Черный лебедь

Что такое Черный лебедь?

Черный лебедь – это непредсказуемое событие, выходящее за рамки того, что обычно ожидается от ситуации, и может иметь серьезные последствия. События Черного лебедя характеризуются своей крайней редкостью, серьезным воздействием и широко распространенным утверждением, что они были очевидны в ретроспективе.

Ключевые моменты

  • Черный лебедь – крайне редкое событие с тяжелыми последствиями. Это невозможно предсказать заранее, хотя многие ошибочно утверждают, что это должно было быть предсказуемым.
  • События черного лебедя могут нанести катастрофический ущерб экономике, отрицательно сказавшись на рынках и инвестициях, но даже использование надежного моделирования не может предотвратить событие черного лебедя.
  • Использование стандартных инструментов прогнозирования может не дать прогнозов и потенциально повысить уязвимость для «черных лебедей», распространяя риск и предлагая ложную безопасность.

,

Понимание Черного лебедя

Этот термин популяризировал Нассим Николас Талеб, профессор финансов, писатель и бывший трейдер с Уолл-стрит. Талеб написал об идее финансового кризиса 2008 года. Талеб утверждал, что, поскольку события с черным лебедем невозможно предсказать из-за их крайней редкости, но они имеют катастрофические последствия, важно, чтобы люди всегда предполагали, что событие черного лебедя возможно, каким бы оно ни было, и пытаться планировать соответственно. Некоторые считают, что диверсификация может обеспечить некоторую защиту, когда все же происходит событие «черный лебедь».

Позже Талеб использовал финансовый кризис 2008 года и идею событий «черного лебедя», чтобы доказать, что если сломанной системе дать отказ, то она фактически укрепит ее против катастрофы будущих событий «черного лебедя». Он также утверждал, что, наоборот, система, которая защищена и изолирована от рисков, в конечном итоге становится более уязвимой для катастрофических потерь перед лицом редких, непредсказуемых событий.

Талеб описывает черного лебедя как событие, которое 1) настолько редкое, что даже возможность его возникновения неизвестна, 2) имеет катастрофические последствия, когда оно действительно происходит, и 3) объясняется задним числом, как если бы оно было действительно предсказуемым.

Для чрезвычайно редких событий Талеб утверждает, что стандартные инструменты вероятности и предсказания, такие как нормальное распределение , неприменимы, поскольку они зависят от большой популяции и прошлых размеров выборки, которые никогда не доступны для редких событий по определению. Экстраполяция и использование статистики, основанной на наблюдениях за прошлыми событиями, бесполезны для предсказания черных лебедей и даже могут сделать нас более уязвимыми для них.

Последний ключевой аспект черного лебедя заключается в том, что как исторически важное событие наблюдатели стремятся объяснять его постфактум и размышлять о том, как это могло быть предсказано. Однако такие ретроспективные предположения на самом деле не помогают предсказать будущее «черных лебедей», поскольку это может быть что угодно – от кредитного кризиса до войны.

Примеры прошлых событий Black Swan

Обвал рынка жилья в США во время финансового кризиса 2008 года – одно из самых недавних и известных событий «черного лебедя». Последствия катастрофы были катастрофическими и глобальными, и лишь несколько исключений смогли предсказать, что это произойдет.

Кроме того, в 2008 году, Зимбабве был худший случай гиперинфляции в 21 – м веке с пиковым уровнем инфляции более чем 79,6 млрд процентов. Уровень инфляции такой суммы почти невозможно предсказать, и он может легко разрушить страну в финансовом отношении.

Пузырь доткомов 2001 года еще один черный лебедь событие , которое имеет сходство с финансового кризиса 2008 года. Америка наслаждалась быстрым экономическим ростом и увеличением частного богатства до того, как экономика катастрофически рухнула. Поскольку с точки зрения коммерческого использования Интернет только зарождался, различные инвестиционные фонды вкладывали средства в технологические компании с завышенными оценками и отсутствием рыночной тяги. Когда эти компании закрылись, фонды сильно пострадали, и риск упадка перешел на инвесторов. Цифровые рубежи были новы, поэтому предсказать крах было почти невозможно.

В качестве другого примера, ранее успешный хедж-фонд Long-Term Capital Management (LTCM) был загнан в землю в 1998 году в результате волнового эффекта, вызванного дефолтом российского правительства, чего не могли предсказать компьютерные модели компании.