Sort svane
En sort svane er en uforudsigelig begivenhed, der er ud over, hvad der normalt forventes af en situation, og som har potentielt alvorlige konsekvenser. Sorte svanehændelser er kendetegnet ved deres ekstreme sjældenhed, deres alvorlige virkning og praksis med at forklare udbredt undladelse af at forudsige dem som simpel dårskab i bagefter.
Key takeaways
- En sort svane er en ekstremt sjælden begivenhed med alvorlige konsekvenser. Det kan ikke forudsiges på forhånd, skønt mange hævder, at det burde være forudsigeligt efter dette.
- Sorte svanehændelser kan forårsage katastrofale skader på en økonomi, og fordi de ikke kan forudsiges, kan de kun forberedes på at opbygge robuste systemer.
- Afhængighed af standardprognoseværktøjer kan både undlade at forudsige og potentielt øge sårbarheden over for sorte svaner ved at sprede risiko og tilbyde falsk sikkerhed.
Black Swan Events
At forstå en sort svane
Udtrykket blev populariseret af Nassim Nicholas Taleb, en finansprofessor, forfatter og tidligere Wall Street-erhvervsdrivende. Taleb skrev om ideen om en sort svanebegivenhed i en bog i 2007 forud for begivenhederne i finanskrisen i 2008. Taleb argumenterede for, at fordi sorte svanehændelser er umulige at forudsige på grund af deres ekstreme sjældenhed, men alligevel har katastrofale følger, er det vigtigt for folk at altid antage, at en sort svanebegivenhed er en mulighed, uanset hvad det måtte være, og planlægge i overensstemmelse hermed.
Senere brugte han finanskrisen i 2008 og ideen om sorte svanehændelser for at argumentere for, at hvis et brudt system får lov til at mislykkes, styrker det det faktisk mod katastrofen af fremtidige sorte svanehændelser. Han argumenterede også for, at omvendt et system, der er forsynet med og isoleret fra risiko, i sidste ende bliver mere sårbart over for katastrofalt tab i lyset af sjældne, uforudsigelige begivenheder.
Taleb beskriver en sort svane som en begivenhed, at 1) er over den normale forventning, der er så sjælden, at selv muligheden for, at den kan forekomme er ukendt, 2) har en katastrofisk indflydelse, når den forekommer, og 3) forklares i eftertid som om det var faktisk forudsigeligt.
For ekstremt sjældne begivenheder hævder Taleb, at standardværktøjer til sandsynlighed og forudsigelse, såsom den normale fordeling, ikke finder anvendelse, da de afhænger af stor population og tidligere prøvestørrelser, der aldrig er tilgængelige for sjældne begivenheder pr. Definition. Ekstrapolering ved hjælp af statistikker baseret på observationer af tidligere begivenheder er ikke nyttigt til at forudsige sorte svaner og kan endda gøre os mere sårbare over for dem.
Vores manglende evne til at forudsige sorte svaner betyder noget, fordi de også kan have så alvorlige konsekvenser. Ufuldstændige begivenheder, uanset hvor uforudsigelige, er naturligvis mindre interessante.
Det sidste centrale aspekt af en sort svane er, at som en historisk vigtig begivenhed, er observatører ivrige efter at forklare det efter faktum og spekulere i, hvordan det kunne have været forudsagt. Sådanne retrospektive spekulationer hjælper imidlertid ikke med at forudsige sorte svaner.
Eksempler på tidligere sorte svanehændelser
Det amerikanske boligmarkeds økonomiske nedbrud under krisen i 2008 er en af de seneste og velkendte sorte svanehændelser. Virkningen af nedbruddet var katastrofalt og globalt, og kun nogle få udliggere var i stand til at forudsige, at det skete.
Også i 2008 havde Zimbabwe det værste tilfælde af hyperinflation i det 21. århundrede med en højeste inflation på mere end 79, 6 milliarder procent. Et inflationsniveau på dette beløb er næsten umuligt at forudsige og kan let ødelægge et land økonomisk.
Dot-com-boblen i 2001 er en anden sort svanebegivenhed, der har ligheder med finanskrisen i 2008. Amerika nød hurtig økonomisk vækst og stigninger i privat formue, før økonomien katastrofalt kollapsede. Da Internettet var i sin spædbarn med hensyn til kommerciel brug, investerede forskellige investeringsfonde i teknologiselskaber med oppustede værdiansættelser og ingen markedstraktion. Da disse virksomheder foldede sig, blev midlerne hårdt ramt, og nedadgående risiko blev overført til investorerne. Den digitale grænse var ny og næsten umulig at forudsige sammenbruddet.
Som et andet eksempel blev den tidligere succesrige hedgefond, Long-Term Capital Management (LTCM), drevet ned i jorden i 1998 som et resultat af ringvirkningen forårsaget af den russiske regerings gældsgæld, noget selskabets computermodeller ikke kunne have forudsagt .
Sammenlign Navn på udbydere af investeringskonti Beskrivelse Annoncørens viden × De tilbud, der vises i denne tabel, er fra partnerskaber, hvorfra Investopedia modtager kompensation.