书名: 肥尾效应（《黑天鹅》《反脆弱》作者塔勒布量化投资开山之作，管理尾部风险，应对不确定的世界。这本书即使只读懂10%，也会令你受益匪浅！）
作者: 纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
格式: EPUB
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出版: 中信出版社
作者分类: 纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
Title sort: 肥尾效应（《黑天鹅》《反脆弱》作者塔勒布量化投资开山之作，管理尾部风险，应对不确定的世界。这本书即使只读懂10%，也会令你受益匪浅！）
日期: 02 10月 2022
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出版日期: 7月 2022
修改日期: 02 10月 2022
大小: 16.48MB
语言: 中文
接下来我们转到极端斯坦，同样随机选取两个人，且他们的财富之和为3 600万美元。这时最可能的情况不是两人都有1 800万美元，而是一人拥有35 999 000美元，另一个人拥有1 000美元。
这个例子清晰地展示了两个大类之间的差异，对于亚指数类分布来说，破产更可能来自某次极端事件，而不是一系列糟糕事件的累积。这一逻辑在20世纪早期由精算学家菲利普·伦德伯格提出[155]，到20世纪30年代由哈拉尔德·克拉默整理完善[51]，对传统风险管理理论形成了巨大挑战。但如今，很多经济学家完全忽视了这一点。从保险的角度讲，分散化有效的前提是，损失更可能来自一系列事件而不是单个事件。
这一点也说明，保险只能在平均斯坦中起作用，在存在巨灾风险的情况下，永远不要出售一种损失无上限的保险，这一点被称为灾难原则。
正如我们之前所见，偏离中心很远的极端事件扮演了非常重要的角色。黑天鹅的核心并非“频繁出现”（这个词经常被这样误用），而在于出现时的影响更大。最肥的肥尾分布只会有一次非常大的极端偏离，而不是多次较大的偏离。下一章的图4.4显示，如果我们采用像高斯那样的分布并开始逐渐增肥尾部，那么超过给定标准差的样本数量就会下降。事件落在一个标准差范围内的概率是68%。随着尾部增肥，以金融市场的回报为例，一个事件落在一个标准差内的概率会上升到75%至95%。所以请注意，尾部增肥会让峰度更高，肩部缩小，发生大偏差的概率会增加。这是因为，概率之和为1（哪怕在法国也是如此），概率密度在某一区域的升高会导致另一区域密度的降低。
