Что такое черный лебедь?
Черный лебедь - это непредсказуемое событие, которое выходит за рамки того, что обычно ожидается от ситуации, и имеет потенциально серьезные последствия. События черного лебедя характеризуются их чрезвычайной редкостью, их серьезным воздействием и практикой объяснения широко распространенной неспособности предсказать их как простую глупость задним числом.
Ключевые вынос
- Черный лебедь - чрезвычайно редкое событие с серьезными последствиями. Его нельзя предсказать заранее, хотя многие утверждают, что оно должно быть предсказуемым после факта. События «черного лебедя» могут нанести катастрофический ущерб экономике, а поскольку их нельзя предсказать, их можно подготовить только путем построения надежных систем. Опора на стандартные инструменты прогнозирования может и не предсказывать, и потенциально увеличивать уязвимость для черных лебедей, распространяя риск и предлагая ложную защиту.
События Черного Лебедя
Понимание черного лебедя
Этот термин популяризировал Нассим Николас Талеб, профессор финансов, писатель и бывший трейдер с Уолл-стрит. Талеб написал об идее события черного лебедя в книге 2007 года до событий финансового кризиса 2008 года. Талеб утверждал, что, поскольку события черного лебедя невозможно предсказать из-за их крайней редкости, но имеют катастрофические последствия, людям важно всегда предполагать, что событие черного лебедя возможно, каким бы оно ни было, и планировать соответственно.
Позже он использовал финансовый кризис 2008 года и идею событий черного лебедя, чтобы доказать, что если сломанная система может дать сбой, она фактически укрепляет ее против катастрофы будущих событий черного лебедя. Он также утверждал, что, наоборот, система, которая поддерживается и изолирована от риска, в конечном итоге становится более уязвимой к катастрофическим потерям перед лицом редких, непредсказуемых событий.
Талеб описывает черного лебедя как событие, которое 1) превосходит обычные ожидания, что настолько редко, что даже вероятность того, что это может произойти, неизвестно, 2) имеет катастрофическое влияние, когда это происходит, и 3) объясняется задним числом, как если бы это было на самом деле предсказуемо.
В отношении крайне редких событий Талеб утверждает, что стандартные инструменты вероятности и прогнозирования, такие как нормальное распределение, не применяются, поскольку они зависят от большой популяции и прошлых размеров выборки, которые по определению никогда не доступны для редких событий. Экстраполяция с использованием статистики, основанной на наблюдениях за прошлыми событиями, не помогает прогнозировать черных лебедей и может даже сделать нас более уязвимыми для них.
Наша неспособность предсказать черных лебедей имеет значение, потому что они также могут иметь такие серьезные последствия. Несущественные события, независимо от того, насколько непредсказуемы, явно менее интересны.
Последний ключевой аспект черного лебедя заключается в том, что в качестве исторически важного события наблюдатели стремятся объяснить это после факта и размышляют о том, как его можно было предсказать. Такое ретроспективное предположение, однако, на самом деле не помогает предсказать черных лебедей.
Примеры прошлых событий черного лебедя
Финансовый кризис на рынке жилья США во время кризиса 2008 года является одним из самых последних и известных событий, связанных с черными лебедями. Эффект катастрофы был катастрофическим и глобальным, и лишь немногие выбросы смогли предсказать его возникновение.
Также в 2008 году в Зимбабве был наихудший случай гиперинфляции в 21- м веке с пиковым уровнем инфляции, превышающим 79, 6 миллиарда процентов. Уровень инфляции этой суммы почти невозможно предсказать и может легко разрушить страну в финансовом отношении.
Доткомовский пузырь 2001 года - еще одно событие черного лебедя, которое имеет сходство с финансовым кризисом 2008 года. Америка наслаждалась быстрым экономическим ростом и ростом частного капитала до катастрофического краха экономики. Поскольку Интернет находился в зачаточном состоянии с точки зрения коммерческого использования, различные инвестиционные фонды вкладывали средства в технологические компании с завышенной оценкой и отсутствием рыночной привлекательности. Когда эти компании свернулись, фонды сильно пострадали, и риск снижения был передан инвесторам. Цифровая граница была новой и почти невозможно предсказать крах.
В качестве другого примера, ранее успешный хедж-фонд Long-Term Capital Management (LTCM) был разрушен в 1998 году из-за волнового эффекта, вызванного дефолтом российского правительства, что компьютерные модели компании не могли предсказать.,
