鉴于糟糕的风险管理助长了当前的金融危机，麻省理工学院斯隆商学院的两位经济学家认为，为了应对不确定性，经济学家需要做的是对风险进行恰当的分类，并建立完善具有与物理学模型同等预测力的经济学模型，以规避数学模型中存在的盲目自信。对此，英国自由作家，《自然》杂志顾问编辑菲利普·鲍尔（Philip Ball）4月15日在《自然》撰文作了如下详述。
经济学家应该承认不确定性的存在，而且这种不确定性是他们建立的模型所不能捕捉到的
风险的恰当分类
美国前国防部长唐纳德·拉姆斯菲尔德（Donald Rumsfeld）可能算不上是风险分析的先知，不过，后来者也许真的会如此地神化他。虽然他的有关“未知的未知”的说辞曾被讥讽为一派胡言，然而细加琢磨之后，他确实阐明了一个道理：虽然我们认识到自己对某种情势的判断具有局限性与不确定性，但是，我们应该承认未预见到的环境可能会使一切完全改变，尽管这不是一件容易的事儿。
不管人们如何努力，经济走势的判断就如同拉姆斯菲尔德的“未知的未知”说辞。问题是，这些“未知的未知”常常被人们与“已知的未知”混淆起来，并因此误导了相关的决策。金融投机存在风险是显而易见的，不过，其可怕之处并不在风险本身，而在于诺贝尔奖获得者的经济理论对风险的“超级运算”而使人得出风险可控的印象。
在持续探讨引发这场金融危机的原因时，许多经济学家认为，风险管理失败是之一。透过这种失败，是否可以得出下述无情的结论：试图预测经济衰退是一件不可能完成的任务。这是纳辛姆·N·特雷布（Nassim N.Taleb）在他那深具影响的《黑天鹅》（The Black Swan）一书中所持的立场。他在书中阐述了这样一个观点：经济大萧条是永远无法预知的，而且它的发生要比传统理论所揭示的普遍得多。
那么，那些仍在金融市场打拼的从业者又该如何面对这一悲观论点呢？对此，arXiv网站刊发了一篇文章，在文章中，来自麻省理工学院斯隆商学院的安德鲁·罗尔（Andrew Lo）以及马克·穆尔勒（Mark Mueller）指出：为了应对不确定性，经济学家需要做的是对风险进行恰当的分类――这倒与拉姆斯菲尔德的分类法相吻合――如此，经济学中的风险评估就可以与自然科学应对不确定性的措施相结合。进而，传统经济理论在未来经济规划或预测方面的可靠性及其价值可能会变得更为清晰。
对物理学的羡妒
罗尔和穆尔勒在文章中写道，目前经济学中对不确定性因素的把控手段仍落后于物理学的建模方法。“多年以来，经济学家和金融分析师对定量的追求一直都基于这样一种信念，即建立具有跟物理学模型同等预测力的经济模型应该是能够实现的。”
现代经济学有许多基础性论述都源自物理学的引导。作为现代经济学架构师之一的保罗·萨缪尔森（Paul Samuelson）坦承，他于1947年出版的《经济分析基础》一书受到了物理学家埃德文·B·威尔森（Edwin B.Wilson）的启迪与鼓舞，而威尔森又是统计物理学先驱J·威拉德·吉布斯（J. Willard Gibbs）的门徒。
保罗·萨缪尔森与《经济分析基础》一书
在萨缪尔森的经济学思想成型之前，物理学家们就已经认识到，随机热噪声的不确定性可以由波动的标准分布或高斯分布（即经典的正态分布曲线）来描述。
而自1960年代以来，经济学家们就已经知道，日用品价格的波动会有所不同，它并不遵循高斯分布，而是呈现“厚尾”状，即跟正态分布曲线相比，它的大偏差数所占比例更大。虽然如此，许多标准的经济学理论却未能跳出高斯分布模式以及给予这种偏差数足够的重视。比如，被交易者们在与可供选择的金融工具进行交易时广泛采用布莱克―舒尔茨模型来计算他们应支付的价格。
用罗尔和穆尔勒的话说，从（基于经验与直觉的）商业决策中区分出（基于数学的）交易决策，由此得到的是更趋于定性而非定量的波动，市场交易者以及经理人未能从中分辨出原则上可以建模的波动。这是一种失败，跟这种失败比起来，对经济波动的统计处置不当则算不了什么了。
量化的不确定性
传统观点认为，经济波动最初是由诸如政治事件等“外部”对市场的冲击引起的，这点并没有错。问题是，这些外部变量无法由一个有意义的等式来表达。罗尔和穆尔勒在文章中写道，虽然这些无法减少的不确定性“不能从数量上建模，但是对量化策略的风险和回报却具有实质性影响。”
罗尔和穆尔勒建议，不管是物理系统、经济系统还是政治系统，对任何系统中存在的不确定性都可以用下述的层级分类：包括由牛顿力学可证的绝对确定层级（即一旦拥有了方程式，就能完美地预测未来），噪声系统层级，包括对确定性过程（比如经由掷硬币而作出的决定）的认识不足而需由统计学描述的系统层级，以及“无法减少”的不确定性层级。
对于上述最后一个层级的不确定性，他们这样描述：它是“一种一无所知的状态，而且，不管你收集了多少数据，或者使用了更为复杂的统计推论法；也不管你使用的是功能更为强大的计算机，或者更为深刻和聪颖地进行思考，这种状态都无从改变”――这就好比是“未知的未知”。由于物理系统趋向于较高的层级，其不确定性则易于建模；而社会系统则趋向于较低的层级，因而是难以估测的。
罗尔和穆尔勒还认为，这不是一个简单的分门别类，它还对不确定性提供了一种思考框架。因为“一种模型如果在某个层级‘可信’，那么在别的层级也必然可信。”这也好比是，我们既然或多或少相信每天发布的天气预报，那么对月平均气温的预报自然也应采信。另外，他们对一些更具挑战性的未知提出了应对方法，比如，不同性质的模型也许可以应用于不同时期或者不同条件下的市场表现。
在文章中，罗尔和穆尔勒还呼吁为培养经济人才提供更多的支持，造就一支由更有见识的从业者构成的骨干队伍，并促使他们对现行经济模型的局限性更为警觉。比如，“常态”市场里用于计算期望中投资所能产生的日回报值的那些模型。
他们最后指出，金融分析师总是循着惯性思维并认为自己的模型能捕捉到所有的经济风险，因此，把商务管理的相关决策交予他们是很危险的。再说，既然经济理论对物理的聪明模仿产生的数学模型往往会带来极具破坏性的盲目自信；那么，如果真要消除这种盲目自信，我们为什么不能在实践中让从事经济研究的每一个人都明白，他们的模型仅仅适用于特定而局限性很强的某几种不确定性，而不是一种普适的标准化模型。
资料来源 Nature
责任编辑 则 鸣