You are here: Home / In Dutch / Taleb’s map of ‘The Limits of Statistics’

Taleb’s map of ‘The Limits of Statistics’

May 9, 2009 by 1 Comment

The graph shows the daily variations a derivatives portfolio exposed to U.K. interest rates between 1988 and 2008. Close to 99% of the variations, over the span of 20 years, will be represented in 1 single day—the day the European Monetary System collapsed. As I show in the appendix, this is typical with ANY socio-economic variable (commodity prices, currencies, inflation numbers, GDP, company performance, etc. ). No known econometric statistical method can capture the probability of the event with any remotely acceptable accuracy (except, of course, in hindsight, and "on paper"). Also note that this applies to surges on electricity grids and all manner of modern-day phenomena.

Voor als de schemering precies de juiste gloed van roze heeft; raadpleeg deze essay van Taleb. Het gaat het over allerlei ‘fallacies’ (drogredenen) en valkuilen waar men te maken heeft in sociale situaties: o.a.

  • de problemen met het bepalen van de juiste distributies (in bepaalde sociale situaties waar men foutief de normale distributie veronderstelt) 
  • confirmation bias
  • ‘silent evidence’
  • en andere fallacies uit de Zwarte Zwaan. 

    • First Quadrant: Simple binary decisions, in Mediocristan: Statistics does wonders. These situations are, unfortunately, more common in academia, laboratories, and games than real life—what I call the "ludic fallacy". In other words, these are the situations in casinos, games, dice, and we tend to study them because we are successful in modeling them.

    En de schrijver laat ook een map zien waarme men beter de sociale situaties, waar onvoorspelbaarheid van grote-impact gebeurtenissen de dienst uitmaakt (Extremistan),beter kan inschatten. En de suggesties over hoe men het beste erop kan anticiperen. Kortom; lees dit, laat het een dag bezinken, en lees het nogmaals! 

    Een essay op niveau zoals NNT betaamt.

    http://www.edge.org/3rd_culture/taleb08/taleb08_index.html

    Technische uitleg

    En voor de wiskundige en statistische sceptici onder ons, hier vind je meer emprische data en technische verklaringen voor het bestaan van the Black Swans. In dit geval in grote economische instituties, bedrijven, financiele markten en eigenlijk bijna elke sociale situatie die onderhevig is aan een groeinde compexiteit en derhalve onvoorspelbaarheid:

    http://www.fooledbyrandomness.com/EDGE/index.html

    Hier is de introductie:

    Data: Note that the analysis here is exhaustive: it is done systematically on almost ALL  transacted macro data representing >98% of worldwide volume. I used interest rates, commodities (oil, agricultural), all available equity indices (US, UK, Continental Europe, Russia, Indonesia, Brazil), main traded currencies. I selected tradability because of its “cleanliness” compared to merely computed data. I also added some micro data: although indices encompass single equities, I processed >18 million pieces of single stock daily data, and select industry datasuch as  drug sales, movie returns, etc. (what “clean” data I could find).  While we have a plethora of data with business variables, we don’t have enough in epidemics, terrorism, wars, etc.   

    Logical and Mathematical Commentary
        1) Telescope problem, insufficiency of data in the tails;  consequence on left-skewed and right-skewed distributions;  
        2) Preasymptotics of probability distributions, classification of convergence, or why the central limit theorem is too Platonic;  

    Filed Under: In Dutch, Nassim Taleb, The Black Swan, The Long Tail Tagged With: , , , ,

    Comments

    1. A.Alajmovic says:
      May 10, 2009 at 23:20

      Toelichting op het bovenstaande artikel

      Hoe komt het dat we niet weten dat we minder weten dan we denken te weten?

      In onze diep gewortelde, psychologische tendens om onzekerheid te vermijden vervallen we gauw tot het kunstmatig creëren van zekerheden middels allerlei inductieve theorieën. Dit heeft dan ook z’n evolutionaire en psychologische verklaringen maar dat is weer een ander verhaal.

      Er zijn 2 hoofdproblemen die zich hier voordoen:
      Probleem 1:> Deze theorieën, na inductief verkregen te zijn en steeds retrospectief te zijn geverifieerd, worden alleen op juistheid getest en niet op al die keren dat ze niet werkten (confirmation bias).
      Probleem 2: Daar komt nog eens bij dat er een ‘normale kansverdeling’ verondersteld wordt in situaties waar die niet toepasbaar is (‘Ludic fallacy’) zoals in de aandelen markt, de inflatie indicaties, en alle macro- en socio-economische variabelen).

      Hierdoor wordt de impact van onvoorspelbare gebeurtenissen extern aan het model (the Black Swans) extreem onderschat. Deze impact wordt ook steeds heviger naarmate de complexiteit in de samenleving toeneemt, de indicaties hiervoor liggen in o.a. de technologische ontwikkeling, globalisatie, internet, digitalisering enzovoorts.

      Ofwel, we schijnen modellen van onzekerheid te gebruiken om zekerheid te scheppen in een steeds onzekerder wordende wereld! Ook daar waar er geen zekerheid kan zijn, (zoals in socio-economische en andere gecompliceerde variabelen uit het dagelijks leven), laat men het na, inclusief de academia, om in te zien dat de methodes EN de theorieën die gebuikt worden om de toekomst te voorspellen niet werken en verkeerd toegepast worden.

      Echter, dit probleem beperkt zich niet enkel tot de financiële markten, banken en overheden, het strekt zich uit over ELKE complexe sociale situatie in het dagelijks leven. En ook daar zijn er meer van als men denkt!

      Als men dit eenmaal begrepen heeft, is het iets makkelijker om Taleb’s harde kritiek op de economische experts beter te begrijpen. Hieronder enkele citaten van hem m.b.t. de financiële crisis en de economen:

      “(…)the banking system seems to have lost more on risk taking (from the failures of quantitative risk management) than every penny banksever earned taking risks” (…)
      “It appears that financial institutions earn money on transactions and lose everything taking risks they don’t understand.”
      (…)Banks hire dull people and train them to be even more dull. If they look conservative, it’s only because their loans go bust on rare, very rare occasions. But (…)bankers are not conservative at all. They are just phenomenally skilled at self-deception by burying the possibility of a large, devastating loss under the rug.(…)
      (…)The government-sponsored institution Fannie Mae, when I look at its risks, seems to be sitting on a barrel of dynamite, vulnerable to the slightest hiccup. But not to worry: their large staff of scientists deemed these events “unlikely”(…)

      Reply

    Speak Your Mind

    *