Nassim Nicholas Taleb
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布：纽约大学理工学院风险工程系特聘教授，风险管理理论研究者。著有《反脆弱》《黑天鹅》。
几年前，我用来自社会经济变量的两千万条数据（当时的有效数据）做研究发现，每当出现一系列偏差，或者说“黑天鹅事件”（the Black Swan）时，经济学的流行工具和计量经济学就不再奏效。简单地说，10 000个观察中的一个，或者换句话说，40年中有这么一天，教室中央出现了一只巨型猛犸象。这可以解释大部分的“峰度”（Kurtosis），我们称它为“肥尾”（Fat tails），即在所考虑的分布中，有多少偏离了标准高斯分布，或者远程事件在决定总体特性方面起多大作用。就美国股市而言，1987年的崩盘，单日就决定了其80%的峰度。同样的问题也出现在利率、汇率、商品及其他变量中。问题不只是数据存在肥尾（一些人“记吃不记打”），问题在于我们永远不能确定“尾巴”有多“肥”，永远不能。
言下之意是，经济学上使用的那些工具在科学上是无效的（除非在变量受到限制的某些罕见情况下），这些工具的基础是平方变量（更严格地说，是欧几里德的[euclidean]，或欧几里德距离[L-2 norm]），如标准差、方差、相关性、回归或风险值——你在教科见到的那类玩意儿。你在研究中发现的所谓“p值”，对经济与金融变量来说没有意义。甚至在数理金融学中使用的更先进的随机微积分技术，在经济学上也不起作用，除非在选定的领域内。
因此，基于这些标准统计方法的大多数经济学论文的结果——人们在统计学课堂上学到的那些东西——你无需指望它们能重复，事实上它们也的确不能重复。此外，这些工具还会引发愚蠢的冒险。任何替代的技术都难以得出对罕有事件的可靠对策，除非我们能够知道远程事件是否被低估了，而且又没有赋予它真正的价值。
证据
故事发生了令人沮丧的转变，具体如下：我为以上论断写了篇论文——外加一个显示了某些统计学观点之不可能性的先验数学推导——简直可以和“黑天鹅理论”相提并论。这篇论文待在网上多年，却又被张贴到edge的网站上（具有讽刺意味的是，edge发出的时间恰恰是雷曼兄弟[Lehman Brothers]宣告破产前的几个小时）。论文在社会科学研究网络SSrn上被下载了几万次。作为额外的增补，一个更严谨的版本还被发表在一本同行评议的统计学期刊上。
我以为这件事就这样结束了，而且人们将会关注这些证据；毕竟，我以科学启示、交流和证据传送的精确原则对待它。然而，什么都没有发生。更糟糕的是，我卖出了上百万本《黑天鹅》，还是什么都没有发生，这样看来，不可能是成果没被适当地传播。我还在一个国会委员面前作证（两次），甚至还有模型引发了金融危机，然后也什么都没有发生。我得到的唯一回击是说我“啰嗦”“自我”“傲慢”“愤怒”，或者为了丑化目的，说我“虚无缥缈”。没有人去解释，为什么那些流行的经济学伎俩不是江湖骗术和彻头彻尾的模型欺诈。
经济游戏中“庇护衣”的缺失
直到有一天，我收到一名消防员的信息，一切都变得清楚了。他认为我对尾部风险（tail risk）的想法是极易理解的。他的问题是：那些风险专家、学者和金融建模者怎么会不明白呢？
那么，看着我，答案就在信息本身那儿。作为一名消防员，这个小伙子负担不起误解风险和统计特性的代价，他会因自己的错误受到直接损害。换句话说，他在这场经济“游戏”中有“庇护衣”。此外，他的工作是可敬的，为他人甘冒生命之险，其他人也因此无须冒险。
所以，模型欺诈的根源必然是游戏中庇护衣的缺失，大量的金钱和危险的权力更增加了其严重性。如果建模者和预测者因自己的错误而受到损害的话，他们就会退出这场游戏或者提高他们的道德水平了。其他人（社会）要为这个错误买单。显然，建模者和预测者的学术职业主要是“玩游戏”，他们取悦“著名”期刊的编辑，或关注被“高度引用”。当受到质疑时，他们就用虚无主义的谬论开脱说：“我们必须从某个地方开始。”——这句话简直能为使用占星术作为科学的基础进行辩护。商界也有一种让人难以置信的流行认知：对学术职位而言，在“工作市场”中，一个“成功的博士学位”就会有“好结果”。在某商学院，我拒绝教授风险模型和“现代投资组合理论”，我就被直截了当地告知，作为一名教授，我的使命就是帮助学生找到工作。我觉得所有这些很不道德——为了利益而制造损害。首要的事，是不去造成伤害。只有在经济游戏中建立“庇护衣”的规则——即阻挡来自一个人犯错导致的直接损害——才能够揭露这类研究中游戏性的一面，进而与现实建立某种形式的联系。
