第19章 等待野性

伟大的统计学家莫里斯·肯德尔曾写道：“人类并没有从神圣的上帝手中夺到社会的控制权……而是把它置于机会法则的支配之下。”远瞻未来的一千年，我们能够完成这项工作，同时希望能够控制更多的风险并且取得进步，这样的前景会是怎样的呢？

这个答案必须要看莱布尼茨1703年的训诫，他的训诫今天看来仍然和当初他寄给雅各布·伯努利时一样的中肯：“在事件的反复中，大自然已经建立了它的模式，但仅仅是针对大部分而言。”正如我在本书引言中所指出的，条件限制是整个故事的关键。如果没有条件限制，就不会有风险，因为一切都可以预测。如果没有条件限制，就不会有变化，因为一切事件都会和以前的事件完全一样。如果没有条件限制，生活就不会有神秘。

为了理解大自然试图重复自身（但是不完美）的意义，人类所付出的努力激发了本书中众多杰出学者们的热情。但是尽管他们创造出了许多有独创性的方法来处理这团谜题，仍有很多谜题没能被攻克。不连续性、无规律性和不稳定性似乎不是在减少而是在激增。在金融界，新的工具以令人困惑的速度涌现，新市场发展速度超过旧市场，而且全球性的互相依赖使得分析管理越来越复杂。经济的不安全感，特别是劳务市场，成为日常主题。环境、健康、个人安全甚至地球本身似乎都在遭受以前从没有遭遇过的敌人的攻击。

我们仍然不能实现从机会法则的控制下夺取社会的控制权。为什么？

对莱布尼茨而言，从信息样本中进行归纳概括的困难不是来自大自然的不稳定性，而是来自大自然的复杂性。他认为大自然孕育了太多的复杂性，所以我们不可能仅仅通过研究一些有限的实验，就能把其全部解决，但是，和大多数同时代的人一样，他确信在整个过程中存在一个潜在的秩序，一个由万能的上帝安排的秩序。莱布尼茨所说的“仅仅是针对大部分而言”暗指的那一部分不是随机的，而是整个结构中看不见的元素。

300年后，阿尔伯特·爱因斯坦得到了同样的发现。在他写给朋友物理学家马克斯·波恩（Max Born）的信中有一段著名的注释，爱因斯坦断言：“你相信上帝玩掷骰子的游戏，而我相信客观世界中存在完整的法则和秩序。”

伯努利和爱因斯坦可能是正确的，不是上帝在玩掷骰子的游戏，而是不论好坏，不论我们多么努力，人类不可能完全了解规定客观世界秩序的法则。

伯努利和爱因斯坦都是对自然界行为有兴趣的科学家，但是人类必须与某种超越自然模式的事物——他们自己——的行为做斗争。事实上，随着文明的发展，大自然的反复无常已经不那么重要，反而是人类的决定更加至关重要。

然而，直到20世纪奈特和凯恩斯的出现，人类之间越来越强的相互依赖才成为这本书中的各位革新者们的关注焦点。这些人中大多数都生活在文艺复兴晚期、启蒙运动或是维多利亚时代，所以他们考虑自然界方面的概率问题，并且设想人类的行为和他们所发现的大自然一样，具有同等程度的规律性和可预测性。

行为绝不是他们研究的内容。他们的重点放在了机会、疾病和预期寿命的赌博上，它们的结果是大自然规定的，而不是人类的决定。人类总是被设想成理性的（丹尼尔·伯努利把理性描述为“人类的本性”），这使得事情简单化，因为理性使人类的行为像大自然一样可以预测——也许是这样。这个观点导致了许多来自自然科学的术语被用来解释经济和社会现象。量化诸如偏爱或厌恶风险等主观事件被认为是理所当然的，是毋庸置疑的。在他们的所有例子中，没有任何一个人的决定影响到其他人的幸福。

奈特和凯恩斯做出了突破，他们的著作面世于第一次世界大战后。他们有关不确定性的“激进、独特的观念”与大自然或爱因斯坦和波恩之间的争论没有一点关系。不确定性是奈特和凯恩斯洞悉人类本性中的不理性的结果，这意味着对于决定和选择的分析不再仅限于像鲁宾逊·克鲁索这样处于与世隔绝的环境中的人们。甚至坚信理性的冯纽曼也分析了世上的风险决策，在这个世界上每个个体的决策都会对他人产生影响，每个个体都必须考虑他人对自己的决策可能会做出的反应。自此，距卡内曼和特沃斯基关于不能保持恒定性的调查和理论警察的研究只有一小段距离了。

尽管到20世纪时，莱布尼茨洞察到的大自然的诸多神秘现象已经有了很好的解决方法，但是我们仍在努力了解人类如何做出决策和回应风险这一更加吸引人的谜题。G.K.切斯特顿（G.K.Chesterton）是一位小说家兼散文家而不是科学家，他回应了莱布尼茨的观点，他是这样描述现代观点的：

我们这个世界真正的问题不在于这是一个合理的世界，甚至也不在于这是一个不合理的世界；最普遍的问题是这个世界近乎合理，但不是完全合理。生活不是没有逻辑性的，然而它却为逻辑学家设了一个陷阱。它看起来比实际上更精确更有规律；它的精确性是显而易见的，但是它的不精确性也是隐秘的；它的野性在等待中。

在这样一个世界里，概率、回归均值和多样化是没有用的吗？甚至是否有可能采用诠释大自然多变性的强有力工具来寻找不精确性的根源呢？野性总会在等待中吗？

比起帕斯卡和其他人的理论而言，“混沌理论”是一个相对新颖的理论，它的提倡者宣称已经揭示了不精确的隐秘根源。据混沌理论者所说，不精确性源于一种称为“非线性”的现象。非线性指的是结果和起因不成正比。但是混沌理论还结合了拉普拉斯、庞加莱和爱因斯坦的理论，它坚持认为一切结果都有起因——就像因为“一个轻微的颤动”而倒塌的原本平衡的圆锥体那样。

混沌理论的研究者拒绝把现实描述成钟形曲线的对称性。他们蔑视线性统计系统，例如，在线性统计系统下，预期的收益值被认为与为达到这一收益值而冒的风险值是一致的，或者，一般而言，得到的结果与付出的努力有着系统的关联。因此，他们拒绝承认传统的概率、金融和经济理论。对他们而言，帕斯卡的算术三角形不过是小孩的玩具，弗朗西斯·高尔顿就是一个傻瓜，还有凯特尔钟爱的钟形曲线只是一幅现实的漫画。

迪米特里·克拉法（Dimitris Chorafas）是混沌理论的清楚有力的注释者，他是这样描述混沌理论的：“……一个敏感的依附于初始状态的时代进化。”这一概念的最常见的例子是夏威夷一只蝴蝶翅膀的挥动是引起加勒比海海啸的根本原因。根据克拉法所说，混沌理论认为世界“处于充满活力的状态下……以骚动和多变性为特色”。在这个世界，偏离正态的偏差不是对称地聚集在均值的两侧，正如高斯的正态分布所预言的一样；在这个多变的世界，高尔顿的回归均值没有任何意义，因为均值总是处于波动的状态下。在混沌理论中不存在正态的观点。

混沌理论极其支持庞加莱的无处不在的大自然存在因果关系的观点，但否决了不连续性的概念。看起来似乎是不连续性的并不是突然与过去间断，而是先前发生事件的合理结果。在一个混沌的世界，野性总是在等待时机展示自己。

应用混沌理论又是另一回事。根据克拉法所说：“混沌的时间序列的鲜明特征是……预言的准确性随着时间的推移而下降。”这个观点使混沌理论的实践者局限于一个微观的世界中，所有的信号都是微小的，其他的一切都仅仅是噪音。

就像金融市场上关注市场波动性的预报员，混沌理论的实践者收集了大量的交易数据，使得他们在一定程度上成功地预测近期内证券行市和汇率的变动以及风险的变化。他们甚至已经发现轮盘赌的转盘所产生的结果并不是完全随机的，尽管这个发现的优势太小，还不足以使任何赌徒发财。

迄今为止，混沌理论的成就不像他们宣称的那么大。它的实践者已经努力把蝴蝶捧在手中，但是他们仍没有完全跟踪到蝴蝶翅膀振动所产生的气流。但他们仍在努力。

最近几年，其他预测未来的深奥的新方法也浮出水面，名字很奇怪，例如基因演绎（genetic algorithms）和神经中枢网络（neural networks）。这些方法大部分以大自然的波动性为中心；它们的应用扩展了最高性能的计算机的能力。

基因演绎的目的是模仿基因从一代遗传给下一代的方式。存活下来的基因产生了模型，形成最稳定、最有效的后代。神经中枢网络旨在模仿人类的大脑，从大脑记忆的经历中筛选出最适用于处理下一次经历的推论。这个程序的实践者已经揭示出，在某一个系统下的行为模式可以用来预测其他完全不同的系统结果，这个理论就是说，所有复杂的系统，例如民主制、技术发展的途径和股票市场有着共同的模式和反应。

这些模式对现实的复杂性提供了很重要的领悟，但是没有任何因果证据可以表明，在金融市场上或赌盘的旋转中，一些模式先于其他模式出现。就像那些方法的理论家怀疑传统方法一样，苏格拉底和亚里士多德恐怕会怀疑混沌理论和神经中枢网络。

类似真相不等于就是真相。如果没有理论体系来解释行为模式似乎跨越时间、跨越系统地重复自身的原因，这些新方法就不能断言今天的导因会引发明天的事件。我们仅仅剩下计算机显示的一系列精细的数据。因此，基于非线性模型和计算机操作的预测工具就会遭遇和传统概率理论相同的障碍：模型的原始材料就是过去的数据。

从过去中我们很难看出野性会在将来的什么时候爆发。战争、经济萧条、股市狂涨和暴跌，还有种族大屠杀一次次地爆发，但似乎总是爆发得很突然。然而，在事后，当我们研究所发生的历史时，野性的根源在我们看来是如此显而易见，以至于我们很难理解当时的人们怎么会对要发生的事情毫无知觉。

突发性是金融界最重要的特性。例如，在20世纪50年代后期，被尊崇了80多年的关系突然破裂了，当时投资者发现投资在低风险高品质债券上的1 000美元会比投资于普通风险股票上的1 000美元赚得多，这在历史上是第一次。在20世纪70年代早期，长期利率自内战起首次涨幅超过5%，而且自此敢于保持在5%以上。

考虑到债券收益和股票收益之间关系的显著稳定性，还有这么多年来长期利率无趋向性的历史，没有人想到会有什么不同的情况。在反经济周期的货币政策和财政政策出台前，在人们经历了价格只是一味地上涨而不是时涨时落之前，人们也没有理由会想到有什么不同的情况。换言之，这些模式的变化并不是难以预见的，但却是不可思议的。

如果这些事件是无法预测的，那我们怎么还能期待利用精细的风险管理测量方法来进行预测呢？我们怎么能够把我们都无法想象的概念输入计算机呢？

我们不可能把未来的数据输入计算机，因为我们不可能获得这些数据。所以，我们把过去的数据输入计算机，以此来支持我们根据线性模式或非线性模式创造出的决策机制。但是，其中存在着逻辑学家的陷阱：真实生活的历史数据构成了一系列连续的事件而不是一系列独立的观察资料，这是概率法则所需要的。历史仅给我们提供了一个经济和资本市场的样本，并没有给我们提供成千上万个独立的、随机分布的数字。尽管许多经济和金融变量的分布近似一条钟形曲线，但是这个图形仍不完美。再强调一次，类似真相并不等于是真相。野性隐藏于边缘和不完美中。

最后，风险管理科学尽管把原来的风险控制住了，但是也带来了新的风险。对风险管理的信任鼓励我们承担以往不愿承担的风险。在大多数情况下，那是受益的，但是我们必须警惕系统中风险数量的增加。研究表明安全带促使司机开车更大胆。因此，尽管交通事故中伤情的严重性下降了，但是交通事故的数量却增加了。作为套期保值的衍生金融工具诱使投资者为了高收益把它们变成了从事金融投机的工具，与之相伴的是任何风险管理者都不愿承担的风险。20世纪70年代晚期，有价证券的引入促使资产净值的曝光程度比以往高得多。同样，保守的机构投资者更倾向于利用广泛的多种经营，在未经测试的领域中为较高的风险提供保证——但是，多种经营并不能保证避免损失，仅能保证不会瞬间一文不名。

没有什么比计算机屏幕更令人宽心、更令人信服的了，大量的数字令人瞩目，色彩绚丽鲜明，还有图表构造优美。在我们凝视滚动的页面时，我们如此全神贯注以至于忘记计算机只是回答问题，并不能提出问题。只要我们忽略这一事实，计算机就会支持我们概念上的错误。那些仅依赖数字的人可能会发现，在风险管理和决策制定方面，计算机仅仅是代替了古时寻求指引的人们所求助的圣贤。

然而，当数字显示出有希望比直觉和预感更精确时，我们必须避免否决数字。正如卡内曼和特沃斯基已经证明的一样，直觉和预感往往缺乏一致性和远见性。艾里（G.B.Airy），杰出的数学家之一，曾任英国皇家天文台台长，1849年的时候，他写道：“我是理论、假设、公式和其他一切纯智力发散成果的忠实崇拜者，这些成果能够使在注重事实的观察中，在遭遇绊脚石和困境时犯错误的人们回归正途。”

整个故事的主题就是我们的主人公们所取得的大量成就指引了过去450年的进程。在工程学、医学、科学、金融、商业甚至政府等领域，触及每个人生活的决策是依照严格的程序制定的，这些程序远远优于过去那些依靠直觉的方法。因此，许多灾难性的错误判断要么被避免，要么其后果被减弱。

文艺复兴时期的赌徒卡达诺，之后的几何学家帕斯卡和律师费马，皇家港的修道士和纽因顿的牧师，有见解的人和有智力障碍的人，丹尼尔·伯努利和他的叔叔雅各布，守口如瓶的高斯和健谈的凯特尔，幽默的冯纽曼和沉闷的莫根施特恩，虔诚的教徒穆瓦夫尔和不可知论者奈特，言简意赅的布莱克和喋喋不休的斯科尔斯，肯尼斯·阿罗和哈里·马科维茨——他们所有人都转变了对风险的理解，从损失的可能转变为盈利的机会，从命运和上天设计转变为对未来以概率为根据的复杂精密的预测以及从无助转变为选择。

尽管凯恩斯反对机械地应用概率法则和不确定性的量化，但是他承认这个思想的主体对人类意义深远：

只有我们相信在行动中用概率来指引是理性的，概率的重要性才能得以体现；而且只有我们相信在行动中我们应该考虑到概率，才能证明我们在实践中是依赖概率的。

正因为如此，概率对我们而言就是“生活的向导”，因为，就像洛克所说，对我们而言：“我们最担心的事情，我的意见是，上帝仅仅给我们提供了含糊不清的概率，我推测，这仅适合于平庸的和试用的状态。上帝很满意于把我们置于这种状态之下。”