被平均的風(fēng)險

序言　Ⅸ

鳴謝?、?/p>

導(dǎo)讀? 將“腦袋”和“屁股”聯(lián)系起來　XIX

       你不可能從書本上學(xué)會騎自行車，同樣，也不可能從書本上學(xué)會如何應(yīng)對風(fēng)險和不確定性因素。

不過，本書卻要試圖將這種不可能變成可能。

基礎(chǔ)知識

第一部分? 進入正題

第 1 章? 平均值缺陷　005

在為將來制訂計劃的時候，人們往往會用單一的數(shù)據(jù)——所謂的平均值——來取代那些不確

定的結(jié)果，于是，就會出現(xiàn)一種系統(tǒng)性錯誤，我將這種錯誤稱為平均值缺陷。正因如此，人

們對未來的預(yù)測和判斷往往漏洞百出。

第 2 章? 代數(shù)學(xué)“鐵幕”的降落和平均值缺陷的暴露　017

          電子表格的應(yīng)用讓數(shù)以千萬計的人體驗到了商業(yè)建模的威力，然而，與此同時，它也為平均值

缺陷四處蔓延鋪平了道路。

第 3 章? 減輕平均值的危害　021

          正如日光燈照亮了沉沉黑夜一樣，新技術(shù)的出現(xiàn)也讓人們洞察難以把握的不確定性因素成為可

能。概率管理就是一種利用這些新技術(shù)克服平均值缺陷的科學(xué)方法。

第 4 章? 萊特兄弟給我們的啟示　029

          萊特兄弟的成功是他們小心翼翼建造模型的結(jié)果。適當(dāng)?shù)哪Ｐ湍軌驇椭覀儜?yīng)對未來的風(fēng)險和

不確定因素，但是正如我們在 2008 年的金融危機中看到的那樣，模型同樣可以被用來迷惑

我們的視線。

第 5 章? 駕駛艙里最重要的設(shè)備　036

          一個優(yōu)秀的飛行員要善于恰當(dāng)?shù)乩蔑w機上的儀表，而一個優(yōu)秀的企業(yè)管理者也要善于恰當(dāng)?shù)?/p>

利用模型。

第二部分? 更好地理解不確定性的 5 個“思想把手”

第 6 章?“思想把手”　044

          正如工業(yè)設(shè)計專家開發(fā)了眾多的把手來幫助我們用手去控制物理學(xué)動力一樣，信息設(shè)計專家也

研發(fā)了很多的“思想把手”來幫助我們用頭腦來理解信息的力量。

第 7 章? 第一個“思想把手”：不確定性與風(fēng)險　047

         “不確定性”與“風(fēng)險”這兩個概念通常被人們互換使用，但實際上它們有著不同的內(nèi)涵。不

確定性反映的是事物的客觀特征，而風(fēng)險則體現(xiàn)了人們的主觀認(rèn)識。

第 8 章? 第二個“思想把手”：不確定性數(shù)據(jù)是一種分布形態(tài)　050

          在直觀地展示不確定性數(shù)據(jù)的時候，即使是統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生有時候也會感覺很困難，其實，

只需要利用一個簡單的柱狀圖就可以輕松地解決這一問題了。你不僅可以在頭腦中想象這樣

的柱狀圖，也可以登錄 FlawOfAverages.com 網(wǎng)站來體驗相關(guān)的模擬。

第 9 章? 第三個“思想把手”：不確定性數(shù)據(jù)的組合　064

          當(dāng)我們將不確定性數(shù)據(jù)相加或者取其平均值的時候，出現(xiàn)極端結(jié)果的概率就大大降低了。在這

一章里，我將引用電影產(chǎn)業(yè)中的一個案例來說明這一點。

第 10 章? 應(yīng)該被拋棄的西格瑪　076

           正如警察已經(jīng)不再根據(jù)身高、體重，而是利用監(jiān)控錄像和基因提取等手段來確定犯罪嫌疑人

一樣，西格瑪這個陳舊的概念也正在被淘汰。

第 11 章? 第四個“思想把手”：特里·戴爾和馬路上的醉漢　081

           一個銀行主管發(fā)現(xiàn)了強式平均值缺陷：平均投入并不總能夠帶來平均產(chǎn)出。以雇員的平均銷

售額為依據(jù)來制訂一個獎勵計劃是一種系統(tǒng)性錯誤。

第 12 章? 延森不等式——強式平均值缺陷的具體細(xì)節(jié)　090

           如何通過分析投資者的自由選擇權(quán)和面臨的制約因素來識別強式平均值缺陷。

第 13 章? 第五個“思想把手”：相關(guān)的不確定性　097

           很好地把握相關(guān)的不確定性是現(xiàn)代投資組合理論的核心。而理解相關(guān)不確定性的最好方法是

利用散點圖。

第三部分? 決策與信息

第 14 章? 決策樹　113

           決策樹是在針對不確定性進行決策時強有力的“思想把手”。

第 15 章? 信息的價值：除了價值，別無所是　120

           在信息化時代里，信息除了價值之外，別無所是。重新排列決策樹。信息是不確定性的補充。

一條有用的信息究竟價值幾何？

第四部分? 平均值的七宗罪

第 16 章? 平均值的七宗罪　133

           這里的“七宗罪”只是一個統(tǒng)稱，實際上本書列舉的平均值的罪狀一共有 12 條，其中最后

一條是“誤導(dǎo)人們，讓人們以為除了前面的 11條之外，再沒有其他罪狀了”。

第 17 章? 極限值的缺陷　138

           依據(jù)非平均值結(jié)果來單獨地看待不確定性，同樣會導(dǎo)致極其錯誤的結(jié)論和決策。 

第 18 章? 辛普森悖論　145

在對一種減肥產(chǎn)品進行臨床試驗的過程中，如果不分性別進行統(tǒng)計，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人們的平均體重會有所下降。然而， 在將男女分組進行統(tǒng)計的時候卻發(fā)現(xiàn)，不論男女，平均體重都有所增加。

第 19 章? 朔爾特斯收入謬誤　149

假如你正在經(jīng)營多種商品——這些商品的價格不等、銷量各異，你也許會遇到這樣的情況：在根據(jù)平均銷售量和平均利潤率進行計算的時候，你發(fā)現(xiàn)自己可以賺錢，但實際上你在賠錢。

第 20 章? 把偶然當(dāng)作必然　154

如果在開展促銷活動的過程中，你的銷售量有所增加，那么，你怎么才能知道這些銷售量的增加不是一種偶然呢？

實踐應(yīng)用

第五部分? 金融領(lǐng)域的平均值缺陷

第 21 章? 養(yǎng)老投資　163

           如果僅以平均收益為依據(jù)來規(guī)劃自己的養(yǎng)老金支出比例，那么，在預(yù)期的時間到來之前，你

很可能已經(jīng)陷入破產(chǎn)了。

第 22 章? 投資組合理論的誕生：協(xié)方差時代　170

           在 20 世紀(jì) 50 年代初期，通過明確地提出風(fēng)險與收益權(quán)衡曲線，哈里·馬科維茨在金融領(lǐng)

域掀起了一場革命。

第 23 章? 當(dāng)哈里遇到威廉　176

           威廉·夏普發(fā)展了馬科維茨的理論并使它得到了廣泛的應(yīng)用。

第 24 章? 為理財規(guī)劃方面的客戶提供的“思想把手”　183

           看專業(yè)人員如何為他們的客戶解釋投資風(fēng)險。

第 25 章? 期權(quán)：從不確定性中獲利　190

           在理解了強式平均值缺陷之后，我們可以通過期權(quán)從不確定性中獲利。 

第 26 章? 期權(quán)理論的誕生　202

米倫·斯科爾斯、費雪·布萊克以及羅伯特·默頓這三位經(jīng)濟學(xué)家的理論創(chuàng)造出了數(shù)千億美

元的金融衍生產(chǎn)品市場。

第 27 章? 價格、概率和預(yù)測　211

新興的預(yù)測市場正在改變著我們感知和敘述不確定性事件（比如總統(tǒng)選

舉）的方式。

第六部分? 實體金融領(lǐng)域

第 28 章? 整體考慮還是局部分析　229

           當(dāng)人們進行石油勘探項目投資的時候，往往是只見樹木不見森林，只注重局部分析而不進行

整體考慮。換句話說，他們首先會將各個礦井分成三六九等，然后按照由好到壞的順序進行

鉆探，直到用完所有的預(yù)算。這樣的做法其實忽視了投資組合的整體效益。

第 29 章? 殼牌石油公司的投資組合　236

           多年以來，殼牌石油公司一直在利用概率管理，以一種更全面的方式來管理它的石油勘探投

資組合。

第 30 章? 實物期權(quán)　243

           在你購買了一個天然氣礦井之后，你有權(quán)利根據(jù)當(dāng)時的天然氣價格決定是否開采這個礦井。

這種選擇權(quán)就是所謂的實物期權(quán)。

第 31 章? 關(guān)于會計行業(yè)的煽動性言論　252

           因為美國公認(rèn)的會計標(biāo)準(zhǔn)是以平均值缺陷為基礎(chǔ)制定的，所以你不能指望會計師會察覺風(fēng)險。

第七部分? 供應(yīng)鏈中的平均值缺陷

第 32 章? 供應(yīng)鏈的基因　263

           庫存問題是整個供應(yīng)鏈中的核心問題。

第 33 章? 基因的供應(yīng)鏈　271

           當(dāng)生產(chǎn)能力足以滿足市場需求的時候。 

第 34 章? 考爾菲爾德原理　275

奧林化學(xué)公司的一位管理人員創(chuàng)造出了一種可以讓本公司的兩個部門協(xié)同工作的模型，而且還發(fā)現(xiàn)了生產(chǎn)流程中的一個普遍原理。

第八部分? 平均值缺陷和一些熱點問題

第 35 章? 第二次世界大戰(zhàn)時期的統(tǒng)計研究小組　283

          這個研究小組有著令人興奮的工作環(huán)境，正是在這樣的環(huán)境之下，我的父親成了一個統(tǒng)計學(xué)家。

第 36 章? 概率論與反恐戰(zhàn)爭　291

           在反恐戰(zhàn)爭中必然會遇到假陽性問題并受馬爾科夫鏈的影響。

第 37 章? 平均值缺陷與氣候變化　310

           實際上，地球的平均氣溫也許正在下降，而不是正在升高。但是，當(dāng)你明白其中的原因時，

你并不會為此而欣慰。這個問題同樣與靠不住的平均值密切相關(guān)。

第 38 章? 平均值缺陷與醫(yī)療衛(wèi)生　321

           針對所有病人的治療方案并不是好的治療方案。

第 39 章? 性別與中心極限定理　330

           女性有兩個 X 染色體，而男性只有一個，顯然，女性的“投資組合”比男性更具多樣性。

概率管理

第九部分? 一個有希望克服平均值缺陷的方法

第 40 章? 古典統(tǒng)計學(xué)的終結(jié)　343

           19 世紀(jì)的統(tǒng)計學(xué)者利用色子、紙牌以及小球來模擬不確定性，從而驗證他們的統(tǒng)計學(xué)理論。

如今，人們用電腦模擬的方法完全繞開了古典統(tǒng)計學(xué)家試圖證明的理論。 

第 41 章? 可視化　349

直觀統(tǒng)計學(xué)為理解概率分布提供了一條捷徑。你首先要能看到它，然后才會領(lǐng)會它的意義。

第 42 章? 交互模擬：一盞照亮黑夜的明燈　354

 你能想象只需點擊電腦的 Enter 鍵就可以瞬間模擬出拋擲 10 萬次色子的情景嗎？正如電

子表格可以輕松地計算各種數(shù)據(jù)一樣，交互模擬也可以方便地處理概率分布問題。

第 43 章? 隨機信息庫：概率管理的供電網(wǎng)絡(luò)　359

           新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們像處理數(shù)字一樣將模擬結(jié)果加在一起，因此為我們提供了一個建立全

面風(fēng)險模型更為可行的方法。

第 44 章? SLURP 集合的基本恒等式　369

           由于涉及專業(yè)的數(shù)學(xué)問題，不感興趣的讀者可以跳過這一章，直接閱讀下一章。

第 45 章? SLURP 集合的基本恒等式的應(yīng)用　372

           與概率管理有關(guān)的技術(shù)正在迅速發(fā)展，這使概率管理比以往任何時候都更容易為我們所接受

和掌握。

第 46 章? CPO ：“概率管理”的管理者　384

           CPO 必須要平衡好兩個方面的關(guān)系：一方面要確保模型符合統(tǒng)計學(xué)的規(guī)范，另一方面要力求

模擬結(jié)果清晰明了、通俗易懂。

第 47 章? 再次聆聽父親的教誨　395

           從父親的遺文中獲得啟發(fā)。

附錄? 紅色詞匯表　399

參考文獻　401

關(guān)于作者　417