ความไม่แน่นอนไม่ใช่ความเสี่ยง

แปลโดย : Claude 3 Opus (Pro)

"ข้อโต้แย้งที่ไร้สาระจำนวนมากเกี่ยวกับธรรมชาติของความคาดหวังสามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยการตระหนักตั้งแต่แรกว่าการกระทำที่มีสติของมนุษย์เป็นการสะท้อนถึงความเชื่อของเขาและไม่มีอะไรอื่นอีก"

• นิโคลัส จอร์จescu-โรเกน, "The Nature of Expectation and Uncertainty"

"ความเสี่ยง" อธิบายระบบที่ไม่ใช่ตัวกำหนดซึ่งสามารถกำหนดความน่าจะเป็นให้กับพื้นที่ของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ มูลค่าที่คาดหวังจึงมีความหมายและราคา ถ้ามันมีอยู่ในระบบเช่นนี้ ก็จะสามารถป้องกันความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ "ความไม่แน่นอน" อธิบายระบบที่ไม่ใช่ตัวกำหนดซึ่งไม่สามารถกำหนดความน่าจะเป็นให้กับพื้นที่ของผลลัพธ์ได้ ผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอนไม่สามารถป้องกันความเสี่ยงได้ ข้อเสนอนี้ไม่มีความหมาย

ความแตกต่างนี้ในเศรษฐศาสตร์มักได้รับการยกย่องว่ามาจาก Frank Knight และหนังสือที่ยอดเยี่ยมของเขาเมื่อปี 1921 เรื่อง Risk, Uncertainty, and Profit ในบทนำ Knight เขียนไว้ว่า

จะปรากฏว่าความไม่แน่นอนที่สามารถวัดได้หรือ "ความเสี่ยง" อย่างเหมาะสม ตามที่เราจะใช้คำนี้ มีความแตกต่างอย่างมากจากสิ่งที่ไม่สามารถวัดได้ จนถึงขนาดที่มันไม่ใช่ความไม่แน่นอนอีกต่อไป ดังนั้น เราจะจำกัดคำว่า "ความไม่แน่นอน" ไว้สำหรับกรณีประเภทที่ไม่สามารถวัดปริมาณได้เท่านั้น ความไม่แน่นอน "ที่แท้จริง" นี้ และไม่ใช่ความเสี่ยง ตามที่ได้มีการโต้แย้งกันนั้น เป็นพื้นฐานของทฤษฎีกำไรที่ถูกต้องและอธิบายความแตกต่างระหว่างการแข่งขันจริงและทฤษฎีการแข่งขัน

Keynes ก็มักได้รับการยกย่องว่าอธิบายได้ดีเยี่ยมเช่นกัน

โดย "ความรู้ที่ไม่แน่นอน" ขอให้ผมอธิบายว่าผมไม่ได้หมายความเพียงแค่แยกแยะสิ่งที่รู้แน่ชัดออกจากสิ่งที่เป็นไปได้เท่านั้น เกมรูเล็ตไม่ได้ขึ้นอยู่กับความไม่แน่นอนในแง่นี้ [...] หรือในทำนองเดียวกัน ความคาดหวังเรื่องชีวิตก็มีความไม่แน่นอนเล็กน้อยเท่านั้น แม้แต่สภาพอากาศก็มีความไม่แน่นอนปานกลาง ความหมายที่ผมกำลังใช้คำนี้คือในแง่ที่ความเป็นไปได้ของสงครามในยุโรปนั้นไม่แน่นอน หรือราคาทองแดงและอัตราดอกเบี้ยในอีก 20 ปีข้างหน้า หรือความล้าสมัยของสิ่งประดิษฐ์ใหม่ หรือตำแหน่งของเจ้าของความมั่งคั่งส่วนบุคคลในระบบสังคมในปี 1970 เกี่ยวกับเรื่องเหล่านี้ ไม่มีพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ที่จะสร้างความน่าจะเป็นที่คำนวณได้ใด ๆ เลย เราแค่ไม่รู้ กระนั้น ความจำเป็นในการกระทำและตัดสินใจก็บังคับให้เราในฐานะคนปฏิบัติต้องทำอย่างดีที่สุดเพื่อมองข้ามความจริงที่น่าอึดอัดนี้ไป และทำตัวเหมือนกับว่าเรามีการคำนวณความได้เปรียบและเสียเปรียบที่คาดการณ์ไว้จำนวนหนึ่งตามแบบของ Bentham โดยแต่ละรายการคูณด้วยความน่าจะเป็นที่เหมาะสม รอให้เรารวมผลกัน

บทสรุปของข้อความของ Keynes มีประโยชน์อย่างยิ่ง เนื่องจากมันช่วยให้เราเข้าใจว่าทำไมการเข้าใจความแตกต่างนี้อย่างชัดเจนจึงเป็นเรื่องสำคัญมาก มิฉะนั้นอาจดูเหมือนเป็นเพียงแค่อุปมาอุปไมย: มนุษย์จำเป็นต้องลงมือทำ พวกเขาจะพยายามหาพื้นฐานในการปฏิบัติต่อความไม่แน่นอนราวกับว่ามันเป็นความเสี่ยง เพื่อจะได้จัดการกับมันได้ง่ายขึ้น แต่ไม่ว่าพวกเขาจะประสบความสำเร็จมากน้อยเพียงใด พวกเขาก็ยังจำเป็นต้องลงมือทำอยู่ดี

Knight เปิดประเด็นไปในทิศทางของข้อโต้แย้งของ Risk, Uncertainty, and Profit ซึ่งเราจะสรุปไว้ที่นี่: กำไรคือแก่นแท้ของความไม่แน่นอนในการแข่งขัน ถ้าไม่มีความไม่แน่นอน แต่มีเพียงความเสี่ยงที่วัดเป็นตัวเลขได้ในรูปแบบการผลิตและการบริโภค การแข่งขันจะผลักดันราคาทั้งหมดไปสู่ดุลยภาพที่มั่นคงและเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ในคำศัพท์ทางการเงิน เราจะบอกว่าจะไม่มีสิ่งที่เรียกว่าความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างยั่งยืน ต้นทุนของเงินทุนจะเท่ากับอัตราปลอดความเสี่ยง เช่นเดียวกับผลตอบแทนจากเงินทุนทั้งหมด หมายความว่ากำไรจะถูกทำให้น้อยที่สุด โดยภาพรวมแล้ว กำไรจะทำหน้าที่เพียงเป็นแรงดึงดูดทั้งหมดทางเศรษฐกิจไปสู่จุดที่มีแรงดึงดูดแน่นหนานี้เท่านั้น

แต่แน่นอนว่า ความไม่แน่นอนเป็นสิ่งที่จับต้องได้จริง ๆ ในด้านเศรษฐกิจ ความไม่แน่นอนเป็นผลโดยตรงจากมูลค่าเชิงอัตวิสัย ในการดำเนินการเพื่อให้ได้กำไร คุณกำลังเดาว่าคนอื่นจะให้คุณค่ากับอะไร Knight เขียนต่อไปว่า

จนถึงตอนนี้ เราได้เต้นรอบ ๆ คำหลักและแนวคิดที่นี่ แต่เรื่อง "การตัดสินใจว่าจะทำอะไรและทำอย่างไร" และ "การไล่ตามกำไร" นี้ เรียกว่า การเป็นผู้ประกอบการ ในโลกที่มีความไม่แน่นอน บทบาทของผู้ประกอบการคือการรับความไม่แน่นอนของการผสมผสานทุนแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งความสำเร็จในที่สุดจะขึ้นอยู่กับการประเมินค่าเชิงอัตวิสัยของผู้อื่น นี่ไม่ใช่สิ่งที่สามารถคำนวณ จำลอง หรือสร้างแบบจำลองได้ ตามที่ผู้ประกอบการทุกคนจะบอกคุณ มันเป็นกระบวนการค้นพบแบบพลวัต ตามที่ Ross Emmett ตั้งข้อสังเกตในบทวิจารณ์ครบรอบร้อยปีของ Risk, Uncertainty, and Profit ไม่ใช่เรื่องบังเอิญที่คำว่า "การตัดสิน" ปรากฏโดยเฉลี่ยในทุก ๆ สองหน้าของหนังสือ

คุณไม่สามารถจินตนาการถึงการเริ่มต้นธุรกิจได้เท่านั้น คุณต้องลงมือทำจริง ๆ เพื่อเรียนรู้อะไรบางอย่าง และเพื่อทำอย่างนั้น คุณต้องเปิดเผยตัวเองต่อความสำเร็จและความล้มเหลวของคุณเอง การทดลองของคุณเปลี่ยนระบบที่คุณกำลังทดลองอยู่ และคุณจะมีส่วนได้ส่วนเสียในผลของการทดลองอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ นี่คือพื้นที่ที่อุดมสมบูรณ์ในการปลูกฝังทฤษฎีการไตร่ตรองของ Soros อย่างสั้น ๆ ที่สุด และแน่นอนว่าไม่ได้ทำให้เป็นธรรม Soros เชื่อว่าตลาดการเงินขัดขวางการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์อย่างแท้จริงโดยพื้นฐาน เพราะสามารถเข้าใจได้อย่างครบถ้วนในลักษณะที่ยอมรับความจริงที่ว่าการคิดเกี่ยวกับระบบจะส่งผลต่อระบบ เขาเขียนว่าวิธีการทางวิทยาศาสตร์...

ชัดเจนว่าไม่สามารถใช้ได้กับสถานการณ์แบบ reflexive เพราะแม้ว่าข้อเท็จจริงที่สังเกตได้ทั้งหมดจะเหมือนกัน แต่มุมมองที่แพร่หลายของผู้เข้าร่วมมักจะแตกต่างกันเมื่อมีการทำการทดลองซ้ำ เพียงแค่ข้อเท็จจริงที่ว่ามีการทำการทดลอง ก็เพียงพอที่จะเปลี่ยนแปลง "เมื่อมีความไม่แน่นอนอยู่ การทำสิ่งต่างๆ การลงมือทำกิจกรรมจริงๆ จะกลายเป็นส่วนรองของชีวิตในความหมายที่แท้จริง ปัญหาหรือหน้าที่หลักคือการตัดสินใจว่าจะทำอะไรและจะทำอย่างไร" - การรับรู้ของผู้เข้าร่วม แต่หากไม่มีการทดสอบ ข้อสรุปทั่วไปก็ไม่สามารถพิสูจน์ว่าผิดได้

กิจกรรมของผู้ประกอบการที่มีศักยภาพทั้งหมดนั้นไม่แน่นอน (โดยนิยาม) แต่ข้อเท็จจริงที่ว่าการมีส่วนร่วมในกิจกรรมนั้นทำให้เกิดความรู้ที่ชัดเจนเกี่ยวกับความสำเร็จหรือความล้มเหลวของมัน การประเมินมูลค่าเชิงอัตวิสัยที่ความสำเร็จขึ้นอยู่กับนั้นจะถูกเปิดเผยโดยการทดลอง และคุณไม่สามารถทำการทดลองซ้ำโดยแสร้งทำเป็นว่าคุณไม่รู้ข้อมูลนี้แล้ว หรือมองอีกแง่หนึ่งคือ สิ่งนี้สามารถเข้าใจได้ในแง่ของความแตกต่างระหว่างการคิดกับการกระทำ หรือการพูดกับการลงมือทำ ในสภาพแวดล้อมที่มีการไตร่ตรอง คุณไม่สามารถบอกได้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นถ้าคุณทำบางสิ่ง เพราะถ้าคุณทำ คุณจะเปลี่ยนสถานการณ์ที่นำไปสู่การอ้างของคุณในตอนนี้ว่าคุณจะได้ทำ อย่างที่โยคีเบอร์ร่า (อย่างที่กล่าวกันว่า) กล่าวว่า "ในทางทฤษฎี ไม่มีความแตกต่างระหว่างทฤษฎีกับการปฏิบัติ แต่ในทางปฏิบัติแล้ว มีความแตกต่าง"

เราสามารถอ้างถึงสำนวน "skin in the game" ซึ่งเป็นวลีที่มีที่มาน่าสงสัย อาจมาจากบทความ Wall Street Journal ปี 1986 หมายถึงการมีส่วนได้ส่วนเสียทางการเงินบางอย่าง ซึ่งทำให้ใครบางคนต้องเผชิญกับผลของการกระทำของพวกเขา ไม่ว่าจะดีหรือไม่ดี "skin in the game" มักถูกสนับสนุนทั้งในแง่ศีลธรรมของผู้ที่ตัดสินใจสมควรได้รับผลลัพธ์ และในแง่ของการออกแบบระบบที่เหมาะสม การจัดการในลักษณะนี้จะกระตุ้นให้ผู้คนประพฤติตนอย่างรอบคอบที่สุดจากทุกแผนจูงใจที่เป็นไปได้ การฝ่าฟันความไม่แน่นอนอันดุร้ายของการเป็นผู้ประกอบการต้องใช้เงินทุน มันต้องใช้เงินเดิมพันที่ผู้ประกอบการอาจได้รับผลกำไรแต่อาจได้รับผลขาดทุน เราพูดว่า "อาจจะ" เพราะคุณไม่มีทางรู้โอกาสในการเดิมพันเช่นนั้นได้ มันไม่ได้อาศัยความเสี่ยงแต่ขึ้นอยู่กับความไม่แน่นอน

ความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับ "การตัดสินใจ" และ "skin in the game" เป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจว่าผู้ประกอบการกำลังทำอะไรอยู่จริง ๆ พวกเขาไม่เพียงแค่โยนเงินทุนเข้าไปในสูญญากาศการรวมกัน แต่พวกเขากำลังสัมผัสถึงความต้องการของลูกค้าที่มีศักยภาพ อย่างที่นักเศรษฐศาสตร์ Alex Tabarrok กล่าวว่า "การเดิมพันคือภาษีของการโกหก หรือ อย่าพูด : จงทำ"

ตามการทบทวน Risk, Uncertainty, and Profit ของ Emmett ที่กล่าวถึงข้างต้น ยังตั้งข้อสังเกตด้วยว่าแนวคิดของความไม่แน่นอนตามทฤษฎีของ Knight เองได้กลับมาอยู่ในจิตสำนึกของสาธารณชนอีกครั้งเมื่อประมาณทศวรรษที่ผ่านมาเนื่องจากเหตุการณ์สองอย่าง: บทบาทที่ตรงกันข้ามกับเครื่องมือจัดการความเสี่ยงทางการเงินในวิกฤตการเงิน ซึ่งนักเศรษฐศาสตร์นีโอคลาสสิกยืนยันจนถึงตอนนั้นว่าจะช่วยลดความไม่แน่นอนในตลาด และคนดัง Twitter และผู้เคยปฏิบัติงานด้านการเงินแบบ fiat ระยะสุดท้าย Nassim Taleb ได้ตีพิมพ์หนังสือขายดี The Black Swan Emmett เขียนว่า

Taleb ไม่ได้บอกเป็นนัยว่าความไม่แน่นอนสามารถจัดการได้ด้วยตลาดความเสี่ยง แต่เขาใช้ข้อโต้แย้งแบบ Knight อย่างแท้จริง: เนื่องจากคุณไม่สามารถปกป้องตัวเองจากความไม่แน่นอนได้ทั้งหมด คุณควรสร้างความยืดหยุ่นเข้าไปในชีวิตส่วนตัว บริษัท ทฤษฎีเศรษฐกิจ และแม้แต่สถาบันของสังคมของคุณเพื่อรับมือกับความไม่แน่นอนและหลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่โศกนาฏกรรม การกระทำเหล่านี้ย่อมมีต้นทุนที่อาจจำกัดแง่มุมอื่น ๆ ของธุรกิจของคุณ และแม้แต่การเปิดกว้างต่อโอกาสใหม่ของคุณ

แต่เรื่องเกี่ยวกับการเป็นผู้ประกอบการพอแล้ว แล้วเกี่ยวกับตลาดการเงินล่ะ ตลาดการเงินสามารถเข้าใจได้ง่ายว่ามีความห่างจากการเป็นผู้ประกอบการหนึ่งระดับ ด้วยความยืดหยุ่นทางจิตใจที่เพียงพอ ผู้อ่านสามารถมองว่าตลาดเหล่านี้เป็นตลาดสำหรับเศษส่วนของกิจกรรมการเป็นผู้ประกอบการที่ต่อรองได้ เราอาจเรียกมันว่า การเป็นผู้ประกอบการแบบตัวแทน ถ้าคุณต้องการ คุณสามารถใช้ตลาดเหล่านี้เพื่อเลียนแบบโปรไฟล์ความไม่แน่นอนของผู้ประกอบการ: "พอร์ตการลงทุน" ของคุณอาจเป็นหุ้น 100% ของบริษัทที่คุณอยากจะก่อตั้ง หรือ 200% พร้อมเลเวอเรจ ถ้าคุณเป็นคนที่ชอบความท้าทายจริง ๆ! แต่คนส่วนใหญ่คิดในทางตรงกันข้ามอย่างแน่นอน: ตลาดให้โอกาสที่จะทำให้ความไม่แน่นอนที่ดุร้ายของการเป็นผู้ประกอบการ ซึ่งมักมีอยู่ตามธรรมชาติโดยโดดเดี่ยว อ่อนโยนลง และได้รับประโยชน์บางส่วนโดยรวม

ยังมีความซับซ้อนเพิ่มเติมอีก ข้อเท็จจริงที่ว่าตลาดดังกล่าวมักมีสภาพคล่องเพียงพอที่จะทำให้การเป็นเจ้าของแพร่หลาย สร้างแรงจูงใจให้คิดไม่ใช่เกี่ยวกับการเป็นผู้ประกอบการพื้นฐานเลย แต่คิดเกี่ยวกับความคาดหวังของผู้เข้าร่วมในตลาดรายอื่น ๆ เท่านั้น - ละเลยพื้นฐานและพิจารณาเฉพาะมูลค่าเท่านั้น มีเค้าโครงของแนวคิดการไตร่ตรองของ Soros ที่นี่ ตลาดขึ้นอยู่กับความคิดของผู้ที่มีส่วนร่วมในตลาดเกี่ยวกับตลาดในระดับหนึ่ง นี่บางครั้งเรียกว่าการประกวดความงามของ Keynesian ตามอุปมาของ Keynes ในการตัดสินการประกวดความงามไม่ใช่บนพื้นฐานของใครที่คุณคิดว่าสวยที่สุด แต่บนพื้นฐานของใครที่คุณคิดว่าคนอื่นจะคิดว่าสวยที่สุด หากทุกคนทำเช่นนั้น แล้วคุณต้องตัดสินบนพื้นฐานของคุณคิดว่าคนอื่นจะคิดว่า... คนอื่นจะคิดว่าใครสวยที่สุด - และอื่น ๆ อีกมากมาย

ไม่เหมือนกับผู้ประกอบการที่ต้องกังวลแค่เรื่องการประเมินมูลค่าเชิงอัตวิสัยของลูกค้าที่มีศักยภาพ ผู้เข้าร่วมในตลาดการเงินต้องกังวลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประเมินมูลค่าเชิงอัตวิสัยของการประเมินมูลค่าเชิงอัตวิสัยนี้โดยผู้เข้าร่วมในตลาดรายอื่น ๆ สิ่งนี้อาจทำให้เกิดการบ่นในจุดนี้ว่านี่แสดงถึง "การเก็งกำไร" ซึ่งตรงข้ามกับ "การลงทุน" และเราเชื่ออย่างแน่นอนว่าในช่วงเวลาที่นานพอที่จะสะท้อนถึงกิจกรรมทางเศรษฐกิจที่แท้จริงที่การลงทุนอนุญาตให้ทำได้ ความกังวลดังกล่าวจะลดลงเรื่อย ๆ อย่างที่ Benjamin Graham กล่าวไว้อย่างมีชื่อเสียง "ในระยะสั้น ตลาดเป็นเครื่องโหวต แต่ในระยะยาว มันเป็นเครื่องชั่งน้ำหนัก" แต่การโหวตก็ยังคงเกิดขึ้น มันชัดเจนว่าเป็นจริงและจำเป็นต้องนำมาพิจารณา ความเสี่ยงไร้ประโยชน์อีกครั้ง ความไม่แน่นอนอยู่ทั่วไป

ช่วงของความเป็นไปได้นี้น่าสนใจและชี้ไปที่ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่าตลาดการเงินคืออะไรกันแน่: จุดมุ่งหมายของการเงินจำนวนมากคือการจัดการกับความไม่แน่นอนทั้งหมดที่มีอยู่ในกิจกรรมการเป็นผู้ประกอบการ - เข้าใจได้เท่าเทียมกันดีในฐานะ "การลงทุนในทุน" เมื่อพิจารณาถึงความจำเป็นสำหรับ "เงินเดิมพัน" - โดยการแบ่งส่วนออกเป็นการเปิดรับความเสี่ยงที่แตกต่างกัน ซึ่งสามารถอธิบายได้อย่างสมเหตุสมผลว่ามีความ "เสี่ยง" มากขึ้นหรือน้อยลง จุดประสงค์ของการทำเช่นนี้โดยทั่วไปคือการลดต้นทุนทุนที่ไปสู่การลงทุนจริงโดยการปรับบรรจุภัณฑ์ของความไม่แน่นอนให้เข้ากับ "โปรไฟล์ความเสี่ยง" ของผู้ที่เต็มใจจะลงทุน โดยถูกถ่วงด้วยต้นทุนการทำธุรกรรมที่เพิ่มขึ้นหากกระบวนการนี้กลายเป็นละเอียดมากเกินไป

นี่คือแก่นแท้ของโครงสร้างเงินทุน: ยิ่งสิทธิเรียกร้องเงินทุนเป็นผู้อาวุโสมากเท่าไหร่ พื้นที่ความน่าจะเป็นของผลลัพธ์สำหรับเครื่องมือดังกล่าวก็จะยิ่งได้รับการกำหนดไว้ดีขึ้นเท่านั้น ความไม่แน่นอนโดยรวมไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ และอิทธิพลของมันก็ไม่สามารถถูกเอาออกจากเครื่องมือแต่ละชิ้นได้อย่างสมบูรณ์ แต่การเปิดรับความไม่แน่นอนสามารถแบ่งปันกันอย่างไม่เท่าเทียมกันระหว่างเครื่องมือต่าง ๆ ได้

สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงความเข้าใจที่ซับซ้อนมากขึ้นเกี่ยวกับ "การแลกเปลี่ยนความเสี่ยงกับผลตอบแทน" และ "ส่วนเกินผลตอบแทนจากหุ้น" มากกว่าที่ได้รับการยอมรับโดยทั่วไปในแวดวงของทฤษฎีพอร์ตการลงทุนสมัยใหม่ และโดยขยายผล EMH: พันธบัตรมีแนวโน้มที่จะได้ผลตอบแทนต่ำกว่าหุ้นไม่ใช่เพราะมันมี "ความเสี่ยง" น้อยกว่า (ซึ่งในบริบทนั้นยิ่งถูกตีความว่า "ความผันผวนน้อยกว่า" อย่างน่าสงสัยยิ่งขึ้น) แต่เพราะมันถูกออกแบบมาให้มีความไม่แน่นอนน้อยกว่า ภาระของความไม่แน่นอนถูกเปลี่ยนจากหนี้ไปเป็นทุน คุณไม่ได้รับ "รางวัลสูงกว่า" จากการรับ "ความเสี่ยง/ความผันผวน" ของหุ้น แต่คุณเลือกที่จะเปิดเผยตัวเองต่อความเป็นไปได้ที่ไม่แน่นอนของรางวัลที่ใหญ่กว่าเพื่อแลกกับการยอมรับความเป็นไปได้ที่ไม่แน่นอนของการขาดทุนที่ใหญ่กว่า

มันคุ้มค่าที่จะคิดสักครู่ว่า นี่อาจเป็นเหตุผลว่าทำไม "ส่วนเกินผลตอบแทนจากความเสี่ยงของหุ้น" ถึงมีอยู่ และทำไมนักเศรษฐศาสตร์ในวิชาการสมัยใหม่จึงสับสนมากเกี่ยวกับว่ามันแตกต่างจากที่แบบจำลองและทฤษฎีของพวกเขาคาดการณ์ไว้มากเพียงใด ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินไม่ได้รู้สึกเลยแม้แต่น้อย หากไม่มีความไม่แน่นอนในการลงทุนจริง ๆ และทุกกิจการ - และด้วยเหตุนี้ ทุกเครื่องมือทางการเงินที่เชื่อมโยงกับมัน - มีโปรไฟล์ความเสี่ยงที่สามารถสร้างแบบจำลองได้ ความไม่สอดคล้องของราคาที่สามารถอนุมานได้จากมูลค่าที่คาดการณ์ไว้ก็สามารถถูกอาร์บิทราจได้ จะไม่มีส่วนเกินผลตอบแทนจากความเสี่ยงของหุ้น หรือส่วนเกินผลตอบแทนจากความเสี่ยงประเภทใด ๆ ในสินทรัพย์ใด ๆ ทุกอย่างจะถูกกำหนดราคาอย่างถูกต้องและความผันผวนจะเป็นศูนย์ ข้อเท็จจริงที่ว่าความผันผวนไม่เคยเป็นศูนย์นั้นชัดเจนว่าไม่เป็นความจริงตามแนวคิดนี้ เราขอเสนอว่าความแตกต่างระหว่างความเสี่ยงและความไม่แน่นอนให้คำอธิบายอย่างน้อยบางส่วน: ยกเว้นในกรณีที่เป็นเหตุบังเอิญอย่างน่าทึ่ง หากต้นทุนค่าเสียโอกาส (จากการเปิดรับความเสี่ยง สภาพคล่อง เวลา ฯลฯ) และการรับรู้ถึงความไม่แน่นอน (ของปัจจัยพื้นฐาน การรับรู้ของผู้อื่นเกี่ยวกับปัจจัยพื้นฐาน การรับรู้ของผู้อื่นเกี่ยวกับการรับรู้ของผู้อื่น ฯลฯ) ของผู้เข้าร่วมในตลาดทุกคนเหมือนกันหมด และยังคงเป็นเช่นนั้นในช่วงระยะเวลาหนึ่ง การซื้อขายที่เปลี่ยนแปลงราคาก็จะเกิดขึ้น

แนวคิดแบบเป็นทางการที่สำคัญซึ่งต้องเข้าใจในบริบทของความไม่แน่นอนคือ "วิธีการแก้ปัญหาแบบฮิวริสติก (heuristics)"

นี่เป็นจุดปลายทางที่คุ้มค่าที่จะเชื่อมโยงก่อนที่จะเคลื่อนย้ายจากความไม่แน่นอน พร้อมกับ "ความสุ่มและความคาดเดาไม่ได้" นี่เป็นแนวคิดที่ค่อนข้างง่ายซึ่งมีที่มาจาก Herbert Simon และได้รับการนำมาใช้มากขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้โดย Gerd Gigerenzer การตั้งกรอบของ Simon เริ่มต้นด้วยการสมมติว่าบุคคลไม่ได้มีข้อมูลที่สมบูรณ์แบบ และไม่มีทรัพยากรที่จะคำนวณการตัดสินใจที่ดีที่สุดอย่างสมบูรณ์ ด้วยข้อจำกัดเหล่านี้ Simon เสนอว่าบุคคลแสดงให้เห็นถึงความมีเหตุผลที่จำกัด พวกเขาจะมีเหตุผลเท่าที่จะทำได้ ด้วยข้อมูลและทรัพยากรที่พวกเขามีจริง นี่อาจฟังดูตรงไปตรงมาพอ - บางทีอาจเป็นสัจพจน์ - แต่สังเกตว่ามันขัดแย้งกับเศรษฐศาสตร์เชิงพฤติกรรม ซึ่งมีแนวโน้มที่จะครอบคลุมเศรษฐศาสตร์แบบนีโอคลาสสิกโดยกล่าวอย่างมีประสิทธิภาพว่า เนื่องจากข้อมูลและการแข่งขันนั้นสมบูรณ์แบบ ความเสี่ยงจึงถูกกำหนดไว้เสมอและสามารถคำนวณการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุดได้เสมอ แต่เหตุผลที่ผู้คนไม่ทำเช่นนั้นก็เพราะพวกเขาไร้เหตุผลอย่างสิ้นหวัง เราคิดเสมอว่าเรื่องนี้ดูค่อนข้างไร้สาระตามหน้าตาของมัน

ความมีเหตุผลที่จำกัดสนับสนุนการพัฒนา "วิธีการแก้ปัญหาแบบฮิวริสติก" ซึ่งผู้อ่านอาจคุ้นเคยถ้าเป็นเพียงเพราะนักเศรษฐศาสตร์เชิงพฤติกรรมมักจะต่อต้านแนวคิดนี้ วิธีการแก้ปัญหาแบบฮิวริสติกคือกฎหัวแม่มือสำหรับจัดการกับสภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอนซึ่งคุณค่อนข้างมั่นใจว่าจะใช้ได้ผลแม้ว่าคุณจะไม่สามารถอธิบายได้ว่าทำไมกันแน่ ตัวอย่างที่เป็นที่รู้จักคือสุนัขกับจานร่อน หรือนักเบสบอลในสนามนอกที่จับลูกบอลลอยได้: นักเบสบอลสามารถแก้สมการอนุพันธ์พอที่จะคำนวณจุดที่ลูกบอลจะตกลงมา แต่สุนัขไม่สามารถทำได้แน่นอน และปรากฏว่าทั้งคู่ก็ไม่ได้ทำ: ในชีวิตจริง พวกเขาปรับความเร็วและทิศทางการวิ่งเพื่อให้มุมที่พวกเขามองเห็นจานร่อนหรือลูกบอลนั้นคงที่ และมันก็ใช้ได้ผล ไม่จำเป็นต้องใช้สมการ

ความง่ายโดยนัยของวิธีการแก้ปัญหาแบบฮิวริสติกมีความสำคัญทางคณิตศาสตร์ที่ละเอียดอ่อนด้วย วิธีที่เทคนิคมากขึ้นในการระบุสิ่งนี้คือการบอกว่ามันมีพารามิเตอร์น้อยมาก - ข้อมูลป้อนเข้าที่แยกจากกันและเป็นอิสระในขั้นตอนการตัดสินใจ - และในอุดมคติ มันอาจมีค่าเป็นศูนย์เลยก็ได้ ในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงล้วน ๆ ขั้นตอนการตัดสินใจควรมีพารามิเตอร์มากเท่าที่จำเป็นเพื่อให้สามารถสร้างแบบจำลองการกระจายความน่าจะเป็นพื้นฐานได้อย่างแม่นยำ แต่ยิ่งคุณเพิ่มความไม่แน่นอนเข้าไปในสภาพแวดล้อมดังกล่าวมากเท่าไหร่ มันก็ยิ่งอันตรายมากขึ้นเท่านั้น โดยพื้นฐานแล้วเป็นเพราะสิ่งที่คุณกำลังทำคือการปรับแต่งแบบจำลองของคุณให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่ไม่มีอยู่จริงอีกต่อไป ในที่สุดคุณจะได้รับการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดและคาดเดาไม่ได้ที่ใหญ่มากจนแบบจำลองที่ปรับมากเกินไปของคุณให้คำแนะนำที่แย่มากจริง ๆ แก่คุณ

วิธีการแก้ปัญหาแบบฮิวริสติกมีความทนทานต่อสถานการณ์ดังกล่าว เนื่องจากมีพารามิเตอร์น้อยมากตั้งแต่แรก ลองคิดถึงนักเบสบอลในสนามนอก: จินตนาการว่าพวกเขาแก้สมการพลศาสตร์ของไหลที่จำเป็นทั้งหมด โดยคำนึงถึงมวล ความเร็ว และการหมุนของลูกบอล ความหนืดของอากาศ ความปั่นป่วนที่เกิดขึ้น และอื่น ๆ อีกมากมาย หากมีลมพัดแรง พวกเขาก็จะตกที่นั่งลำบาก การคำนวณของพวกเขาจะผิดโดยสิ้นเชิง แต่ถ้าพวกเขาใช้วิธีการแบบฮิวริสติกด้วยการแค่มองบอลตรง ๆ เรื่องนี้ก็จะไม่สำคัญ!

Gigerenzer ชอบที่จะชี้ให้เห็นว่า Harry Markowitz ผู้ก่อตั้งทฤษฎีพอร์ตการลงทุนสมัยใหม่ ไม่ได้ใช้ทฤษฎีพอร์ตการลงทุนสมัยใหม่ที่ได้รางวัลโนเบลจริง ๆ สำหรับพอร์ตเกษียณของเขาเอง แต่เขาใช้วิธี 1/n ที่มีพารามิเตอร์เป็นศูนย์ หากมีใครสักคนพูดอย่างหยาบคายเป็นพิเศษ เขาอาจพูดว่า Markowitz ไม่ต้องการให้คำโกหกของเขาเองถูกเก็บภาษี และในท้ายที่สุด เพื่อให้วิธีการลงทุนแบบ Markowitz ที่มีพารามิเตอร์มากมายเหลือเกินสามารถทำได้ดีกว่า 1/n อย่างต่อเนื่อง คุณจะต้องใช้ข้อมูลประมาณ 500 ปีเพื่อปรับพารามิเตอร์ แน่นอนว่าคุณต้องการให้ตลาดไม่เปลี่ยนแปลงเลยในช่วงเวลานั้นด้วย ขอให้โชคดีกับเรื่องนั้น

เนื่องจากตลาดมีความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกันมากมาย จึงสมเหตุสมผลที่จะคาดหวังให้ผู้เข้าร่วมโต้ตอบกับตลาดเหล่านั้นไม่ใช่ด้วยความมีเหตุผลที่สมบูรณ์แบบของพฤติกรรมที่พิสูจน์ได้ว่าดีที่สุด แต่ด้วยความมีเหตุผลที่จำกัดของวิธีการแบบฮิวริสติก ซึ่งถูกเลือกบนพื้นฐานของการใช้วิจารณญาณ ความรู้สึก ความคิดสร้างสรรค์ ฯลฯ โดยพื้นฐานแล้ว ผู้คนส่วนใหญ่ไม่ได้โง่ และถ้าพวกเขาโง่ พวกเขาก็มีสิ่งที่ต้องเสียเมื่อลงมือทำ ดังนั้นพวกเขาจึงถูกลงโทษและอาจถูกกำจัดทิ้ง จากการถอดความจากการอภิปรายของ John Kay และ Melvyn King ในหนังสือ Radical Uncertainty องค์กรที่เข้าใจความไม่อาจลดทอนของความไม่แน่นอนจะมุ่งเน้นไปที่ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว พวกเขามีเป้าหมายที่จะอย่างน้อยก็รอดชีวิตและในอุดมคติก็ได้ประโยชน์จากความไม่แน่นอน ส่วนผู้ที่เชื่อในแบบจำลองคาดการณ์แบบมีเหตุผลนีโอคลาสสิก มักเน้นย้ำความแม่นยำในการคาดการณ์และประสิทธิภาพการดำเนินงาน วิกฤตการเงินโลกแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าระบบธนาคารที่ถูกนำโดยแบบจำลองความเสี่ยงที่ซับซ้อนนั้นเปราะบางเพียงใด

ผลพลอยได้ที่น่ารักในเชิงแนวคิดของความเสี่ยงที่ไม่ใช่ความไม่แน่นอนคือ ความคาดเดาไม่ได้ไม่ใช่ความสุ่ม สามารถมีเหตุการณ์ที่คาดเดาไม่ได้ที่ไม่ได้เป็นแบบสุ่ม และความสุ่มที่ไม่ได้คาดเดาไม่ได้ และยิ่งไปกว่านั้น เราจะโต้แย้งว่าสิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แม้แต่แบบไบนารี หรือปลายของสเปกตรัม แต่เป็นการแปลงค่าไม่ได้โดยเคร่งครัดเนื่องจากความไม่แน่นอนเป็นลักษณะทางจิตวิทยาและความสุ่มเป็นลักษณะทางคณิตศาสตร์ สิ่งที่สุ่มสามารถมีความซับซ้อนในระดับพื้นฐานมากจนจิตใจมนุษย์เข้าใจได้เพียงแค่ว่ามันไม่แน่นอน และสิ่งที่ไม่แน่นอนสามารถขัดขวางการสร้างแบบจำลองแบบสุ่มได้เพราะมันไม่เพียงแค่ซับซ้อน: มันสร้างสรรค์ ลึกซึ้ง เป็นมนุษย์

ความแตกต่างโดยพื้นฐานแล้วมาจากสาเหตุ - แนวคิดที่นักเศรษฐศาสตร์วิชาการสมัยใหม่รู้สึกไม่สบายใจอย่างยิ่ง - และความสามารถของมนุษย์ในการเข้าใจสาเหตุและยืนยันความรู้สึกของพวกเขาผ่านการทดลองที่ถูกต้อง ลองคิดถึงวิวัฒนาการทางชีวภาพ ซึ่งเราจะกลับมาใช้เป็นอุปมาที่มีประโยชน์หลายครั้ง นี่เป็นกระบวนการที่สุ่มอย่างเคร่งครัด ยีนไม่ได้คิด แต่กลไกที่สายพันธุ์หนึ่งวิวัฒนาการนั้นซับซ้อนเกินกว่าที่จะเข้าใจได้จนความพยายามของมนุษย์ที่จะปฏิบัติต่อมันราวกับว่า "สุ่ม" - เพื่อสร้างแบบจำลองและอนุมานและวัดเชิงปริมาณทางสถิติเส้นทางที่เป็นไปได้ของมัน - ไม่สามารถทำได้อย่างจริงจัง หรือลองคิดถึงตัวอย่างของ Keynes เรื่องความล้าสมัยของสิ่งประดิษฐ์ใหม่ สิ่งนี้ "คาดเดาไม่ได้" ไม่ใช่เพราะมันขึ้นอยู่กับฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็นที่ซับซ้อนมาก แต่เพราะเส้นทางของสาเหตุที่จะนำไปสู่สถานการณ์ดังกล่าวเกี่ยวข้องกับความไม่แน่นอนที่แท้จริงอย่างชัดเจนจนถึงขนาดที่ขัดขวางความเป็นเหตุเป็นผลเชิงความน่าจะเป็น

หรือลองคิดถึงกระบวนการขุด bitcoin การอนุกรมเวลาของตัวอักษรที่ไม่ใช่ศูนย์ตัวแรกในแฮชของทุกบล็อกนั้นเป็นแบบสุ่มอย่างรับรองได้ แต่มันไม่ได้เป็นแบบสุ่มที่คาดเดาไม่ได้ มันเป็นผลมาจากความพยายามที่ประสานงานกันอย่างดีและมีจุดมุ่งหมาย เพราะเราเข้าใจกระบวนการเชิงสาเหตุที่ก่อให้เกิดการอนุกรมเวลานี้ เราจึงสามารถคาดการณ์ความสุ่มนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก

ผลตอบแทนเกินปกติในช่วงสิบปีต่อมาของนักลงทุนเป็นเรื่องของ "โชค" หรือไม่? มี "ข้อมูล" ทั้งหมด "อยู่ในราคา" ตั้งแต่ปี 2010 แล้วหรือ? แบบจำลองการกำหนดราคาสินทรัพย์เงินทุน (Capital Asset Pricing Model) จะบอกพวกเขาหรือไม่ว่าราคาควรเป็นเท่าไหร่? หุ้นไปเดินเล่นแบบสุ่ม ๆ น่ารัก ๆ ไปดวงจันทร์หรือเปล่า?

นี่ชัดเจนว่าเป็นการตีความที่บ้าคลั่ง ลองพิจารณาอีกทางเลือกหนึ่ง: นักลงทุนเข้าใจมูลค่าเชิงอัตวิสัยของผู้บริโภคในอนาคตได้ดีกว่าผู้เข้าร่วมในตลาดทั่วไป มีแนวโน้มสูงที่พวกเขาจะอ้างเหตุผลนี้บนพื้นฐานของวิธีการแก้ปัญหาแบบฮิวริสติกสักหนึ่งหรือสองอย่าง พวกเขาเดิมพันเงินลงทุนในการเดิมพันนี้ - ซึ่งไม่ได้เสี่ยงและสุ่มแต่ไม่แน่นอนและคาดเดาไม่ได้ - และเปิดเผยตัวเองต่อผลตอบแทนที่ปรากฏว่ามหาศาล เพราะพวกเขาถูกต้อง! และในเรื่องนี้ การลงทุนระยะยาวที่ประสบความสำเร็จทั้งหมดสามารถลดทอนลงเหลือเพียงหนึ่งพารามิเตอร์ได้อย่างตรงไปตรงมา (นั่นเป็นอย่างไรสำหรับวิธีการแบบฮิวริสติก?): X กำลังจะเปลี่ยนแปลง

สำหรับ Netflix, X คือ "การบริโภคเนื้อหาวิดีโอ" สำหรับ Amazon, X คือ "ตัวเลือกเริ่มต้นสำหรับการซื้อของผู้บริโภค" สำหรับ Bitcoin, X คือ และยังคงเป็น "เงิน" คนหนึ่งสามารถสร้างแบบจำลองทุกสิ่งทุกอย่างภายใต้ดวงอาทิตย์และแสดงราคา "ที่ถูกต้อง" ของ Netflix ในวันที่ 9 กุมภาพันธ์ 2034 แต่ไม่จำเป็นต้องทำเช่นนั้น - และในเรื่องนี้ บางทีคนหนึ่งไม่ควรจะทำ ความสามารถในการคำนวณเล็กน้อยแน่นอนว่าจะไม่เป็นอันตราย แต่นอกเหนือจากนั้น วิจารณญาณ ความรู้สึก ความคิดสร้างสรรค์ และวิธีการแบบฮิวริสติกก็จะใช้ได้ผลดี

สำหรับผู้ที่เสนอขาย EMH, ความคาดหวังที่มีเหตุผล, ข้อมูลที่สมบูรณ์แบบ และอื่น ๆ ในทำนองเดียวกัน การตีความที่ชัดเจนเป็นเรื่องปกตินี้ถือเป็นเรื่องเลวร้ายที่สุด