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投资最重要的事-第9章

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  近来有许多使风险评估更加科学化的努力。金融机构已经开始常规性聘请独立于资产管理团队之外的“风险经理”,并且已经采用计算机模型(如“风险价值模型”)来衡量投资组合风险。但是这些人及其工具得到的结果并不比其所依赖的原始数据、输入数据的处理方法好。在我看来,他们永远比不上最好的投资者的主观判断。

  考虑到损失概率的定量难度,希望客观衡量风险调整后收益的投资者—这样的人很多—只能求助于所谓的夏普比率。它是投资组合的超额收益(高于“无风险利率”或短期国库券利率的收益)与收益标准差之间的比率。这种计算方法对于交易和定价频繁的公开市场证券似乎是适用的;它具有一定的合理性,是我们现有的最好的方法。尽管夏普比率没有明确涉及到损失的可能性,但是有理由相信基本面风险较高的证券,其价格波动性高于比较安全的证券,因此夏普比率与损失风险有一定的相关性。对于缺乏市场价格的私人资产—如房地产和整家公司—则没有主观风险调整的替代指标。

  ………几年前,在思考前瞻性风险衡量难度的同时,我意识到,由于其隐蔽性、不可量化性及主观性,投资风险—损失的可能性—也无法用回顾性方法及演绎推理法来衡量。

  假设你作了一项如愿以偿的投资,这是否意味着这项投资没有风险呢?也许你以100美元买进了某种东西,一年后以200美元卖出。这项投资有风险吗?谁知道呢?或许它曾经令你暴露于巨大的但未实现的潜在不确定性之下。如果是这样的话,那么它的风险可能很高。或者假设投资产生了损失,这是否意味着这项投资有风险呢?是否应该在分析并进行投资的时候就认为投资是有风险的呢?

  想想看,其实问题的答案很简单:某件事情—在这里指的是损失—的发生并不意味着它是必然发生的,某件事情没有发生也不意味着它是不可能发生的。

  在我看来,纳西姆·尼古拉斯·塔勒布的《随机漫步的傻瓜》是解决这个问题的权威。在书中,塔勒布探讨了可能发生却没有发生的“未然历史”。在第16章中还有更多关于这本重要书籍的内容,但是现在我感兴趣的是,未然历史的概念与风险是如何联系的。

  在投资领域里,一个人靠一次杰出成功或一个极端但最终正确的预测就能活很多年。但是一次成功能证明什么呢?在市场繁荣的时候,最好的成果往往由那些承担最高风险的人取得。他们是能聪明地预感到繁荣期的到来,并利用β系数积累财富的投资者,或者只是天性风险积极,正好赶上了好时间?简单地说,在我们这个行业中,人们因为错误的原因而正确的频率有多高?纳西姆·尼古拉斯·塔勒布将这些人称为“幸运的傻瓜”,显然,短期内很难将他们与训练有素的投资者区别开来。

  关键在于,即使平仓后,想弄清楚投资有多少风险也是不可能的。当然,成功的投资并不意味着没有风险,反之亦然。对一个成功的投资而言,你如何知道好结果是必然的,还是仅有1%的概率(大部分结果都不令人满意)?失败的投资亦是如此:我们如何确定它是一个合理但运气不佳的冒险,或者只是一种受到应有惩罚的胡乱下注?

  投资者是否很好地估计了投资所包含的风险?这是另一个难以回答的好问题。需要一个例子吗?想想天气预报员吧。他说明天有70%的下雨概率。下雨了,他是对了还是错了?没有下雨,他是对了还是错了?除非经过大量试验,否则,除0和100以外,概率估计的准确性是无法评估的。

  《风险》,2006年1月19日这令我想到本章开篇所引用的埃尔罗伊·迪姆森的话:“风险意味着可能发生的事件多于确定发生的事件。”接下来我们要讨论的,是风险纯哲学的一面。

  或许你还记得本章的开篇句—投资只关乎一件事:应对未来。不过,显然我们不可能“知道”关于未来的任何事情。如果有远见,我们可以对未来结果的范围及其发生的相对概率有一定的了解—也就是说,我们能构建粗略的概率分布。(相反,如果没有远见,我们就不会知道这些东西,构建概率分布就只能靠猜想。)如果对未来有一定的认识,我们就能判断出哪些结果最可能发生、哪些结果有可能发生,以及可能结果的分布范围,继而得出“预期结果”。预期结果由每个结果的发生概率加权而来,它能表明许多未来可能发生的情况—但并非全部。

  即使我们知道概率分布情况,知道哪些结果是最有可能发生的,也知道预期结果是什么—即使我们的预期相当正确—我们所知道的也只不过是概率或趋势。我常与好朋友布鲁斯·纽伯格玩几个小时的金拉米和十五子棋。我们乐此不疲地把时间消耗在胜算绝对可知的扑克和骰子上这一事实,证明了随机性的重要作用,从而进一步证明了概率的变化莫测。布鲁斯曾经作过精彩的总结:“概率与结果之间存在巨大的差异。可能的事情没有发生—不可能的事情却发生了—向来如此。”这是你应知道的关于投资风险最重要的事之一。

  虽然现在讨论的是概率分布,但我想花些时间专门谈一谈正态分布。显然,投资者需要对未来事件作出判断。为此,我们先选定一个我们认为事件可能围绕它而聚集的中心值。这个值可能是平均值或者期望值(预期发生的平均结果),可能是中位数(高于它和低于它的结果各占一半),也可能是众数(唯一最可能的结果)。不过,想要应对未来,只有一个核心期望值是不够的,我们必须了解其他可能的结果以及其发生的概率。我们需要一种能够描述所有概率的分布形式。

  多数围绕某一中心值聚集的现象—如人的身高—构成人们所熟知的钟形曲线:某个特定观察对象发生的概率在正中间达到峰值,并向两端(即尾部)逐渐变弱。可能身高5英尺10英寸'1'的人最多,5英尺9英寸或5英尺11英寸的人略少一些,5英尺3英寸的人或6英尺5英寸的人更少一些,4英尺8英寸或4英尺7英寸的人几乎没有。标准分布不是逐一列举每个观察对象发生的概率,而是提供了一种概括概率的简便方法,如此一来,少许统计数字便能够告诉你关于未来你必须知道的一切。

  最常见的钟形分布被称为“正态”分布。但是,人们往往将钟形分布和正态分布混为一谈,其实二者是不一样的。前者是一种分布类型,而后者是具有明确统计特性的特殊的钟形分布。未能将两者正确地区分开无疑是造成近期信贷危机的重要原因。

  在危机发生前的那几年,金融工程师,或称宽客(quant),在创造和评价金融产品(如衍生品)及结构性产品中扮演了重要的角色。多数情况下,他们会假定未来事件呈正态分布。但是,正态分布假设的是尾部事件极少发生,而金融事件的分布—由具有情感驱动极端行为倾向的人所决定—或许应被理解为具有“肥”尾。因此,当大规模抵押贷款违约发生时,本来被认为不可能发生在抵押贷款相关性金融工具上的事件开始频繁地发生。在正态分布基础上构建金融工具的、没有太多余钱应对“尾部事件”(有些人可能会借用纳西姆·尼古拉斯·塔勒布的术语“黑天鹅”)的投资者,往往会遭遇失败。

  既然当前投资已经如此依赖高等数学,我们就不得不警惕人们错误地将简单假设应用到复杂世界中的情况。量化往往使某些不该被轻信的言论获得过高的权威,即有可能会造成麻烦。

  ………理解风险的关键是:风险很大程度上是一个见仁见智的问题。即使是在事件发生之后,也难以对风险有明确的认识。当你看到一位投资者在经济不景气的时候比另一位投资者损失的少时,你可能得出这个投资者所承担的风险较小的结论。或者当你注意到一项投资在特定环境下比另外一项投资跌得厉害时,你可能因此便说它的风险较大。这些结论一定是正确的吗?

  平心而论,我认为投资表现是一系列事件—地缘政治的、宏观经济的、公司层面的、技术的、心理的—与当前投资组合相碰撞的结果。迪姆森的话可以解释为:未来有多种可能性,但结果却只有一个。你得到的结果对你的投资组合可能有益,也可能有害,这可能取决于你的远见、谨慎或者运气。你的投资组合在一
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