描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787550702967
稍微提前一点预知意外事件，通过概率树避免投资失误
作者权威性，学院派和实战派相结合的专业人士，实战经验达15年。
《围捕黑天鹅：**波动性市场的投资风险防范》的推出迎合了市场的一个迫切需求：金融业应对类似08金融危机这种超级风险的全新决策方式。
波斯纳通过多年实践，适时推出新的手段，帮助评价和应对当前的超级风险
一名大摩首席分析师的自白。
如何避免4 个月内投资损失96% 的。
黑天鹅悲剧发生在你的身上！
波斯纳把传统的由格雷厄姆和多德发展出来的基本面分析方法与认知科学、计算理论和量子金融的*进展精巧地结合在一起。他把概率分析的方法引进决策过程，告诉我们如何通过对一系列的可能情形进行判断来做预测，还向我们解释了：
如何在过度自信和不够自信之间找到平衡；
如何对事关重大且突如其来的新信息作出准确的反应；
如何克服信息过载；
如何瞄准重大问题；
如何打破信息不对称的局面；
如何把人类直觉和复杂的分析手段结合到一起。
在强调有效利用我们已有的计算资源计算机和人脑的同时，波斯纳还为分析师、投资者、交易员、公司高管、风险管理经理、监管人员、政策制定者、新闻工作者以及所有需要应对*波动事件的挑战的人，提供了一个新的作决策的思路。
我们需要一双看破表象的金睛火眼。
导言
推荐序 与波动事件共舞
权威推荐
导言
部分 不确定性
第1章 与群体一致，直到发现改变的催化剂
波动的基本面
推倒多米诺骨牌的投资新手
乌合之众
紧跟精明投资者的代价
放大市场意外的群体相变
做掌握前馈的诸葛亮
反馈轻松砍断信用，撬翻市场
市场参与者如何通过学习适应变化的环境
第2章 用概率树展示所有的可能性
出没在普罗威登的黑天鹅
对波动性和概率树的简单介绍
为普罗威登公司定制的概率树
概率树的其他应用
普罗威登公司的故事就这样结束了
第3章 复杂建模有风险，平衡来源于对事实的把握
CIT的试验：自信应有怎样的基础
在过度自信和不够自信之间找到平衡
情绪层面的自信：一个不可靠的信号
自信与竞争
因光致盲：复杂建模的风险
留心光圈外的状况，及时调整模型
建模过程中的过度自信与次级贷款的崩溃
第二部分 信息
第4章 面对信息过载，要有战略意识
把握住趋势，就把握了钱景
市场上的信息过载
计算的性质与局限
选择性的信息战略，不要被空枪所迷惑
信息战略的障碍
第5章 实时决策，随时修正自己的想法
不能实时作出反应会怎样：CIT的分拆
红色预警信号：认知不协调
变化盲视，或温水煮青蛙综合征
实时决策的传统方法
实时更新假设的策略
实时决策的辅助技巧
准确：Discover金融服务公司的故事
第6章 如何避开信息不对称的陷阱
管理者的信息垄断
尽可能收集信息
抓住认知不协调的魅影
如何精心设计问题，获取具有诊断力的信息
第三部分 分析与判断
第7章 图解：复杂的分析，为的是一个简单的抉择
万事达卡和美国运通：如何找到关键变量
如何权衡关键变量
万事达卡和美国运通：重大问题与输出变量之间的关系
美国运通与万事达卡：在准确度与复杂性之间找到平衡
第8章 蒙特卡洛模型：一把双刃剑
利用蒙特卡洛模还可找到装载千万美金的沉船
将美国运通的法律风险量化处理
错误估计相关性的事故一直在发生
警惕只见树木不见森林的盲目
房利美：千万不要忽视因果联系的重要性
第9章 判断，要立足于现实的变化
沙利美的故事：政策变动带来的陷落
如何进行判断
价值投资需要判断的辅助
MBNA被对手轻易撼动的风险管理
《巴塞尔协议II》：资本标准遭遇滑铁卢
沙利美故事的结局
吃掉沙利美的三只黑天鹅
结论 黑天鹅仍将出现
致谢
肯尼斯·波斯纳笔力深邃，见解独到，让我们见识了分析师是如何在这个复杂而又充满不确定性的世界里应付裕如的。对于那些有志于成为分析师、财经新闻工作者、专业学者的人来说，《围捕黑天鹅》不可不读。
——特雷弗·S.哈里斯（Trevor S. Harris） 哥伦比亚大学商学院
作为一位受人尊敬的证券分析师，肯尼斯·波斯纳对黑天鹅事件有着*手的观察，《围捕黑天鹅》是他经过深思熟虑后的有感而发而写成的。在本书中，他不辞劳苦寻找意外事件的源头，为我们提供了一个应对意外事件的方法，有了这个方法，我们就有望降低意外事件的负面影响。
《围捕黑天鹅》中讲述了很多黑天鹅事件的故事，也描述了此类事件中非常罕见的正面结果。这本书对于任何一个在充满不确定性世界里跋涉的人而言都弥足珍贵。
——马丁·莱博维茨（Martin Leibowitz） 摩根士丹利公司董事总经理 《投资养老模式》（The Endowment
Model of Investing）合著者
那些八面玲珑的银行家和投资者何以会对由自己一手造成的金融危机感到讶异并泥足深陷呢？为什么公式化的规则和条例无法避免此类危机的发生呢？那些高深的模型何以会如此不着边际呢？我们该如何应对“集体行为的不可预测性”呢？如今，在金融市场大踏步迈入*波动性的泥潭之际，波斯纳给我们提供了富有洞察力的、诚实的见解，告诉我们如何与*波动现象共存。
——亚历山大·J.波洛克 （Alex J. Pollock）美国企业研究院、芝加哥联邦住房贷款银行前总裁兼CEO
《谈判天才》（Negotiation Genius）及《管理决策中的判断》（Judgement in Managerial
Decision Making）作者
波斯纳的大作《围捕黑天鹅》把行为经济学对于金融市场的精深见解和现实世界对于金融市场的深刻洞察结合在了一起。波斯纳不但有大智慧，而且有广博的专业背景，他用自己的批判精神帮助我们理解这个充满不确定性的世界。对于那些有志于研究行为经济学在预测市场行为时的作用的人来说，这本书颇值得一读。
——马克斯·巴泽曼（Max H. Bazerman） 哈佛商学院荣誉教授
《围捕黑天鹅》是心理学、统计学和经济学的完美结合体，它激励读者去寻找真正的答案。
——埃斯瓦斯·达莫达兰（Aswath Damodaran） 纽约大学
波斯纳利用他作为*分析师的经验，条分缕析地检视那些令很多曾叱咤风云的金融机构一败涂地的线索。当然，《围捕黑天鹅》不是在进行财务回顾，而是在告诉我们如何用直觉去理解数字，并为我们提供了一整套规范来预测未来的黑天鹅事件–不管结果正面还是负面，并且从中获利。
——拜伦·维恩（Byron R. Wien） 黑石咨询公司
部分
不确定性
Uncertainty
我所谓的合乎理性的态度或理性主义的态度是以一定程度的智力上的谦逊为前提的。只有那些拥有合乎理性的态度的人，才能意识到有些时候他们是错的，而且不会习惯性地忘记他们的错误。
不确定性有多种表现形式，黑天鹅事件只是其中之一。我们都试图看清未来，但也要知道，还有很多人在做着同样的事，而各种意见和决策的相互作用，很有可能会影响到我们想要预测的未来。投资者在面对此种不确定性时，特别需要这种准确地预测未来的能力，而在几乎所有的需要竞争、合作以及需要其他形式的集体行动的领域，打拼的决策者也都有这样的需求。
本章讲述了波动的几种主要的来源，并告诉大家如何在艰难时期更有效地进行预测。我们考察了波动性的三个来源：
，波动性之所以会产生是因为现实世界本身就很复杂，并且具有非线性的特点，这就意味着某些事件就如同天气或地震一样难以准确预测；
第二，集体行为就其本性而言，往往会导致共识思考发生突然的变化，因为人们在形成意见时经常会互相模仿；
第三，市场不仅仅会反映出基本价值，也会与现实世界互相作用，有时还会产生正反馈效应，从而导致结果的出现。
基于以上原因，即使是针对业务为单一的企业，分析师在预测其基本面的时候都要面临极为严苛的限制，更不要说预测行业动态或是宏观趋势了。不过，这并不意味着追踪黑天鹅就成了不可能完成的任务。为了应对这些挑战，我们先要仔细检视一遍？学预测的准则。
预测首先要提出假设并建立模型。不管这个模型是凭直觉建立的，还是经过有意识的推理论证而建立的，抑或是通过电建立的，预测都有赖于一系列的准则。也正是有了这些准则的存在，我们才能说这种预测是？学的。但是在实验室之外，我们非常容易变得懒散，在无法获得数据进行统计检验的变化环境下，更是如此。从我个人的经验来看，真实世界的决策者们时常会忽略两个非常重要的步骤：利用市场对模型进行校准，以及确保利用后续信息（也就是交易员所谓的“催化剂”）对假设进行检验。一个简单的经验法则就是：除非你能够指出某个催化剂可以用来检验某个与众不同的观点，否则就与市场共同的看法保持一致。当然，没有哪个规则能够确保在任何时候都管用，但这个规则可能会帮助你避免灾难性的损失（灾难性的损失常伴随着波动而发生）。发生在2007年底的房利美的故事是一个很好的例子。此时距政府接管房利美仅有数月之遥。
这个故事并不能告诉大家如何预测黑天鹅，却揭示了预测未来（辅以校准和催化剂）能够如何帮助我们避免灾难。在波动来临的时候，生存乃要务。
房利美前景之争，谁是谁非
作为一家上市公司，房利美的境况曾一度恶化，这让我在对其股票进行评级推荐的时候左右为难。如今，出于担心该公司会出现致命的流动性危机，美国财政部已经接管了房利美。到了2009年中，房利美的股票价格已经不足1美元。但是在2007年夏初，这一悲惨的命运却并未露出端倪。当时的股票价格为50美元，而且我还给出了“增持”的评级。我的投资假设是建立在这样的基础之上的：它的担保抵押贷款业务可以有效地避免违约风险，它所收取的高额费用也足以补偿偶尔由于不良贷款造成的损失，因此该公司的业务回报率看起来相当不错。我认为，该公司获利颇丰，主要原因在于房利美和房地美都享有政府特许的权利，基本上处于无人竞争的双寡头垄断的市场地位。根据我对公司收益的预测，加上估价模型所得出的结果，我相信房利美的股票价值应该在70美元左右。
为什么投资者们都看不到公司业务的巨大价值呢？大概是因为房利美并不提供当期的财务报表，使得那些善于研究数字的分析师们心存疑虑。而房利美没有财务报表是因为2004年其被证券交易委员会（SEC）裁定违反会计法规，管理人员遭解雇，财务报表需要进行重述。因为从2007年底开始，该公司就要重新开始报告当期的财务状况，我对于该公司有政府保障的业务价值判断很快就要接受检验。分析师们也会集中关注房利美的股票，并认识到他们有政府保障的业务的价值。到目前为止，一切都还不错：我不但有假设，也有一个催化剂。当然，这里也有风险。我和其他人一样，希望美国的房地产市场的衰退速度能够放缓，也希望房利美信贷损失的状况有所好转。不过，这些因素我在进行收益预测和估值的时候都已经考虑进来了，至少我是这样认为的。
然而，就在这个夏天，阴霾已经在天边若隐若现。从7月份开始，抵押贷款证券化市场的流动性开始枯竭，风险较高的次级贷款支持的债券已经停止了交易。这多少让人有点意外：我预料到这些债券的利差会扩大，但并不曾预料到交易会停止。自从1998年的全球货币危机（俄罗斯违约，长期资本管理崩溃使得资本市场一度陷入混乱）以来，流动性问题并不是一个太严重的问题。
但到了8月份，资本市场的问题开始恶化。很快，就连次级贷款证券化产品评级档的交易也停止了。全国的抵押贷款公司Countrywide公司遭到了挤兑。这可不是什么好兆头。
尽管有这些不祥之兆，房利美股票的价格依然在55美元左右徘徊。毕竟这家公司对抵押贷款证券化市场的依赖程度并不高，或者说该公司的业务正好与之背道而驰。在过去的几年里，高企的房地产价格引发了次级贷款爆炸性的增长，而该公司已经把其几乎一半的市场份额转让给了抵押贷款的贷款人，正是这些贷款人把风险越来越高的贷款投到了证券化市场当中。如今，这些市场都已经哀鸿遍野，房利美和房地美成了人们竞相追逐的的对象。它们作为政府支持企业的独特地位使得它们能够以比美国财政部利率更小的利差举债，而且在过去的危机中，由于政府支持企业的债券相对而言更为安全，投资者都会蜂拥而至购买此类债券，从而使得该公司的成本优势进一步扩大。没有迹象表明资本市场的波动性会危及房利美的基本面，相反，公司还有机会提高价格并占据更大的市场份额。
我草拟了一份报告，简要说明该公司长期收入和利润增长的情况，再一次重申了我做出的“增持”的评级。公司刚刚提高担保抵押违约的收费，因此的问题就是：新的收费较高的贷款什么时候能够进入资产组合，替换掉旧的贷款从而推高收入。这种计算并不复杂，而且我对这一预期很有信心。我的报告还针对信贷损失提出了一种新的预测。我分析了20世纪90年代初房利美在加利福尼亚州房地产市场衰退时的经验，并综合考虑了当时和现在的产品和市场状况差异。从分析来看，房利美的信贷损失会增加，但未必会造成太大的问题。
我的客户们却不大愿意依据过去的周期来推测信贷损失。其中一位客户警告我说：“分析师都低估了房利美的损失。”她不愿意多说，在我想要进一步了解她的理论之前就挂断了电话。这种反应让我有些不快，因为我在自己的分析上花费了很多心思，而且很想就其细节进行一番讨论。实话实说，我不觉得这位客户有什么远见卓识。（她怎么可能会有呢？她不过是一个典型的买方分析师，她的研究范围涉及了整个金融服务行业的各个方面。）看起来她的结论仅仅是对流言以及他人意见的反映。
波动的基本面
在结束这个故事之前，我们先要更深入地了解波动性，知道该如何对波动性进行分析。针对波动性问题，经济学家和？学家们都提出了大量的理论，试图对其进行解释。虽然了解波动性并不一定需要了解这些理论背后高深的数学知识，但理解了波动性的来源可以帮助我们更好地做出应对。我把波动性的来源分为三类：现实世界的复杂性、市场上的集体行为以及二者之间可能存在的正反馈效应（图1.1）。预测某个公司或某个行业未来的结果一般都要求要有简单、线性的模型，但我们都知道，按照自然？学家的理论，现实世界是非常复杂的，
他们发现了蝴蝶效应、自组织临界性以及其他的非线性过程。
蝴蝶效应开启了短期预测的时代
天气预报员很久以前就察觉到了大气的非线性特征，他们把这种现象称为蝴蝶效应。由于电影《侏罗纪公园》的热映，人们已经对这一概念耳熟能详了：印度洋上一只蝴蝶扇动翅膀这样一件看起来毫不起眼的事，通过一系列复杂的相互作用却有可能会在大西洋上引发飓风。如果企业和经济的基本面也受到类似效应的影响，那么想要进行长期的预测几乎就不可能了。这也就意味着，要从现在开始集中精力进行短期预测。
很多人都认为长期投资比短期交易更为可取，但在波动的时期内，这种理念就未免有些不切实际了。由于有了更好的模型和更细致的数据，预测短期天气的准确性已经取得了很大的进步，对于那些在其他领域与波动性做斗争的分析师来说，他们可以把提高预测的准确度当成自己的目标。
“蝴蝶效应”一词是由麻省理工学院的科学家爱德华·罗伦兹（Edward Lorenz）在20世纪60年代早期提出来的。
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