全球最帅面孔 风险的N种面孔



通常情况下可以控制的风险,并不像无法控制的风险那样令人感到恐惧,即使前者发生的几率比较高。在往返于米兰和威尼斯的高速公路上发生车祸事故的几率极高,但并没有人为此感到恐惧,因为人们可以自己掌控方向盘,自己决定要不要冒险开快车,拿生命开玩笑。我们习惯凭着情感、经验、数字或个人喜好评估风险,而理智总是被排挤在外,结果就是,我们并不认识风险。

风险相对论

在我每天阅读的报纸上设有让读者深入了解科学知识的版面,其中一篇报道介绍了国际极具权威性的杂志最新的研究论文。报道指出,胆固醇比较高的人罹患心脏病的几率比一般人高出50%,可以想象胆固醇高的人读过之后一定会非常不安。此时我们不妨思考一下:“这个数字到底要传递什么信息?”

让我们先以其他方式呈现同样的数据。

根据预测,年龄为50岁的胆固醇值正常的人,每100人中有4个人会在接下来的10年内罹患心肌梗塞;同样的年龄但胆固醇值高的人,则有6个人会罹患心肌梗塞。

对应的就是报纸上写的“50%”,因为增加的2个人是4个人的一半,也就是50%。

| http://www.aihuau.com/darticle3/list.asp?id=153086|41

4个人增加2个人,代表着“相对风险”提高了50%,但我们也可以换一种方式来表示同样的数据——着眼于“绝对风险”的提高。在这个例子中,“绝对风险”只提高了2%,也就是100人中有6人或4人的差别。相对于“50%”而言,“2%”这个数字会减弱报道对胆固醇高的读者造成的心理震撼。

只要了解这一点,我们就会冷静地思考数字到底在说什么,而不会过度忧虑不安。

再举一个例子,这也是我们在日常生活中常谈到的话题之一。

“坐车随时系好安全带,可以降低15%的危险”。

你也许会想,自己一直都系好安全带,没问题。可是你真的知道在系好安全带的情况下坐70年的车仍发生车祸而留下后遗症的几率是多少吗?一定不知道吧。这句话并没有说清楚,可以降低的危险是“绝对风险”还是“相对风险”。

假设你听说坐70年的车因为车祸重伤留下后遗症的几率是20%,如果例子中的“15%”代表的是“绝对风险”,只要计算20%减去15%即可。这代表着系安全带能大幅降低风险,使得你受伤的几率降到5%。如果例子中的“15%”代表的是“相对风险”,情况就完全不同了,降低的是20%的15%风险,也就是3%(20%×15%=3%)。这表示系安全带的确有效,不过效果没那么夸张,只能将风险降低至17%(20%-3%=17%)。

可以说,“相对风险”和“绝对风险”的差异会导致天差地别的结果。以“相对风险”叙述事物能激发人们强烈的反应,以“绝对风险”叙述则无法达到同样的效果。换言之,“相对风险”能放大数据应有的含义。大家千万不可忽视这种偏差带来的危险,例如制药公司就经常利用这种遮人耳目的手法诱导我们做出不合理的决策。

芝加哥经济学家史蒂芬8226;列维特在其著作《魔鬼经济学》中问道,“政府在投入资金消灭危险时,如果有消灭恐怖分子的威胁和心脏血管疾病的威胁两种方案可供选择,哪一种方案比较容易赢得大众的支持?”

虽然人们受到恐怖分子攻击而丧命的几率远低于因胆固醇过高导致动脉阻塞致死的几率,可是“我们无法控制恐怖分子的暴行,却能约束自己少吃高热量的洋芋片”。相较于可以控制的以及血管疾病的威胁来说,无法控制的恐怖分子的威胁更令我们感到恐惧。所以,我们更希望政府将资金投入到消灭恐怖分子的威胁的方案中。

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统计数据的风险

假设你是意大利人。有一天,你开车前往医院接受艾滋病筛查,遇到堵车。前段时间你刚读过相关资料,对艾滋病的认识如下:

在意大利,既不吸毒也没有危险性行为的人之中有0.01%会感染艾滋病。感染艾滋病的人接受检查,有99.9%会呈阳性;未感染艾滋病的人接受检查,有99.99%会呈阴性(换句话说,有0.01%的人实际上并未感染艾滋病,却遭误判为阳性)。

请问,如果某个人的检查结果显示为阳性,他实际感染艾滋病的几率有多高?

大多数人回答几率超过99%。|!---page split---|这种问题通常会扰乱人的思维,不过只要利用几率计算就能得出正确答案。此时的你被困在长长的车阵中缓慢前行,不能用纸笔,也没有计算器,该怎么办才好呢?

其实,只要换个方法叙述,就能马上得出答案。比如说,假设有10000人既不吸毒也没有危险性行为,其中有1人(0.01%)罹患艾滋病,测试结果中有99.9%的几率(接近于100%)正确显示为阳性。其余9999人并未感染艾滋病,但这些人当中有1个人的检查结果会误判为阳性。也就是说,10000人当中有两个人的检查结果会呈阳性。

这两个人之中有几个人真的感染艾滋病?你应该已经看出,答案是2人中有1人罹患艾滋病。所以说,当某个人的检查结果为阳性时,实际罹患艾滋病的几率并非是99%,而是大约等于50%。这个检查结果至少有50%的几率是错误的,你最好重新接受检查。

再看一个问题。

甲小姐和乙小姐都怀孕了,她们去医院做B超检查,希望提早知道小孩的性别。

A. 如果是男婴,检查结果为“M”的几率为90%。

B. 如果是女婴,检查结果为“F”的几率为70%。

甲小姐的检查结果为M,乙小姐的检查结果为F。

请问,相对于乙小姐而言,甲小姐是否更有把握知道自己的小孩是男是女?

以适合这道问题的认知方法对照,就会发现上述推论与实际情况恰好相反。

假设有200名孕妇和甲小姐及乙小姐一起接受同样的检查,其中有100人怀了男婴,100人怀了女婴。根据题意,怀了男婴的100人之中,有90人检查之后得到正确的结果M;怀了女婴的100人之中,有30人检查之后得到错误结果M。所以,检查结果为M的孕妇当中,实际上会产下男婴的几率为120(90+30=120)人当中的90人,等于75%(90/120=75%)。这就是检查结果为M的甲小姐生男孩的几率。

怀了女婴的100人中,有70人检查之后得到正确结果F;怀了男婴的100人之中,有10人检查之后得到错误结果F。所以检查结果为F的孕妇当中,实际上会产下女婴的几率为80(70+10=80)人当中的70人,等于87.5%(70÷80×100%=87.5%)。这就是检查结果为F的乙小姐生女孩的几率。

从这两个例子中可见,不熟悉统计,很容易陷入陷阱,因为统计数据也会呈现出不同的“面貌”,而这种“面貌”错觉会扰乱我们的思维。

高估自己的风险

《华尔街日报》定期邀请几位投资专家,向他们询问该买哪些股票,同时把列有股票股价的网页打印出来,让人们射飞镖选出其中5支股票。之后,在一定期间内追踪这些股票的涨跌。结果人们射飞镖选出的股票经常比专家选的股票表现更好,这代表着,射飞镖的人本来就瞄准优质股票,或者只是运气好。

高估自己的能力多半起因于以往的美好经验。例如在20世纪90年代涉足股市的人比较容易创造投资佳绩,因为当时的投资市场处于成长期,充满了各种各样的机会,本来就比较容易获利。问题在于,大家都认定获利是靠自己的能力。

华尔街向来流传一句话:“不要把市场的成长趋势当成自己的智慧。”切记:在评估结果时,不要忽略偶然、运气、血清素等因素所起的作用。纳西姆8226;尼可拉斯8226;塔雷伯的话正中要害:“走运的笨蛋一点也不觉得是自己运气好……以为自己能掌控市场……只要观察这些人的态度,就可一目了然:成功的投资经理人走路有风,宛如支配者,比那些绩效不佳的投资经理人更爱大放厥词。科学家发现,神经传导物质血清素会影响我们的许多行为,能引发正面的反馈,促进良性循环,可是一旦发生坏事,就会往反方向逆转。”

自恋的陷阱还会在诸多场合干扰我们,比如平时购物或买足球彩票。大家应该都有因大甩卖的促销广告而买了一大堆自己不需要的东西回家的经历。便宜的购物中心或特价商品不断刺激消费者的购买欲,压抑人的理智。那些不买可惜的“跳楼价”商品,顿时令人忘记买了可能会吃亏(因为不需要的东西再怎么便宜,买了也不算赚到),“买了比较好”的理由(东西很不错,机会很难得)不断在脑中扩张。如果该商品真的能让人满足,买回家后一样开心也就算了,可是一回到家才开始觉得不满意,但很少人会反省自己太冲动,多半认为自己上当受骗了。

同样的,每星期都买足球彩票的人如果真的赚到钱,并不觉得是因为自己走运,而是认为自己有眼光。但如果不断输钱,便会觉得自己不走运。接连买了几次足球彩票都不中之后,也没有人会认为自己预测比赛胜负的准确率很低,即便每星期几乎都血本无归。不过话说回来,大家买的是“梦想”,没有赚钱又何妨。

投资的心理风险

按照传统的金融常识,风险与报酬呈正相关关系,也就是高风险、高报酬。这从“资本资产定价模型”中可看得出来。根据该模型,与股票风险相关的主要信息表示为β系数。系数代表某项投资的收益率和市场个体的收益率相比的结果。β系数为1,代表该股票和市场变动几乎同步;β系数大于1,代表该股票的风险比较高,变动也比市场整体平均来得大。

这种模型从传统观点来看并没有错,但却没有掌握投资人实际的行为。实际上,许多投资人在真正行动时会落入各种心理陷阱之中,无法认清风险和报酬之间的关系,而以不合理的方式管理股票。

一味追求低风险,不见得风险就低

假设你现在坐在家里的计算机屏幕前,打开证券公司漂亮的网页,登陆账户,只要买卖股票、债券等金融商品,马上就能享受到投资的美妙滋味。高科技让股票交易变得如此便利,你当然很清楚风险高的话报酬率也高,如果投资标的每天变动很大,赚赔也绝不是小数目。你偏好稳扎稳打,这样可以安心地长期投资,于是决定先以国家债券为投资标的,虽然获利少,但风险也低。不过,这种想法未必正确。投资风险低的标的,的确可以让人比较放心,可是这种做法合理吗?大家一起检验看看。

诺贝尔经济学奖得主、普林斯顿大学教授哈里马科维茨曾经提出,要做出正确的选择,除了应该考虑符合报酬的投资风险外,还应该注意该股票与其他股票的相对关系。所谓的“投资组合理论”,正是为了降低投资者所选股票的整体变动率,建议将各种投资标的组合在一起。考虑某支股票如何与其他股票互相影响,比考虑个别投资标的的风险更为重要。举一个极端的例子,有时候在投资组合中加入高风险的股票,可能会比加入低风险的股票更能降低投资组合的风险。与其把钱全部藏在地毯下面,不如把一部分放到看得见的地方(比较危险的地方)。

换句话说,如果你很谨慎,又想进行长期投资,不妨在投资所有的钱买债券的同时,追加10%的高风险证券。这样一来,投资展望就会大不相同。因为多了高风险的证券,那些低风险的证券也会改变样貌,整体投资组合的风险会变得比较低。

投资熟悉的企业有什么不对?

意大利股市有数千支股票,欧洲股市中有数万支股票,全世界的股票数量更是多得惊人。我们如何从中选择自己要投资的个股呢?如何分析每一支股票的投资报酬率和风险,并与其他个股相比呢?

美国股市占了全球股市大约47%,日本占了26%,英国占了13%。现代投资组合理论基于这种情况,提倡大家投资多种标的。可是我们真的懂得这种原则吗?美国人的投资标的中有93%是美国股票,日本人的投资标的中有98%是日本股票,英国人的投资标的中有82%是英国股票。

不止如此。可口可乐总公司位于英国佐治亚州亚特兰大市,这家跨国企业的股票有16%落在谁手上?答案是亚特兰大的居民。意大利食品集团玛拉特的债券持有人多半是意大利艾密莉亚州居民。由此可见,人们喜欢把钱投资在自己最熟悉的公司——离自己不远的公司,于是这些公司也成了他们最信任的公司。

可是“离自己不远”、“比较熟悉”、“值得信任”这些特征,与该股票的风险或报酬率毫无关系,而且也不符合投资组合理论力荐的投资多样化。人难免会陷于潜意识选择自己熟悉的公司的状况中,不过熟悉的公司,还容易受到“同乡爱”的情绪支配,“同乡爱”对合理投资毫无益处,反而有让人误判投资标的的危险。  

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