Нассим Николас Талеб. Черный лебедь

Человек, который наносит урон своими прогнозами, либо глупец, либо обманщик. Некоторые предсказатели опаснее всякого преступника. Фигурально говоря, пусть эти господа не садятся за руль школьного автобуса с завязанными глазами.

0.00

Другие цитаты по теме

Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Макридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — «научный метод», соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько «М-состязаний»; третье, и последнее из них, — М-3 — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: «Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми».

В прошлом не столь отдаленном, скажем, в докомпьютерную эпоху, планы оставались туманными и качественными (в смысле неколичественными), приходилось совершать умственное усилие, чтобы удерживать их в голове, а уж делать раскладку на далекое будущее было настоящим мучением. Чтобы заниматься планированием, требовались карандаши, ластики, столы, заваленные бумагами, и огромные мусорные корзины. Прибавьте бухгалтерскую любовь к нудной монотонной работе. Короче говоря, планирование было трудоемким и неприятным занятием, связанным к тому же с постоянными сомнениями.

Но внедрение электронных таблиц произвело настоящий переворот. С помощью экселевской таблицы компьютерно грамотный человек может без усилий продлевать «план продаж» до бесконечности. На бумаге, на экране компьютера или, еще того хлеще, в пауэрпойнтовском формате план обретает собственную жизнь, теряет расплывчатость и абстрактность, «овеществляется», как говорят философы, наполняется конкретикой, начинает новую жизнь как материальный объект.

Мой друг Брайан Хинчклифф, пока мы вместе потели в местном спортзале, выдвинул следующую идею. Возможно, именно та простота, с которой можно проектировать будущее, множа ячейки в этих программах-таблицах, привела к появлению целой армии предсказателей, которые уверенно выдают долгосрочные прогнозы (не выходя из «туннеля» собственных предположений).

Доступная публике информация совершенно бесполезна, особенно для бизнесмена, поскольку цены, как правило, уже «включают» всю подобную информацию; то, что известно миллионам, не дает вам реального преимущества. Кто-нибудь из сотен миллионов потребителей новостей, скорее всего, уже купил заинтересовавшие вас бумаги и тем самым поднял цену.

В прошлом не столь отдаленном, скажем, в докомпьютерную эпоху, планы оставались туманными и качественными (в смысле неколичественными), приходилось совершать умственное усилие, чтобы удерживать их в голове, а уж делать раскладку на далекое будущее было настоящим мучением. Чтобы заниматься планированием, требовались карандаши, ластики, столы, заваленные бумагами, и огромные мусорные корзины. Прибавьте бухгалтерскую любовь к нудной монотонной работе. Короче говоря, планирование было трудоемким и неприятным занятием, связанным к тому же с постоянными сомнениями.

Но внедрение электронных таблиц произвело настоящий переворот. С помощью экселевской таблицы компьютерно грамотный человек может без усилий продлевать «план продаж» до бесконечности. На бумаге, на экране компьютера или, еще того хлеще, в пауэрпойнтовском формате план обретает собственную жизнь, теряет расплывчатость и абстрактность, «овеществляется», как говорят философы, наполняется конкретикой, начинает новую жизнь как материальный объект.

Мой друг Брайан Хинчклифф, пока мы вместе потели в местном спортзале, выдвинул следующую идею. Возможно, именно та простота, с которой можно проектировать будущее, множа ячейки в этих программах-таблицах, привела к появлению целой армии предсказателей, которые уверенно выдают долгосрочные прогнозы (не выходя из «туннеля» собственных предположений).

В тех областях, где все подвижно и потому требует осознания, специалистов обычно не бывает, тогда как в стабильных областях кое-какие специалисты есть. Иными словами, специалистов практически не существует в профессиях, имеющих дело с будущим и строящих свои расчеты на основе изучения неповторяющегося прошлого (за исключением метеорологии и тех видов бизнеса, которые определяются кратковременными физическими, а не социоэкономическими процессами).

При выборе стратегии чрезвычайно важна крайняя граница риска — да-да, куда важнее знать самый плохой вариант, чем общий прогноз. А особенно это важно в том случае, если наихудший сценарий просто неприемлем.

Когда экономисту не удается предсказать очередной кризис, он часто списывает все на землетрясение или революцию, заявляя, что он не специалист по геодезии, метеорологии и политологии, вместо того чтобы интегрировать эти области в свои исследования и признать, что его область не может существовать в отрыве от прочих.

В 1971 году психологи Дэнни Канеман и Амос Тверски решили помучить профессоров статистики вопросами, сформулированными не как статистические вопросы. Один был приблизительно таков (для большей ясности я поменял пример): представьте, что вы живете в городе, где есть две больницы — одна большая, другая маленькая. В определенный день в одной из этих двух больниц рождается 60 процентов мальчиков. В какой больнице это скорее могло бы произойти? Многие профессора делали ошибку (во время обычной беседы), называя большую больницу, в то время как суть статистики заключается в том, что большие выборки более стабильны и имеют меньше отклонений от долгосрочного среднего показателя (в нашем случае 50 процентов каждого пола), чем маленькие выборки. Эти профессора провалили бы экзамены, которые сами же принимают. Еще работая квант-инженером, я выявил сотни таких серьезных ошибок, сделанных статистиками, забывшими о том, что они статистики.

Удивителен не масштаб наших неверных прогнозов, а том, что мы о нём не подозреваем. Это особенно беспокоит, когда мы ввязываемся в смертельные конфликты: войны непредсказуемы по самой своей природе (а мы этого не знаем).

Ученость без эрудиции и природного любопытства ведет к узости мышления и дроблению дисциплин.