25 августа 2023 ИХ "Финам" Братерский Александр
В России опубликован перевод новой книги американского экономиста и философа Нассима Талеба "Статистические последствия жирных хвостов". Опубликованная издательством "Азбука-Аттикус" книга, в отличие от бестселлера "Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости", активно использует язык математических формул, но не становится от этого менее увлекательным чтением.
Для описания состояния современной экономики Талеб использует понятие "толстого" или в его формулировке "жирного" хвоста: распределение вероятностей, демонстрирующих большую асимметрию по сравнению с нормальным распределением.
Главная мысль экономиста, изложенная в новой книге, состоит в том, что в любых расчётах надо быть готовым к наступлению редких, но больших отклонений. "В деловой практике такое явление известно. Например, страховой бизнес при риске разориться на одной-единственной катастрофе не продаёт страховку без верхнего предела возмещаемого ущерба. Это повышение вероятности катастрофы — и есть “жирный хвост”, - пишет рецензент книги, глава "Сбербанка", в прошлом министр экономики России Герман Греф.
Греф отмечает, что "миссия нового произведения Талеба — предостеречь экономистов от ошибочных выводов при использовании вероятностных закономерностей. Книга помогает сформировать здравое критическое отношение к получаемым результатам. Иногда именно такого отношения недостаёт исследователям, которые хорошо знают теорию статистики, но невольно преувеличивают её возможности".
В своей новой книге Талеб в частности пишет: "Стандартная" статистика по большей части работает на основе теорем, выведенных для тонких хвостов. Чтобы работать с предасимптотикой (несовпадающим значением – прим. Finam.ru) "жирных хвостов", эти методы придется либо адаптировать нетривиальным образом, либо вовсе исключить из арсенала полезных инструментов".
Для иллюстрации своей мысли Талеб напоминает пример из другой своей работы, "Одураченных случайностью". Там одного из героев спрашивают, что вероятнее произойдет к концу месяца - подъем или падение рынка. "Подъем, — отвечает персонаж, — намного вероятнее". После чего оказывается, что он заключил сделки, выгодные в случае падения. Разумеется, эта ситуация парадоксальна только на взгляд тех, кто незнаком с теорией вероятностей; для трейдеров это обычное дело, особенно когда распределение отличается от нормального: да, у подъема рынка вероятность была выше, но при этом у падения, если оно случится, ожидалась много бо́льшая глубина", - пишет автор.
"Это самая элементарная, хотя и распространенная ошибка: называть в прогнозе одну-единственную вероятность, когда в действительности возможен целый диапазон различных исходов и ему отвечает распределение вероятностей", - заключает Талеб.
"По мере углубления в тему мы встречаемся с менее очевидными парадоксами, которые не так известны. Но суть в том, что, по мнению автора, ненаучно говорить о вероятности как некой итоговой оценке, по которой принимают решение. В реальном мире платеж представляет собой не проценты вероятности, а доллары, выживание и т. д", - размышляет автор.
Cерый лебедь сменяет Черного
В новой книге Талеб вновь возвращается к своей знаменитой теории о "Черном лебеде", воздействии внезапных непрогнозируемых событий, которые он анализировал в одноименной книге.
"Черные лебеди зависят от наблюдателя; одно и то же событие может быть черным лебедем для индейки и белым лебедем для торговца мясом. 11 сентября стало черным лебедем для жертв нападения, но не для террористов. Зависимость от наблюдателя — неотъемлемое свойство черного лебедя, и его объективная теоретико-вероятностная модель не просто недоступна, она логически невозможна, ибо разрушит моделируемый объект, нарушив существенную для него неполноту информации и ее распространения", - пишет Талеб.
В своей новой работе Талеб вводит понятие "серых лебедей", "так называются большие отклонения со значительными последствиями и низкой частотой, но все же не нарушающие статистических параметров. Разумеется, серость лебедя зависит от наблюдателя: лебедь, который сер для разработчика модели с распределением по степенному закону, окажется черен для наивного статистика, тщетно перебирающего стандартные системы моделирования и репрезентации тонких хвостов".
Полемизируя в работе с ученым лингвистом Стивеном Пинкером, автор делает вывод, который может быть взят на вооружение многими представителями бизнеса. "… нельзя делать выводы и строить теории на основе последних отклонений в данных, если не следовать стандартам значимости, а по ним в ситуации толстого хвоста требуется больше данных. Утверждение Пинкера, что "уровень насилия упал", поскольку уменьшилось число убитых в войнах по сравнению с предыдущим годом или десятилетием, — ненаучно; научное суждение основывается не на анекдотическом свидетельстве, а на выборке, и учитывает такую вещь, как статистическая значимость".
"Повторим лишний раз: утверждения, лишенные статистической значимости, не принадлежат миру науки. Практика вычитывать описательную статистику бывает оправданной в случае тонкого хвоста (где не требуется огромного размера выборки); в случае толстого хвоста так делать не надо — за исключением, повторимся, ситуации, когда наблюдалось большое отклонение; так, утверждение о росте числа острых конфликтов может вполне научным образом базироваться на одном-единственном наблюдении", - продолжает автор.
Автор предостерегает читателей от "тонхвостного мышления", когда речь идет об области "толстых хвостов". "Некоторые цитируют так называемые "эмпирические" данные и объявляют, что мы зря тревожимся из-за Эболы, от которой за 2016 год умерло всего двое американцев. Объявляют, что больше надо тревожиться из-за смертей от диабета и несчастных случаев, когда человек запутался в простынях. Давайте подумаем в терминах хвостов. Если однажды вы прочитаете в газетах о внезапной смерти 2 млрд человек, что вероятнее: что их убьет Эбола или что они погибнут от курения, диабета и опутавших простыней?", - размышляет автор.
"Ошибочное суждение делается из-за непонимания "толстых хвостов", которое прискорбным образом ширится. Хуже того, подобные ошибки в рассуждениях продвигаются эмпирической психологией, которая не отличается особой эмпиричностью. Кроме того, они используются пропагандистами промышленности, которые под видом "коммуникаторов риска" впаривают нам пестициды и заверяют, что нет причин для беспокойства, потому что в прошлом ущерб был ничтожным", - продолжает Талеб.
К этому же выводу приходит и внимательный читатель книги Талеба Греф. "Действительно, не увидев ни одного большого отклонения, мы испытываем соблазн исключить "жирный хвост". Хотя зачастую проблема в ограниченности выборки - редкие события могли просто скрыться от наблюдения… Поэтому применение в экономике теории статистики имеет свои пределы. Появляется соблазн пренебречь недостаточностью выборки и сделать вывод, который может оказаться неверным", - отмечает Греф.
Известное выражение "Статистика знает все" вряд ли понравилось бы Талебу. В сегодняшнем турбулетном мире статистикой так часто манипулируют, что в ней трудно разобраться. Книга Талеба, хотя и трудное чтение, однако она может помочь более внимательно относится к манипуляциям.
http://www.finam.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter