Статистические последствия жирных хвостов

Применение статистической теории в экономике «имеет свои пределы», а за миллионом «белых лебедей» всегда может скрываться «черный», заявил Герман Греф в отзыве на книгу Нассима Талеба. Закон больших чисел медленно срабатывает в экономике, поэтому наблюдение даже за миллионом «белых лебедей» не гарантирует отсутствие «черного». По словам главы «Сбера», книга американского публициста «наглядно показывает, почему люди на финансовом рынке нередко лишаются всех накоплений».

В естественных науках обычно есть возможность продолжать эксперименты, чтобы обеспечить достаточности выборки, но «в экономике, как правило, нельзя «добавлять» наблюдения по желанию», написал глава «Сбера». «По мнению Талеба, распределение практически каждой экономической величины имеет «жирный хвост». Это означает возможность наступления крайне редких, но очень больших отклонений. В деловой практике такое явление известно. Например, страховой бизнес при риске разориться на одной-единственной катастрофе не продает страховку без верхнего предела возмещаемого ущерба. Это повышение вероятности катастрофы — и есть «жирный хвост», — отметил Греф.

( Читать дальше )

Новая книга «Статистические последствия жирных хвостов. О новых вычислительных подходах к принятию решений» всемирно известного мыслителя, автора «Черного лебедя» Нассима Николаса Талеба открывает серию The Technical Incerto Collection и посвящена тем классам статистических распределений, от которых можно ждать экстремальных событий.

«Книги серии Incerto посвящены выживанию в реальном мире с его структурой неопределенности, которая слишком сложна для нашего понимания. Цикл ставит целью объединить пять областей знания, связанных с жирными хвостами и экстремальными событиями: в математике, философии, общественных науках, теории контрактов и теории принятия решений, — с опытом профессионалов». 

Книга «Статистические последствия жирных хвостов: О новых вычислительных подходах к принятию решений» будет полезна:
1. Тем, кто изучал и продолжает изучать математическую статистику, принимает важные бизнес-решения, основываясь на аналитике данных. 

( Читать дальше )