[正版]肥尾效应 纳西姆尼古拉斯塔勒布著 ChatGPT AIGC 黑天鹅反脆弱作者量化投资 管理尾部风险 应对不确定

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书名：肥尾效应

定价：198元

作者：纳西姆·尼古拉斯·塔勒布

出版社：中信出版集团

出版日期：2022-07

页码：488

装帧：假精装

开本：16

ISBN：9787521743913

本书作为塔勒布“不确定性量化研究”系列的第一卷，通过大量的数学语言，以更清晰的方式梳理了肥尾分布的框架。对于有一定数学基础的读者，这种无需透过哲学隐喻，直达本质的表述令人酣畅淋漓。同时在本书的后半部分，作者通过对股票指数、战争、大选、期权等多个主题的定量研究，直接展示了现实世界中肥尾分布的底层属性，提出了具体的策略，以应对不可预知的未来。

我们所在的世界是如此不确定和不透明，信息和我们的理解都极不完整，却很少有人研究在这种不确定性的基础上我们应该做什么。塔勒布的不确定性系列，包括《随机漫步的傻瓜》《黑天鹅》《反脆弱》《非对称风险》以及本书开启的不确定性量化研究系列，都是主要关注我们该如何在一个不确定性结构过于复杂的现实世界中生活。

本书从数学和统计学出发，讲述产生极端事件的统计分布类型，以及在这些分布下如何进行统计推断并做出决策。作者认为，社会科学和金融学研究中现有的大多数“标准”统计理论均来自薄尾分布，然而用薄尾思维衡量肥尾事件有可能导致严重问题。例如，某些“专家”认为，从死亡数字看，我们更应该担心死于吸烟或糖尿病，而非埃博拉病毒。在新冠肺炎疫情暴发初期，很多不懂统计学的流行病学家都犯过类似的错误，而事实证明，我们对具有倍增效应的高风险疾病担心得太少。

在金融市场，一个人所获得的不是概率，而是直接的财富。分布的尾部越肥，就越需要关心收益空间。“收益远胜于概率。”如果犯错的成本够低，决策者可以经常犯错，只要收益是凸性的（即预测准确时会获得很大的收益）。反过来，决策者也可以在预测准确率高达99.99%的情况下破产。事实上，2008年金融危机期间，破产的基金恰恰是那些之前业绩无可挑剔的基金。

总之，不理解肥尾效应会导致谬误。糟糕的是，这种谬误在当今世界，尤其是金融领域非常普遍。面对风云诡谲的金融市场与不确定性结构异常复杂的现实世界，作者在本书中为参与者点出了破局之道：小概率极端事件不可预测，理解肥尾效应、管理尾部风险是必然选择。

序言

术语、符号和定义

一般符号和常用符号

一般&特殊概念目录

幂率类分布P

大数定律（弱）

中心极限定理（CLT）

中数定律和渐进论

Kappa统计量

椭圆分布

统计独立性

多变量（列维）稳定分布

多变量稳定分布

卡拉玛塔点

亚指数

近似替代：学生T分布

引用环

学术寻租

伪经验主义或Pinker问题

前渐进性

随机化

在险价值VAR，条件在险价值CVAR

利益攸关

MS图

最大吸引域MDA

心理学文献中的积分替换

概率的不可分拆性（另一个常见误区）

维特根斯坦的尺子

黑天鹅

经验分布会超出经验

隐藏的尾部

影子矩

尾部依赖

元概率

动态对冲

I肥尾及其效应介绍

非数理视角概述-剑桥大学达尔文学院讲义

3.1薄尾和厚尾的差异

3.2直观理解：摇尾巴的狗

3.3一种（更合理的）厚尾分类方式及其效应

3.4肥尾分布的主要效应及它们与本书的关联

3.4.1预测

3.4.2大数定律

3.5认识论与不对称推理

3.6幼稚的经验主义：不应该把埃博拉和从楼梯上摔落进行对比

3.6.1风险是如何倍增的

3.7幂律入门（几乎没有数学）

3.8隐藏性质在哪里？

3.9贝叶斯图谱

3.10x和f(x)：混淆我们理解的x和相应风险暴露

3.11破产和路径依赖

3.12如何应对

单变量肥尾，有限矩（第一层）

4.1构造轻微肥尾的简单方法

4.1.1固定方差的增厚尾部方法

4.1.2通过有偏方差增厚尾部

4.2随机波动率是否能产生幂律？

4.3分布的躯干，肩部和尾部

4.3.1交叉和隧穿效应

4.4肥尾，平均差和上升范数

4.4.1常见误区

4.4.2指标分析

4.4.3肥尾效应对STDvsMD“有效性”的影响

4.4.4矩和幂均不等式

4.4.5评述：为什么我们应该立刻弃用标准差？

4.5可视化p上升产生的等范数边界效应

亚指数和幂率（第二层）

5.0.1重新排序

5.0.2什么是边界概率分布？

5.0.3创造一个分布

5.1尺度和幂率（第三层）

5.1.1有尺度和无尺度，对肥尾更深层的理解

5.1.2灰天鹅

5.2幂率的性质

5.2.1变量求和

5.2.2变换

5.3钟形vs非钟形幂率

5.4示例：幂率分布尾部指数插值

5.5超级肥尾：对数帕累托分布

5.6案例研究：伪随机波动率

高维空间厚尾

6.1高维空间中的厚尾，有限矩

6.2联合肥尾分布及其椭圆特性

6.3多元学生T分布

6.3.1肥尾条件下的椭圆性和独立性

6.4肥尾和互信息

6.5肥尾和随机矩阵，一个小插曲

6.6相关性和未定义方差

6.7线性回归模型的肥尾误差项

A特殊厚尾案例

A.1多重模型与厚尾，战争-和平模型

A.2转移概率：有破碎可能的事物终将破碎

II中数定律

极限分布综述

7.1温习：弱大数定律和强大数定律

7.2中心极限过程

7.2.1稳定分布

7.2.2稳定分布的大数定律

7.3CLT的收敛速度：直观探索

7.3.1迅速收敛：均匀分布

7.3.2中速收敛：指数分布

7.3.3慢速收敛：帕累托分布

7.3.4半立方帕累托分布及其收敛分布族

7.4累积量和收敛性

7.5数理基础：传统版本的中心极限定理

7.6高阶矩的大数定律

7.6.1高阶矩

7.7稳定分布的平均差

第八章需要多少数据？肥尾的定量衡量方法

8.1定义与介绍

8.2统计量

8.3收敛性基准，稳定分布类

8.3.1稳定分布的等价表述

8.3.2样本充足率的实际置信度

8.4数量化效应

8.4.1非对称分布的一些奇异特性

8.4.2学生T分布向高斯分布的收敛速率

8.4.3对数正态分布既非薄尾，又非肥尾

8.4.4κ可以为负吗？

8.5效应总结

8.5.1投资组合的伪稳定性

8.5.2其他领域的统计推断

8.5.3最终评述

8.6附录，推导和证明

8.6.1立方学生T分布（高斯族）

8.6.2对数正态分布

8.6.3指数分布

8.6.4负Kappa和负峰度

第九章极值和隐藏尾部

9.1极值理论简介

9.1.1各类幂率尾如何趋向Fréchet分布

9.1.2高斯分布的情形

9.1.3皮克兰·巴尔克马·德哈恩定理

9.2幂率分布看不见的尾

9.2.1和正态分布对比

9.3附录：经验分布的经验有限

B增速和结果并非同类分布

B.1谜题

B.2瘟疫的分布极度肥尾

C大偏差理论简介

D帕累托性质拟合

D.1样本尾部指数的分布

第十章“事实就是这样”SP500分析

10.1帕累托性和矩

10.2收敛性测试

10.2.1测试1：累积样本峰度

10.2.2最大回撤

10.2.3经验Kappa

10.2.4测试2：超越某值的条件期望

10.2.5测试3-四阶矩的不稳定性

10.2.6测试4：MS图

10.2.7历史记录和极值

10.2.8左右尾不对称

10.3总结：事实就是这样

E计量经济学的问题

E.1标准带参风险统计量的表现

E.2标准非参风险统计量的表现

F有关机器学习

F.0.1拟合有角函数

III预报、预测和不确定性

第十一章肥尾条件下的概率校准

11.1连续vs离散分布：定义和评述

11.1.1与描述的差异

11.1.2肥尾条件下不存在“崩溃”，“灾难”或“成功”

11.2心理学中对尾部概率的伪高估

11.2.1薄尾情况

11.2.2肥尾情况

11.2.3误区

11.2.4分布不确定性

11.3校准和校准失误

11.4表现统计量

11.4.1分布推导

11.5赔付函数/机器学习

11.6结论

11.7附录：证明和推导

11.7.1二元计数分布p^((p))(n)

11.7.2布里尔分数的分布

第十二章鞅过程大选预测：套利法

12.0.1主要结论

12.0.2框架

12.0.3有关风险中性的讨论

12.1巴舍利耶风格的估值

12.2有界双重鞅过程

12.3与德费内蒂概率评估的关系

12.4总结和评述

IV肥尾条件下的不均估计

第十三章无限方差下的基尼系数估计

13.1介绍

13.2无限方差下非参估计的渐进性质

13.2.1α-稳定随机变量回顾

13.2.2基尼系数的α-稳定渐进极限

13.3极大似然估计

13.4帕累托数据

13.5小样本修正

13.6总结

第十四章分位数贡献的估计误差和超可加性

14.1介绍

14.2帕累托尾分布

14.2.1偏差和收敛性

14.3累加不等性质的不等性

14.4尾部指数的混合分布

14.5变量和越大，κ？_q越大

14.6结论以及如何合理估计集中度

14.6.1稳健方法和完整数据的使用

14.6.2我们应该如何测量集中度？

V影子矩相关论文

第十五章无限均值分布的影子矩

15.1介绍

15.2双重分布

15.3回到y：影子均值（或总体均值）

15.4和其他方法的比较

15.5应用

第十六章暴力事件的尾部风险

16.1介绍

16.2统计讨论汇总

16.2.1结果

16.2.2总结

16.3研究方法讨论

16.3.1重整化方法

16.3.2条件期望（严谨性稍弱）

16.3.3数据可靠性和对尾部估计的影响

16.3.4“事件”的定义

16.3.5事件遗漏

16.3.6生存偏差

16.4数据分析

16.4.1阈值之上的峰值

16.4.2事件间隔和自相关性

16.4.3尾部分析

16.4.4有关极大值的另类视角

16.4.5全数据集分析

16.5额外的鲁棒性和可靠性测试

16.5.1GPD自展法

16.5.2估计边界的扰动

16.6结论：真实的世界是否比看起来更不安全？

16.7致谢

第G章第三次世界大战发生的概率有多高？

VI元概率相关论文

第十七章递归的认知不确定性如何导致肥尾

17.1方法和推导

17.1.1不确定性的层级累加

17.1.2标准高斯分布的高阶积分

17.1.3小概率效应

17.2状态2：a(n)为衰减参数

17.2.1状态2-a“失血”高阶误差

17.2.2状态2-b第二种方法，无倍增误差率

17.3极限分布

第十八章不对称幂律的随机尾部指数

18.1背景

18.2Alpha随机的单尾分布

18.2.1一般情况

18.2.2随机Alpha不等式

18.2.3P分布类近似

18.3幂律分布求和

18.4不对称稳定分布

18.5α为对数正态分布的帕累托分布

18.6α为Gamma分布的帕累托分布

18.7有界幂律，西里洛和塔勒布（2016）

18.8其他评论

18.9致谢

第十九章p值的元分布和p值操控

19.1证明和推导

19.2检验的逆功效

19.3应用和结论

第H章行为经济学的谬误

H.1案例研究：短视损失厌恶的概念谬误

VII期权交易和肥尾条件下的定价

第二十章金融理论在期权定价上的缺陷

20.1巴舍利尔而非布莱克-斯科尔斯

20.1.1现实和理想的距离

20.1.2实际动态复制过程

20.1.3失效：对冲误差问题

第二十一章期权定价的唯一测度（无动态对冲和完备市场）

21.1背景

21.2证明

21.2.1案例1：使用远期作为风险中性测度

21.2.2推导

21.3当远期不满足风险中性

21.4评述

第二十二章期权交易员从来不用BSM公式

22.1打破链条

22.2介绍

22.2.1布莱克-斯科尔斯只是理论

22.3误区1：交易员在BSM之前无法对期权定价

22.4方法和推导

22.4.1期权公式和Delta对冲

22.5误区2：今天的交易员使用布莱克-斯科尔斯定价

22.5.1我们什么时候定价？

22.6动态对冲的数学不可能性

22.6.1高斯分布的迷之稳健性

22.6.2订单流和期权

22.6.3巴舍利尔-索普方程

第二十三章幂律条件下的期权定价：稳健的启发式方法

23.1介绍

23.2卡拉玛塔点之上的看涨期权定价

23.2.1第一种方法，S属于正规变化类

23.2.2第二种方法，S的几何收益率属于正规变化类

23.3看跌期权定价

23.4套利边界

23.5评述

第二十四章量化金融领域的四个错误

24.1混淆二阶矩和四阶矩

24.2分析期权收益时忽略简森不等式

24.3保险和被保资产之间的不可分割性

24.4金融领域计价单位的必要性

24.5附录（押注分布尾部）

第二十五章尾部风险约束和最大熵

25.1投资组合的核心约束是左尾风险

25.1.1杰恩斯眼中的杠铃策略

25.2重新审视均值-方差组合

25.2.1分析约束条件

25.3再论高斯分布

25.3.1两个正态分布混合

25.4最大熵

25.4.1案例A：全局均值约束

25.4.2案例B：均值绝对值约束

25.4.3案例C：右尾服从幂律

25.4.4扩展到多阶段模型

25.5总结评述

25.6附录/证明

参考书目

纳西姆·尼古拉斯·塔勒布

畅销书《随机漫步的傻瓜》《黑天鹅》《反脆弱》《非对称风险》作者。

塔勒布是我们这个时代伟大的思想者之一，是当今令人敬畏的风险管理理论学者，被誉为拥有“罕见的勇气与博学”。他倾其一生研究概率和风险问题，撰写了50篇学术论文来探讨“不确定性”，内容涉及国际关系、风险管理、统计物理学。他大部分时间都在闲逛，在世界各地的咖啡馆中冥想。在成为作家和学者之前，塔勒布做过20年交易员，目前是纽约大学理工学院风险工程学特聘教授。

塔勒布的“不确定性”系列作品已被译为41国语言在全球发行。

完美决策需要完备的信息，然而不确定环境下的决策是几乎所有决策者面临的难题，金融中的问题尤其如此。如何对不确定环境进行量化描述和分析，学术界已经有了很多优美的成果，真正理解这些最新进展的深刻意义以及怎样和经济金融实践问题相结合，绝非一个轻而易举的任务。《肥尾效应》是一个优秀范例，作者用最少的数学阐述实践中肥尾现象存在时决策优化问题的本质，展示了其深邃的洞察力。

——吴卫星对外经济贸易大学教授、副校长

近年来，金融市场极端行情发生的机率日益增加，这越来越使我们相信，肥尾效应是金融世界的本质属性之一。面对当前全球经济格局的百年变局和世界金融市场的持续动荡，我们常常感到迷惘。在这个时候，阅读塔勒布的《肥尾效应》一书无疑会让你豁然开朗，认清纷繁的金融现象背后的本质与真相。

——施东辉复旦大学中国金融法治研究院副院长、泛海国际金融学院教授

金融市场时间序列往往展现出典型的肥尾效应，其存在对金融风险建模和管理具有重要影响。本书对肥尾效应进行了深入浅出的介绍，将高深的理论藏于漫画和故事中，令人不忍释卷，是金融投资人士不可错过的一本好书。

——陈海强厦门大学王亚南经济研究院教授、副院长

塔勒布对金融体系一直有着深刻的观察，他提出的一些概念如“黑天鹅”已经成为日常用语。《肥尾效应》则是他最学术的一本书，该书通过系统的量化分析证实了他的黑天鹅思想，对系统性风险和宏观金融分析研究者来说不可不读。

——王永钦复旦大学经济学院教授

这本书阐述了投资理论中肥尾的概念及其在金融投资中的应用，在不同章节对艰涩的数学原理进行了挖掘和深入浅出的讲解，为金融从业人员提供了一条便捷的道路来理解肥尾效应如何从理论转化到实践的运用，对于有一定数学基础的金融专业学生和从业人员具有良好的启迪作用。

——金德环上海财经大学金融学教授、博士生导师

塔勒布通过本书把我们带入一个新的世界，一个以不确定性而不是风险为核心问题的世界。经济学、投资学近十年来才有部分学者（包括我本人）展开对政策不确定性、信息不确定性的研究。本书对经济、金融、投资管理、公共管理等多个学科的研究和实践会产生积极的促进作用。

——姜国华北京大学光华管理学院会计学教授

《黑天鹅》作者塔勒布是我们这个时代伟大的思想者之一，他的作品可以为所有身处不确定世界的组织和个人提供决策指南。对具备一定数学和统计学知识的读者来说，他的新书《肥尾效应》值得一读。

——郑毓煌清华大学营销学博士生导师，世界营销名人堂中国区评委

与其说塔勒布是一位对自己的交易策略有高度信仰的投资家，我更愿意说他是一名数学家型的交易员。他基于自己非常强大的数学能力和对小概率事件研究异于常人的坚持，在美国9·11事件之前，通过押注期权一战成名。有人把他的能力和成就归结于他在黎巴嫩出生成长的个人背景，对此我深表认同。由于从小经历战乱，他对小概率事件的敏感程度远远大于我们这些在和平世界长大的人。当前，全球处于百年未遇之大变局，新冠肺炎疫情等特殊事件让世界多国的政治经济形势出现了巨大变化。在我们身处的这个时代，肥尾效应无处不在。此刻，研读这本书具有很强的现实意义。当然，作为一名理科生，我也提醒读者，如果你具备很好的数学和统计学知识，你会对这本书理解得更深刻。

——李华富途控股创始人、董事长、首席执行官及技术委员会主席

在投资过程中，我们经常会感叹于资产价格涨跌的超预期。基于正态分布假设的风险模型虽然有很好的解析结果，但往往无法有效控制投资的过程风险，这正是源于现实的肥尾效应与模型假设的不相符，而对这种投资过程风险的良好管理，又是成功投资的关键所在。塔勒布的《肥尾效应》深入浅出地阐述了肥尾效应，让你更好地理解这个世界的不确定性，这对每个人来说，无疑都是很有益处的。

——袁建军汇添富基金管理公司副总经理

什么是肥尾效应？事物影响分布相当平均，表现为正态分布，图形尾部很薄；相当不平均，则尾部很厚；极端不平均，则尾部很肥。简单地说，肥尾效应就是极少数决定绝大多数，比如：一句话顶一万句；一个人对你一生的影响顶一万个人；四天对你一生的影响胜过人生四万天。芒格说，10只股票对巴菲特一生投资收益的贡献超过他所有股票的总和。回顾美国股市过去112年，如果你错过了涨幅排名最高的10个交易日，只是10个交易日，那么你在这112年接近5万个交易日的总收益率就会减少2/3。为什么？我们要大胆地假设，还要小心地求证。真理只掌握在少数人手里，金融投资的真谛只蕴藏在少数图书中。塔勒布的《黑天鹅》和《反脆弱》阐述了“极少数极端事件的影响超过绝大多数平常事件”这个金融投资的真谛及其应对之道，他的《肥尾效应》又用统计模型和数据做了严密的量化分析。好运就像闪电打下来时你必须在场，读到这三本书就是所有金融投资专业人士的好运，这三本能顶一万本。

——刘建位《巴菲特选股十招》作者，霍华德·马克斯作品《周期》译者

尾部风险本来就是生活的一部分。每次暴风过后，人们往往用“黑天鹅”的标签将损失合理化，较少探究事件背后的统计性质。肥尾效应是塔勒布的理论基石。《黑天鹅》为我们勾勒出极端风险的轮廓，《反脆弱》提出了哲学上的应对之道，新书《肥尾效应》则是他个人思想的数学提炼，与前作相比更直击本质。这本书大大提高了塔勒布哲学体系的完备性。

——叶展艾方资产CEO

人类身高平均在1.7米上下。围绕平均身高，越是极端高或极端矮，人数就越少。这也是自然界大多数事物的规律。如果金融市场也符合这样的规律，那么我们应该百年才看到一次腰斩级别下跌。但实际上，这样的下跌仅仅在最近几十年就出现过数次：80年代末日股泡沫、2000年互联网泡沫、2008年金融危机、2015年中小盘股熊市……看似百年难得一遇的小概率事件，却往往以超乎寻常的频率出现，这就是肥尾效应。极端风险事件远比你想象的更容易出现，而这背后，隐含着获利的机会。

——银行螺丝钉《指数基金投资指南》《定投十年财务自由》作者，“中国指数基金50人”之一，百亿投顾组合主理人

2016年，我在纽约大学的选修课上第一次见到塔勒布老师，和文质彬彬的学界教授不同，其风格自成一派，狂傲的性格和对传统金融学的批判让人印象深刻。用他自己的话说，他是“交易员”而非“作家”。他确实具备华尔街交易员的诸多性格特质：思维敏捷，言语犀利，讽刺辛辣。敢于表达的背后是对规律的深入洞察。《肥尾效应》通过大量的数学语言，以更清晰的方式梳理了肥尾分布的框架。对于有一定数学基础的读者，这本书无需透过哲学隐喻、直达本质的表述令人酣畅淋漓。

——戴国晨艾方资产量化研究员，《肥尾效应》译者

不确定性（Incerto）项目背后的主要思想在于，虽然我们所在的世界是如此不确定和不透明，信息和我们的理解也极不完整，但是没有人研究在这种不确定性的基础上我们应该做什么。

本书主要讲述产生极端事件的统计分布类型，以及在这类分布下如何进行统计推断和做出决策。现有的大多数“标准”统计理论均来自薄尾分布，它们在应用于肥尾的过程中需要经过渐进性调整，这往往不是小改动，原理论可能会被完全舍弃。

根据作者的经验，一些学界教授或业界人士会说，“我们当然知道这一点”，或是更粗暴地给出结论，“肥尾没有什么新东西”，同时在分析中使用“方差”、“GARCH”（自回归条件异方差均值模型）、“峰度”、“夏普比率”或“在险价值”这样的指标，或者开展一些所谓“统计意义显著”实则完全不显著的研究。

此外，本书来自作者的不确定性量化研究系列，主要关注我们该如何在一个不确定性结构过于复杂的现实世界中生活。不确定性研究尝试在五个不同领域统一尾部概率和极端事件，包括数学、哲学、社会科学、契约论、决策论和现实世界。至于为什么是契约论，答案是：期权理论是基于或有契约或概率契约的概念，旨在调整和转移分布尾部的风险敞口；从某种意义上说，期权理论也属于数学契约论。决策论不是为了了解世界，而是为了摆脱困境并求得生存。这也是不确定性量化研究系列下一卷的主题，目前暂定书名为《凸性、风险和脆弱性》。

引用环

学术界的一种高度循环的引用机制，这种机制认为，杰出论文的标准在于他人的引用，从而忽略来自外部的过滤条件。这样会导致学术研究方向过于集中，很容易卡在某个“角落”，聚焦于没有实际意义的领域。

该机制与缺乏成熟监督，且缺乏“风险共担”的学术体系运行模式有关。典型的此类领域有现代金融理论、计量经济学（特别是宏观变量计量学）、GARCH过程、心理计量学、随机控制金融学、行为经济和金融学、不确定性决策学、宏观经济学等。这里的很多学术成果根本无法应用于现实，唯一的作用是贡献额外的论文，并通过引用机制产生更多论文，如此循环下去。

学术寻租

科研人员在研究方向的选择上存在利益冲突，学术部门（和研究者个人）的目标变成了尽可能获得引用和荣誉，从而牺牲了研究方向的客观性。比如，很多人卡在某个科研“角落”中，仅仅因为这对他们的职业生涯和学术组织更有利。

伪经验主义或Pinker问题

很多人都在讨论统计学意义并不显著的“证据”，或者使用对随机变量完全不适用且毫无信息量的统计指标，比如推断肥尾变量的均值或者相关性。这一点源于：

1.统计学教学上对高斯分布和其他薄尾变量的强调。

2.死记硬背统计术语的时候缺乏对统计知识的理解。

3.对于维度性质毫无概念。

上述几条在社会科学研究者中很常见。

伪经验主义的例子有：比较恐怖袭击或埃博拉病毒等流行病的致死率（肥尾）和从梯子上跌落的死亡率（薄尾）。这种看似实证的“实证主义”是现代科学研究中的一种顽疾，在多维和肥尾条件下完全失效。

实际上，我们并不需要区分肥尾和高斯随机变量就可以看出这种行为的不严谨性：没有达到简单的统计显著性标准——这些操作者也不理解显著性这个概念。

前渐进性

数学上的统计研究一般聚焦于当n=1（n为求和的数目）和n=∞的情况。而真实世界正是处于中间的那部分——这也是本书的核心。部分分布（方差有限）对于n=∞的渐进极限是高斯分布，但是对于n很大又不为无穷的情况并不成立。

风险共担

风险共担是一种过滤机制，强迫做菜的厨师品尝自己做的食物，让他们暴露在自身问题的风险之中，这样一来就可以将危险分子驱逐出去。能够“风险共担”的领域包括：管道维修、牙齿诊疗、外科诊疗、工程建造，这些领域的从业者以有形的工作成果被外界评估，在职业生涯断送或破产的风险下从事职业活动。无法“风险共担”的领域包括：互相引用的学术界。学术领域的从业者只依赖同侪的相互评估而非从真实世界中获得反馈。

黑天鹅

黑天鹅来自认知的不完备性，其影响在肥尾区域尤为显著。总的来说，有些事件在你的预期和建模能力之外，而且其效应极为显著。好的方法不是去预测它们，而是对它们产生的影响呈现出凸性（至少不是凹性）：我们能了解自身对某类事件的脆弱性，甚至可以对其量化衡量（考量二阶影响和结果的非对称性），但是想对它们做可信的统计处理基本上是痴心妄想。

这一点向来很难跟建模人员解释清楚，我们需要和从未见过（甚至从未想过）的事物共处，但事实就是这样。1注意认知的维度。黑天鹅和观察者相关：火鸡的黑天鹅对屠夫来说是白天鹅。9·11恐怖袭击事件对受害者来说是黑天鹅，但对恐怖分子不是。这种观察者依赖是一种中心化的性质。一个所谓的“客观”的黑天鹅概率模型不仅不存在，而且是对其自身意义的消解，因为它自身就在散播信息的不完备性。

灰天鹅：统计性质上稳定、低频且有重大影响的大偏差被称为“灰天鹅”。当然，“灰”的程度取决于观察者：幂律分布使用者的灰天鹅对困在薄尾框架体系下的天真的统计学家来说就是黑天鹅。

重申一下：黑天鹅不是肥尾，只是肥尾会让它们变得更糟糕。肥尾和黑天鹅的联系在于，肥尾区域的大偏差会放大黑天鹅的影响。

预测

在《随机漫步的傻瓜》一书中，某人被问，到月底市场更有可能上涨还是下跌？他表示上涨的可能性更大，但后来发现，他在押注市场下跌。对不懂概率的人来说，这似乎很矛盾，但是对交易员来说再正常不过了，尤其是在非标准分布的条件下（确实，市场更有可能上涨，但如果下跌会跌得更多）。这个例子表明，人们常常混淆预测和风险敞口（预测的结果是二元的，而风险敞口的结果更多元，取决于整个分布的状态）。在这个例子中，一个非常基本的错误是，将发生概率理解为单个数字而非分布结果，而在进一步研究之后，我们会发现很多并不明显或不为人知的类似的悖论式问题。简单来说，作者认为，将“概率”作为最终标的，甚至作为决策的“基础”来讨论并不严谨。

在现实世界中，一个人所获得的不是概率，而是直接的财富（或生存权利等）。这时，分布的尾部越肥，就越需要关心收益空间——俗话说得好：“收益远胜于概率。”如果犯错的成本够低，决策者可以经常犯错，只要收益是凸性的（也即当他正确的时候会获得很大的收益）。反过来说，决策者可以在预测的准确率达到99.99%的情况下破产（实际上，破产的可能性说不定更大：2008—2009年金融危机期间，破产的基金恰恰是那些之前业绩无可挑剔的基金1）。正如《动态对冲》[225]一书所讨论的那样（对非量化金融领域的读者来说，可能专业性略强），这是相同行权价的香草期权和二元期权之间的区别。违背直觉的是，肥尾效应降低了二元期权的价值，同时提高了香草期权的价值。正如作者的格言所说：“我从未见过有钱的预言家。”加肥尾部会导致高于1个标准差的事件的概率下降，但对应的后果会加重（就对矩的贡献而言，比如对平均值或其他指标的影响），我们会在章节4.3.1中具体展开。图3.12展示了这个问题的严重程度。

概率预测误差（“校准”）与真实世界中的损益变化（或真实收益）属于完全不同的概率类别。

“校准”是一种衡量预测准确程度的方法，聚焦于概率空间——介于0和1之间。无论所预测的随机变量是否为厚尾分布，校准对应的所有标准测度都是薄尾的（而且因为有界，必然是超薄尾的）。另外，现实世界中的收益可能是厚尾的，因此这种“校准”的分布将遵循随机变量本身的特性。

极端斯坦下收益远胜于概率

为了考量平均斯坦和极端斯坦之间的差异，我们以飞机失事为例。假设100~400人在事件中丧生（令人痛心），也即一个独立的负面事件，对预测和风险管理来说，我们会尽可能最小化此类风险，使其可以忽略不计。

接下来，我们考虑一种特殊的飞机失事事件，该事件会杀死所有乘坐飞机的人，包括所有过去乘坐过飞机的人。那么这还是同一类型的事件吗？后者属于极端斯坦，而对于这样的事件，我们不考虑概率，而是关注其影响。

·对于第一种类型的事件，管理者主要考虑降低其发生概率——事件的发生频率。这里我们会数发生的次数，并尝试减少。

·对于第二种类型的事件，主要在于降低事件发生时造成的影响。这时我们不计算概率，而是衡量其影响。

如果觉得上述实验有些奇怪，你可以考虑一下1982年美国央行在危机中失去了之前历史上赚到的所有钱，存贷行业（现在已经不复存在）也出现过同样的事情，银行系统在2008—2009年赔掉了之前所有的利润。我们会经常看到，某人在单次市场事件中赔掉之前的所有积蓄。而同样的事情会在很多行业发生，如汽车业和航空业。上面的银行仅仅和钱有关，对于战争，我们就无法只关注频率而不考虑其量级了，正如科普作家斯蒂芬·平克所说[194]，第十六章会讨论这一点。这里还不考虑本节末尾提到的破产问题（和非遍历性）。更严格地说，如果想让原始的概率值有意义，我们就要让一系列事件满足非亚指数的克拉默条件。上述类比是本书作者和极富洞察力的拉斯·罗伯特在一次经济学讨论的播客中提出的。

在统计现象中，最知名的是帕累托分布（即80/20法则），如20%的意大利人拥有80%的土地。表3.1显示，在高斯分布下需要取30个观测值才能使均值达到稳定的区间，而在帕累托分布下需要1011个观测值才能使误差达到同样的水平（假设均值存在）。

尽管上述计算并不复杂，却很少有人从这个角度去思考。在估计厚尾分布均值的时候，我们并不能表明其稳定性。还有其他的办法可以做到这一点，但肯定不是通过对样本的观察。

幼稚的经验主义：不应该把埃博拉病毒和从梯子上跌落进行对比

让我们通过一个真实世界的例子来阐述用薄尾思维衡量肥尾事件带来的问题。有时候，人们会引用所谓的“经验”数据来说明我们不该担心埃博拉病毒，因为2016年只有两个美国人死于埃博拉病毒。他们认为，从死亡数字看，我们更应该担心死于糖尿病或躺在床上。但如果我们从尾部的角度思考，假设有一天报纸报道突然死了20亿人，他们更可能死于埃博拉病毒还是死于吸烟、糖尿病或躺在床上呢？

另外一个逻辑漏洞是，恐怖主义发生的概率之所以很低，是因为人们对它的关注度很高。一旦放松警惕，它就可能会失控。凶杀案也是同样的逻辑：恐惧带来安全。

比较这些过程属于幼稚的经验主义，这表明我们太担心埃博拉病毒（流行病或大流行病）而对糖尿病考虑不足，而事实恰恰相反，我们对糖尿病担心得太多，而对埃博拉病毒和其他具有倍增效应的疾病担心得太少。

这正是不理解厚尾效应导致的谬误——遗憾的是，这种谬误越发普遍。更糟糕的是，这种错误的推理方式还是被实证心理学促进的，而实证心理学似乎一点儿都不实证。行业里有些托儿还冒充“风险专家”，边出售杀虫剂边告诉我们不要担心，因为基于历史数据其危害不大。

风险是如何倍增的

所谓“基于证据”的方法还是太过粗略，无法处理二阶效应（风险管理领域），因此在2019年新冠肺炎疫情中给我们带来了太多伤害。其中一个问题是，个体风险和集体风险的转换（另一个问题是对证据不足和证据理解错误的混淆）。

在新冠肺炎疫情暴发初期，很多不懂统计的流行病学家将新冠肺炎死亡风险和在游泳池中溺死的风险进行对比。这个对比可能对某个个体来说是成立的（虽然新冠肺炎迅速成为主要死因，后来甚至占纽约市死亡原因的80%），但如果加入同时导致1000人死亡的条件，溺死在游泳池中的概率就微乎其微了。

这是因为，你的邻居感染了新冠肺炎会提高你感染新冠肺炎的概率，但是你的邻居溺死在游泳池里不会增加你溺死的概率（在一些条件下，其他人死亡的概率还会降低，如空难事件）。这一累积问题将在后面的椭圆性中更定量地加以讨论，见第六章有关联合分布不再具备椭圆性，导致薄尾独立变量的和成为肥尾的论述。

这也是一个道德问题[247]：通过感染这种疾病你导致了大于自身的死亡。虽然得传染性疾病死亡的概率小于车祸致死的概率，但此时遵循“合理性”（也就是一阶合理性模型）显得异常荒唐，因为最终你会危害整个系统，甚至反过来伤到你自己。