為什麼經濟學家不喜歡黑色的天鵝？

如何走出經濟學研究的怪圈？

Jun Duanmu，時差黨，偏題黨，懶得查資料黨

我看到有人提及了黑天鵝，覺得很有意思，所以也就班門弄斧說兩句。

很多人認為所謂做經濟做金融研究就是抓出兩組變數，加上不少控制變數，然後做個回歸，如果統計顯著，那太完美了，又完成了一個新的研究。然而這樣的研究本身就是有問題的。在做研究的時候我們往往需要問自己這樣一個問題，我們想研究的是什麼，為什麼要抓出這樣的兩組變數，背後的理論依據是什麼。很多時候，我們應該辨析清楚什麼是 data mining（數據挖掘），什麼是真正的經濟學研究。不講 theoretical（理論的） 的東西，如果僅局限於 empirical research（實證研究），我們往往要做的是根據一個已知的理論，運用現實的數據去證實該理論是否成立或有效。任何沒有理論依據的沒有理論支持的研究都可能被人找茬說是在 data mining。

回到黑天鵝的話題，我很喜歡的一個研究者叫 Taleb，他寫了一本書叫做《黑天鵝》，銷量很好，引起轟動。根據他的想法，很多現在現行的金融模型，經濟研究都是垃圾，都是沒有任何價值的東西，而問題的根源在於平均斯坦和極端斯坦。

首先什麼是黑天鵝理論，如果我看到了一萬隻白色的天鵝，我能不能得出一個結論說世界上所有的天鵝都是白色的呢？只要我看見一隻黑天鵝，那我之前的理論就被完完全全推翻了，所以一個極端的 observation（觀測結果），如果它絕對的極端，能導致整個理論系統的奔潰。

什麼是極端斯坦和平均斯坦，平均斯坦是指一組變數是不具有突破性的；而極端斯坦是指一組變數具有突破性。舉個例子，如果火星人來到地球，想研究一下人類的一些數據，比如人類有多高，於是火星人抓了一萬個地球人，然後分別測量他們的身高，然後算出平均值，方差，最大最小等等。火星人得出的結論平均而言應該是有效的，因為身高這個變數是不具有突破性的，人類再高再高也不可能突破兩米五或者三米，所以他們一萬個隨機選取的樣本中哪怕混入了一兩個極端的例子，最後的結論也不至於太離譜。這個是平均斯坦。假設火星人想研究一下地球人有多富，同樣隨機抓了一萬個人調查財產狀況，一不小心比爾蓋茨君被抓進來了，這樣所得出的結論就是完全不真實的。因為財富這個變數是有突破性的，你永遠不知道一個人可以富到何種程度，所以如果有一兩個極端數據被混入，那最後的結果將非常的 biased。這個是極端斯坦。

然後回到為什麼現行的金融模型都是垃圾的問題上來，首先，最主要的問題，金融資本市場是平均斯坦還是極端斯坦？至少我認為是極端斯坦。其次，很多模型都會對於一些變數進行分布的假設，通常假設正態分布，或者更嚴謹的態度是，抓個一組歷史數據，然後去檢驗一下他們服從什麼分布。然而他們真的是正態分布嗎？說穿了，我們只不過是看了一組歷史數據，然後用一個我們熟知的概率分布套了上去，他們真正的分布是什麼我們並不清楚。所以這些模型的本身或許就不是這麼的精確。然後，tail risk（尾部風險），就是極端情況。或許許多模型本身確實考慮了極端情況的發生，比如 VaR，max one-day loss 之類的，但是我們在乎的是極端情況的嚴重性而不是極端情況出現的概率，例如，在 2008 年之前許多投資者都知道整個金融系統似乎有問題，可能市場會崩盤，然後等金融危機真正發生了，他們垂頭喪氣說，我知道有危機，但沒想到會這麼巨大。同樣的，我知道第二次世界大戰可能發生和我知道第二次世界可能會死幾千萬個人哪個更重要呢？顯然，極端情況的嚴重性大於極端情況的可能性。

其實，在做任何研究的時候，我們以為我們知道在做什麼但是我們真的知道我們在做什麼嗎？概率分布，歷史數據，計量工具，我們看似有很多東西，但是真正重要的還是我們的本身，如何去運用，如何去解讀，如何去說服自己，其實我們知道的很有限很片面。

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