驱动一切的尾部风险

2023-09-03 03:09

虽然《控制的幻觉》的主题在于论述金融危机的根源探究与管理之道，但是其作者乔恩·丹尼尔森教授在其中也展现了对“风险和不确定性”的认知演化过程，最终上升到让人寻找隐藏在尾部风险和危机背后的黑暗力量。

不确定性不是风险，这一最重要区分是由20世纪早期的三位经济学家提出的：弗兰克·奈特、约翰·梅纳德·凯恩斯和弗里德里希·冯·哈耶克。丹尼尔森认为，这是经济学领域方法论最重要的突破之一。三位经济学家均不赞同当时公认的经济理论——19世纪的古典经济学。古典经济学认为经济遵循艾萨克·牛顿式的自然法则，经济规律可以用精确的数学方程来描述，这些方程涵盖了所有可能的结果，通过简单的计量就可以得到这些结果。在这其中，一个关键隐含假设是遍历性，这是一个关于稳定性的数学概念。遍历性是自然科学中的一个关键假设，它是指通过重复实验或长期观察相同的现象，我们可以了解自然规律，我们所需要的是足够的观察。这三位经济学家否定了经济遍历性的假设，认为这种假设过于简单，显然是错误的。

弗兰克·奈特首先指出风险的概念与不确定性具有本质区别。风险是可以被量化的，可以用数学和统计模型来描述，因此可以转化为具体数字。如果经济世界是遍历的，那么用风险来描述它是正确的。如此一来，人们就可以做出自信的预测：比如，未来6个月内通过投资亚马逊赚钱的概率为48%。之所以能够做出如此准确的预测的唯一情景是，统计和数学模型能够全面描述世界，并且每个经济观察者都以同样的方式看待风险。

然而，不确定性捕捉了无法用数学充分描述的结果。在做决策时，不确定性意味着仅观察我们周围的世界，并用统计技术处理这些观察结果是不够的，因为有些东西被遗漏了。驱动经济活动的是不确定性，而不是风险。投资活动和投资损益之所以发生，是因为我们不能完全预测事件是如何发生的。每个人对未来都有不同的预期，这些预期导致了不确定性，而不确定性推动了经济活动。

就在奈特发表他关于风险和不确定性的著作的同一年，约翰·梅纳德·凯恩斯提出了更微妙的观点，他在《就业、利息和货币通论》一书中进一步完善了这一观点：“不确定的”知识意思不仅是把确切知道的和可能发生的区别开来。从这个意义上讲，轮盘游戏不属于不确定性。“我使用这个词的意义是，欧洲战争的前景是不确定的，或者20年后的铜价和利率是不确定的，或者一项发明的过时是不确定的……关于这些问题，没有任何形成可计算的概率的科学依据。我们根本不知道。”

凯恩斯的出发点是，人类并不像19世纪古典经济学家认为的那样，天生是理性的，能够完美地预见和预测一切。相反，人们通常遵循动物精神——引导人的行为的本能。凯恩斯对统计分析不屑一顾，拒绝接受遍历性，即可以根据过去事件发生的频率来做出决策的观点。相反，他关注的是在给定时点，人们根据自身的认知，对未来事件发生的“信念程度”。对于这种观点，丹尼尔森最喜欢的表述来自奥地利学派的代表人物路德维希·冯·米塞斯。米塞斯在1962年批评了计量经济学——对经济的统计分析方法：“作为一种经济分析方法，计量经济学是玩弄数学的幼稚游戏，对解决现实经济问题毫无帮助。”

1945年，哈耶克发表了题为《知识在社会中的运用》的文章。他在文中同意奈特和凯恩斯的看法，即量化风险是不可能的。然而，哈耶克是从另一个方向推导出这个结论的。凯恩斯认为动物精神激励着人们，哈耶克认为想要用精确的数学语句来描述世界，在技术上就是不可能的：“如果我们拥有所有相关信息，如果我们能够从一个给定的偏好系统出发，如果我们掌握了所有可用的方法的全部知识，那么剩下的问题纯粹是逻辑问题……然而，这显然不是社会面临的经济问题。”

凯恩斯关注的是不确定性如何影响决策，而哈耶克感兴趣的是理解个体如何将不确定性降至最低并克服不确定性。这两个观点实际上是高度互补的。凯恩斯认为，由于市场的动物精神，市场往往会进入一种令人不快的状态，因此政府有必要进行纠正性干预。如果动物精神过于悲观，那么政府需要增加信心，减少不确定性，从而增加投资。但哈耶克得出了相反的结论，他坚持认为，尽管个人和组织可能对未来知之甚少，但政府知道得更少。一家公司了解自身所处的市场，因此比政府更了解未来的不确定性。由于政府对经济的了解很少，如果政府进行干预，那么其决策通常会更糟。

与奈特和凯恩斯认为风险和不确定性之间有着鲜明的区别不同，经济学家乔治·沙克尔认为全在中间地带，即对某种结果的概率可以有一定程度的了解。他称之为“主观概率”，即对未来某一特定事件发生的信心。主观概率包含了判断错误的概率，这意味着经济变量比如价格可能会偏离预期。主观概率预见了之后出现了心理和行为经济学。许多观察家与沙克尔的主观概率观点不谋而合，如沃伦·巴菲特就曾提出推理概率的概念：一项投资的风险不是用贝塔值来衡量的，而是用投资者在其预计持有期间购买力遭受损失的概率——推理概率——来衡量的。资产的价格可以大幅波动，但只要有理由确信这项资产在其持有期内能提升购买力，那就不能说它的风险很大。“正如我们将看到的，一项价格不怎么波动的资产却很可能充满风险。”

然而，在这四位经济学家的研究中却遗漏了一个重要环节：不确定性是如何产生的，以及影响结果的可能性。海曼·明斯基回答了这一问题。他聚焦于金融危机，认为对风险的认知会影响人们的风险承担行为，从而影响金融危机在遥远到未来发生的可能性。金融危机之所以发生，是因为我们认为好日子会永远持续下去，没有理由不利用庞氏融资。投资者希望承担更多风险，这通常得益于宽松的监管环境和政府的鼓励。最终，这将导致投机泡沫和危机。因此，当我们认为风险较低时，危机发生的条件已经成熟。这意味着金融危机即将到来的最佳预测时机是，当专家开始讨论当前的繁荣将永远持续下去的时候。

明斯基的理论很好地解释了危机。因此危机通常又被称为“明斯基时刻”。明斯基时刻就是资产价格崩溃的时刻。明斯基一生没有从事主流经济学研究，他所属的凯恩斯学派也不认可他，这既是因为他强调不确定性，也是因为他对确定性经济模型的批评。根据明斯基的不稳定性假说，观察到低风险时就应该意味着未来危机已具备了条件。

任何危机都不是完全内生或外生的，它们总是由初始的外生冲击和随后的内生反应共同形成。同样的初始外生冲击可能在某天悄无声息地化为乌有，也可能在另一天演变成一场全球金融危机。外生冲击演变为危机的原因是因为它们抓住了隐性的脆弱性，无人知晓，知道为时已晚。

词典对“内生”一词的定义是结果具有内在原因或起源。一种传染病如何在人们中传播，取决于这一人群的内在性质。如果我们始终与他人保持安全距离，我们就不会被感染。内生的反义词是“外生”，即结果具有外部原因或起源。6,500万年前，一颗小行星撞击了墨西哥湾，导致恐龙灭绝，这就是一种外生冲击。恐龙当然没有做任何导致自己灭绝的事情。

内生风险通常不会在金融市场上留下太多足迹，它潜伏在金融体系的黑暗角落，大多数时候我们看到的都是外生风险。当市场似乎有效的时候，价格会随机游走，就像伯顿·马尔基尔在《漫步华尔街》一书中所描绘的那样，但好景不长。当某些触发因素促使人们形成一致行动时，内生风险就会显现，价格波动将被放大，出现泡沫和崩溃。

如果我们关注尾部风险、银行倒闭和金融危机，那么我们别无选择，只能寻找某种方法来度量内生风险。但这并非易事。巨额损失和危机的源头是众人忽视的风险，因此，要在为时已晚之前识别内生风险就像在草垛里捞针，我们甚至不知道针是什么样子的。只有当我们把手伸进草垛，感受到针扎手时，我们才知道针就在那里。危机过后，每个人都知道哪里出了问题，我们阻止同样的情况再次发生：在马跑光后关上马厩的门。但与此同时，下一场危机开始在无人关注的地方积聚力量。

2008年的危机充分说明了我们如何忽视了所有的警告信号，没有人对潜伏在它们眼皮底下的危险有所察觉。2008年的教训是，内生风险的积累几乎完全发生在隐蔽的角落。最终，这些漏洞触发了隐藏的导火索——在某一天，当市场的风险容忍度极低的时候，风险变得过高——一切都爆发了。

然而，泡沫的形成是一个潜移默化的过程。我们最初只是冒一点小风险，结果似乎还不错。于是，我们开始不断增加风险，步子越迈越大，直至彻底崩溃。泡沫总会是有的。20世纪90年代后期的互联网股票，20世纪70年代初期的“漂亮50”股票，“喧嚣的20年代”……我们可以追溯到更远的历史。但是，就一些看起来非常明显的泡沫而言，可能不一定是坏事。泡沫造成价格崩盘，但也释放出大量资金用于风险较高的投资，有的资金成为未来领头公司的种子资金。当今的网络巨头公司，如亚马逊和谷歌，就是在网络公司的泡沫中诞生的。英特尔和许多半导体公司在20世纪70年代初期的“漂亮50”泡沫中脱颖而出，而像可口可乐等许多公司也是在“喧嚣的20年代”挂牌上市的。我们甚至不知道是否应该将这些事件称为泡沫。

投资者需要面临的挑战是，尽管内生风险始终存在，但无法简单度量。随着内生风险和外生风险朝着相反的方向变动，具有纯统计性质的“风险计量仪”在各种情形下都会出错：在危机发生前报告的风险太低，在危机发生后报告的风险又太高。所有简单的解决方案都指向最明显的外生风险，但忽略了隐藏在尾部风险和危机背后的黑暗力量。

风险计量仪是将所有金融机构的风险浓缩为一个数字，对风险有一个明确的量化计算结果。然而，它会遇到两大挑战：肥尾和风险波动。肥尾表示小概率高损失事件。由于这种重大损失并不经常发生，我们很难利用历史观测值来预测未来可能发生的概率。正态分布曲线的尾部代表出现很大正结果（右尾）和很大负结果（左尾）的可能性。如果出现很大正（负）结果的概率高于钟型正态分布下出现概率，我们就称之为肥尾。肥尾具有“恶龙出没”的未知领域。正如美联储前主席艾伦·格林斯潘所说的，整个风险演化过程中最大的问题是肥尾问题……正态性假设使我们能够摆脱方程中的大量复杂问题，而一旦开始加入非正态假设，这些问题就变得极其困难。

风险波动体现为波动率，它是股票市场收益的标准差。假设投资1,000美元于标准500指数，如果使用基于正态分布的分析方法进行预测，则每年最糟糕的一天一般会损失26美元，88年的样本区间中最糟糕的一天将损失39美元，1,000年中最差的一天将损失45美元。结果似乎还不错，但实际情况并非如此。如果直接观察88年间标准500指数日收益历史数据，计算平均年内最大日损失，则结果是47美元，而不是26美元。选择的时段越长，预测值与实际值的差距就越大。过去88年中，最差的一天为1987年10月19日，实际损失是229美元，而不是根据正态分布计算出的39美元。如果用波动率和正态性来度量风险，则结果会达到放松甚至自满的状态——“恶龙”会被我们杀死并吞没。而实际上，只有当收益服从正态分布时，波动率才能准确度量风险。但由于收益并不具有正态性，因此波动率对风险的度量是不充分且具误导性的。

金融体系的结果取决于构成金融体系的机构和个人的相互作用。尽管内生风险提供了对世界的有用描述，但在实践中很难应用，它们不能被简单量化。普通的做法是假设风险是外生的，即风险来自金融体系之外，影响金融体系但不受其影响，就像小行星撞击华尔街一样。在实践中，假设大部分风险是外生的，可能完全没有问题。这取决于我们目标。对于关注逐日风险或高频低损风险的人，关注外生风险就足够了。只有那些关心尾部风险的人才应该关注内生风险。因为尾部风险会导致重大损失。

作者：姚斌

来源：在苍茫中传灯

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来源: qq

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