ब्लैक स्वान इवेंट्स एंड इनवेस्टमेंट

काले हंस की घटनाओं की अवधारणा को लेखक नासिम निकोलस तालेब ने अपनी पुस्तक द ब्लैक स्वान: द इंपैक्ट ऑफ द हाइली इम्प्रैबल (पेंगुइन, 2008) में लोकप्रिय बनाया। उनके काम का सार यह है कि दुनिया उन घटनाओं से गंभीर रूप से प्रभावित है जो भविष्यवाणी करना दुर्लभ और कठिन हैं। बाजार और निवेश के लिए निहितार्थ मजबूर कर रहे हैं और इसे गंभीरता से लेने की जरूरत है।

ब्लैक स्वान, बाजार और मानव व्यवहार

क्लासिक ब्लैक स्वान घटनाओं में इंटरनेट और पर्सनल कंप्यूटर का उदय, 11 सितंबर के हमले और प्रथम विश्व युद्ध शामिल हैं। हालांकि, कई अन्य घटनाएं जैसे बाढ़, सूखा, महामारी, और इसी तरह या तो अनुचित, अप्रत्याशित या दोनों हैं। परिणाम, तालेब कहते हैं, क्या लोग एक मनोवैज्ञानिक पूर्वाग्रह और उनके लिए "सामूहिक अंधापन" विकसित करते हैं। बहुत तथ्य यह है कि इस तरह के दुर्लभ लेकिन प्रमुख घटनाएं परिभाषा के अनुसार हैं, उन्हें खतरनाक बनाता है।

बाजार और निवेश के लिए निहितार्थ

स्टॉक और अन्य निवेश बाजार सभी प्रकार की घटनाओं से प्रभावित होते हैं। डाउनटाउन या क्रैश जैसे कि ब्लैक मंडे, 1987 का स्टॉक मार्केट क्रैश या 2000 का इंटरनेट बुलबुला अपेक्षाकृत "मॉडल-सक्षम" था, लेकिन सेप्ट 11 हमले अब तक कम थे। और कौन वास्तव में एनरॉन को फंसाने की उम्मीद करता है? बर्नी मैडॉफ़ के लिए, कोई भी तर्क दे सकता है।

मुद्दा यह है, हम सभी भविष्य जानना चाहते हैं, लेकिन हम नहीं कर सकते। हम कुछ चीजों को एक हद तक मॉडल और भविष्यवाणी कर सकते हैं, लेकिन काले हंस की घटनाओं को नहीं, जो मनोवैज्ञानिक और व्यावहारिक समस्याएं पैदा करता है।

उदाहरण के लिए, भले ही हम स्टॉक और अन्य वित्तीय बाजारों को प्रभावित करने वाली कुछ चीजों का सही अनुमान लगाते हैं, जैसे कि चुनाव परिणाम और तेल की कीमत, प्राकृतिक आपदा या युद्ध जैसी अन्य घटनाएं पूर्वानुमान के कारकों को ओवरराइड कर सकती हैं और हमारी योजनाओं को पूरी तरह से बाहर फेंक सकती हैं। । इसके अलावा, इस तरह की घटनाएं किसी भी समय हो सकती हैं और किसी भी समय तक रह सकती हैं।

उदाहरणों के रूप में पिछले कुछ युद्धों पर विचार करें। 1967 में अविश्वसनीय रूप से छोटा छह दिवसीय युद्ध था। स्पेक्ट्रम के विपरीत छोर पर, लोगों ने सोचा कि "लड़के क्रिसमस से घर आएंगे" जब 1914 में प्रथम विश्व युद्ध शुरू हुआ, लेकिन जो बच गए वे चार साल तक घर नहीं लौटे। । और वियतनाम बिल्कुल भी योजना के अनुसार नहीं निकला।

ब्लैक स्वान इवेंट्स

जटिल मॉडल मई व्यर्थ हो सकता है

गर्ड गिगेरेंजर कुछ उपयोगी इनपुट भी प्रदान करता है। उनकी पुस्तक, गट फीलिंग्स: द इंटेलिजेंस ऑफ द अनकांशस (पेंगुइन 2008) में, उनका तर्क है कि 50% या अधिक निर्णय सहज हैं, लेकिन लोग अक्सर उनका उपयोग करने से कतराते हैं क्योंकि वे औचित्य सिद्ध करना कठिन है। इसके बजाय, लोग "अधिक सुरक्षित" निर्णय लेते हैं। इस प्रकार, फंड मैनेजर केवल जोखिमपूर्ण निवेश का सुझाव या सुझाव नहीं दे सकते हैं क्योंकि प्रवाह के साथ जाना आसान है।

यह दवा में भी होता है। डॉक्टर परिचित उपचारों से चिपके रहते हैं, तब भी जब किसी विशेष मामले में थोड़ी सोच, कल्पना और विवेकपूर्ण जोखिम उठाना उचित हो।

Pareto दक्षता जैसे जटिल मॉडल, अक्सर अंतर्ज्ञान से बेहतर नहीं होते हैं। ऐसे मॉडल केवल कुछ स्थितियों में काम करते हैं, इसलिए मानव मस्तिष्क अक्सर अधिक प्रभावी होता है। अधिक जानकारी होने से हमेशा मदद नहीं मिलती है, और इसे प्राप्त करना महंगा और धीमा हो सकता है। एक प्रयोगशाला की स्थिति बहुत अलग है, लेकिन निवेश में जटिलता को नियंत्रित और नियंत्रित किया जा सकता है।

इसके विपरीत, यह अत्यधिक असंतोषजनक है और काले हंस की घटनाओं के घटित होने की संभावना को अनदेखा करना बहुत जोखिम भरा है। यह विचार करने के लिए कि हम उनकी भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं इसलिए हम अपने वित्तीय भविष्य के लिए योजना बनाएंगे और उनके बिना मॉडल की तलाश करेंगे। और फिर भी, यह अक्सर कंपनियों, व्यक्तियों और यहां तक ​​कि सरकारों द्वारा किया जाता है।

विविधता और हैरी मार्कोविट्ज़

गिगेरेंजर ने विविधीकरण पर हैरी मार्कोविट्ज़ के नोबेल पुरस्कार-विजेता कार्य पर विचार किया। Gigerenzer का तर्क है कि किसी को काम करने के लिए वास्तव में 500 साल से अधिक के डेटा की आवश्यकता होगी। उन्होंने टिप्पणी करते हुए कहा कि एक बैंक, जिसने मार्कोवित्ज़-शैली के विविधीकरण के आधार पर अपनी रणनीतियों को बढ़ावा दिया, ने अपने पत्रों को 500 साल पहले भी भेजा था। नोबेल पुरस्कार मिलने के बाद, मार्कोवित्ज़ ने वास्तव में अंतर्ज्ञान पर भरोसा किया।

2008 और 2009 के संकट के वर्षों में, मानक परिसंपत्ति आवंटन मॉडल बिल्कुल भी अच्छी तरह से काम नहीं करते थे। एक को अभी भी विविधता लाने की जरूरत है, लेकिन सहज दृष्टिकोण यकीनन जटिल मॉडल के रूप में अच्छे हैं, जो किसी भी अर्थपूर्ण तरीके से काले हंस की घटनाओं को एकीकृत नहीं कर सकते हैं।

अन्य निहितार्थ

तालेब किसी को प्रोत्साहन बोनस के साथ परमाणु ऊर्जा स्टेशन या आपके पैसे का प्रबंधन करने की चेतावनी देता है। सुनिश्चित करें कि वित्तीय जटिलता सादगी से संतुलित है। एक मिश्रित फंड ऐसा करने का एक तरीका है। निश्चित रूप से, ये गुणवत्ता में पर्याप्त रूप से भिन्न होते हैं, लेकिन यदि आपको एक अच्छा मिल जाए, तो आप वास्तव में एक आपूर्तिकर्ता को विविधीकरण छोड़ सकते हैं।

हाइजाइट बायस से बचें। जो आप वास्तव में वापस जानते थे उसके बारे में यथार्थवादी बनें, और उस पर फिर से बैंक न करें, निश्चित रूप से बिल्कुल उसी तरह नहीं। अनिश्चितता को गंभीरता से लें- यह दुनिया का तरीका है। कोई भी कंप्यूटर प्रोग्राम इसका पूर्वानुमान नहीं लगा सकता। भविष्यवाणियों में बहुत अधिक विश्वास न रखें। बाजार स्पष्ट रूप से बहुत अधिक या बहुत कम हो सकते हैं, लेकिन विश्वसनीय, सटीक पूर्वानुमान जो आप बैंक कर सकते हैं, वह सिर्फ एक कल्पना है।

तल - रेखा

वित्तीय बाजारों की भविष्यवाणी की जा सकती है, लेकिन उनकी सटीकता कौशल और परिष्कृत मॉडलिंग के रूप में भाग्य और अंतर्ज्ञान के रूप में ज्यादा है। बहुत सारे काले हंस की घटनाएं हो सकती हैं, यहां तक ​​कि सबसे जटिल मॉडलिंग को भी शून्य कर सकती है। इसका मतलब यह नहीं है कि मॉडलिंग और प्रोग्नोस नहीं किया जा सकता है या नहीं किया जाना चाहिए। लेकिन हमें अंतर्ज्ञान, सामान्य ज्ञान और सरलता पर भी भरोसा करने की आवश्यकता है।

इसके अलावा, निवेश पोर्टफोलियो को संकट-प्रूफ और काले-हंस-प्रूफ के रूप में संभव बनाने की आवश्यकता है। हमारे पुराने मित्र- विविधीकरण, चल रही निगरानी, ​​पुनर्संतुलन और इतने पर-हमें उन मॉडलों की तुलना में कम होने की संभावना है जो मौलिक रूप से सब कुछ खाते में लेने में असमर्थ हैं। वास्तव में, सबसे विश्वसनीय भविष्यवाणी शायद यह है कि भविष्य एक रहस्य बना रहेगा, कम से कम भाग में।