Taleb - budoucnost už není tím, čím bývala Ako-investovat.sk .


Státy před krachem, Fukušima, následné vyřazování jaderných elektráren v Německu, znárodňování bank. Kdo z nás si tyto všechny změny před pár lety jen v mysli připustil? Pokud někdo ano, pravděpodobně při jejich vyslovení by zůstal na posměch. Samozřejmě, teď se najdou jedinci, kteří budou tvrdit, že to všechno předpokládali, ale "lehké je být generálem po boji".

Nassim Nicholas Taleb již byl sice v politicko-ekonomické sféře zmíněný nespočet krát, ale my jsme se stále nepoučili, nezměnili jsme své myšlení a stále ignorujeme jeho varovné signály. Svět s narůstající složitostí se mění rychleji, než je lidský mozek se mu schopen fyziologicky přizpůsobit. K jakýmkoliv parametrům přistupujeme jen v intencích jednoduchosti a většinou nesprávně zobecňujeme jeden detail pro celý soubor prvků. To by nebylo chybou, pokud bychom uvažovali o prostoru, který právem spadá pod jednoduchost a ohraničenost. Ale moderní svět spolu s finančními trhy do této jednoduché dimenze nepatří. To vše je v současné době pouze ve velmi malé míře aplikovatelné do reality. Neočekávané, ojedinělé, náhodné události (= Černá labuť) mohou mít obrovský dopad, avšak změnou našeho myšlení je ho možné zmírnit.

Mnoho černých labutí může být způsobeno (a jejich dopad zhoršený) právě tím, že nejsou očekávané: World Trade Center, New York, 11. září 2001. "Cokoliv víte, může zůstat bez katastrofálních následků, pokud váš nepřítel ví, že vy to víte. Co znáte, to vás ve skutečnosti nemůže zranit."

Černé labutě jako neočekávané události nemusí mít nutně jen negativní dopad. Může to být i naopak - téměř všechny významné vynálezy byly objeveny náhodou (laser pro operaci sítnice, atomová bomba, internet) Na finančním trhu se pro pozitivní vystavení černé labutě používají různé derivátové nástroje (např. opce - jen pozor na jejich správný výběr).

Pokud bychom zaznamenávali hmotnost vzorku náhodných 1000 lidí do grafu (osa x: hmotnost, os y: počet lidí), předpokládáme, že někde by se vytvořil "zlatý střed", kde by byla početnost nejvyšší (např. 80 kg). Pokud přidáme do toho vzorku nejtěžšího člověka planety (cca. 600 kg), bude znamenat jen 0,7 procentní přírůstek celkové váhy, což je v tomto neškálovatelném případě zanedbatelný údaj, "zlatý střed" se pohne zanedbatelně málo.

Neexistuje živý člověk s takovou extrémní hmotností, která by významně narušila původní měření. Můžeme říci, že kategorie hmotnosti u lidí je shora ohraničená, a proto v tomto případě jde o neškálovatelně shromážděné údaje ze vzorku, o Gaussova (normální) rozdělení hustoty pravděpodobnosti (graficky z bočního pohledu má tvar zvonu), kde platí: Když je váš vzorek velký, žádný případ (ani překvapivý) nebude významně ovlivňovat celkový výsledek. Pro jakýkoliv výzkum nám tedy stačí sesbírat nějaký "velký" statistický vzorek a z něj můžeme číst výsledky "zlatého středu", které se dají zobecnit pro celek. Gaussova křivka je populární, protože průměrování vylučuje náhodnost a poskytuje jistoty. Na ní je založen "zákon velkých čísel". Ale většinou se nedá aplikovat na složité prostředí současnosti. (Touha po jistotě je člověku přirozená, ale přece jen je to intelektuální slabost. Pokud chcete vzít děti na piknik, budou požadovat dogmatickou odpověď na to, zda bude hezky nebo zda bude pršet a zklamete je, pokud si nebudete jistí.)

Desetimarková německá bankovka zobrazující Gausse a napravo od něj, jeho křivku:



Pokud bychom zaznamenávali velikost majetku vzorku náhodných 1000 lidí, což je kategorie, která (řekněme) nemá horní ohraničení, a později přidáme do tohoto vzorku nejbohatšího člověka planety, tento jedinec dokáže velmi výrazně pohnout původním výsledkem. V tomto případě půjde o škálovatelné údaje, tedy o upravené normální rozdělení hustoty pravděpodobnosti s "fat tails" (fat tails: graficky zvednuté spodní konce zvonu), kde platí, že: nerovnosti jsou tak významné, že jedno pozorování může silně disproporčně ovlivnit celek. Pro jakýkoliv výzkum nám tedy nestačí sesbírat nějaký „velký“ statistický vzorek, ze které bychom vyčetli správně "průměrné" výsledky. Pozor, do této skupiny rozdělení patří i finanční trh. Tedy při zpracování dat z trhu bychom měli uvažovat o správném výběru rozdělení pravděpodobnosti (Galtonovo log-normální).

Jelikož finanční trhy nepatří pod "Gauss", byl vyvozen závěr na základě i velmi početných vzorků historických pozorování, že je nebezpečným nástrojem pro generování budoucích predikcí.

I při výběru typu profese jde o výběr mezi škálovatelnými a neškálovatelnými příjmy: profese, které jsou placené na základě počtu klientů (zubaři, dělníci), zpravidla nikdy nedosáhnou extrémních příjmů. Za každý extra příjem musí vynaložit extra práci. Tyto příjmy mají horní omezení v počtu obsloužených klientů, nebo počtu odpracování hodin. Tato kategorie je řízena průměrem a zlatou střední cestou.

Naopak, tradeři na finančních trzích (např. v zahraničních bankách), spekulanti, autoři knih a hudební umělci od vynálezu nahrávání jejich záznamů na CD a DVD, mají příležitosti vydělávat nesrovnatelně více i bez další námahy. Stejná práce stojí za zadáním objednávky na nákup jedné akcie a tisíc akcií; také je stejná práce pro umělce za účelem prodeje jednoho CD nebo tisíc CD. Avšak tato druhá volba typu příjmů není vhodná pro všechny. V této volbě existuje ve skutečnosti mnohem více nerovností a rozdílů mezi úsilím a odměnou (které mohou být i nespravedlivé, řízené náhodou) a jen malá část zájemců si ukrojit velký úspěch. Koncentrace úspěchu zde není rovnoměrně rozložena. Při černých labutích se však štěstí dá získat nebo ztratit během jedné minuty.

Směrodatné odchylky, korelace, zda regrese neexistují mimo Gauss, nebo pokud i existují, nezáleží na nich a nemají žádnou významnost. Rovněž VaR, Black-Scholes-Merton model, GARCH - jsou to v bankovním prostoru pro formy výstupů, z nichž se nikdo nedozví relevantní informace. Jsou hluboce zakořeněné v našich metodách, a co je horší, stále i v metodách současných ekonomů a analytiků bank.

Banky stále předpokládají, že i váš byznys je založen na normálním rozdělení. Žádáte o podnikatelský úvěr a hned musíte zdokladovat dvouletou historii stabilním příjmů. Jako byste si nemohli volit kariéru nárazových příjmů - a navíc, nerozumějí nestabilní povaze hospodářského života. (Ideální jsou pro ně extrémní výnosy a nulové riziko.) Vaše výkazy se pak v bance posuzují a hledají kauzální vztahy s predikcí do budoucna. Na základě historie.

Možná vhodnější než analyzovat výkazy by bylo vytvořit osobnostní profil výkonných činitelů ve firmě - jejich schopnost reagovat na neočekávané změny, zvládání stresových situací, IQ testy, logiku myšlení apod.

Portfolioví manažeři konzervativních fondů vyhledávají "extrémně bezpečné nástroje": Treasury bills, německé státní dluhopisy .... (Eurobondy se snad, nebudou rozbíjet na drachmy plus jiné, zatím neznámé měny, neboť v jakém poměru - to je otázka ...)

Zajímavá výměna informací proběhla nedávno přes Atlantik prostřednictvím první strany týdeníků americké a německé fronty: http://www.businessinsider.com/handelsblatt-rebuts-the-economist-2012-6

The Economist se po této vzájemné "tiché" výměně vyjádřil, zda se "too big" týká dluhu, protože německý veřejný dluh je větší než španělský:

Dvě top banky na Slovensku před pár týdny organizovaly své konference, a neshodly se ve vysvětlení příčiny hlavního tématu - proč německé státní dluhopisy mají relativně velmi nízký kupón. Jedna z nich tvrdí, že jsou jako "bezrizikový nástroj" nejatraktivnější a je po nich vysoká poptávka; druhá, že toto nemá racionální odůvodnění a proto očekávají růst kupónů v nejbližší době a tím i oficiálně přiznání zvýšené rizikovosti, které již mělo nastat podle nich dávno. Už jen doufat, že jejich předpověď neupadne v zapomnění, když bude možnost porovnat jejich predikce s realitou. (Přiznat chybu by pro bankéře a autority znamenalo ztratit reputaci, což v tomto jedinečném světě podporujícím ega je nepravděpodobné.)

"Moudrý je ten, kdo ví, že nelze vidět daleko." (Taleb)

Banky často hledají kauzální - příčinné vztahy i tam, kde vůbec neexistují a rádi vytvářejí predikce budoucího vývoje finančních trhů. Analytici výmluvně vyprávějí, hodně terorizují, neboť jsou za to placeni - ale pozor, jak velkou váhu přidělíme tomu, co řeknou. Nezapomínat na jejich zájmy a důvody, proč své analýzy publikují.

Na závěr příklad:

Hod "spravedlivou mincí". 99-krát za sebou padne rub. Jaká je pravděpodobnost, že v dalším hodu padne líc?

Odpověď akademika: Jedna polovina, protože předpokládáme 50procentní pravděpodobnost pro každý nezávislý hod.

Odpověď nevzdělaného člověka: ne více než 1 procento, samozřejmě. Nebo jste úplně blbí, nebo zcela naivní, abyste uvěřili těm "50 procentům". Mince je asi zfalšována. To nemůže být spravedlivá hra. Tedy je pravděpodobnější, že vaše předpoklady o spravedlnosti mince jsou chybné, než mince padající na rub 99-krát.

Z odpovědí je již jasné, který z nich by byl schopnější přežít v situacích reálného života.

Jméno:
E-mail
(nebude zveřejněný):
Komentář:
Antispam:
Počet dnů v roce:



Okomentuj článek Galéria (2)

Nejnovější články

Stane se Tiffany & Co opět akciovým šperkem?

wednesday
20.04.2016
Akcie | Sven Subotič

Analýza akcie Ford: Nízká valuace a značný potenciál

thursday
14.04.2016
Investice | Sven Subotič

Analýza společnosti Maersk: Největší kontejnerový přepravce na světě

wednesday
30.03.2016
Investice | Sven Subotič

Klub záporných sazeb: Proč uvolňování měnové politiky funguje jen někde?

monday
21.03.2016
Trhy a makro | Sven Subotič

Tištěná média v kurzu? Světovým odbytištěm se stane Indie

tuesday
15.03.2016
Investice | Sven Subotič





Další články této kategorie

Finanční kalkulačka

Vklad: €/měs.
Úrok: % p.a./rok
Období: rok(ů)