Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения. Кэти О'Нил
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения - Кэти О'Нил страница 15
На приеме в фонде Шоу Гринспен предупредил нас о надвигающихся проблемах с ипотечными ценными бумагами. Это воспоминание преследовало меня, когда я осознала через пару лет, что Рубин, который в то время работал в Citigroup, играл решающую роль в комплектации огромного портфеля этих самых токсичных контрактов, что и послужило основной причиной, по которой Citigroup позже пришлось предоставить финансовую помощь от государства – то есть за счет налогоплательщиков.
Рядом с этими двумя сидел протеже Рубина и наш временный партнер Ларри Саммерс. Он вслед за Рубином пришел работать в Министерство финансов, а затем стал президентом Гарвардского университета. Однако Саммерс не смог наладить отношения с преподавательским составом. Отчасти профессора ополчились на Саммерса после его заявления, что малое число женщин-ученых в математике и других точных науках – это, возможно, следствие генетической неполноценности, или, как он сформулировал, «неравного распределения врожденных способностей».
После того как Саммерс ушел с поста президента Гарварда, он оказался в фонде Шоу. И я помню момент, когда наш основатель Дэвид Шоу обратился к этой престижной троице и пошутил, что перемещение Саммерса из Гарварда в D. E. Shaw можно считать «продвижением по карьерной лестнице». Потому что рынки могут бурлить, но фонд Шоу все равно остается на вершине мира.
Однако по мере углубления кризиса партнеры D. E. Shaw слегка растеряли свою самоуверенность. В конце концов проблемные рынки оказались взаимосвязанными. Например, уже циркулировали слухи об уязвимости банка Lehman Brothers, который владел 20 % фонда D. E. Shaw и осуществлял многие из наших трансакций. Чем больше раскачивались рынки, тем менее спокойной становилась обстановка в офисе фонда. Мы могли анализировать и производить расчеты самым лучшим образом, но что, если устрашающее завтра не будет похоже ни на один из вчерашних дней? Что,