Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса - Нассим Николас Талеб

Голод в Китае. Meng et al. (2010).

Смерть Вашингтона. Morens (1999); Wallenborn (1997).

Коран и ятрогения.

Земмельвейс. Отошлю читателя к самому невероятному источнику – докторской диссертации Луи-Фердинана Селина, напечатанной в Gallimard (1999). За наводку спасибо Глории Ориджи.

Псевдостабилизация. Часть доводов главы 7 выработана вместе с Марком Блайтом в статье, опубликованной в журнале Foreign Affairs: Taleb and Blyth (2011).

Швеция. «У шведской экономической элиты автономии больше, чем в любой успешной демократии». См. Steinmo (2011).

Транспорт и отказ от дорожных знаков. Vanderbilt (2008).

История Китая. Eberhard (переиздание, 2006).

Случайный толчок. Это называется отклонением в сторону статуса-кво, и кое-кто хотел бы, чтобы государство манипулировало нами и мешало нам отклоняться в эту сторону. Идея хорошая, но что, если подталкивающий нас «эксперт» – вовсе не эксперт?

Прокрастинация и приоритетная эвристика. Brandstetter and Gigerenzer (2006).

Переменчивость Франции. Robb (2007). Французские восстания как национальный спорт: Nicolas (2008). Национальное государство во Франции между 1680 и 1800 годами: Bell (2001).

Сложность. Нас больше всего интересует здесь влияние на жирные хвосты. См. Kaufman (1995), Hilland (1995), Bar-Yam (2001), Miller and Page (2007), Sornette (2004).

Сложность и жирные хвосты. Нет нужды обращаться к математике (оставим ее в соответствующем приложении); с помощью простых, строгих и коротких аргументов можно доказать, что жирные хвосты обусловлены рядом свойств сложных систем. Важный математический результат следует из того, что система зависит от случайных переменных, так что распределение нельзя привести к гауссову «колоколу».

Рассмотрим влияние на систему динамичного хеджирования и пересмотра портфеля.

А – Почему жирные хвосты возникают вследствие левериджа и обратной связи; упрощенный случай единственного агента.

А1 [леверидж] – Если агент с левериджем L покупает ценные бумаги, когда увеличилось его благосостояние (рост стоимости уже имеющихся ценных бумаг), и продает их, когда стоимость падает, в попытке сохранить некий уровень левериджа L (агент вогнут в отношении риска), и

A2 [обратная связь] – Если ценные бумаги дорожают нелинейно, когда их покупают, и дешевеют, когда их продают, тогда, поскольку курсы ценных бумаг не являются независимыми, ЦПТ (центральная предельная теорема) неприменима (нельзя привести распределение к гауссиане). Отсюда: жирные хвосты – это непосредственный результат обратной связи и левериджа, усугубленный вогнутостью от уровня левериджа L.

A3 – Если эффект обратной связи вогнут в отношении размера (продажа десяти ценных бумаг дороже в расчете на единицу, чем продажа одной), проявятся негативная скошенность ценной бумаги и процесс роста благосостояния. (Проще говоря, как и в случае с «негативной гаммой» портфельного страхования, у агента есть опцион на покупку, но нет опциона на продажу, отсюда – негативная скошенность. Принудительная продажа оказывает тот же самый эффект, что и хеджирование короткого опциона.)

Замечание о скошенности, усугубленной зависимостью от последовательности. Говоря точнее, если сначала растет благосостояние, то затем увеличиваются риск и скошенность. Сквизы и вынужденные продажи при понижении цен: рынок падает больше (но реже), чем поднимается, когда цены растут.

Б – Случай множества агентов: если агентов больше, чем один, эффект усиливается за счет динамической регулировки (хеджирования) одного агента, который побуждает делать то же самое другого агента и т. д. Обычно этот процесс называют «заражением».

В – Сказанное можно распространить на что угодно, скажем, на рост цен на недвижимость в ответ на покупку домов вследствие избыточной ликвидности и т. д.

Из той же концепции вынужденного действия и вогнутости издержек следует, что преимуществом обладают системы с распределенной случайностью.

Риск увеличивается при поступлении новой информации. См. литературу об эффекте привязки (с ней знакомит «Черный лебедь»). См. также докторскую диссертацию Mary Kate Stimmler, защищенную в Калифорнийском университете в Беркли (2012); за наводку спасибо Филу Тетлоку.

В эксперименте Стиммлер участники были разделены на две группы – «простую» и «сложную». В «простой» группе участникам было сказано:

Сообщаем вам, что имеется следующая формула для расчета суммы средств (T), которую заработает вам за три месяца первоначальная инвестиция (I) при доходности (R):

В «сложной» группе участникам было сказано:

Сообщаем вам, что имеется следующая формула для расчета суммы средств An, которую заработает вам за три месяца первоначальная инвестиция An-1 при доходности r:

Само собой разумеется, «простая» и «сложная» формула дают один и тот же результат. Но те, кто пользовался «сложной» формулой, рисковали больше.

Заблуждение измерения вероятностей. То, что понятно любому таксисту и любой бабушке, будто испаряется из человека, попавшего в университет. В книге «Измерение реальности» (The Measure of Reality; Crosby, 1997) историк Альфред Кросби защищает следующий тезис: от прочего мира Западную Европу отличает одержимость измерениями и трансформацией количественного в качественное. (Строго говоря, это неверно, древние тоже обожали измерять все что только можно, но у них не было арабских цифр, упрощающих вычисления.) Идея Кросби проста: мы научились воспринимать мир точно – и эта точность стала предпосылкой научно-технической революции. Историк рассказывает о первых механических часах (разбиение времени), морских картах и перспективной живописи (разбиение пространства) и методе двойной бухгалтерии (разбиение финансовых отчетов). Поначалу люди измеряли то, что измерить можно и нужно, а потом замахнулись на то, что измерить нельзя.

Сейчас наша проблема состоит в том, что мы стали подвергать измерениям элементы, погрешность измерения которых очень высока – иногда бесконечно высока. (Вспомните «Фукусиму», о которой мы говорили в предыдущем разделе.) Ошибки в Среднестане несущественны, ошибки в Крайнестане чреваты ужасными последствиями. Когда ошибки измерения чрезмерно высоки, слово «измерение» теряет смысл. Конечно, я могу «измерить» стол, за которым пишу эти строки. Могу «измерить» температуру. Но я не могу «измерить» будущий риск. Точно так же я не в силах «измерить» вероятность – в отличие от стола, вероятность невозможно пощупать и изучить. Такое «измерение» – в лучшем случае спекулятивная оценка чего-то, что может произойти.

Заметим, что Hacking (2006) ни слова не пишет о жирных хвостах! Аналогично поступает Hald (1998, 2003), von Plato (1994), Salsburg (2001), а также, хотя ему это совсем уже непростительно, Stigler (1990). Bernstein (1996) описывает модели повышенного риска. Daston (1988) обнаруживает связь между измерением вероятности и Просвещением.

Концепция вероятности как количественного, а не качественного конструкта и вправду нас ослепила. А утверждение, что наука есть безошибочное измерение – и это по большому счету правда, но не всегда, – может навязать нам разнообразные иллюзии, заблуждения и грезы.

Прекрасное понимание вероятности, соединенное со скептицизмом: Franklin (2001). Мало кто из философов возвращается к настоящей проблеме вероятности.

Четвертый квадрант. См. обсуждение в «Черном лебеде» или в работе Taleb (1999).

Атомная энергетика, новое управление риском. Частная беседа, Атланта, Институт по эксплуатации ядерных энергетических установок, ноябрь 2011 года.

Единичные случаи и сила доказательства. Читатель Карл Шульце пишет: «Мой учитель и коллега сказал мне (между глотками бурбона): “Если ты отрезаешь собаке голову, а она лает, повторять эксперимент не нужно”». Примеры можно множить: ни один адвокат не станет приводить довод типа «N = 1», чтобы обелить подзащитного, и не скажет «он совершил всего одно убийство»; никто не станет пренебрегать фактом аварии самолета.

Я могу пойти дальше и сформулировать, в каких именно областях аргумент типа «N = 1» достаточен.

Есть исследователи, которые на уровне рефлекса называют единичным результат, когда он им не нравится. Точно так же Стивен Пинкер отверг довод Джона Грэя, согласно которому две мировые войны противоречат концепции «Великого спокойствия». По моему опыту, когда социологи говорят о «доказательстве», они обычно не понимают, что это такое.

Книга III. Мир без предсказаний

Теоретики в области принятия решений учат практиков. Чтобы оскорбить нас еще больше, специалисты по принятию решений используют слово «практический», полностью искажая таким образом его смысл. См., как Hammond, Keeney, and Raiffa (1999) пытаются учить нас принимать решения. Schon (1983) рассказывает о том, как практики не поступают (а теоретики считают, что практики поступают именно так).