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《黑天鹅》(六)|预测的平均值陷阱

《黑天鹅》(六)|预测的平均值陷阱

作者: 逻辑心世界 | 来源:发表于2017-10-21 11:49 被阅读0次

《预测之耻》已经介绍,具体的事件是无法进行预测的,仅有范围才可能被预测。所以,预测结果大都是一定条件下的平均值。那么,平均值是可信的吗?

一、平均值背后的风险

讨论平均值背后的风险是,可以先思考下面两个问题

  • 你面前有A、B两条平均深度只有1米的河,只要渡过其中的任意一条河就可以到达目的地。为快速将一批货物运到目的地,你会怎么选择呢?
  • 你要用最短的时间去一个地方,有C、D两条路可以到达找个地方,它们的路线长度完全相同的,那么,你会选择那条路呢?

两个问题的答案似乎是显而易见的,几个选项似乎没有是吗区别。

那么补充下面一些条件后,在选择一次呢?

  • 问题一,A河流中间有一个深达数十米的河沟,B河流的深度差变化比较小。
  • 问题二,C线路要翻过几座海拔数千米的高山,且山路险要;D线路经过的是一个平原地带,全程高速公路。

现在答案就比较明朗了,为了高效地达成目标,B和D将是最优选项。

这就是平均值陷阱带来的结果。

二、预测风险的来源

相同均值的问题,却有着不同的选择倾向,原因何在?

对比问题的两种不同的描述方式,可以发现其中的关键区别在于对偏差和极值的补充。

公司和政府的预测还存在一个显而易见的错误:他们不为预测的情形附加可能的错误率。即使不存在黑天鹅现象,这种遗漏也是错误的。
from 《黑天鹅》第十章 预测之耻

当然,不考虑预测结果的错误率,有下面几种谬误的原因。

不考虑错误率低预测显示出三种谬误,都来自同样对不确定性本质的错误理解。

  • 第一种谬误:可变性问题。
  • 第二种谬误在于没有考虑随着预测期限的加长,预测效力会降低。
  • 第三种谬误或许是最严重的,它在于被预测变量随机性的错误认识。

所以,使用一个没有附加错误率低预测结果做"决策",无异于是抛硬币,得到最优解完全靠运气。

三、如何可以避免平均值风险

既然我们面临着这么多可能的谬误,而且有这么高陷入风险的可能性。如何才能过避免风险能。书中给出了一个建议:基于最极端的选项做决定,而不是平均值。

不要把钱投入"中等风险"的投资(你怎么知道它是中等风险的?听某个谋求终身教职的"专家"的吗?),而应该把一定比例的钱,比如85%~90%,投入极为安全的投资工具,比如国债,总之投入你能找到的最安全的投资工具。余下的10%~15%投入极具投机性的赌博中,用尽可能的财务杠杆(比如期权),最好是类似风险资本的投资组合。
……
你不是承担中等风险,而是一边承担高风险,一边不承担风险。二者的平均值是中等风险,但能使你从黑天鹅事件中获益。
from 《黑天鹅》 第十三章 假如你不会预测怎么办

它为我们后续决策提供了另外一条路:通过将两个极端的结果综合后,得到一个均值结果。
当然。这里还有一个需要注意的就是周期。因为预测周期越长,结果的偏差越大。所以刷新预测结果的周期要合适,确保及时性和有效性。

如此,避免平均值风险需要谨记:选择极值,及时更新

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