Black Swan

Chapter 10 / The scandal of prediction

Финансовые аналитики не умеют прогнозировать.

This refers to scientific paper by Jean Philippe Bouchaud, Experts’ earning forecasts: bias,herding and gossamer information.

He surprised me with a research paper that a summer intern had just finished under his supervision and that had just been accepted for publication; it scrutinized two thousand predictions by security analysts. What it showed was that these brokerage-house analysts predicted nothing—a naïve forecast made by someone who takes the figures from one period as predictors of the next would not do markedly worse.

Иногда дополнительная информация токсична.

This refers to scientific paper Overconfidence in case-study judgements.

In 1965, Stuart Oskamp supplied clinical psychologists with successive files, each containing an increasing amount of information about patients; the psychologists’ diagnostic abilities did not grow with the additional supply of information. They just got more confident in their original diagnosis. Granted, one may not expect too much of psychologists of the 1965 variety, but these findings seem to hold across disciplines.

Калибровка экспертных прогнозов показывает, что экспертов не бывает во многих сферах: судьи, финансисты, аналитики ЦРУ, психологи, психиатры, экономисты, политологи и т. д.

This refers to scientific paper Competence in experts: The role of task characteristics.

The psychologist James Shanteau undertook the task of finding out which disciplines have experts and which have none.

This refers to scientific paper The accuracy of extrapolation (time series) methods: Results of a forecasting competition and The M3-Competition: results, conclusions and implications.

The most interesting test of how academic methods fare in the real world was run by Spyros Makridakis, who spent part of his career managing competitions between forecasters who practice a “scientific method” called econometrics—an approach that combines economic theory with statistical measurements. Simply put, he made people forecast in real life and then he judged their accuracy. This led to the series of “M-Competitions” he ran, with assistance from Michele Hibon, of which M3 was the third and most recent one, completed in 1999. Makridakis and Hibon reached the sad conclusion that “statistically sophisticated or complex methods do not necessarily provide more accurate forecasts than simpler ones.”

Нобелевская премия за модель GARCH, валидность которой не подтверждена.

Bio of Robert Eggel in Nobel Prize.

The econometrician Robert Engel, an otherwise charming gentleman, invented a very complicated statistical method called GARCH and got a Nobel for it. No one tested it to see if it has any validity in real life. Simpler, less sexy methods fare exceedingly better, but they do not take you to Stockholm.

Экономикс - башня из слоновой кости.

Economics is the most insular of fields; it is the one that quotes least from outside itself! Economics is perhaps the subject that currently has the highest number of philistine scholars—scholarship without erudition and natural curiosity can close your mind and lead to the fragmentation of disciplines.

Chapter 11 / How to look for bird poop

Sir Karl Raimund Popper, The Misery of Historicism. Технологические нововведения и изобретения непредсказуемы, и значит будущее принципиально непредсказуемо. Это центральная мысль в книге Поппера. Ввиду принципиальных невозможности в гуманитарных науках, их следует понизить до коллекционирования марок, эстетики и развлечений.

Это мысль Поппера в BS подтверждается множеством примеров. Например двое физиков из лаборатории Bell Labs в New Jersey при установке крупногабаритной антенны никак не могли избавиться от странных шумов. Совершенно случайно они обнаружили реликтовое излучение космоса а микроволновом диапазоне, дав новый старт космогонической теории Большого Взрыва.

У этой идеи ещё один любопытный аспект. Мало того, что изобретения и нововведения происходят спонтанно, так ещё и вся их важность далеко не сразу осознаётся, как самим изобретателем, так и всем обществом. Примерами служат изобретение пенициллина Флеммингом и лазера Чарлзом Таунсом.

The Nth Billiard ball

По итогам конкурса на премию шведского короля Оскара II Пуанкаре доказал, что не существует общего решения системы дифференциальных уравнений для движения трёх тел. Динамика системы хаотична, её нельзя свести к интегрируемой, разложив её на независимые уравнения. В 1960-х математик и метеоролог их МИТ Конрад Лоренц заново открыл для себя и всего мира науки это свойство сложных систем.

Хайек и критика центрального планирования. Истинный прогноз система выдвигает сама, суммируя атомарные сигналы всех экономических агентов через рыночные механизмы. По Хайеку инструментарий естественных наук для гуманитарных непригоден.

Медицинская наука пошла другим путём, ставя на первое место факты и эмпирические наблюдения, теории отводилось в лучшем случае второе место. Такой подход в медицине мы связываем с этими именами:

• Philnus of Cos;
• Serapion of Alexandria;
• Glaucias of Tarentum;
• Menodotus of Nicomedia;
• Sextus Empiricus;

Начиная с Пола Самуэльсона современный экономикс не внял предостережениям мыслителей-скептиков, в том числе Хайеку и превратился в т. н. завистника физики, пытаясь применять такой же математический аппарат с неуместными для общественных наук отвеченными понятиями и абстракциями. Таковыми являются «оптимизация» и «равновесие». До засилья «оптимизаторов» в экономической науке, в ней тон задавали истинные мыслители:

• Джон Мейнард Кейнс;
• Фридрих Хайек;
• Бенуа Мандельброт;
• Джордж Шэкл.

Последний в списке - недооценённый мыслитель, создатель понятия «незнание» в экономической науке - Unknowledge.

Самюэльсон был лучшим учёным в своём поколении, однако к сожалению он нашёл самое неудачное применение своим способностям. Критикам он высокомерно затыкал рот, несмотря на то, что его знания математики были поверхностны.

Characteristically, Samuelson intimidated those who questioned his techniques with the statement “Those who can, do science, others do methodology.” If you knew math, you could “do science.” This is reminiscent of psychoanalysts who silence their critics by accusing them of having trouble with their fathers. Alas, it turns out that it was Samuelson and most of his followers who did not know much math, or did not know how to use what math they knew, how to apply it to reality. They only knew enough math to be blinded by it.