《风险与好的决策》节选:火鸡的错觉与2008金融危机

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在大数据和超级计算机的时代，我们更愿意相信我们有能力预测未来，而且它将比以前的预测更加准确。然而，世界上最权威的风险专家季仁泽用简单的语言、生动的案例和有力的比较分析表明，我们掌握的信息越多，我们做出的决策就越好，有时甚至更糟。

引言在大数据和超级计算机的时代，我们更愿意相信我们有能力预测未来，而且它将比以前的预测更加准确。然而，世界上最权威的风险专家季仁泽用简单的语言、生动的案例和有力的比较分析表明，我们掌握的信息越多，我们做出的决策就越好，有时甚至更糟。他还告诉我们一个惊人的事实:在一个充满不确定性的现实世界中，最好的决定通常来自一个简单的经验法则，即使用更少的信息，相信自己的直觉。

火鸡直到感恩节才被喂食，这类似于专家预测金融危机的失败。他们两人都使用短期内有效的模型，但是他们不能预测即将到来的灾难。

土耳其的幻觉

无论我们面对的是已知的风险还是不可预测的风险，都很难知道我们所处环境的不确定性。

让我们从畅销书《反垃圾》的作者nassim taleb写的一个故事开始。假设你是一只火鸡。当你来到人类世界，一个屠夫出现在你的生活中。你担心他会杀了你，但他很善良，给你吃的。第二天，你发现屠夫又来了。他还会喂你食物吗？你可以计算出这种情况发生的概率。著名数学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯发明的“光滑定理”告诉我们答案:

如果同样的事情以前发生过n次，它再次发生的概率是:

(n+1)/(n+2)

在这个故事中，n代表屠夫喂你食物的天数。也就是说，第一天之后，屠夫第二天喂你的概率是2/3。第二天之后，概率增加了3/4，以此类推，概率一天天地增加。同时，他杀你的可能性越来越小。在第100天，你几乎100%肯定屠夫会喂你，但是你不知道的是第二天是感恩节。虽然屠夫喂你食物的概率比以前高，但是你有大麻烦了。

火鸡不知道感恩节。如果火鸡知道所有可能的风险，它们可能会重新计算概率。

然而，火鸡直到被屠夫宰杀后才知道它错过了一个重要的信息。

许多艾滋病顾问给出了绝对肯定的答案，这误导了许多人。土耳其与他们不同，至少它试图计算概率。然而，错误地认为风险是可以预测的是另一种确定性的幻觉。虽然这比火鸡更可能发生在人类身上，但我们仍然称之为“火鸡的幻觉”。

图:确定性的两种主要错觉。

第一种错觉混淆了风险和确定性，即零风险错觉；第二种错觉混淆了不确定性和已知风险，即土耳其错觉(或可预测风险的错觉)。

厄运还是确定的幻觉？

土耳其没有预测到它的悲惨结局，这类似于专家预测金融危机的失败。他们两人都使用短期内有效的模型，但是他们不能预测即将到来的灾难。

美国房地产市场的风险评估主要基于历史数据和类似拉普拉斯平滑定理的模型。因为房价一直在上涨，风险似乎在降低。在次贷危机爆发之前，人们的信心指数达到了历史新高。2008年3月，时任美国财政部长的亨利·亨利·保尔森宣称:“我们的金融机构，包括银行和投资银行，都非常强大。我们的资本市场非常灵活。他们非常高效和灵活。”不久之后，整个经济开始动荡。

保尔森自信的风险模型没有预测到危机，就像火鸡不知道感恩节即将到来一样。它们之间唯一的区别是，银行没有被“屠杀”，而是被纳税人拯救了。已知的风险模型会发布虚假的确定性信息，这将促进而不是预防灾难。

例如，高盛集团(Goldman Sachs Group)首席财务官戴维维尼亚(david viniar)在报告中表示，“一个相当于25 Sigma的极小概率事件”发生多次，造成了巨大损失，完全超出了公司风险模型的预测范围。那么，这样一个事件发生的概率是多少？根据高盛的风险模型(“风险价值法”)，3西格玛的事件每两年发生一次，5西格玛的事件自冰河时代以来只发生过一次，7西格玛或8西格玛的事件自大爆炸以来只发生过一次，25西格玛的事件简直难以想象。

(注:1西格玛= 690，000次错误/百万次操作，2西格玛= 308，000次错误/百万次操作...西格玛越多，出错的概率就越低。(

然而，这一不可思议的事件发生了不止一次和多次。这是因为运气不好还是风险预测不准确？运气不好肯定不是原因，但问题在于不恰当的风险评估方法，错误地认为所有不确定的风险都是已知的风险。正是因为计算出了不确定风险发生的所谓“准确”概率，我们才有了确定性的错觉。

有些人批评银行像赌场一样运作。要是他们有就好了！正如英国央行前行长默文·默文·金(Mervyn mervyn king)所说，“如果一家银行真的像一个赌场，那么风险至少是可以预测的。”然而，投资银行的现实世界总是在变化，充满了不确定性，不是每个人都可以信任的，事故随时都可能发生。事实上，以已知风险为研究对象的金融理论可能是导致金融危机的原因之一。

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