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    極端不確定性下的確定投資

    2022-08-27 21:31:24姚斌
    證券市場周刊 2022年31期
    關(guān)鍵詞:模型

    姚斌

    約翰?凱 默文?金/著

    何謂“不確定性”?最早界定“不確定性”的定義來自弗蘭克·奈特。1921年,奈特在《風(fēng)險、不確定性和利潤》中指出,可測量的不確定性與不可測量的不確定性截然不同。不可測量的不確定性,根本不算是不確定性。對此,約翰·梅納德·凱恩斯在《就業(yè)、利息和貨幣通論》中指出,他所謂的“不確定性”是指歐戰(zhàn)爆發(fā)、20年后銅價與利率、新發(fā)明變得過時或1970年私人財富擁有者和社會地位的那種不確定。這些事情沒有科學(xué)基礎(chǔ)作為計算概率的依據(jù),我們根本無從知曉。這就成為不可測量的不確定性。不可測量的不確定性才是所謂的風(fēng)險,可測量的不確定性則不是。

    奈特和凱恩斯區(qū)別了“風(fēng)險”和“不確定性”。經(jīng)濟學(xué)家約翰·凱則在著作《極端不確定性》以“可解決”和“極端”不確定性來取代那種區(qū)別?!翱山鉀Q”的不確定性是指可以藉由借閱來消除的不確定性,或是可用已知結(jié)果的概率分配來表示的不確定性。“極端”不確定性是指沒有類似的方法可解決的不確定性,即我們根本不知道。

    極端不確定性無法以概率來描述,不只是因為我們根本不知道會發(fā)生什么事,往往連可能發(fā)生的會是什么都不知道。極端不確定性不是指在統(tǒng)計學(xué)中的“長尾”,長尾是可以想象且定義明確的事件,發(fā)生的概率雖低,但至少估算得出來,例如輪盤賭連輸好幾次。極端不確定性也不限于納西姆·塔勒布所說的“黑天鵝”,雖然黑天鵝是極端不確定性的例子。約翰·凱強調(diào)的是范圍很大的可能性,介于兩種世界之間:一種世界充滿不太可能發(fā)生的事情,但那些事件可以借助概率分配來描述;另一種世界充滿意想不到的事件。極端不確定性的可能結(jié)果遠遠超出了金融市場,涵蓋了個人與集體的決定,以及經(jīng)濟與政治的決定。

    經(jīng)濟學(xué)家擅長解開復(fù)雜“經(jīng)濟模型”的難題。因此,諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎就會頒給那些解開最難謎題的人。然而,商業(yè)、金融、政治、個人發(fā)展中的決策,以及決策所帶來的結(jié)果大多過于復(fù)雜且定義不精準(zhǔn),不能以量化概率的方式來處理。它們受極端不確定性限制。

    現(xiàn)實生活大多是落在隨機性與黑天鵝這兩種對立的極端之間。有時候,世界的真實狀態(tài)是一個現(xiàn)在或過去的事實,但不是每個人都能知道的。當(dāng)問題是已知、但答案的范圍無限時,套用概率的數(shù)學(xué)是可疑的,結(jié)果是模糊的。當(dāng)問題已知、但問題的性質(zhì)顯示答案含糊不清時,我們無法合理地為狀態(tài)估算概率。能夠創(chuàng)造成長或波動的經(jīng)濟進程,不會長期穩(wěn)定到讓我們有效地估計經(jīng)濟變數(shù)的概率。多數(shù)有趣的總體經(jīng)濟問題,我們都無法輕易估算各種可能結(jié)果的概率,甚至連可能的結(jié)果都只能模糊地定義。因此,對于“未來10年有可能出現(xiàn)另一場全球金融危機嗎?”這種問題的明智回答是“我不知道”。

    貝葉斯定理計算的是條件概率,即在B已經(jīng)發(fā)生的情況下,A發(fā)生的概率是多少?這就意味著我們在處理不確定的事件時,會賦予它一個先驗概率。蒙提霍爾問題是貝葉斯定理的著名例證,依賴于所謂的“無差異原則”:如果我們沒有理由認(rèn)為一件事比另一件事更有可能發(fā)生,就要賦予每件事一樣的概率。這樣的問題實際上是謎題:有完全講明的問題,也有已知的規(guī)則與明確的答案。然而,在一個極端不確定的世界里,問題很少是能夠完全講明的。蒙提霍爾問題一旦闡明了隱性與顯性的游戲規(guī)則,就可以清楚解出確切的答案。很顯然,貝葉斯定理能夠處理有明確解的小世界問題。

    先驗概率是指根據(jù)以往經(jīng)驗和分析得到的概率,實際上就是主觀概率。奈特與凱恩斯強調(diào)不確定性的重要。他們認(rèn)為概率不能套用在已知或可知頻率分配的領(lǐng)域(例如輪盤賭、死亡率觀察、天氣)之外。他們非常重視極端不確定性,但反對使用主觀概率。主觀概率的使用以及相關(guān)的數(shù)學(xué),似乎把極端不確定性的疑團變成了可計算答案的謎題。而且,最熱烈慶祝主觀概率戰(zhàn)勝極端不確定性的地方就是芝加哥大學(xué),其中最廣為人知的人物莫過于米爾頓·弗里德曼。

    巴菲特曾經(jīng)以生動的方式表達他的投資策略:“我覺得股票投資是世上最棒的事業(yè)……因為你從來不需要被迫揮棒。你一整天只要等待你喜歡的球出現(xiàn),然后趁著守備員打盹時,揮棒把球擊出去。”如果概率構(gòu)成經(jīng)濟決策的基礎(chǔ),那你確實“必須揮棒”,世人確實會愿意為每一種可能的賭注下注。但是,預(yù)期世人經(jīng)常做這種交易顯然是錯的,謹(jǐn)慎的人從來不會想要那樣做。像愛德華·索普那樣少數(shù)專業(yè)的人之所以非常成功,是因為他們看出了異?,F(xiàn)象或特別仔細地研究了明顯的機會賽局的流程。

    經(jīng)濟與社會系統(tǒng)就像天氣系統(tǒng)一樣,是非線性的。所以,經(jīng)濟的演變就像天氣一樣難以預(yù)測。而經(jīng)濟預(yù)測勢必比天氣預(yù)測更難,因為天氣系統(tǒng)的根本物理性質(zhì)有其平穩(wěn)性的一面,而經(jīng)濟系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)卻欠缺平穩(wěn)性。經(jīng)濟的發(fā)展不受固定的物理運動規(guī)律所支配。雖然經(jīng)濟預(yù)測品質(zhì)依然很差,但是為未來的經(jīng)濟進行規(guī)劃還是有其必要性。因為企業(yè)必須做出投資決策,央行必須針對利率做出調(diào)整。

    1944年,馮·諾依曼在《博弈論與經(jīng)濟行為》中試圖確立,概率推理可以在不確定的世界里為理性決策提供一個連貫且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉?gòu)架。10年后,統(tǒng)計學(xué)家吉米·薩維奇在《統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)》中為主觀概率的存在尋找一個基礎(chǔ)。薩維奇強調(diào),這個基礎(chǔ)只適用于“小世界”。大小世界的區(qū)別很重要,在“小世界”里,人們可以藉由追求期望效用的最大化來解決問題;而在“大世界”里,人們則是實際生活在其中。薩維奇小心翼翼地避免聲稱他的分析可以套用到他所謂的“小世界”的狹窄范圍之外。類似蒙提霍爾問題都與“小世界”有關(guān)——都是可重復(fù)的機會賽局。然而,經(jīng)濟學(xué)家并未認(rèn)同薩維奇針對其分析的應(yīng)用范圍所提出的警告。他們采用了薩維奇的假設(shè),卻宣稱這樣衍生的模型可以直接其使用在“大世界”的政策上。

    于是,銀行高管依賴風(fēng)險專業(yè)人士的判斷,而風(fēng)險專業(yè)人士又依賴貝葉斯定理,結(jié)果令人失望??梢源_定史蒂夫·喬布斯并沒有使用貝葉斯定理,他知道他只能獲得有限且不完全的資訊,他只是在等待“下一個大爆發(fā)點”。在充滿不確定性的世界里,這就是良好決策的方式,決策者努力思考的是“究竟發(fā)生了什么事?”因此,約翰·凱質(zhì)疑貝葉斯定理的適用性。

    1950年,普林斯頓大學(xué)教授阿爾伯特·塔克編造了一個“囚徒困境”的故事。這個故事隨后的理論化,使得囚徒困境成為最有洞見及成果的經(jīng)濟模型之一。建立模型的目的,是把一個疑團轉(zhuǎn)變成一個謎題,也就是找到一個更簡單的問題,而那個問題具有明確的解,且仍與實際問題有足夠的相似性,所以能夠讓人產(chǎn)生洞見,啟發(fā)最好的行動策略。這樣的模型可以稱為“小世界”模型,實用的經(jīng)濟理論通常都屬于這種類型。亞當(dāng)·斯密描述了以別針工廠的運作來闡述勞動分工的概念;大衛(wèi)·李嘉圖提出了以比較優(yōu)勢為基礎(chǔ)的國際貿(mào)易模型。

    塔克、斯密和李嘉圖所提出的模型都建立在容易理解的描述上,其故事闡明了基本的經(jīng)濟概念。他們的模型可以用算式、數(shù)值范例或有趣的故事來呈現(xiàn),而且應(yīng)用在經(jīng)濟學(xué)上特別有成效。雖然這些模型無法為經(jīng)濟問題提供全面或計量的答案,但它們可以從“小世界”中舉出類似的例子來說明,幫助我們建構(gòu)論點,更了解疑團的本質(zhì)。

    有效市場假說是經(jīng)濟學(xué)中最有爭議的模型之一。這個假說的基本見解是,可獲得的公開資訊已經(jīng)納入證券價格中了。公開資訊或許大多已經(jīng)融入證券價格,但公開資訊不見得總是或完全融入價格,所以投資者還是有可能設(shè)計出成功的投資策略。有效市場假說的支持者與批評者似乎都犯了一個錯誤,他們都以為那個模型在描述“世界的真實樣貌”。有效市場假說是一個模型的原型,它具有啟發(fā)性,但它不是“真實”的。

    “小世界”模型是一種虛構(gòu)的敘事,它的真實在于微言大義,而不是具體細節(jié)。在經(jīng)濟模型中,“有代表性的行為者”“消費者”“公司”,但都不是真實的人或企業(yè),而是一個人為的構(gòu)想,每個細節(jié)都是作者的巧思,就像福爾摩斯的故事一樣——是柯南·道爾發(fā)明的,不是對現(xiàn)實世界的描述。經(jīng)濟學(xué)從簡單的模型開始,這些模型以敘事的形式表達,有時包含一些假設(shè)的數(shù)字。經(jīng)濟史家約翰·克拉潘曾經(jīng)這么批評《國富論》的作者:“很遺憾,亞當(dāng)·斯密沒有從柯科迪到幾英里外的卡隆工廠去看他們制作大炮,而是去講他那座無聊的別針工廠,那種別針工廠不過是座老舊意義的工廠罷了?!?/p>

    投資組合理論、資本資產(chǎn)定價模型、有效市場假說都是有用的模型,甚至不可或缺,但它們都無法描述“世界的真實樣貌”。如果把這些金融模型當(dāng)成現(xiàn)實來看待,以虛構(gòu)的數(shù)字進行填充,并把它們當(dāng)做重要決策的依據(jù),那么使用這些模型就可能造成重大失誤,就像它們在全球金融危機及許多其他場合所扮演的角色一樣,最終造成了長期資本管理公司的覆滅。金融危機中出現(xiàn)的極端現(xiàn)象大多源自模型外的事件。

    我們很高興自己了解這些“小世界”模型,我們也因為知道這些模型而變成更好的投資者,但我們不要把這些模型看得太認(rèn)真,更不要相信它們是在描述“世界的真實樣貌”。就連投資組合理論的創(chuàng)始者哈里·馬科維茨也很清楚,他的理論只適用于小世界,但他的警告卻大多被忽視了。

    “小世界”模型的價值在于建構(gòu)一個問題,以便為政策制定面臨的“大世界”問題提供洞見,而不是假裝能夠提出精確的計量指引。我們無法從模型中得出概率、預(yù)測和政策建議。只有在模型的背景脈絡(luò)中,概率才有意義,預(yù)測才準(zhǔn)確,政策建議才有充分的證據(jù)。有意思的是,其他學(xué)科比較注意這樣的問題。橋梁建造者和航空工程師處理的知識體系比較穩(wěn)固,與先前經(jīng)驗不符的計量答案會引起他們的懷疑,這相當(dāng)明智。然而,在經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域,每當(dāng)有令人驚訝的結(jié)果出現(xiàn),最常見的解釋就是有人犯錯了。在金融、經(jīng)濟、商業(yè)領(lǐng)域,模型從來就不是在描述“世界的真實樣貌”,了解與詮釋一個模型的輸出,以及把模型應(yīng)用到任何“大世界”的情況,永遠需要有見識的判斷。

    沃倫·巴菲特、喬治·索羅斯和詹姆斯·西蒙斯代表了三種截然不同的投資風(fēng)格。他們都忽視甚至蔑視以投資組合理論、資本資產(chǎn)定價模型、有效市場假設(shè)為基礎(chǔ)的金融理論。事實上,那種理論意味著他們不可能像現(xiàn)在那么成功。這些金融模型強調(diào)了所有投資者都應(yīng)該知道的要點:多元化投資的好處,不同資產(chǎn)提供真正多元化機會的程度,以及資訊融入證券價格的程度。但經(jīng)驗告訴我們,在金融市場中獲利不是只有一種辦法,解釋“究竟發(fā)生了什么事”不是只有一種方式,“金融界的真實樣貌”不是只有一種敘事。有效的方法很多種,適合的工具取決于背景脈絡(luò)以及投資者的技能與判斷。我們確實可以從馬科維茨的見解中受益,但我們從他的“小世界”模型中獲得的見解有局限性。

    演化論的發(fā)現(xiàn)是人類思想的開創(chuàng)性時刻。演化使人類學(xué)會應(yīng)對在“大世界”中遇到的多種極端不確定性。面對不確定性的不同態(tài)度,影響了個人與群體的生存機會。在一些環(huán)境中,例如商業(yè)和體育界,行事謹(jǐn)慎、瞻前顧后就等于放棄了成功的機會。而高估自己成功的機會甚至有可能是一種優(yōu)勢。在其他環(huán)境中,避免風(fēng)險可能很合理。人類之所以存活下來,一個原因是我們祖先沒有被掠食者吃掉。正如塔勒布所說的,演化偏愛那些存活下來的人。他們不見得是那些追求期望值最大的人。

    如果我們生活在簡單、靜止的“小世界”里,最適化與解決“小世界”謎題的技巧就是演化成功的關(guān)鍵。但多數(shù)情況下,我們并不生活在“小世界”里。在現(xiàn)實世界中,極端事件與生存息息相關(guān)。對個人來說,選擇最有可能成功的策略可以盡量提高勝算,但這種追求最適化的個體所組成的團體,最終會被罕見的災(zāi)難所消滅。政治學(xué)家詹姆斯·斯科特曾經(jīng)描述了這個道理的現(xiàn)實狀況:種植最好的樹會導(dǎo)致單一栽植,遲早會被前所未有的寄生蟲所消滅。

    人類之所以過得好,是因為我們形形色色、各不相同,也因為理性沒有唯一的方式。樂觀對生存有利,要是加以控制引導(dǎo),效果會更好。在賭桌上,過度自信往往是災(zāi)難,但對于激勵隊友、事業(yè)伙伴或軍隊的領(lǐng)袖來說卻非常重要。

    維珍集團的創(chuàng)始人理查德·布蘭森是一位成功的冒險家。布蘭森對現(xiàn)金流預(yù)算的具體細節(jié)不感興趣,但他聲稱自己擁有一套看似毫無依據(jù)的成功系統(tǒng)。在“小世界”里,理性行為可以簡化為數(shù)學(xué)運算,且那些運算是在問題界定清楚及充分了解環(huán)境的情景脈絡(luò)中進行的。布蘭森的成就讓我們想起奈特在一個世紀(jì)前就提出但已被遺忘了太久的洞見:極端不確定性與冒險進取心精神的關(guān)系。誠如凱恩斯所言,當(dāng)我們只依賴于數(shù)學(xué)期望值時,冒險進取的精神就會消失。冒險精神看似與公理型理性相悖,卻是資本主義社會核心動力,是成功奧秘的關(guān)鍵部分。

    極端不確定性與非平穩(wěn)性密切相關(guān)。這個世界上沒有一個穩(wěn)定的世界架構(gòu)讓我們能從過去的經(jīng)驗中學(xué)習(xí),并據(jù)此推斷未來的行為。約翰·凱的批判并不局限在貝葉斯定理和經(jīng)濟模型,還延伸至行為經(jīng)濟學(xué)和參考敘事之中。無論批判的是什么,都并非意味著要放棄建?;蚍艞墧?shù)學(xué),而是必須明確它們的適用性。經(jīng)濟學(xué)對世界的重要貢獻在于它是個實用的知識,而不是科學(xué)理論。因此,務(wù)實的經(jīng)濟學(xué)家的角色就會像消防員、醫(yī)生和工程師一樣,是解決問題的人。奈特知道極端不確定性會帶來盈利機會,巴菲特、索羅斯和西蒙斯等人所累積的驚人財富證明了奈特的觀點是正確的。

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