摘要
2007年，全球最大的几家银行雇佣了数千名风险分析师，运行着复杂的量化模型。这些模型能够以惊人的精度对单个抵押贷款支持证券进行定价。它们可以计算违约概率、分配信用评级，并生成令监管机构满意、令股东安心的风险价值估值。然而到了2008年，全球金融体系几乎崩溃。这些模型并非未能完成其设计目标，而是被应用于一个它们根本无法处理的问题。 个别抵押贷款是可以计算的，其违约率可以根据历史数据估算。但数百万个捆绑、拆分和重新捆绑的证券之间错综复杂的相互作用，却产生了截然不同的结果。当房价下跌时，连锁反应会通过任何模型都无法描绘的相互关联而迅速蔓延，因为这些关联本身就是系统复杂性的涌现属性。银行将这种真正的不确定性视为风险问题来处理，这是根本性的认知错位。 这并非一个关于数学错误的故事，而是一个关于概念误用的故事。我们经常用“风险”这个词，但实际指的却是完全不同的东西。项目风险评估、地缘政治风险分析、人工智能风险讨论：在大多数情况下，“风险”一词都成了“可能发生不好的事情”的代名词。这个词掩盖了一个在实践中至关重要的区别。 沃恩·坦（Vaughn Tan，新加坡国立大学商学院教授，长期研究组织如何应对不确定性，著有《不确定性思维》一书）多年来致力于剖析组织如何应对未知事物，他描述了一种连锁反应，这种反应使得这种困惑后果严重：我们如何称呼某件事物决定了我们认为它是什么，而我们认为它是什么又决定了我们如何行动，最终决定了结果。当我们把某种情况贴上“风险”的标签时，我们实际上是在暗示未来状态是可知的，其概率也是可计算的。这种暗示会激活一套特定的工具：定量模型、成本效益分析、预期值计算和保险机制。如果情况确实存在不确定性，这些工具就会产生虚假的自信，而这比承认无知更糟糕。 因此，混淆风险和不确定性并非语言表达不准确的问题，而是行动误入歧途的问题。正确使用词汇是正确应对的前提。本文追溯了二者的区别，探讨了我们为何总是混淆二者，并分析了这种混淆所带来的实际后果。 区别 1921年，美国经济学家弗兰克·奈特（Frank Knight，芝加哥经济学派的重要奠基人之一，他对风险与不确定性的区分至今仍是经济学和管理学领域的基础概念）出版了《风险、不确定性和利润》一书，该书阐明了人们与未知事物之间两种截然不同的关系。 风险描述的是已知未来可能状态及其概率的情况。例如，一枚均匀
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