Исследования показали, что рынки капитала также образуют статистики Херста. Смещения генерируются инвесторами, которые реагируют на текущую экономическую обстановку. Это смещение продолжается до тех пор, пока не появится случайная информация (экономический эквивалент джокера) и не изменит смещения по величине, направлению или в том и другом плане. То же самое происходит в популяциях при появлении полезной мутации генов, в семейной традиции при очень удачном браке – и в бизнесе компании при возникновении эффективной творческой идеи. Так, месячные значения индекса S&P 500 за 1950-1988 гг. имеют Н = 0.78, тогда как для абсолютно случайного ряда событий в точности Н = 0.5. За это же время акции IBТ имели Н = 0.72; Coca-Cola – Н = 0.70; ТcDonald’s – Н = 0.65. Изменение доходности 30-летних казначейских облигаций США дает Н = 0.68. Для средней доходности 3-, 6– и 12-месячных казначейских векселей США, выступающих доверенностью на получение дохода по краткосрочным обязательствам, Н = 0.65. Таким образом, статистика Херста показала, что рыночные прибыли являются временными рядами с фрактальным распределением вероятностей. Важно, что акции компаний из одной отрасли имеют схожие значения Н. Производства с высоким уровнем инноваций, которые сосредоточены на выпуске современной техники, имеют тенденцию к более высокому уровню Н. В противоположность им акции коммунальных предприятий, имеющих низкий уровень инноваций, отличаются меньшими величинами Н. Поскольку акции имеют Н > 0.5, применение стандартного статистического анализа становится проблематичным. Дисперсии неопределенны или бесконечны, что делает волатильность бесполезной или ошибочной оценкой риска. Поведение системы внешне кажется хаотичным, но при подробном рассмотрении в нем обнаруживаются элементы порядка (например, универсальность показателя Н, фрактальной размерности и др.), что позволило выделить экономические системы (и ряд других) в класс систем с детерминированным хаосом. Детерминированность проявляется, например, в периодичности изменений, а хаотичность – в неопределенной длине каждого цикла. Непериодичность не позволяет обнаружить циклы стандартными методами (например, спектральным анализом), поскольку не имеет характерного масштаба (фрактальна). Это – статистический цикл. Он измеряет влияние информации на рынок и то, как память о тех или иных событиях влияет на будущее поведение рынков. Для уже упоминавшегося индекса S&P 500 длина цикла составляет 42-48 месяцев (т.е. около 4-х лет), что соответствует длине цикла американского промышленного производства. Динамика индексов международного рынка капитала Моргана-Стенли (ТSCI) для Англии, Германии и Японии (1959-1990 гг.) выявила существование непериодических циклов длиной около 8, 6 и 4 лет соответственно. Академик В.Л. Макаров следующим образом охарактеризовал расхождение классической теории и реально наблюдающейся в экономике разномасштабности: «Теория общего экономического равновесия, которая в настоящее время доминирует как в науке, так и в экономическом образовании, как известно, не вполне согласуется с реальностью, по крайней мере, в ее классическом варианте … . В реальном экономическом мире наблюдается огромное разнообразие в эффективности, в частности, в прибыльности фирм, отраслей, регионов. Это разнообразие отнюдь не уменьшается со временем, а, скорее, наоборот, возрастает. Теория общего экономического равновесия не объясняет этот феномен. По классике должен происходить перелив капитала и труда от менее эффективных областей к более эффективным, что уравнивает эффективность».