Я так понимаю, это подвод chaos/complexity/systems theory под S-curve transitions. Например, в этом подкасте: https://www.listennotes.com/podcasts/energi-talks/a-conversation-with-dr-doyne-wHpWF57Md2G/ автор книги много поминает Тони Себу.
В целом книга очень солидная с научной и методологической точек зрения.
Бекграунд автора Дойна Фармера: физика, математика хаоса, “стартап” в 1970-х по обыгрышу казино в рулетку, потом хедж-фонд в 1990-х.
Автор дает обзор “мейнстримной” экономической науки, как стоящей на трех основных принципах:
- Utility maximisation: agents (people, households, institutions) are modelled as always striving to maximise their future utility, determined by a certain (perhaps unknown) utility function
- Equilibrium: the economy tends towards an equilibrium when there are no “external shocks”. Thus the main method of economic research is “solving equilibrium equations” for certain (simplified) models of the economy with a few representative/modelled agents, such as one agent representing all people, one agent representing all business, one agent representing all banks (money lenders), etc.
- Rationality: agents are rational (see rational expectations theory), that is they are assumed to act as if they know what the future equilibrium will be and choose an optimal strategy for maximising their utilities if all other (representative/modelled) agents in the economy also acted rationally, while taking into account all available information (knowledge).
Естественно, автор критикует мейнстрим, но, на мой взгляд, делает это максимально объективно и аккуратно, а не в формате “избиения соломенного чучела”. Он обсуждает, как мейнстрим пытается справиться с очевидным несоответсвиям реальности этих принципов (особенно принципов 2 и 3; автор вскользь замечает, что он лично не согласен также с принципом 1, но говорит что это гораздо более спорный вопрос и почти не критикует этот принцип), добавляя некоторые усложения и допущения, чтобы привести модели к реальности: например, явное моделирование ошибок в виде “шума”, добавленных “поверх рационального тренда” (хотя мейнстрим старается сохранить главное - метод работы, заключающийся в решении уравнений), но так же обсуждает, почему эти “заплатки” половинчаты и не решают проблем мейнстримного моделирования полностью.
Главное несогласие автора с мейнстримом - в том, что он считает экономика как физическая система обладает динамикой “(сложного) хаоса” (complicated chaos) - то есть, спустя какое-то время кажущегося “эквилибриума”, она может резко переходить в новую фазу, так же как поток воды может резко переходить из ламинарности в турбулентность. (“Сложность” хаоса означает только, что в системе много степеней свободы. Динамика систем из трех тел, или аттрактора Лоренца - это примеры простого хаоса, потому что степеней свободы в этих системах очень мало, но они все равно хаотичны. А динамика потока воды - это тоже сложный хаос.) Поэтому “мейнстримная” идея о том, что хорошую политику (например, риск-менеджмента в банках для предотвращения финансовых кризисов) можно вывести, решив какие-то уравнения, автор считает в принципе в корне ущербной.
Экономический метод, который автор пропагандирует на замену мейнстримному решению уравненений - это agent-based simulations. Но, в отличие от мейнстрима, агенты тут наделяются некоторой локальной моделью поведения: например, набором простых эвристик: “копируй соседа”, “следуй за трендом на рынке”, и т.д., или какой-то policy выучивающейся с помощью RL (в том числе обучение может продолжаться в процессе симуляции в ответ на реальные результаты этих агентов внутри симуляции), или комбинации этих подходов. Потом система этих агентов “честно” симулируется брут-форсом и смотрим, что получается.
Если сравнивать с австрийской школой, то все ее главные идеи о субъективности предпочтений, временном предпочтении (time preference), bounded rationality, out-of-equilibrium как основного состояния экономики - неявно заложены в метод agent-based simulations (хотя автор книги ничего этого даже не упоминает). Хотя, наверное, complexity economics (так называется подход автора) как метод уделяет меньше внимания идее, что если в экономике возникнет какая-то зияющая возможность, то рынок обязательно ее (рано или поздно) закроет. В принципе, нет запрета на то, чтобы время от времени добавлять в симуляцию агентов-мутантов (или случайных) чтобы закрывать возникающие стратегические ниши, это вопрос трудозатрат на создание таких симуляций.