Svarta händelser och investeringar

Svarta pengar och Bitcoin (September 2024)

Svarta pengar och Bitcoin (September 2024)
Svarta händelser och investeringar
Anonim

Begreppet svarta svanhändelser populariserades av författaren Nassim Nicholas Taleb i sin bok, "The Black Swan: The Impact Of The Highly Improbable" (Penguin, 2008). Kärnan i hans arbete är att världen är allvarligt påverkad av händelser som är sällsynta och svåra att förutsäga. Konsekvenserna för marknader och investeringar är övertygande och måste tas på allvar.

Svarta svanar, marknader och mänskliga uppträdanden
Klassiska svarta svanhändelser inkluderar uppkomsten av internet och persondator, 11 september-attackerna och första världskriget. Men många andra händelser som översvämningar, torka, epidemier och och så vidare är antingen osannolika, oförutsägbara eller båda. Denna "icke beräkningsbarhet" för sällsynta händelser är inte kompatibel med vetenskapliga metoder. Resultatet, säger Taleb, är att människor utvecklar en psykologisk bias och "kollektiv blindhet" för dem. Det faktum att sådana sällsynta men stora händelser är av definitioner eliminerar gör dem farliga.

Konsekvenser för marknader och investeringar
Aktie- och övriga investeringsmarknader påverkas av alla slags händelser. Nedgångar eller kraschar som den fruktansvärda svarta måndagen eller börskraschen 1987 eller internetbubblan 2000 var relativt "modellberättigade" men 11 september-attackerna var betydligt mindre. Och vem förväntade sig verkligen Enron att implodera? När det gäller Bernie Madoff, kan man argumentera på något sätt.

Men poängen är att vi alla vill veta framtiden, men vi kan inte. Vi kan modellera och förutse vissa saker (i en omfattning), men inte andra - inte de svarta svanhändelserna. Och detta skapar psykologiska och praktiska problem.

Till exempel, även om vi korrekt förutsäger några saker som påverkar aktiemarknaden och andra finansiella marknader, som valresultat och oljepriset, kan en annan händelse som en naturkatastrof eller krig strida mot dessa andra faktorer och kasta våra planer helt ur kilter. Vidare kan händelser av detta slag ske när som helst och varar under vilken tid som helst.

För att illustrera oförutsägbarheten för dessa händelser, ser vi på tidigare krig. Å ena sidan var det otroligt korta sexdagskriget 1967. Men å andra sidan, år 1914, tyckte folk att "pojkarna kommer hem till jul." Faktum är att de som överlevde var hemma fyra år senare. När det gäller Vietnam visade det sig inte heller som planerat.

Komplexa modeller kan vara meningslösa
Inte bara ger Taleb några förslag, men Gerd Gigerenzers arbete ger också lite användbar inmatning. Se särskilt hans bok, "Gut Feelings: The Underconsciousness Intelligence" (Penguin 2008). Gigerenzer hävdar att 50% eller mer av beslut fattas intuitivt, men folk är ofta blygna bort från att använda dem, eftersom de är svåra att motivera. Istället gör människor "säkrare", mer konservativa beslut.Således kan fondförvaltare inte vara kontrariska, helt enkelt för att det är lättare vid tiden att gå med flödet.

Detta händer också i medicin. Läkare håller sig till kända och välbekanta behandlingar, även om en del sidovänningar, fantasi och försiktig riskoptagande skulle vara lämpliga i ett visst fall.

Komplexa modeller (som Pareto optimality) är ofta inte bättre än intuition. Sådana modeller fungerar endast under vissa förhållanden, så den (komplexa) mänskliga hjärnan är ofta effektivare. Att ha mer information hjälper inte alltid, och att få det kan vara dyrt och långsamt. En laboratoriesituation är väldigt annorlunda - här kan komplexiteten hanteras och kontrolleras.

Omvänt är det mycket otillfredsställande och mycket riskabelt helt enkelt att ignorera potentialen för att svarta händelser uppstår. Att se att vi inte kan förutsäga dem, så vi planerar och modellerar för vår ekonomiska framtid utan dem, letar efter problem. Och ändå är det ofta just det som görs av företag, individer och till och med regeringar.

Diversifiering och Harry Markowitz
Gigerenzer anser Harry Markowitz Nobels prisvinnande arbete om diversifiering. Gigerenzer hävdar att man verkligen skulle behöva data som sträcker sig över 500 år för att det ska fungera. Han konstaterar wryly att en bank, som främjade sina strategier på grundval av diversifiering av Markowitz-stil, skickade ut sina brev 500 år för tidigt. Efter att ha blivit Nobelpriset var Markowitz själv själva beroende av intuition.

Under krisåren 2008 och 2009 fungerade standardtilldelningsmodellerna inte bra alls. Man behöver fortfarande diversifiera, men intuitiva tillvägagångssätt är förmodligen lika bra som komplicerade modeller, som helt enkelt inte kan integrera svarta svanhändelser på något meningsfullt sätt.

Andra konsekvenser
Taleb varnar för att låta någon med en "incitament" bonus hantera ett kärnkraftverk - eller dina pengar. Se till att den ekonomiska komplexiteten är balanserad med enkelhet. En blandad fond är ett sätt att göra detta. Visst varierar dessa väsentligt i kvalitet, men om du hittar en bra, kan du verkligen lämna diversifieringen till en leverantör.

Undvik efterföljande bias. Var realistisk om vad du verkligen visste då och inte banka på det som händer igen, absolut inte exakt samma sätt. Ta osäkerhet på allvar; det är världens väg. Inget datorprogram kan förutse det borta. Placera inte för mycket tro på förutsägelser. Marknaderna kan vara klart för höga eller för låga; Det är inte som om vi inte vet någonting. Men riktigt pålitliga, noggranna prognoser som du kan betala på är bara en fantasi.

Bottom Line
Förutsägande finansiella marknader kan göras, men deras noggrannhet är lika mycket en fråga om lycka och intuition av skicklighet och sofistikerad modellering. För många svarta svanhändelser kan hända. Alla slags faktorer kan upphäva även den mest komplexa modelleringen, eftersom man bara inte kan inkludera det verkligt okända i modellen.

Det betyder inte att modellering och prognoser inte kan eller bör inte göras.Men vi måste också förlita oss på intuition, sunt förnuft och enkelhet. Dessutom måste investeringsportföljer göras som kris- och svanssäker som möjligt. Våra gamla vänner - diversifiering, löpande övervakning, ombalansering och så vidare - är mindre benägna att släppa ner oss än modeller som i grunden är oförmögna att ta hänsyn till allt. I själva verket är den mest tillförlitliga förutsägelsen troligen att framtiden fortsätter att förbli ett mysterium, åtminstone delvis.