|
Читайте также: |
Ниже читатель найдет дополнительные мысли, которые пришли ко мне после завершения книги, например соображения о том, считали ли богословы, что Бог неуязвим – или же что Он антихрупок, а также: история измерений как проблема лоха в области вероятности. Что касается дополнительного чтения, я не повторяю названия, которые упоминались в предыдущих книгах, особенно если речь идет о философской проблеме индукции, проблеме Черного лебедя и психологии неопределенности. Я умудрился протащить в этот раздел кое‑какую математику, невзирая на Алексиса К., лондонского редактора, который боится формул (в частности, определение хрупкости в примечаниях к Книге V и математическую модель в основе рассуждения о том, что «маленькое красиво»). Учтите, что в Сети можно найти и другие специальные примечания.
Отшельничество. После «Черного лебедя» я провел в отшельничестве 1150 дней, около трехсот упоительных дней в году минимально общаясь с внешним миром, – плюс двадцать лет размышлений о проблеме нелинейности и нелинейного риска. В каком‑то смысле меня достали ученое сообщество и псевдонаучные достижения. Наука и познание – это убедительные, глубокие, строгие доводы, доведенные до логического завершения, а не наивная (via positiva) эмпирика или пустой треп. Вот почему я отказался от призванной превратить книгу в товар (и используемой для обмана читателя) журналистской идеи снабжать текст «ссылками». Я предлагаю «дополнительное чтение». Мои доводы не должны зависеть и действительно не зависят от одной статьи или одного результата, если не считать развенчание ложных теорий а‑ля via negativa – там ссылки нужны для наглядности.
Шарлатаны. В статье про «Четвертый квадрант», опубликованной в International Journal of Forecasting (ее можно найти в Сети в числе вспомогательных материалов к «Черному лебедю»), я эмпирически, используя все доступные экономические данные, показал, что жирные хвосты одновременно чреваты катастрофой и непредсказуемы, – поэтому все «квадратичные» методы не работают с социально‑экономическими переменными: регрессия, среднеквадратическое отклонение, корреляция и так далее (технически коэффициент эксцесса при обработке десяти тысяч выборок может возникать из одного наблюдения, иначе говоря, все измерения жирных хвостов – это ошибки отбора). Это очень сильное утверждение а‑ля via negativa: оно означает, что мы не можем использовать ковариационные матрицы – они ненадежны и неинформативны. На деле этот вывод следует из определения жирных хвостов, так что в эмпирическом доказательстве нет нужды; но я все равно привел в статье все расчеты. Любой честный ученый спросил бы: «Что нам теперь делать?» Истеблишмент экономической науки статью попросту проигнорировал. Это свора шарлатанов – по любым научным нормам и этическим принципам. Многие «нобели» (Ингл, Мертон, Шоулз, Марковиц, Миллер, Самуэльсон, Шарп и еще кое‑кто) положили шарлатанские предпосылки в основу своих трудов, иначе они получили бы другой результат. Шарлатаны (и хрупкоделы) уютно устроились в своих учреждениях. Это вопрос этики; см. примечания к Книге VII.
Исходя из задач этой книги я не беру в расчет ни одну экономическую работу, в которой для анализа области жирных хвостов используется регрессия – так и так это пустая болтовня, – за редкими исключениями, например, Pritchet (2001), где жирные хвосты не влияют на результат.
Дата добавления: 2015-07-20; просмотров: 41 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Как жирные хвосты (Крайнестан) возникают из‑за нелинейных реакций на параметры модели | | | Пролог и книга I. Антихрупкость: введение |