沒讀過《黑天鵝效應》?10 個關鍵字拆解 2000 頁經典書,了解風險、做對決策

經理人月刊 2018/11/01 14:49(356天前)


《如何閱讀一本書》指出,想精讀一本書,讀者必須先了解作者的「關鍵字」是什麼。原因有二:第一,關鍵字通常是文章的核心,字的前後段落,一般是作者的主要論點,跟著關鍵字閱讀,能快速掌握書籍的主軸;第二,當讀者對關鍵字的理解與作者相同,雙方的理解才會達成一致,書中的見解,才可能變成你的知識。

因此,我們統整《黑天鵝效應》作者納西姆.塔雷伯(Nassim Taleb)4 本系列書籍(《黑天鵝效應》、《隨機騙局》、《反脆弱》、《不對稱陷阱》),選出 10 個關鍵字,讓想進一步閱讀其著作的讀者,事半功倍。

隨機性 Randomness

商場上的隨機性,可以理解為「運氣」。有些人認為自己的成功,要歸功於努力、專業等「技術」類原因。但塔雷伯認為, 我們低估「隨機性」,也就是「運氣」在成功中占的比重,所以會輕忽潛在黑天鵝造成的風險。
舉例來說,股市交易員業績很仰賴市場變化,這包含很大的隨機性,如果重來一萬次,成功和失敗的比率可能各一半,或更低。反觀牙醫工作,重來 1 萬次,差別只在幫權貴或一般大眾鑽牙,表現好的時候會比交易員高很多,因為他的專業較不受運氣影響。

不確定性 Uncertainty

想了解不確定性,要先了解「另類歷史」的概念。意指如果有機會重新決策,即便決策與上一次相同或不同,結果還是很難預測。 相反的概念是確定性,就是指在不同的另類歷史(不同決策)中,可能發生最多次的結果。
再以牙醫和股市交易員為例,交易員的表現跟市場有很大的關係,即便回到一開始,做出不同選擇,也不保證結果,所以不確定性很高。反觀牙醫,蛀牙要拔或要補,重新選擇的結果還是可預測,所以不確定性低。

不對稱性 Asymmetry

指人們付出的風險,與所得到的利益不相稱。 舉例來說,塔雷伯認為,最大的不對稱是「少數統治」,全部人的行為被少數人所左右,但一般大眾卻認為是「少數服從多數」。

比如說,在美國的飛機上和學校的食物,很少看到花生,因為要避免有花生過敏症的人誤食。然而,對花生過敏的人少,沒過敏的人多,但是沒有過敏症不吃花生不會怎樣,過敏的人吃到卻可能會死,所以乾脆不提供花生。

規模可變 Scalability

以工作為例,如果工作是按時計費,像牙醫、顧問,就是規模不可變;反之,像作家、導演,只要作品誕生,上演時不必每場都親自上陣,就是規模可變。規模不可變的工作,報酬雖受限於時間而有其上限,但就是因為每個人的時間有限,客戶數量又多,所以每個人都能分到客戶,平均收入不會差距太大。

規模可變的工作,因為不需親自上陣,容易使 20% 的人搶走 80% 市場,甚至 1% 的人搶走 50% 市場。 因此規模可變的產業,工作者的收入不是極高,就是極低,少有中間值。

非線性 Nonlinearity

在線性之下,變數之間的關係清楚明確而固定。比如說,銀行裡的錢增加 10%,對應到利息所得增加 10%。

然而,真實世界中,影響一件事情的變數很多,大部分的事情都是非線性,像第一塊蛋糕很美味,再吃第二塊蛋糕,滿足感卻不是兩倍,第三塊甚至會減少滿足感。所以,一旦在現實世界中運用線性思考,預測錯誤就是再自然不過的事情。

波動性 Volatility

波動性和風險不同,如果混為一談,就容易受到傷害。舉例來說,公司雇員每個月能固定收到薪水,計程車司機每天收入則不一定。此時,即便兩者平均年收入差不多,我們也會認為司機更沒保障。

然而,雇員薪資起伏雖不大(波動性),但可能因為老闆一句話丟工作,風險高。反觀司機,雖然薪資起伏不大(波動高),但自己就是老闆,只要願意跑還是有可能有收入,風險反而低。 有小小的波動(如今天車資不多),會使他們設法適應和改變,反而不容易受到突如其來的傷害。

遍歷性 Ergodicity

100 個人在賭場玩一晚,輸光的人數(從空間中觀察),和一個人連續賭 100 天,輸光的天數(從時間上觀察),兩者的結果如果一致,就代表具遍歷性。
然而,一般人賭博時,只會想到空間均值,認為輸光的都是別人。殊不知,如果連續 100 天都進賭場(持續暴露於風險中),自己總有一天會輸光,差別只在是這 100 天中的哪一天而已。

FB留言

其它文章

降雨:

氣溫: