被平均的風(fēng)險:在充滿不確定性的世界里識別和防范風(fēng)險的決策指南
定 價:68 元
叢書名:無
- 作者:薩姆·薩維奇((Sam Savage)
- 出版時間:2019/4/1
- ISBN:9787508696423
- 出 版 社:中信出版社
- 中圖法分類:N94
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:16開
為什么人們對變化無常的事物進行風(fēng)險評估時總是一錯再錯?為什么基于平均值的預(yù)測和決策在金融、醫(yī)療保健、會計、反恐戰(zhàn)爭和氣候變化等各個領(lǐng)域總是漏洞百出?因為我們一直試圖用蒸汽時代的統(tǒng)計學(xué)來把握信息時代的風(fēng)險。
作者基于自己多年的咨詢、培訓(xùn)經(jīng)驗和研究成果,列出了平均值的12條罪狀,介紹了概率管理這一新興領(lǐng)域,旨在通過新的統(tǒng)計學(xué)手段和技術(shù)工具,彌補平均值的缺陷,更好地揭示風(fēng)險、把握不確定性。
本書可以幫助我們更有效地對未來的情況做出判斷,從而制定出更合理的決策。
1、應(yīng)該用信息時代而不是蒸汽時代的統(tǒng)計學(xué)來把握當(dāng)前的風(fēng)險和不確定性。信息時代的確給我們帶來了無窮的便利,然而,它也為我們的政治、經(jīng)濟和科技帶來了大量令人目眩神迷的不確定性。另外,信息時代也讓我們的直覺范圍擴展到了電子領(lǐng)域,有了這種直覺,我們就可以憑借自己的經(jīng)驗來感知未來的各種風(fēng)險和不確定性因素。本書所要論述的就是如何利用我們的直覺來預(yù)測各種風(fēng)險和不確定性因素。
2、互聯(lián)網(wǎng)時代風(fēng)險管理的決策指南。無論是進行重大的政治抉擇、商業(yè)決策,還是在日常生活中做出一個小小的決定,我們都會面臨不確定性問題。薩姆·薩維奇這部生動有趣的作品,給我們提供了有效應(yīng)對這些不確定性的方法和途徑。
3、應(yīng)該用概率管理而不是平均值來預(yù)測事務(wù)的未來走向。在為將來制訂計劃的時候,人們往往會用單一的數(shù)據(jù)所謂的平均值來取代那些不確定的結(jié)果,于是,就會出現(xiàn)一種系統(tǒng)性錯誤,正因如此,人們對未來的預(yù)測和判斷往往漏洞百出。本書講述的概率管理正是一種有效克服平均值缺陷的方法。
4、美國知名風(fēng)險評估專家的代表作。作者是斯坦福大學(xué)工程學(xué)院顧問教授,劍橋大學(xué)賈奇商學(xué)院研究員,美國著名統(tǒng)計學(xué)家倫納德·吉米·薩維奇之子。作者長期從事與統(tǒng)計學(xué)和風(fēng)險評估相關(guān)的工作和研究,逐漸發(fā)展出一種風(fēng)險建模的新方法概率管理,還在為眾多的企業(yè)、機構(gòu)和政府部門提供咨詢和培訓(xùn)服務(wù)。
《被平均的風(fēng)險》一書講述了人們對變化無常的事物進行風(fēng)險評估時常犯的錯誤,它有助于解釋為什么人們運用傳統(tǒng)的方法預(yù)測未來時總是漏洞百出事實上,這些方法正是導(dǎo)致新近發(fā)生的全球經(jīng)濟危機的元兇之一。因此,本書可以幫助我們更有效地對未來的情況做出判斷,從而制定出更合理的決策。按照傳統(tǒng)來說,本書討論的問題一直屬于概率論和統(tǒng)計學(xué)的范疇。
不過,因為我的敘述通俗易懂,所以即使沒有任何統(tǒng)計學(xué)方面知識的讀者也可以順利地閱讀本書。雖然文不甚深,但是只要讀了本書第一部分的內(nèi)容,那些在統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域接受過大量專業(yè)訓(xùn)練因而中毒很深的人就可以矯正他們的錯誤觀念了。
本書的大部分觀點無疑都源于我的父親倫納德·吉米·薩維奇(Leonard Jimmie Savage)。我父親小時候?qū)W習(xí)成績很差不過,他最終成了一名卓越的數(shù)理統(tǒng)計學(xué)家。他和米爾頓·弗里德曼(Milton Friedman)等人一道在芝加哥大學(xué)(University of
Chicago)任教,F(xiàn)代投資組合理論的創(chuàng)始人哈里·馬科維茨(Harry Markowitz)就是他們培養(yǎng)出來的學(xué)生。馬科維茨曾經(jīng)宣稱他的理性的預(yù)期理論幾乎完全脫胎于我父親對他的教導(dǎo)。因為我父親在芝加哥大學(xué)任教,所以,我從小就在芝加哥大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院長大。
顯然,小時候我至少在學(xué)業(yè)方面跟我父親非常相像,既沒有表現(xiàn)出運動天賦,
也沒有表現(xiàn)出學(xué)術(shù)才華,無論從哪一個方面來看,我都是一個差等生。在芝加哥大學(xué)實驗中學(xué)讀三年級的時候,我的英語老師在一次課后討論會上對我的學(xué)業(yè)做出了評判。她說我的英語課有不及格的危險,不過,如果我付出巨大的努力,到第二學(xué)期時有可能會勉強及格(成績?yōu)?D)。然后,她轉(zhuǎn)入了正題,告訴我說, 實驗中學(xué)相當(dāng)于大學(xué)預(yù)科班,是專門為那些有希望進入大學(xué)繼續(xù)深造的學(xué)生服務(wù)的,而我顯然沒有這樣的希望。因此,她建議我去讀技校,將來當(dāng)一名技工或者水管工。
這位英語老師的話讓我第一次面臨嚴肅的人生抉擇:要么努力學(xué)習(xí),以實際的成績來洗雪恥辱;要么自甘墮落,借吉他來排解憂愁。當(dāng)然,我選擇了前者,
不過,在學(xué)習(xí)的間隙,音樂也為我?guī)砹撕芏嗟臍g樂和慰藉。結(jié)果還不錯,在三年級的下學(xué)期,我沒有再次出丑,因為我的英語成績畢竟得了個 D。整個中學(xué)階段,我都無法質(zhì)疑那位英語老師對我的評價,因為雖然每一年都會換一個新的老師,但是我的英語成績幾乎一成不變、毫無起色在4年時間里,我一共得了 3個D。
我的父親對我沒有什么可以抱怨的,當(dāng)年從底特律的中學(xué)畢業(yè)時,他的老師也認為他不是讀大學(xué)的料,因此,他不能進入密歇根大學(xué)(University of Michigan)就讀。無奈之下,我的祖父托關(guān)系讓他進入韋恩州立大學(xué)(Wayne State University)做試讀生。接下來發(fā)生的事情可以引用艾倫·沃利斯(Allen Wallis)后來,我的父親跟他一起創(chuàng)辦了芝加哥大學(xué)統(tǒng)計學(xué)系的敘述 :在韋恩州立大學(xué)就讀期間,他表現(xiàn)優(yōu)異,因此獲得了在密歇根大學(xué)試讀的資格。然而,
不幸的是,由于在化學(xué)實驗室中操作失誤而引發(fā)的一場火災(zāi)又斷送了他的求學(xué)之路。
讀大學(xué)的時候,我再一次步了我父親的后塵:也被密歇根大學(xué)除名了。當(dāng)然,
這一次不是因為無意中的放火, 而是由于成績不佳。
當(dāng)年的他和后來的我都不能達到老師所期望的標(biāo)準(zhǔn)。然而,低于平均水準(zhǔn)并非一無是處,相反,它有其自身的價值,從某種程度上說,本書就是這種價值的體現(xiàn)。不過,在被同一所大學(xué)除名之后,我和父親的人生道路并沒有沿著同樣的軌跡發(fā)展下去。父親經(jīng)過努力之后,重返密歇根大學(xué),在那里他獲得了數(shù)學(xué)博士學(xué)位,還取得了巨大的學(xué)術(shù)成就。而我則成為一名技工,還做過一段時間的賽車手,最后,我獲得了計算機科學(xué)方面的學(xué)位其實,從事計算機科學(xué)方面的工作也是遵從了英語老師的建議,只不過我不是去安裝和維修管道,而是去研究和處理各種信息。
雖然《被平均的風(fēng)險》一書所討論的內(nèi)容屬于統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟學(xué)的范疇,但是,
我?guī)缀鯖]有接受過這方面的正規(guī)訓(xùn)練我在這方面的知識都是小時候在餐桌上零零星星地從父親那里聽來的。因此,本書并不是站在統(tǒng)計學(xué)家或者經(jīng)濟學(xué)家的角度上來寫的,而是站在一個當(dāng)過機修工的信息專家的角度上來寫的當(dāng)然,這個機修工從小就生活在統(tǒng)計學(xué)家和經(jīng)濟學(xué)家中間。
早在1999年,我就為本書擬定了書名和提綱,而且那時候就已經(jīng)開始動筆了,但是直到最近才接近尾聲。在此期間,我雖然清楚地知道本書的價值,然而不知道為什么總是遲遲不能完工。也許正如書中所說:一切事情都傾向于達不到預(yù)期目標(biāo)、落后于預(yù)定計劃以及超出預(yù)算。究竟什么時候才能到達幸福的終點呢?
我一邊做研究,一邊繼續(xù)教書、當(dāng)顧問,同時不停地撰寫文章,就這一問題的不同方面展開討論?紤]到我的書有朝一日會定稿,我覺得有必要提前捍衛(wèi) 一下我的知識產(chǎn)權(quán),于是,我就在2000年10月就《被平均的風(fēng)險》為《圣荷西信使報》(San Jose Mercury News)撰寫了一篇文章。沒想到文章發(fā)表時,還配上了著名漫畫家杰夫·丹澤戈爾(Jeff Danziger)的插圖:一個統(tǒng)計學(xué)家被淹死在一條平均深度只有 3 英尺(約 0.91 米) 的河里(參見本書第 1 章)。
多年以來, 我有幸經(jīng)常同學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的一些杰出人物進行交流。他們也在設(shè)法解決平均值的缺陷問題。通過交流,我們找到了有可能解決此類問題的方法,我們把這種方法稱為概率管理(Probability Management)。幸福的終點近在眼前,因此,2006 年,我又恢復(fù)了寫作熱情。雖然我的寫作時斷時續(xù),不過,要取平均值的話,從 1999 年至今,我平均每天要寫21個單詞。
當(dāng)我的同父異母兄弟約翰·皮爾斯(John Pearce)第一次聽說我的寫作計劃時, 他以為我在寫一部跟我們已故的父親有關(guān)的心理劇。 事實上, 他只說 對了一半:這并不是一部心理劇,但的確跟心理劇有關(guān),因為這部作品是在同我的中學(xué)英語老師有關(guān)的一部心理劇的推動之下才完成的。
薩姆·薩維奇
2009年4月于加州帕洛阿爾托
薩姆·薩維奇((Sam Savage)
斯坦福大學(xué)工程學(xué)院顧問教授,劍橋大學(xué)賈奇商學(xué)院研究員,其父為美國著名統(tǒng)計學(xué)家倫納德·吉米·薩維奇(Leonard
Jimmie Savage)。作者長期從事與統(tǒng)計學(xué)和風(fēng)險評估相關(guān)的工作和研究,根據(jù)決策應(yīng)基于對不確定的未來更大程度的主觀判斷的觀點,逐漸發(fā)展出一種風(fēng)險建模的新方法概率管理,并帶領(lǐng)著由Frontline系統(tǒng)公司、甲骨文公司以及SAS軟件研究所等機構(gòu)組成的社團開發(fā)了概率分布列(DIST)這是一種用來儲存概率分布的新型電腦數(shù)據(jù)類型。作者還自任Probability
Management.0rg網(wǎng)站的主席。
作者在許多專業(yè)期刊和大眾媒體上發(fā)表過文章,比如《哈佛商業(yè)評論》、《投資組合管理雜志》、《華盛頓郵報》以及《今日奧姆斯》(ORMSToday)雜志等。除了教書育人和科學(xué)研究之外,他還為眾多的企業(yè)、機構(gòu)和政府部門提供咨詢和培訓(xùn)服務(wù)。
序言 Ⅸ
鳴謝、
導(dǎo)讀 將腦袋和屁股聯(lián)系起來 XIX
你不可能從書本上學(xué)會騎自行車,同樣,也不可能從書本上學(xué)會如何應(yīng)對風(fēng)險和不確定性因素。
不過,本書卻要試圖將這種不可能變成可能。
基礎(chǔ)知識
第一部分 進入正題
第 1 章 平均值缺陷 005
在為將來制訂計劃的時候,人們往往會用單一的數(shù)據(jù)所謂的平均值來取代那些不確
定的結(jié)果,于是,就會出現(xiàn)一種系統(tǒng)性錯誤,我將這種錯誤稱為平均值缺陷。正因如此,人
們對未來的預(yù)測和判斷往往漏洞百出。
第 2 章 代數(shù)學(xué)鐵幕的降落和平均值缺陷的暴露 017
電子表格的應(yīng)用讓數(shù)以千萬計的人體驗到了商業(yè)建模的威力,然而,與此同時,它也為平均值
缺陷四處蔓延鋪平了道路。
第 3 章 減輕平均值的危害 021
正如日光燈照亮了沉沉黑夜一樣,新技術(shù)的出現(xiàn)也讓人們洞察難以把握的不確定性因素成為可
能。概率管理就是一種利用這些新技術(shù)克服平均值缺陷的科學(xué)方法。
第 4 章 萊特兄弟給我們的啟示 029
萊特兄弟的成功是他們小心翼翼建造模型的結(jié)果。適當(dāng)?shù)哪P湍軌驇椭覀儜?yīng)對未來的風(fēng)險和
不確定因素,但是正如我們在 2008 年的金融危機中看到的那樣,模型同樣可以被用來迷惑
我們的視線。
第 5 章 駕駛艙里最重要的設(shè)備 036
一個優(yōu)秀的飛行員要善于恰當(dāng)?shù)乩蔑w機上的儀表,而一個優(yōu)秀的企業(yè)管理者也要善于恰當(dāng)?shù)?br />
利用模型。
第二部分 更好地理解不確定性的 5 個思想把手
第 6 章思想把手 044
正如工業(yè)設(shè)計專家開發(fā)了眾多的把手來幫助我們用手去控制物理學(xué)動力一樣,信息設(shè)計專家也
研發(fā)了很多的思想把手來幫助我們用頭腦來理解信息的力量。
第 7 章 第一個思想把手:不確定性與風(fēng)險 047
不確定性與風(fēng)險這兩個概念通常被人們互換使用,但實際上它們有著不同的內(nèi)涵。不
確定性反映的是事物的客觀特征,而風(fēng)險則體現(xiàn)了人們的主觀認識。
第 8 章 第二個思想把手:不確定性數(shù)據(jù)是一種分布形態(tài) 050
在直觀地展示不確定性數(shù)據(jù)的時候,即使是統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生有時候也會感覺很困難,其實,
只需要利用一個簡單的柱狀圖就可以輕松地解決這一問題了。你不僅可以在頭腦中想象這樣
的柱狀圖,也可以登錄 FlawOfAverages.com 網(wǎng)站來體驗相關(guān)的模擬。
第 9 章 第三個思想把手:不確定性數(shù)據(jù)的組合 064
當(dāng)我們將不確定性數(shù)據(jù)相加或者取其平均值的時候,出現(xiàn)極端結(jié)果的概率就大大降低了。在這
一章里,我將引用電影產(chǎn)業(yè)中的一個案例來說明這一點。
第 10 章 應(yīng)該被拋棄的西格瑪 076
正如警察已經(jīng)不再根據(jù)身高、體重,而是利用監(jiān)控錄像和基因提取等手段來確定犯罪嫌疑人
一樣,西格瑪這個陳舊的概念也正在被淘汰。
第 11 章 第四個思想把手:特里·戴爾和馬路上的醉漢 081
一個銀行主管發(fā)現(xiàn)了強式平均值缺陷:平均投入并不總能夠帶來平均產(chǎn)出。以雇員的平均銷
售額為依據(jù)來制訂一個獎勵計劃是一種系統(tǒng)性錯誤。
第 12 章 延森不等式強式平均值缺陷的具體細節(jié) 090
如何通過分析投資者的自由選擇權(quán)和面臨的制約因素來識別強式平均值缺陷。
第 13 章 第五個思想把手:相關(guān)的不確定性 097
很好地把握相關(guān)的不確定性是現(xiàn)代投資組合理論的核心。而理解相關(guān)不確定性的最好方法是
利用散點圖。
第三部分 決策與信息
第 14 章 決策樹 113
決策樹是在針對不確定性進行決策時強有力的思想把手。
第 15 章 信息的價值:除了價值,別無所是 120
在信息化時代里,信息除了價值之外,別無所是。重新排列決策樹。信息是不確定性的補充。
一條有用的信息究竟價值幾何?
第四部分 平均值的七宗罪
第 16 章 平均值的七宗罪 133
這里的七宗罪只是一個統(tǒng)稱,實際上本書列舉的平均值的罪狀一共有 12 條,其中最后
一條是誤導(dǎo)人們,讓人們以為除了前面的 11條之外,再沒有其他罪狀了。
第 17 章 極限值的缺陷 138
依據(jù)非平均值結(jié)果來單獨地看待不確定性,同樣會導(dǎo)致極其錯誤的結(jié)論和決策。
第 18 章 辛普森悖論 145
在對一種減肥產(chǎn)品進行臨床試驗的過程中,如果不分性別進行統(tǒng)計,結(jié)果發(fā)現(xiàn)人們的平均體重會有所下降。然而, 在將男女分組進行統(tǒng)計的時候卻發(fā)現(xiàn),不論男女,平均體重都有所增加。
第 19 章 朔爾特斯收入謬誤 149
假如你正在經(jīng)營多種商品這些商品的價格不等、銷量各異,你也許會遇到這樣的情況:在根據(jù)平均銷售量和平均利潤率進行計算的時候,你發(fā)現(xiàn)自己可以賺錢,但實際上你在賠錢。
第 20 章 把偶然當(dāng)作必然 154
如果在開展促銷活動的過程中,你的銷售量有所增加,那么,你怎么才能知道這些銷售量的增加不是一種偶然呢?
實踐應(yīng)用
第五部分 金融領(lǐng)域的平均值缺陷
第 21 章 養(yǎng)老投資 163
如果僅以平均收益為依據(jù)來規(guī)劃自己的養(yǎng)老金支出比例,那么,在預(yù)期的時間到來之前,你
很可能已經(jīng)陷入破產(chǎn)了。
第 22 章 投資組合理論的誕生:協(xié)方差時代 170
在 20 世紀 50 年代初期,通過明確地提出風(fēng)險與收益權(quán)衡曲線,哈里·馬科維茨在金融領(lǐng)
域掀起了一場革命。
第 23 章 當(dāng)哈里遇到威廉 176
威廉·夏普發(fā)展了馬科維茨的理論并使它得到了廣泛的應(yīng)用。
第 24 章 為理財規(guī)劃方面的客戶提供的思想把手 183
看專業(yè)人員如何為他們的客戶解釋投資風(fēng)險。
第 25 章 期權(quán):從不確定性中獲利 190
在理解了強式平均值缺陷之后,我們可以通過期權(quán)從不確定性中獲利。
第 26 章 期權(quán)理論的誕生 202
米倫·斯科爾斯、費雪·布萊克以及羅伯特·默頓這三位經(jīng)濟學(xué)家的理論創(chuàng)造出了數(shù)千億美
元的金融衍生產(chǎn)品市場。
第 27 章 價格、概率和預(yù)測 211
新興的預(yù)測市場正在改變著我們感知和敘述不確定性事件(比如總統(tǒng)選
舉)的方式。
第六部分 實體金融領(lǐng)域
第 28 章 整體考慮還是局部分析 229
當(dāng)人們進行石油勘探項目投資的時候,往往是只見樹木不見森林,只注重局部分析而不進行
整體考慮。換句話說,他們首先會將各個礦井分成三六九等,然后按照由好到壞的順序進行
鉆探,直到用完所有的預(yù)算。這樣的做法其實忽視了投資組合的整體效益。
第 29 章 殼牌石油公司的投資組合 236
多年以來,殼牌石油公司一直在利用概率管理,以一種更全面的方式來管理它的石油勘探投
資組合。
第 30 章 實物期權(quán) 243
在你購買了一個天然氣礦井之后,你有權(quán)利根據(jù)當(dāng)時的天然氣價格決定是否開采這個礦井。
這種選擇權(quán)就是所謂的實物期權(quán)。
第 31 章 關(guān)于會計行業(yè)的煽動性言論 252
因為美國公認的會計標(biāo)準(zhǔn)是以平均值缺陷為基礎(chǔ)制定的,所以你不能指望會計師會察覺風(fēng)險。
第七部分 供應(yīng)鏈中的平均值缺陷
第 32 章 供應(yīng)鏈的基因 263
庫存問題是整個供應(yīng)鏈中的核心問題。
第 33 章 基因的供應(yīng)鏈 271
當(dāng)生產(chǎn)能力足以滿足市場需求的時候。
第 34 章 考爾菲爾德原理 275
奧林化學(xué)公司的一位管理人員創(chuàng)造出了一種可以讓本公司的兩個部門協(xié)同工作的模型,而且還發(fā)現(xiàn)了生產(chǎn)流程中的一個普遍原理。
第八部分 平均值缺陷和一些熱點問題
第 35 章 第二次世界大戰(zhàn)時期的統(tǒng)計研究小組 283
這個研究小組有著令人興奮的工作環(huán)境,正是在這樣的環(huán)境之下,我的父親成了一個統(tǒng)計學(xué)家。
第 36 章 概率論與反恐戰(zhàn)爭 291
在反恐戰(zhàn)爭中必然會遇到假陽性問題并受馬爾科夫鏈的影響。
第 37 章 平均值缺陷與氣候變化 310
實際上,地球的平均氣溫也許正在下降,而不是正在升高。但是,當(dāng)你明白其中的原因時,
你并不會為此而欣慰。這個問題同樣與靠不住的平均值密切相關(guān)。
第 38 章 平均值缺陷與醫(yī)療衛(wèi)生 321
針對所有病人的治療方案并不是好的治療方案。
第 39 章 性別與中心極限定理 330
女性有兩個
X 染色體,而男性只有一個,顯然,女性的投資組合比男性更具多樣性。
概率管理
第九部分 一個有希望克服平均值缺陷的方法
第 40 章 古典統(tǒng)計學(xué)的終結(jié) 343
19 世紀的統(tǒng)計學(xué)者利用色子、紙牌以及小球來模擬不確定性,從而驗證他們的統(tǒng)計學(xué)理論。
如今,人們用電腦模擬的方法完全繞開了古典統(tǒng)計學(xué)家試圖證明的理論。
第 41 章 可視化 349
直觀統(tǒng)計學(xué)為理解概率分布提供了一條捷徑。你首先要能看到它,然后才會領(lǐng)會它的意義。
第 42 章 交互模擬:一盞照亮黑夜的明燈 354
你能想象只需點擊電腦的
Enter 鍵就可以瞬間模擬出拋擲 10 萬次色子的情景嗎?正如電
子表格可以輕松地計算各種數(shù)據(jù)一樣,交互模擬也可以方便地處理概率分布問題。
第 43 章 隨機信息庫:概率管理的供電網(wǎng)絡(luò) 359
新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們像處理數(shù)字一樣將模擬結(jié)果加在一起,因此為我們提供了一個建立全
面風(fēng)險模型更為可行的方法。
第 44 章 SLURP 集合的基本恒等式 369
由于涉及專業(yè)的數(shù)學(xué)問題,不感興趣的讀者可以跳過這一章,直接閱讀下一章。
第 45 章 SLURP 集合的基本恒等式的應(yīng)用 372
與概率管理有關(guān)的技術(shù)正在迅速發(fā)展,這使概率管理比以往任何時候都更容易為我們所接受
和掌握。
第 46 章 CPO :概率管理的管理者 384
CPO 必須要平衡好兩個方面的關(guān)系:一方面要確保模型符合統(tǒng)計學(xué)的規(guī)范,另一方面要力求
模擬結(jié)果清晰明了、通俗易懂。
第 47 章 再次聆聽父親的教誨 395
從父親的遺文中獲得啟發(fā)。
附錄 紅色詞匯表 399
參考文獻 401
關(guān)于作者 417