиций была двухуровневой -- один уровень для инсайдеров, знавших реальные цифры, другой -- для простых инвесторов, покупавших активы по откровенно иррациональным ценам". -- См. п.1. Инсайдеры здесь это Е, простые инвесторы -- Р. Еще разница в том, что здесь вместо выработки "условного рефлекса" путем реального первоначального размещения вкладов Е в первоначальный фонд ("ловля на живца") Е теперь вырабатывают этот "рефлекс" путем выброса некоторой, как позже оказывается, второсортной и уже начинающей портиться приманки (через СМИ), к которой в первое время начинают стремиться масса Р. Теперь же задача Е состоит в том, чтобы как можно скорее "выловить" этих Р, которые еще не разобрались в качестве этой сомнительной приманки и поспешить получить свой громадный доход). Как и ранее, наказание этих Е либеральным государством здесь вялое и ничтожное.

3. "Пузырь 3. Здесь повторился уже известный трюк со снижением стандартов, просто это были уже стандарты не IPO, а ипотеки... Чтобы спрятать содержание продукта, который продавал Голдман, использовались два метода... сотни рассрочек группировались в инструменты под названием CDO, сборные долговые обязательства. Они продавались инвесторам с легендой. что даже если в пакете и попадаются некачественные кредиты, то качественные их уравновесят и особого риска не будет... Чтобы обезопасить собственные ставки, Голдман привлекал компании типа AIG для страховки - с помощью свопов [обмена активами с] CDS [покупатель делает взносы продавцу, который обязуется погасить кредит]. На пике ипотечного бума Голдман продал на 76,5 миллиардов обеспеченных ипотекой бумаг, треть из которых была качества ниже нормального, институциональным инвесторам - пенсионным фондам и страховым компаниям... получил кучу исков, многие из которых обвиняли банк в сознательной продаже инвесторам некачественных ипотечных бумаг. И снова Голдман вышел сухим из воды, согласившись заплатить $60 миллионов - сумму, которую отдел CDO во время бума зарабатывал за полтора дня". -- См. п.2. Здесь всё то же, но образно говоря, к уже гниющей приманке (ипотечные бумаги) добавлялась часть свежей.

4. "Пузырь 4... у Голдмана были помощники..., превративших рынок [нефти] в спекулятивное казино... убедив пенсионные фонды и других институциональных инвесторов инвестировать в нефтяные фьючерсы - контракты на покупку нефти на определенную дату... Цены вверх двигало не потребление реальной нефти, а торговля бумажной нефтью... ее количество превзошло количество реальной нефти во всех хранилищах страны... Это было повторением... ипотечного безумия, когда Уолл-Стрит зарабатывал прибыль, продавая лохам ожидания будущего бесконечного роста. Повторяя знакомый нам шаблон, нефтяной арбуз разбился об тротуар... , вызвав массовые потери... Растущие благодаря нефтяному пузырю цены на продовольствие привели к катастрофам по всей планете, поставив около 100 миллионов людей на грань голода и вызвав продовольственные бунты по странам третьего мира". -- См. п.3. , всё аналогично.

5. "Пузырь 5. Кризисный выкуп банков... когда дело доходит до Голдмана, никаких "свободных рынков" не существует. Правительство может дать другим игрокам на рынке умереть, но оно просто не позволит Голдману обанкротиться ни в каких обстоятельствах. Для него рыночное преимущество неожиданно превратилось в объявление своей исключительной привилегии... бандитский капитализм... банк перемещал деньги так, что большинство его доходов случилось в зарубежных странах с низкими налогами. Благодаря нашей совершенно дырявой системе корпоративных налогов, компании вроде Голдмана могут перевозить свои доходы в оффшоры и откладывать выплаты налогов на эти деньги бесконечно". -- Во всяком случае верхушка правительства -- это Е с их целями (эти данные потребуется для задания цели Z = 0 соответствующим строкам исходного массива).

6. "Пузырь 6. Глобальное потепление. "Лимит" на выбросы [углекислоты] будет постоянно снижаться государством, что означает, что углекредиты станут более и более недоступны с каждым новым годом... Страны мира как бы ставятся в положение, когда им предписано, сколько они могут иметь промышленности вообще... Это блестящий новый "рынок сырья", материал для покупок и продаж гарантированно повышается в цене. Новый углеродный рынок -- практически калька с казино по торговле сырьём. "Торговля с лимитами"... практически бесплатным для него [банка Голдмана] потоком денег и государственными гарантиями -- тогда как настоящие жертвы этого бардака обычные налогоплательщики... Это бандитское государство, запустившее бандитскую экономику". -- См. также п.5. Здесь, пожалуй, главное, что теперь верхушка Е может (по крупному счету) делить государства на "свои" (Е) и "не свои" в отношении лимитов на выбросы СО2 -- кто может развивать свою промышленность, а кто должен оставаться сырьевой колонией (соответствующие переменные должны быть заранее введены в массив данных).

Формализм АМКЛ дает сравнительно приемлемую основу для удачной интерпретации и, главное, для быстрого прогноза (распознавания) возникающих весьма неустойчивых ситуаций, подобных вышеприведенным "пандемиям", -- образно говоря, лопающихся в итоге таких гнойных Е "пузырей" в глобальной экономике, да и в политике.

Литература

1. Щеглов В.Н. Творческое сознание: интуиционизм, алгоритмы и модели. - Тула: "Гриф и К", 2004. - 201 с., см. книгу автора также в Интернете: http://samlib.ru/s/sheglow_w_n/ , http://publ.lib.ru/ARCHIVES/SCH/SCHEGLOV_Vitaliy_Nikolaevich/_Scheglov_V.N..html (здесь также статьи с формулами), http://shcheglov.livejournal.com/ (ссылки на новые статьи), http://escalibro.com/ru/poetry/works/sheglow_w_n/, http://escalibro.com/ru/poetry/works/corolev32/ (все эти ссылки действительны и для других работ автора, некоторые последние работы могут также быть в http://web.snauka.ru/wp-admin/ ).

2. Щеглов В.Н. Творческое сознание: интерпретация алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики, 2007. - 12 с.

3. Драгалин А. Г. Математический интуиционизм. - М.: "Наука", 1979. - 256 с.

4. Щеглов В.Н. Нагорная проповедь: сопоставление с алгоритмом построения алгебраических моделей интуиционистской логики, 2008. - 9 с.

5. Шанин Н.А. Об иерархии способов понимания суждений в конструктивной математике// Труды математического института имени В. А. Стеклова, CXXIX // Проблемы конструктивного направления в математике, 6. - Л.: "Наука", 1973. - С. 203 - 266.

6. Антосик П., Микусинский Я., Сикорский Р. Теория обобщенных функций. - М.: Мир, 1976. - 312 с.

7. Тэйби М. Великий американский пузыренадуватель, 2009. http://www.warandpeace.ru/ru/reports/vprint/37078/

См. также другие публикации автора: http://samlib.ru/s/sheglow_w_n/ , http://publ.lib.ru/ARCHIVES/SCH/SCHEGLOV_Vitaliy_Nikolaevich/_Scheglov_V.N..html (здесь также статьи с формулами), http://shcheglov.livejournal.com/ (ссылки на новые статьи), http://escalibro.com/ru/poetry/works/sheglow_w_n/, http://escalibro.com/ru/poetry/works/corolev32/ , http://web.snauka.ru/wp-admin/ . Фотоальбом 1: http://4put.ru/pics/u_135/ , фотоальбомы 2, 3, 4: http://shcheglov.gallery.ru , фотоальбом 5: http://photo.qip.ru/users/shcheg3 2/151006983/ . Фотоальбом 7: http://club.foto.ru/user/398059 и http://photoalbums.ru/thumbnails.php?album=3649 . http://500px.com/shcheglov. Email: [email protected]

24.04.2013 г.

Оставить комментарий © Copyright Щеглов Виталий Николаевич (corolev32@mail.ru) Размещен: 24/04/2013, изменен: 24/04/2013. 25k. Статистика. Статья: Естествознание Психиатрия и психология национальных меньшинств		Ваша оценка:

Щеглов Виталий Николаевич : другие произведения.

Деятельность Голдмана Сакса и его последователей: алгоритмическая интерпретация некоторых "пандемий" в экономике