肥尾效應
本書從數學和統計學出發,講述產生極端事件的統計分布類型,以及在這些分布下如何進行統計推斷并做出決策。作者認為,社會科學和金融學研究中現有的大多數“標準”統計理論均來自薄尾分布,然而用薄尾思維衡量肥尾事件有可能導致嚴重問題。例如,某些“專家”認為,從死亡數字看,我們更應該擔心死于吸煙或糖尿病,而非埃博拉病毒。在新冠肺炎疫情暴發初期,很多不懂統計學的流行病學家都犯過類似的錯誤,而事實證明,我們對具有倍增效應的高風險疾病擔心得太少。在金融市場,一個人所獲得的不是概率,而是直接的財富。分布的尾部越肥,就越需要關心收益空間。“收益遠勝于概率。”如果犯錯的成本夠低,決策者可以經常犯錯,只要收益是凸性的(即預測準確時會獲得很大的收益)。反過來,決策者也可以在預測準確率高達99.99%的情況下破產。事實上,2008年金融危機期間,破產的基金恰恰是那些之前業績無可挑剔的基金。總之,不理解肥尾效應會導致謬誤。糟糕的是,這種謬誤在當今世界,尤其是金融領域非常普遍。面對風云詭譎的金融市場與不確定性結構異常復雜的現實世界。
·16.5萬字