وصفة مؤكدة لكارثة اقتصادية / ديفيد فريدمان

على الرغم من الدروس المستفادة من أزمة الائتمان العالمية عام 2008، إلا أن وول ستريت تراهن على مستقبلنا بناءً على نماذج علمية هشة

عوامل كثيرة أدت إلى انهيار السوق المالية الأمريكية عام 2008، مما أدى إلى تحول العالم كله إلى كساد اقتصادي لم يتمكن بعد من التعافي منه بشكل كامل. أحد أسباب ذلك هو الرياضيات. لقد طورت شركات الاستثمار المالي أساليب معقدة لاستثمار أموال عملائها، حتى أنها اضطرت، من أجل تقييم المخاطر الكامنة في هذه الاستثمارات، إلى الاعتماد على صيغ لا يفهمها إلا الخبراء. ولكن، كما تعلمنا من تجربتنا المريرة قبل ثلاث سنوات، فإن هذه الصيغ أو النماذج ليست سوى انعكاسات شاحبة للعالم الحقيقي، وفي بعض الأحيان يمكن أن تضللنا وتسبب أضرارا لا يمكن إصلاحها.

وكما نعلم، فإن المجال المالي ليس المجال الوحيد الذي يتم فيه اتخاذ القرارات بناءً على نماذج رياضية لا يمكن الوثوق بها دائمًا. يتعامل العلماء مع النماذج في العديد من المجالات، مثل علوم المناخ وتآكل الشواطئ والسلامة النووية، حيث إما أن تكون الظواهر التي يصفها النموذج معقدة للغاية، أو يصعب الحصول على معلومات عنها، أو كليهما، كما يحدث بالفعل في النماذج المالية. ومع ذلك، لا يوجد في أي مجال من مجالات النشاط البشري نماذج مبنية على مثل هذا الأساس الهش تحظى بقدر كبير من المصداقية كما هو الحال في المجال المالي.

إن القوة المفترضة لنماذج تقييم المخاطر هي التي أعطت شركات الاستثمار الثقة لاستخدام القروض الضخمة كرافعة مالية من أجل زيادة الأرباح من رهاناتها. وقد تم استخدام هذه النماذج من قبلهم للتنبؤ بدرجة المخاطرة في هذه الرهانات وتحديد الاستثمارات الأخرى التي كان من المفترض أن تعوض هذه المخاطر. ولكن في ضوء الشكوك الهائلة التي تحيط بالنماذج التي وضعت فيها الشركات الاستثمارية ثقتها، لم يكن ذلك سوى أمان زائف. يقول ديفيد كولاندر، الخبير الاقتصادي في كلية ميدلبري، الذي درس أزمة الائتمان العالمية في عام 2008: "نحن ببساطة لا نعرف ما يكفي لإنشاء نظرية جيدة تكون قادرة على تغطية جميع المخاطر المالية التي نتعرض لها". الفكرة هي أن لدينا نماذج قادرة على وصف كل حالة عدم اليقين والسلوك الذي نشهده في الأسواق وعدم القدرة على التنبؤ ليس سوى فكرة مجنونة. ولكن استخدم هذه النماذج كما لو كانت قادرة بالفعل على القيام بذلك.

سيكون من التبسيط للغاية إلقاء اللوم عن الكارثة الاقتصادية على نماذج تقييم المخاطر وحدها. ومما لا شك فيه أن عوامل بشرية أخرى، سياسية وتنظيمية، لعبت دوراً في الأزمة. ومع ذلك، فمن الممكن بالتأكيد القول بأن النماذج كانت بمثابة حلقة حاسمة في سلسلة الأحداث التي أدت إلى الانهيار الأرضي، وربما حتى عاملاً حاسماً لولاه لما حدثت الكارثة الاقتصادية. في هذا الوضع، حيث يوجد الكثير على المحك، خصصت شركات الاستثمار المالي في السنوات الثلاث الأخيرة منذ عام 2008 عشرات الملايين من الدولارات لتعزيز نماذجها لتقييم مخاطر الاستثمار، على أمل أن تمنع النماذج الجديدة انهيارًا اقتصاديًا آخر. . لكن أملهم قد يكون أملاً كاذباً أو أمنيات لا أساس لها من الصحة. يعرب خبراء النمذجة المالية عن شكوك كبيرة حول إمكانية حدوث أي تحسن كبير في نماذج تقييم المخاطر. ومعنى هذا واضح ومخيف في نفس الوقت: فالبنوك وشركات الاستثمار تقود الاقتصاد العالمي إلى مستقبل حيث ترتفع مخاطر تكرار أحداث الماضي.

المستقبل الوردي لعصر 2007

ليس من الصعب على نحو ما أن نفهم فشل نماذج تقييم المخاطر في عامي 2007 و2008. وكان من المفترض أن تحاكي هذه النماذج التفاعلات المعقدة بين العديد من قوى السوق، مثل تقلبات السوق، والتغيرات في أسعار الفائدة، وأسعار الأسهم والسندات والخيارات، وغيرها من الأدوات المالية. وحتى لو نجحوا في القيام بذلك، وهو أمر قابل للنقاش، فإن النماذج لم تأخذ في الاعتبار سيناريو واحد مهم: ماذا يحدث عندما يرغب جميع المستثمرين في السوق في بيع جميع ممتلكاتهم في نفس الوقت؟

وهذا بالضبط ما حدث في تلك الأيام المظلمة من سبتمبر 2008، عندما قررت الحكومة الأمريكية عدم إنقاذ بنك الاستثمار ليمان براذرز من الأزمة الاقتصادية التي وقع فيها، ولم تتمكن المؤسسة المالية المحترمة من سداد ديونها. ولم يوقف كرة الثلج ويمنع الانهيار الكامل سوى ضخ كميات كبيرة من الأموال إلى السوق من قبل الحكومة الفيدرالية الأمريكية.

خلال عام 2007، تنبأت نماذج تقييم المخاطر بأن فرص تخلف أي مؤسسة مالية كبرى عن السداد كانت ضئيلة للغاية. ووفقا لماركو أفيلانيدا، عالم الرياضيات من جامعة نيويورك والخبير في نماذج تقييم المخاطر المالية، فإن إحدى أخطر المشاكل هي أن النماذج تجاهلت متغيرا مهما للغاية يؤثر على متانة المحفظة الاستثمارية: السيولة، أي قدرة رأس المال. السوق لتنسيق كمية المشترين وكمية البائعين. وعندما لا يؤخذ متغير رئيسي بعين الاعتبار، فإن ذلك يؤدي إلى عواقب وخيمة.

إن معادلة التنبؤ بمخاطر التأخير في موعد هبوط الطائرة لن تكون موثوقة إذا لم تتضمن عاملاً رياضياً يمثل التأخير بسبب الظروف الجوية. وفي حالتنا، ربما يكون عامل السيولة هو المتغير الأكثر أهمية في تقييم مخاطر الإعسار في حالة الأوراق المالية المدعومة بالرهن العقاري بجميع إصداراتها. وهذه الأوراق المالية عبارة عن أدوات مالية معقدة شاركت في العقد الماضي في النمو المذهل الذي شهدته سوق الإسكان في الولايات المتحدة، وبشكل خاص في الرهن العقاري الثانوي (القروض التي تنطوي على مخاطر عالية بعدم السداد). عندما بدأت أسعار المساكن في الولايات المتحدة في الانخفاض في عام 2008، لم يكن أحد يعرف كيفية تقدير قيمة هذه الأدوات المالية حقًا، مما أدى إلى توقف التداول بها، أي أنها أصبحت "غير سائلة".

ونتيجة لذلك، أصبحت البنوك التي احتفظت بها غير قادرة على سداد ديونها، مما تسبب في حالة من الذعر بين المستثمرين. ووفقا لأفلاندا، إذا كانت النماذج المالية قد حددت بشكل صحيح مخاطر عدم السيولة، فإن هذا كان سيسمح للبنوك بخفض أسعار هذه الأدوات المالية في مرحلة مبكرة، وبالتالي السماح للمشترين بالمخاطرة بأموال أقل.

قد يبدو تجاهل عامل رئيسي بمثابة فضيحة، لكن العلماء يفعلون ذلك طوال الوقت. في بعض الأحيان لا يدركون أن متغيرًا معينًا يلعب دورًا رئيسيًا، وفي بعض الأحيان لا يعرفون كيفية أخذه في الاعتبار في المعادلة. ووفقا لكولاندر، فإن هذا يطرح مشكلة في علم المناخ، الذي غالبا ما تفتقر نماذجه إلى العوامل التي تمثل تأثير السحب. يقول كولاندر: "من بين العوامل التي تحدد كيف سيكون الطقس، يبلغ وزن السحب 60%، وعادةً ما تتجاهلها النماذج".

"عندما لا تستطيع أن تأخذ في الاعتبار في النموذج عاملًا له مثل هذا التأثير الكبير على النتائج، يجب عليك ممارسة حكم كبير فيما يتعلق بالنتائج، وعدم تصديقها بشكل أعمى." تنشأ هذه المشكلة أيضًا في العديد من المواقف الأخرى. كيف يمكن التعبير عن رغبة الجمهور في التطعيم عند بناء نموذج لانتشار نوع جديد وخطير من الأنفلونزا؟ وماذا عن نمذجة قدرة فرق الطوارئ على استبدال الأجزاء التالفة وإطفاء الحرائق في محطات الطاقة النووية في حالة ارتفاع درجة حرارة قلب المفاعل؟

عندما نحدد بوضوح عاملًا أساسيًا لم نأخذه بعين الاعتبار في النموذج، في معظمه، بالطريقة الصعبة، فمن الممكن أحيانًا حل المشكلة، ولكن في بعض الأحيان لا يمكن إصلاح ما يحتاج إلى إصلاح. في حالة نماذج التنبؤ بالمخاطر المالية، فإن تضمين عامل السيولة في النموذج ليس بالأمر التافه، لأن عدم السيولة يميل إلى التصرف بطريقة غير خطية أكثر بكثير مما هو معتاد في حالة الأسعار، كما يقول روبرت جارو، وهو خبير في الاقتصاد. أستاذ المالية والاقتصاد في جامعة كورنيل والذي يركز عمله على نماذج تقييم المخاطر. يمكن للأسواق أن تتحول من السيولة العالية إلى السيولة غير السائلة في غمضة عين. وهذا مشابه للفرق بين نمذجة تدفق الهواء حول طائرة تحلق بسرعات عادية ونمذجة التدفق الناتج حول طائرة تتجاوز سرعة الصوت (واجهت العديد من الطائرات مواقف إشكالية قبل أن يتمكن مهندسو الطيران من بناء نموذج من شأنه أن يصف مثل هذا الوضع بشكل صحيح).

ويسعى جارو إلى دمج خطر عدم السيولة في النماذج، لكنه يحذر من أن المعادلات التي تم الحصول عليها من النموذج ليس لها حل واحد ونظيف. إن انعدام السيولة، بحكم تعريفه، أمر لا يمكن التنبؤ به: فلا يوجد نموذج رياضي يستطيع التنبؤ متى سيقرر المشترون في السوق أن الأمر لا يستحق استثمار أي مبلغ من المال في أداة مالية معينة بسبب المخاطر التي تنطوي عليها. ولكي ينعكس هذا السلوك في النموذج، يجب أن يسمح بمجموعة متنوعة من الحلول، وقد يكون الاختيار بينها مشكلة. يقول جارو: "النماذج التي أعمل عليها يمكن أن تكون مفيدة في تقييم مخاطر عدم السيولة، لكنها بعيدة عن الكمال".

ولكن من المؤسف أن تجاهل مخاطر نقص السيولة لم يكن المشكلة الخطيرة الوحيدة. تم تصميم نماذج التنبؤ بالمخاطر المالية للتركيز على المخاطر التي تواجهها مؤسسة معينة.

ويعتبر هذا دائمًا معقولًا لأن المؤسسات المالية تريد فقط التعامل مع المخاطر التي تتعرض لها هي نفسها، وتميل الهيئات التنظيمية إلى التصرف بناءً على افتراض أنه إذا كانت المخاطر التي تتعرض لها كل واحدة من هذه المؤسسات منخفضة، فإن النظام ككل يمكن اعتبارها آمنة. لكن تبين أن هذا افتراض ضعيف، كما يقول راما كونت، الذي يرأس مركز الهندسة المالية بجامعة كولومبيا. وفقا لكونت، في نظام حيث يوجد ترابط بين العديد من العوامل، قد تكون المخاطر النظامية ككل عالية، حتى لو كان كل عامل في حد ذاته لديه خطر فشل منخفض.

تخيل، كما يقول كونتي، مجموعة من 30 شخصًا يسيرون جنبًا إلى جنب في حقل مفتوح مع وضع أذرع الجميع على أكتاف أصدقائهم: قد لا يكون من المتوقع أن يتعثر كل واحد منهم، ولكن هناك احتمال معقول أن يتعثر شخص ما في المجموعة سوف يتعثر وفي هذه الحالة قد يسقط مع آخرين كم عدد أصدقائه. وهذا هو بالضبط الوضع الذي توجد فيه المؤسسات المالية، بحسب كونتي. ويقول: "حتى عام 2008، وحتى خلاله، لم يعير المنظمون، عندما جاءوا لتقييم المخاطر، أي اهتمام بالعلاقات بين هذه البنوك. "كان ينبغي عليهم، على أقل تقدير، أن يلاحظوا أن الجميع استثمروا كمية هائلة من رأس المال في سوق الرهن العقاري الثانوي".

خريطة الكارثة

ويقول كونتي إن صناعة توليد الطاقة تواجه مشكلة مماثلة. إن فرص حدوث عطل في محطة توليد واحدة ضئيلة، ولكن من وقت لآخر يحدث عطل في بعض محطات توليد الطاقة، مما قد يتسبب في زيادة التحميل في محطات توليد الطاقة الأخرى في الشبكة، وهو الوضع الذي ينطوي على خطر إيقاف التشغيل على نطاق واسع من إمدادات الكهرباء، مثل الانقطاعات الكبيرة للتيار الكهربائي التي حدثت في الولايات المتحدة الأمريكية في الأعوام 1965 و1977 و2003. ومن أجل الحد من مخاطر هذا النوع من فشل النظام، تقوم شركات إمدادات الكهرباء بإجراء اختبارات تعرف باسم "اختبار N-1": تشغيل سيناريوهات يتم فيها محاكاة فشل محطة توليد كهرباء واحدة من أجل التنبؤ بما سيكون تأثيره على كامل النظام. شبكة. ومع ذلك، كما يقول كونت، تتمتع صناعة توليد الطاقة بميزة كبيرة، لأنها تعرف كيفية ربط جميع محطات الطاقة في النظام ببعضها البعض.

لكن النظام المالي عبارة عن صندوق أسود. يقول كونتي: "في الوضع الحالي، لا أحد يعرف كيف يبدو النظام المالي". وأضاف: "لا نعرف من يتفاوض مع من، وعلى ماذا وبأي ثمن. وهذا يعني أننا لا نستطيع التنبؤ بالعواقب التي قد تترتب على انهيار بنك استثماري مثل ليمان براذرز على البنوك الأخرى. وفي عام 2008، كان لدى المنظمين 48 ساعة للتوصل إلى تخمين".

الحل الواضح هو رسم خريطة لكل هذه الاتصالات. كونت هو من بين جماعات الضغط التي تعمل على فرض التزام المؤسسات المالية بتقديم تقارير إلى هيئة حكومية مركزية لجمع البيانات حول جميع المعاملات التي تديرها، ليس فقط على المستوى الوطني المحلي، ولكن أيضًا على المستوى الدولي، حيث أن الأموال تتدفق اليوم بحرية. من بلد إلى بلد. ومع ذلك، فإن البنوك بطبيعة الحال مترددة في الإبلاغ عن هذه البيانات. إذا كشفت إحدى الشركات لعامة الناس عن تفاصيل استثمار واسع النطاق في مراحل المناقشة والتشكيل، فإن ذلك قد يلهم الآخرين لتقليدها وشراء مثله، مما يتسبب في ارتفاع الأسعار، في حين أن المعلومات المتعلقة باستثمار واسع النطاق قد يشير البيع العام إلى مشاكل مالية ويدفع المستثمرين إلى سحب أموالهم. وبحسب كونت، فمن الممكن معالجة مشكلة السرية والتأكد من عدم توزيع التقارير المرسلة إلى وكالة جمع البيانات على أطراف أخرى.

ويشير كونت إلى أن "الحكومات ظلت لسنوات تتبادل البيانات السرية المتعلقة بالقدرات النووية مع الوكالات الدولية، والبيانات المالية ليست أكثر حساسية من ذلك". وفي الواقع، فإن إصلاح دود-فرانك الذي تمت الموافقة عليه وأصبح قانونًا رسميًا في الولايات المتحدة الأمريكية في عام 2010 يسمح بإنشاء "مكتب حكومي للأبحاث المالية"، والذي قد يكون في الأساس بمثابة وكالة لجمع البيانات من المؤسسات المالية الأمريكية. ومع ذلك، لا يزال من غير الواضح ما إذا كانت أي وكالة ستكون قادرة على جمع كل البيانات اللازمة لرسم خريطة مفصلة وحديثة للنظام المالي العالمي، لذلك لا يزال من الممكن أن تمر المخاطر النظامية دون أن يلاحظها أحد تمامًا كما حدث في عام 2007.

وحتى لو كان لدى الهيئات التنظيمية ما يكفي من البيانات، فإن النماذج المتاحة لنا ليست متطورة بالقدر الكافي للتعامل معها. ووفقا للبروفيسور داريل دافي من جامعة ستانفورد، فإن النماذج الحالية هي نماذج احتمالية لا تضع أي افتراضات حول المستقبل، وبدلا من ذلك تقدم قائمة بفرص التخلف عن السداد في جميع أنواع المواقف من بين عدد لا يحصى من المواقف المستقبلية المحتملة. وغني عن القول أن التحديد الموثوق لمثل هذه الفرص لا يتطلب فقط جمع جبال من البيانات، بل يتطلب أيضًا فهمًا شاملاً لجميع القوى المختلفة التي تلعب دورًا في الساحة، والرياضيات المعقدة، والقدرة الحاسوبية الهائلة. وهذا فقط لبنك واحد. ووفقا لدافي، فإن فكرة تطبيق هذه المتطلبات المرعبة على النظام المالي ككل هي فكرة سخيفة.

ويقدم دافي اقتراحاً بديلاً: اختبار الإجهاد، أو ببساطة وصفاً تفصيلياً لبعض السيناريوهات المستقبلية المحددة جيداً والتي يمكن أن تعرض المؤسسة المصرفية لمخاطر غير عادية. إن تحديد مخاطر الإعسار في ظل ظروف سيناريو محدود يقدم لنا مشكلة أبسط. على سبيل المثال، إذا كنا نحاول أن نكتشف بأنفسنا ما هو الخطر المتمثل في أننا لن نكون قادرين على سداد أقساط الرهن العقاري في وقت ما في المستقبل، فيمكننا تبسيط المشكلة إذا بدلًا من حساب كيفية إدارتها في العديد من الأحداث المستقبلية المحتملة، أو في جميعها، نحاول تخمين كيف يمكننا التغلب على تخفيض رواتبنا بنسبة 10٪. ويمكن للبنوك أن تختار السيناريوهات التي تتضمن انخفاضا حادا في سوق الأوراق المالية، والتخلف عن سداد القروض العقارية، وارتفاع أسعار الفائدة، وما إلى ذلك. في هذه السيناريوهات، سيتم أيضًا أخذ الوضع الذي تكون فيه مؤسسة مالية واحدة أو أكثر غير قادرة على سداد ديونها، بهدف التحقق من مدى تأثير حالة الإعسار هذه على البنك الذي يجري الاختبار. يقول دافي: "الفكرة هي محاكاة الصدمات الخطيرة في المحفظة الاستثمارية للبنك ومعرفة ما سيكون عليه أداء البنك من الآن فصاعدًا". "ليس من المهم ما هو احتمال حدوث أي سيناريو معين؛ على أية حال، السيناريو يزودنا بالكثير من المعلومات لغرض تحديد نقاط الضعف".

ويوصي دافي بمطالبة البنوك بالرد على نحو 10 سيناريوهات مختلفة سيتم اختيارها بعناية، على أن يتضمن كل منها احتمال إفلاس كل من البنوك العشرة المختلفة. ووفقا له، إذا أجرت 10 بنوك مثل هذا الفحص، فسنحصل على مصفوفة 10x10x10، والتي يمكن أن تعطي المنظمين فكرة جيدة عن مكان وجود المخاطر النظامية.

لو طُلب من بعض البنوك الكبرى على وجه التحديد قبل بضع سنوات، مثلاً في عام 2006، تقييم مدى تأثر محافظها الاستثمارية بموجة من التخلف عن سداد الرهن العقاري وانهيار مؤسستين ماليتين ضخمتين، فمن المحتمل تماماً أن الجهات التنظيمية كانت لتفعل ذلك. جميع المعلومات اللازمة لدفع النظام المالي إلى اتخاذ الإجراء المناسب للهروب السلس من الوضع الخطير الذي وجدت نفسها فيه. ويعترف دافي بأن عيب هذا النهج هو أن اختبار التحمل لا يمكنه فحص سوى عدد صغير للغاية من السيناريوهات المحتملة التي لا حصر لها والتي قد يواجهها النظام المالي. ومن المستحيل أن نطالب أحد البنوك بإعداد تقييمات للمخاطر لآلاف من السيناريوهات المختلفة التي تشمل إعسار مئات البنوك المختلفة. وهذا يعني أنه حتى لو أظهر الاختبار باستخدام السيناريوهات أن النظام مستقر نسبيًا وقادر على تحمل الصدمات التي تم اختبارها، فلا يزال هناك احتمال لانهيار النظام إذا تحقق أحد السيناريوهات التي لا تعد ولا تحصى والتي لم يتضمنها الاختبار.

المسار الذهبي الرياضي

المشكلة الأخرى التي ينطوي عليها بناء النماذج المعقدة هي أنه عند نقطة معينة يصبح تعقيدها عائقًا. يقول بول ويلموت، المدير السابق لصندوق التحوط والآن باحث يتعامل مع الرياضيات التطبيقية، إن صانعي النماذج يتسببون في كثير من الأحيان في أن تتعثر إبداعاتهم في مستنقع العشرات من التعبيرات الرياضية المحملة بمتغيرات ومعاملات مختلفة، كل منها وهو ما يصاحبه في الأساس احتمال جديد للخطأ، بحيث تكون النتيجة النهائية بعيدة كل البعد عن الدقة. ويوصي ويلموت بأن يحاول بناة النموذج إيجاد "المسار الرياضي الذهبي" كما يسميه، أي النقطة التي يمتلك فيها النموذج ما يكفي من التعبيرات للسماح بتقريب معقول للواقع، ومع ذلك فهو لا يزال بسيطًا بما يكفي حتى نتمكن من ذلك فهم كامل لجميع عملياتها والقيود. يقول ويلموت إن الكثير من صانعي النماذج لا يتمكنون من تحقيق مثل هذا التوازن.

ومن الآمن المراهنة على أن مشكلة موثوقية نماذج تقييم المخاطر المالية لن يتم حلها لسنوات عديدة قادمة. إذا ماذا يمكننا أن نفعل بشأنه؟ الخيار الحقيقي الوحيد أمامنا هو عدم الثقة في النماذج، حتى لو كانت المعادلات تبدو جيدة من الناحية النظرية. لكن مثل هذا التفكير يتناقض مع مبادئ وول ستريت. يقول جارو: "لم يكن هناك أي حافز للتشكيك في النماذج، لأن الأشخاص الذين يسيطرون على الشركة يكسبون ثروة من استخدامها". "حتى اندلاع الأزمة، كان الجميع يعتقد أن النماذج تعمل بشكل جيد. والآن أصبحوا محل ثقة مرة أخرى." ويقول إنه من المتوقع أن تتحسن النماذج والبيانات، ولكن ليس بما يكفي لتبرير الكثير من الثقة في النتائج.

ولو استجابت الهيئات التنظيمية لهذه التحذيرات، لأجبرت البنوك على الاحتفاظ بالمزيد من الأموال النقدية وتوخي قدر أكبر من الحذر في استثماراتها. ويشير أفالاندا إلى أن ثمن هذا الحذر، الذي لا يتجاوز الحد المعقول، سيكون نظاما أقل كفاءة، أو بعبارة أخرى، سيصبح المستثمرون أقل ثراء منه في المتوسط. ستنخفض أرباح البنوك وسيكون لديها أموال أقل لتقديم القروض. سيكون من الصعب بعض الشيء علينا جميعا أن نتعامل مع هذا الوضع، ولكن سيكون من غير المرجح أيضا أن نقفز إلى أزمة أخرى وأعيننا مغمضة. كل شيء له ثمن.

لقد كتب ديفيد إتش فريدمان عن العلوم والأعمال والتكنولوجيا لمدة 30 عامًا. ويستكشف كتابه الأخير بعنوان "خطأ!"، القوى التي تدفع العلماء وغيرهم من كبار الخبراء إلى تضليلنا.

عن المؤلف

لقد كتب ديفيد إتش فريدمان عن العلوم والأعمال والتكنولوجيا لمدة 30 عامًا. ويستكشف كتابه الأخير بعنوان "خطأ!"، القوى التي تدفع العلماء وغيرهم من كبار الخبراء إلى تضليلنا.

والمزيد حول هذا الموضوع

علم الفقاعات الاقتصادية وانتهاء صلاحيتها. بقلم غاري ستيكس، مجلة ساينتفك أمريكان إسرائيل، أكتوبر-نوفمبر 2009، الصفحات 54-61.

فشل إدارة المخاطر: لماذا تم كسرها وكيفية إصلاحها. دوغلاس دبليو هوبارد. وايلي، 2009.

أكبر من أن تفشل: القصة الداخلية لكيفية نضال وول ستريت وواشنطن لإنقاذ النظام المالي - وأنفسهما. أندرو روس سوركين. البطريق، 2010.

نماذج إدارة المخاطر: البناء والاختبار والاستخدام. روبرت أ. جارو في مجلة المشتقات، صيف 2011، المجلد. 18، لا. 4، الصفحات 89-98؛ صيف 2011.