最近在思考"黑天鹅"这个话题.黑天鹅指的难以预测却影响巨大的事件,说是欧洲的天鹅从来是只有白色的,直到欧洲人殖民澳大利亚后才发现,居然有黑色的天鹅,虽然可能只有少量,但是黑天鹅的出现,直接否决了"天鹅都是白色"这个命题. .
对"黑天鹅"最反感的应该是经济学家和金融行业从业人员了.堂堂诺贝尔经济学奖获得者Robert C. Merton合作创立的"美国长期资本管理公司(简称LCTM)"这一对冲基金在金融市场上曾所向披靡,94年~97年三年时间资产净增长2.84倍,从12.5亿升至50亿美元.其苦心建立的LTCM数学模型的统计学核心在于正态分布,通过正态分布模型去预测未来经济的发展方向,即便预测结果和实际有偏差,那偏差也是可控的.然而市场不知发什么神经,98年金融危机时出现的小概率事件和LCTM预测的结果完全相反。就因为这一次事情,导致LCTM在几个月之内即濒临破产。
对于这个问题,我有看过一些畅销书,只是觉得里面的内容垃圾太多,特别是老外编写的书,满篇嚼舌根,一直在尝试统计的无效性,批判正态分布的错误。
其实统计模型本身没有对错,关键是是否认识到事物的本质。风险是否可以作为一个单独的统计量存在?是否存在风险守恒这一概念,即较长的一段时间内,一群人通过理性去进行生产活动时,其所有人的平均风险是不变的?即某一段时间预测方法非常准,毫无风险,但是过一段时间预测方法就会失效。如果是这样,那么风险就会服从负指数分布,由此可以理解“黑天鹅”这一情况了。
其实生活中常常有这种现象。比如说看书的时候,一个人在一段时间内对于知识的摄入是有限的,那么在这有限的时间里,就会出现“大部分时间看到没用的内容,而很小一部分时间看到的内容又极为有用”。
这么说来,老外编的畅销书干货数量也是服从负指数分布了。
社会上还有很多负指数统计分布的典型，有时间再继续写。
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