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【转载】为何预测靠不住,不靠预测靠什么  

2014-11-17 08:06:54|  分类: 荐_其他 |  标签: |举报 |字号 订阅

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作者:Spyros Makridakis、Robin M. Hogarth、Anil Gaba

来源:世界经理人  发表时间:2014-06-28

  自然科学家通常很善于预测。但是科学界知道它自己的极限。科学家承认要预测大地震的时间和地点是不可能的。的确,当前对于地震形成机制的了解表明没有人能够事先对其精确定位。然而地震的强度和频度却呈现了一个相当稳定的模式。在任何一年中,全世界范围内有大约134次里氏6.0至6.9级的地震,大约17次7.0至7.9级的地震,以及一次8.0级以上的地震。

  然而统计规律不等于可预测性。比如,根据历史数据,我们有理由相信在接下来的35年里大约会有44次里氏7.5至7.6级的地震。但是地震学家对于它们何时何地发生却一无所知(只知道会发生在许多地震易发区当中的一个并伴随着许多余震)。这些区域是否有人居住?是否会有海啸?是否会导致大规模的伤亡和破坏?没有哪个科学家能回答。

  那这个世界如何对付地震?不是依赖于预测,而是致力于做好准备。如果你很幸运地生活在世界上的一个富裕区域,工程师们会建造能抵御强震的建筑。但你若住在一个贫穷地区,你就要依靠运气并接受结果了。

  类似地,想一下世界范围数量巨大的或初创或破产的小企业。其具体的数字每年会有不同,但是企业进入和离开市场的过程是持续的,同时有些地区比其他地区有更多的企业初创和破产。能坚持度过最初几年的企业,有少数最终取得了巨大成功,更多的只是勉强生存。用自然灾害作类比,小企业的破产可以看作是金融构造上的微小波动,而雷曼兄弟(Lehman Brothers)、安然(Enron)和世通(WorldCom)这类公司的倒闭就是较大的震动。当前的衰退是一场大地震,从核心撼动了西方资本主义,带来的一些大余震波及了全世界。

  应对“地铁不确定性”和“椰子不确定性”

  当然,地震的类比有其局限性。大地震即使在地震多发区也是极少发生的极端事件。在商业世界中发生的许多事情也许是不可预测的,但它们的不可预测性至少可以建立模型。换句话说,有两种类型的不确定性是相关人员需要了解的。我们分别将其称作地铁不确定性和椰子不确定性,我们将通过一个故事来做解释。

  让我们想象一个人物名叫彼埃尔。他毕业于法国著名的工程院校,巴黎综合理工大学(?cole Polytechnique),他生活工作于巴黎。他所热衷的一件事是记录每天早晨他乘坐高效的巴黎地铁去上班需要花多长时间。等车时间一般介于零到几分钟之间。然而经常会有一些一日罢工,会造成较大的延误,甚至会迫使他步行去上班。在有些日子,站台上的大量游客也会使他错过一趟列车。彼埃尔的每日通勤时间的曲线图符合众所周知的正态分布的钟形曲线。

  在统计课程上,他曾学到在一个正态分布中几乎所有的样本值都落在三个标准平均差之内,其中有95%落在两个标准差之内。彼埃尔的通勤时间大部分整齐地排列于43分钟的平均值附近,几乎没有极端数值。这个图形代表了我们所说的“地铁不确定性。”它有效地描述了彼埃尔每天早晨去上班所花的时间,以及早于或晚于平均时间的不确定性。的确,彼埃尔也用它对自己的路上时间进行了概率预测,并且满意地发现他的预测很准确。彼埃尔的模型有一些重要的假设。首先,它假设将来的日子与他过去观察的日子符合同样的分布。如果没有重大变化(整个地铁系统的长时间关闭、城市电力供应的中断、罢工),这就是个安全假设。只要过去和将来之间具有连续性,这个模型就是可靠的。除了喜欢一个可靠的交通系统,彼埃尔还喜欢出国度假。很不幸,在一次泰国旅行中,他遇到一个致命的事故。在一棵棕榈树下乘凉时,一个椰子砸到了他的头。

  我们虚构的男主角成了一种高度不可能事件的牺牲者,我们称其为“椰子不确定性”,一种你无法事先做出安排的离奇事件。事实上,大部分的人生境遇是地铁不确定性和椰子不确定性混合体,我们对椰子不确定性感兴趣正是出于这个原因。

  从技术角度,椰子不确定性不能够用正态分布之类的方法建立统计模型。因为一些罕见和意外的事件总能超出你的预期。而且椰子事件的发生没有任何规律可循所以无法建立模型。还有泡沫、衰退和金融危机,它们不是经常发生但的确以不频繁和无规律的间隔重复。在我们看来,椰子事件比你想象的更罕见。它们不见得是来自外太空的毛茸茸的庞然大物。它们也可能是小而多刺的,没有任何预警地到来。

  椰子事件甚至可能是正面的:从一个久违的亲戚得到一笔遗产,彩.票中奖,或者一个富有的客户邀请你乘坐游艇。彼埃尔没有在学习工程和统计学的同时学习心理学。如果他学了,他可能发现有研究表明,即使人们已经意识到一些罕见事件可能发生,甚至能够想象出一些例子,他们还是持续地低估至少一种这类事件(包括他们想象不到的事件)发生的可能性。换句话说,我们倾向于低估罕见事件群体的规模。而这会导致严重的、有时是致命的错误。

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