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⊙王 啸
两本2007年的畅销书以及它们的作者的地位在随后的金融危机中彻底改变。
在此之前，《黑天鹅》作者塔勒布的观点屡受金融界风险管理人员以及学院派充满情绪化的反对和质疑；短短一年后，“黑天鹅”一词却成了金融管理者、交易员们不可不知的口头禅。而《动荡年代》的作者，曾被誉为“金融指挥家”的艾伦·格林斯潘却从云端跌落，成为千夫所指的金融危机始作俑者。
在塔勒布和格林斯潘的书中，都反复提到影响美国乃至世界金融界动荡的几件大事：1987年美股“黑色星期一”，1998年长期资本管理公司巨额亏损被接管，2001年“9.11”恐怖袭击等。但有意思的是，这几个事件被两人作为论据形成的观点却截然不同。
塔勒布把它们作为“黑天鹅”的例子，指出它们具有三个特征：不可预知，影响重大，事后寻求各种解释。塔勒布认为，我们生活的世界可以这样分类:一个是平均斯坦的世界，一个是极端斯坦的世界。前者例如人的身高、体重、选择牙医作为职业的年收入（选择了牙医作为职业，一生的收入应该是平稳上升的）。后者比如富豪之间的财富差距（比尔·盖茨的财富往往超过随机抽出100个富豪身价的总和），图书销量的差距（一本畅销书的销量往往超过书店里不起眼的100本书的销量），以及从事演员、歌手、运动员等“赢家通吃”的职业生涯（一夜成名或终生碌碌）。
按此分类，金融行业和从事金融职业是一个充满“黑天鹅”事件的，极端斯坦的世界。前面的几个例子，加上安然、世通等系列会计丑闻，以及去年爆发的全球金融风暴，都带有鲜明的“黑天鹅”特征。它们出现频率之高和极具颠覆性的后果，使得平均斯坦世界里的预测模型屡次尽失颜面。难怪塔勒布书中将“钟型曲线”称为“智力大骗局”，对它“竟然成为风险管理工具，被监管者和身着深色西服，以乏味的方式谈论货币的中央银行人员使用”感到震惊。
果然，书出版后仅几个月，黑天鹅就在对冲基金行业应验了。2007年8月初，股市和债市的天空依然晴朗，次级债问题刚刚浮现一丝阴云。谁也没有料到，一场灾难即将降临在几只享誉业内的对冲基金头上。
灾难一周之后，财经媒体普查了伤员名单，很多业内持续盈利的基金短短一周内遭受从5%到到30%的损失。更大的损失在于无形资产——“市场中性”策略由此变得名不副实，量化、科学投资的招牌上挂上了一道尴尬的新疤。
格林斯潘与塔勒布同样亲历这些事件，但格老的主张却极其自信，他在《动荡年代》的序中开宗明义：“我越来越相信，美国经济最强大的力量在于它的弹性：那种化解混乱并且复苏的能力。它发挥作用的方式和步伐常常让人根本无法预测，更不用说去操控它了。”
这句话让人想起塔勒布引用的泰坦尼克号船长E J 史密斯在1907年说的一段话：“根据我所有的经验，我没有遇到任何…值得一提的事故。我在整个海上生涯中只见过一次遇险的船只。我从未见过失事船只，从未处于失事的危险中，也从未陷入任何有可能演化为灾难的险境。”
5年后，泰坦尼克号船长的船沉没，成为历史上提及次数最多的海难事故。格林斯潘话音刚落半年后，美国爆发了上世纪30年代大萧条以来最严重的经济危机，次债危机这只“黑天鹅”彻底粉碎了美国金融体系“自我修复的弹性”的神话。
在我看来，格老始终不渝坚持了三样错误：
首先，作为货币政策制订者，格老几乎颠覆了货币政策制定者的传统角色，他通过把基准利率在过长时间里压的过低，不断地“吹连环泡泡”。互联网泡沫破灭后，迅速以楼市泡沫取而代之。居民储蓄降落至零点，为上世纪大萧条以来最低的水平，美国人和美国机构以借款和透支未来享受着现世的繁荣。
第二个错误在于，作为监管者，格老骨子里蔑视监管。衍生金融产品在格林斯潘执掌美联储18年里滋生蔓延，几何倍增。可就连乔治索罗斯这样的大炒家都对其退避三舍，股神巴菲特更将其斥之为“金融界的大规模杀伤性武器”，前任世行首席经济学家斯蒂格利茨等人也不断呼吁加强监管。面对这些声音，格老祭出他的招牌的自反修辞——金融体系可以“自我监管”。他在书中声称：“我们没有合理的选择，除了让市场自行其是。市场失灵只是鲜有的例外，而且其不利后果可以被灵活的经济和金融体系充分消弭。”
在格老的“自我监管”，“自我修复”理念下，美国金融产品和金融模式的创新长期游离于监管之外。例如建立在次级债等打包债权之上的CDO，CDO"n，CDS等在场外交易，没有统一的清算系统，交易不透明，定价无标准，衍生不受限。一旦房价拐点这只黑天鹅飘过美利坚广袤的土地，这些链条复杂的金融定价系统突然失灵，对手方纷纷违约，流动性顿失，最终将金融帝国和实体经济拖入泥潭。
第三个不得不说的错误，是格老作为学者的模型崇拜。尽管对于预测行为有所警惕，格老并不放弃对预测的偏爱，尤其当预测建立在合理假设、复杂精准的模型、计算机运算能力的基础之上。在《动荡年代》的收篇之章，他预言了世界主要经济体2030年的蓝图：“当我们驶入2030年，美国经济体将更加庞大，其规模比现在会再扩大3/4，并且不会发生意外的长期危机……”。也许正是格老根深蒂固的市场崇信和模型崇拜，遭致个人声誉和美国金融史上经历了最为严重的“黑天鹅”事件。
毫无疑问，平均斯坦世界里的“钟型曲线”、线性回归屡次遭到黑天鹅的嘲弄，却在一代代的商学院项目里“毁”人不倦。不但让塔勒布深感不解，连我也觉得难以理喻。
进入华尔街的MBA们揣着金融模型的半瓶子醋，熟练地运用电子表格生产漂亮的图表，从事着创新传品，估值报告、风险管理等令人尊敬的“团队作业”。他们通宵达旦地围着笔记本电脑，也不愿意花上半天时间到客户公司或借款个人那里做个实地调查。第二天清晨，他们扎上"抑制血液循环的昂贵装置（领带）"（语出塔勒布），挂着职业的微笑向客户推销各类风险收益产品，或者富有效率地与评级机构，风控部门同样具有学历背景的人一同修改模型参数或历史数据，以便达到理想的评级要求或风险标准。
我认为，无论何种模型，总摆脱不了几处“软肋”：种种前提假设能否刻画现实世界，历史数据能否代表未来，以及结论对模型参数的敏感性等等。
就结论对模型参数的敏感性而言，塔勒布举了一个20世纪60年代自然科学领域的例子：麻省理工学院的气象学家爱德华·罗伦茨建立了一个天气变化模型，并反复模拟试验，得到的结果却大相径庭。在排除各种可能后发现，计算结果的巨大差异不是来自模型错误，而是输入参数的小小的四舍五入。自然科学中尚且如此，在社会领域中，随着模型化的过程需要越来越精确，参数的误差导致的结论错误率会迅速上升。塔勒布提及哈耶克在诺贝尔经济学奖的获奖演说《知识的伪装》，反对在社会科学中使用硬科学的方法。然而塔勒布感叹到，哈耶克的反对正好发生在这些方法在经济学和金融领域大行其道之前夜。
前提假设过于简化的最好例子莫过于CAPM。上世纪60年代资本资产定价模型诞生后的几十年，它在股价估值和衡量投资组合业绩方面的应用大行其道。尽管几十年的经验证据反复证明着CAPM在实践中的无效，但任何一家商学院的核心课程都离不开这门好看又好用的绝活。
历史数据对未来的代表性是建立在模型估值基础上的金融产品的另一处致命所在。巴菲特在2008年度"致股东函"指出，在抵押债券市场上出现的令人震惊的损失，最主要的原因是销售人员，评估机构、投资者依赖的模型过分倚重基于历史数据的模型分析，而忽略了发生在眼前的房价泡沫和严重投机的可能后果。
这种教训其实并不新鲜，长期资本资产管理公司的两位诺贝尔经济学奖获得者就是利用一套电脑自动运行的数学模型来投资的。他们使用计算机处理大量的历史数据，动态计算两种不同证券间的合理价差，通过套利组合从中获利。他们万万没有料到，俄罗斯金融危机这支“黑天鹅”引发了欧洲经济体的金融动荡，结果它所沽空的德国债券价格上涨，做多的意大利债券等证券价格下跌，导致套利组合两头损失惨重，把长期资本资产管理公司拖入事实破产的命运。
这种错误并不新鲜，新鲜的是错误能够一犯再犯。