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坤鹏论:这是多么透彻的领悟股市和复杂性经济学

发布时间:2019-05-16 19:56 来源:未知 编辑:admin

  坤鹏论最近连续讲了还原论是什么、还原论的不足,以及复杂性科学粉墨登场,成为二十一世纪最热的科学。

  上一篇文章已经就此质疑进行过简单回复,今天,坤鹏论就来聊聊,了解复杂性科学对于经济和股市的莫大功用。

  就坤鹏论个人而言,尽管半个月的学习还属于管中窥豹,走马观花,但对于自己的认知却可谓颠覆级,每每想起都会有种眼明心亮的透彻感。

  再回首看过往的事,过往的投资,过往的经济……不再一头雾水,模棱两可,更不会为赋新词强说愁,对于专家那些事后诸葛亮的解释,甚至感到有些可笑。

  复杂经济学创始人布莱恩·阿瑟认为,股票市场异常复杂,与“经济”的复杂性呈现出来的特征高度相似,所以,他专门设立了一个“人工股票市场”,从股市见微知著到整个经济。

  而他的“人工股市”表现与真实的股市极为相似,有小小的泡沫、小小的崩溃,以及价格和成交量的相关性,还有高度波动的交易时段与相对静止的交易时段的交替出现。

  这也从一个侧面证实了复杂经济学不是异想天开,它比传统经济学更有价值与意义,因为此前没有一位经济学家可以靠其理论如此逼真地模拟出现实的股市。

  复杂性经济学认为经济是一个由许多不同性质(异质性)的主体组成的复杂性系统,主体包括但不限于银行、金融机构、消费者、企业,还有投资者,它们在复杂性系统特有的不稳定状态下,彼此不断调整关系。每个主体都根据它对未来的预测及其他个体的反应来采取行动,并且在不断地学习和适应。

  而复杂性经济学关注的就是模式形成、结构变化、创新,以及永远的创造性毁灭的结果。

  坤鹏论之前说过,在强大的还原论笼罩下,经济学被搞成了物理学,甚至还只是物理学中的力学。

  但是,力学只考虑简单的、低层次的“运动”,它不涉及质变,也不涉及系统的组织或进化。

  为了能够在还原论的框架下研究,经济学家很喜欢”代表性主体“这个词,它又被称为经济人、理性人,这也是无奈,如果不这样的话,根本无从套用还原论,更无法用公式模型来计算经济了。

  代表性主体背后的逻辑是,与其殚精竭虑地去了解经济中的每位消费者,不如拟定一个消费者,用他来代表所有人,用一代表所有,这就是传统经济学的核心理念。

  显然,这种假设大大简化了模型,代表性主体代表了千千万万名个性独特、稀奇古怪、难以一一名状的个体消费者。

  这就是理论经济学家和政策制定者在拟定关于国计民生的模式中惯用的伎俩,他们假设的是个体行为基本处于平均状态,这就叫均衡。

  均衡是借用物理学的一个概念,它指当前经济系统中变动着的各种力量处于平衡,没有外力影响就不改变状态。

  比如:市场中某件商品的供给量和需求量刚好相等,这时的价格就叫均衡价格,如果影响、决定供给量和需求量的条件不变,这个均衡价格就会一直保持不变。

  传统经济学以一般均衡或静态均衡为出发点,再引入时间及条件变动的因素,来分析经济系统如何从一种均衡状态走向另一种均衡状态。

  其实,均衡分析法就是还原论,经济学家只能通过稳定性分析,找出系统可能失衡的点或区域,然后判断系统的变化,这就是还原论的套路——先了解局部,再了解整体。

  所以,在经济增长的传统解释背后,隐藏着一个相当简陋的模型:各个经济体在某种程度上就像一块块面包,它们都是由两三种关键原料制成,块大的面包只不过包含了数量更多的原料。

  如果将英国经济与刚果民主共和国(人口与英国差不多)的经济加以比较,教科书的说法会是,英国只是拥有更多的实物资本(工厂、大楼和公路)和人力资本(教育和培训),或许还有更好的“制度”。

  当然,所有人都知道,你不可能只将刚果经济所有要素的数量翻倍就使其转变为英国经济。

  坤鹏论认为,经济学家更应该依靠生物科学而不是物理学来解释经济是如何运行的,因为经济是由生物单位构成的,经济学家应该放弃错误的假设,这些假设包括人是同质和理性的,经济学是充满重复性行为的机制等,而这些不便于形成经济理论。

  经济学要想成为一门真正的科学,就必须使用科学的研究方法,这要求首先要基于对真实世界的观察形成理论,然后通过进一步观察来检验理论的正确性,这与目前学究式的经济学家凭空制造理论的行为正好相反。

  以股市为代表的金融系统是人类创造的最为复杂的系统之一,是与人类经济生活息息相关的系统,复杂性科学自诞生以来,就把金融系统作为最重要的研究方向。

  像股市这样的金融市场,有无数个参与者,他们细节不一,特质千差万别,但他们的目的相同,他们的局部运动相对简单,也就是参与市场交易的个体根据市场供求关系来决定买或卖的行为。

  小到股民,大到国际金融机构,甚至是国家政府,每一个经济单元都是股市系统的一个组成部分。

  他们彼此之间相互作用而产生的市场整体运动存在着流体最明显的湍流现象,比如:股市毫无预兆地涨进牛市或是跌到熊市,而大部分金融市场都具有如此特征,所以说明股市以及金融市场是典型的复杂性系统。

  股市的每个市场参与者有相互依赖、相互模仿、相互学习的行为,通过他们之间的相互作用共同推进整个市场的演化。

  在股市这个复杂性系统中,每个参与者是完全独立个体或子系统,但他们之间的联系广泛而紧密,许多独立的因素在许多方面相互作用,无穷无尽的相互作用使得股市系统成为一个有机的整体。

  同时,股市又是一个开放系统,与环境有密切联系,与系统外部持续不断地进行着物质、能量、信息的交换。

  这进一步使得其复杂性超乎寻常的高,从一定程度上讲,搞懂股市就能搞懂金融,搞懂经济,甚至能搞懂人类。

  股市系统的复杂性中最鲜明的一个特点就是,具有高度智能的人在股市中起到了决定性的作用。

  政府以特殊身份和地位参与股市,比如:用财政政策工具以及货币政策工具,甚至是行政手段对宏观经济进行调控;同时它还对股市进行监管,希望使之得以健康发展。

  所以,影响股市系统的主要因素不仅有投资者、生产者的行为,而且还有政府行为。

  股市参与者,无论是投资者、生产者、机构、中介,还是政府,都是有自己主观意志的决策者,这些为数众多的决策者,有着不同的风险偏好,所获得的信息具有不对称性,他们主动去了解所处的环境,预测股市的变化,在各个层次上随机地进行着目标不同的独立决策,最终使得股市的运动变得十分复杂。

  所以,像股市这样凡是有人参与的社会活动,无疑都是复杂性系统,人参与的程度越深,其复杂性越高。

  也就是说,系统通常是通过异质成分之间的非线性作用而自组织成等级结构,而这一等级结构又支配组织各部分之间的能量、物质和信息的交流,同时又互受其影响。

  有些结构极其复杂——一个小小细胞的复杂程度甚至不亚于一个社会的复杂程度,但大自然却自有一套绝妙的方法让自身有序运行,这套方法就是自组织。

  也就是说,复杂性系统不用某种形式的内部控制就可以组织起来,层出不穷的经济结构基本都源于自组织。

  在所有社会复杂性系统中,通过自组织涌现出现的最神奇的结构,地位和作用最显著的,是市场!

  市场从来不是听从人命而建立的,从原始社会的物资交换开始,它完全是自发产生的,慢慢成了只要有人口聚居的地方,就一定会有交易发生,有交易发生就一定会形成市场。

  而细细琢磨,城和市其实是两个完全不同的东西,就是因为相互的关系密切到不可分割的程度,以至于人们很早就把它们作为一个整体看待,“城市”一词沿用至今。

  我们可以再想想中国传统的庙会,寺庙本来是祭拜、烧香的场所,大量烧香拜佛的人在某一天或某几天聚集在一起,而这也正是做生意的绝佳时机,于是,商人、小贩、耍把戏卖艺者、算命卜卦者、唱戏者等自发地纷至沓来,如影随形,结果就形成了独特的兼具祭祀和市场贸易两项功能的庙会。

  如今的商场家家都搞餐饮,甚至餐饮的聚集荟萃成了商场经营的关键,这其中的道理也基本相同,民以食为天,特别是中国人,餐饮文化盛行,餐饮可以大量聚集人气。

  货币如水,商业如流,自古以来,流量聚集地就是生意聚集地,而这样的特性也决定了经济和金融具有流体的特质,同样也存在湍流、混沌等物理特性。

  公元5世纪,波斯国王为了炫耀本国的财力和物力,以期达到震慑邻国的目的,他命令在集市中上陈列财物,这就是历史上第一个超越贸易功能的集市,是现代展览会的鼻祖。

  1851年,英国伦敦举办了10个国家参与的展览会,这就是第一届世界博览会。

  世界博览会让一些参观者灵光闪现,从中孕育出了现代社会的不少概念和活动方式。

  比如:将许多商品汇集在一起的百货商店;组织观光游览的旅游活动;提供休闲娱乐的公园、游乐场、度假村等。

  人们在商业活动中,除了直接的交易买卖外,更多则会为了买卖成交而打探消息,了解行情,筹措资金,寻找货源……

  总之,城市中的商人经常要碰头聚会,主要就是为了不错过任何可能的贸易机会。

  开始商人们自由地、漫无目的地漂游着,一旦碰到新的商人,会立即自动组合,让自己增大,大一点的商人群体会吸引周围的个体商人自动附合,最终,一个新的商人组织结构形成了——交易所。

  最早的交易所只有其固定场所,但没有专门的建筑物,而交易所这个名词最早源于比利时布鲁日市。

  13世纪时,在该市有位名叫旺代尔·布尔什的人,他建造了一座“布尔什公馆”(Bourse),因为有名,而且其家族纹章是三个钱袋,所以,银行家、大小商人和经纪人等,总喜欢在这座公馆附近聚会,当时一说boures(音为布尔什)就指的是到布尔什公馆附近聚会、碰面。

  在交易所的历史中,就像一切复杂性系统的运动所呈现的规律一样,偶然的、微不足道的小事件起到了决定性的作用。

  我们已经知道证券交易所诞生于荷兰,当时荷兰联合东印度公司的股票交易相当火,起初股票交易商都在阿姆斯特丹一座叫“新桥”的桥上进行交易,这座桥始建于1550年。

  每天,来自世界各地的商人,在“新桥”上花两三个小时进行交易、讨论、传递和探寻股票信息。

  股票交易商都会跑到距离“新桥”最近的一个叫“圣欧拉夫”的教堂,在那里继续交易,所以商人把该教堂当成了第二个交易场所。

  热烈的交易与交流势必带来人声鼎沸的嘈杂,忍了很久的圣欧拉夫”教堂的主教终于忍无可忍,直接把交易商们通通轰出了教堂,并表示自此不许再来。

  因为不堪风雨而总是东躲西藏的交易商们,只好一起集资建造了一座房子,这座于1611年建成的房子,就成为了人类历史上第一个证券交易所。

  同样,纽约证券交易所诞生于一棵梧桐树下,那时,许多证券商聚集在这棵树周围讨价还价。

  1792年,24位证券商在这棵梧桐树下签订了诚实守信的交易盟约,从此,纽约的证券交易进入了集中交易时代。

  他感到困惑的是在个人和企业追求自身利益的情况下,是什么把整个经济联系到一起的?为什么不是经济的无秩序盛行?

  1776年,亚当·斯密出版了他的重要著作《国富论》,在其中他得出以下结论:

  “自身利益”这一简单原则足以创造一个可“自我调节”的经济体系,它好像在一只“看不见的手”的指导下运行。

  斯密这样写道:“这一切并不来自向我们提供晚餐的屠夫、酿酒师或面包师的慈善,而是来自于他们对自身利益的关心和重视。”

  自身利益能使商品和服务的供给与需求达到平衡,当一种商品短缺时,价格和利润会上升,追求自身利益的供应商处于较高的利润水平。他们会主动生产更多商品来弥补供应的不足。

  如果一些供应商希望通过为其商品过高定价而赚取高额利润,那么追求自身利益的供应商会通过制定公平的价格来尽力抢夺价格欺诈者的客户,这最终将减少价格欺诈的行为。

  如果某一特定行业的商品短缺,该行业的工人工资将上涨,自身利益将激励新的熟练工人进入这一工资较高的行业,因此可满足市场的需求。

  斯密推断,追求自身利益的个人和企业之间的复杂的相互作用本身就能创造一个运行良好的经济,而无须任何人对其进行管理。

  要想透彻地理解复杂性科学,乃至复杂性经济学,以及复杂性系统——股市,有几个相当重要的名词,你需要牢记。

  这两个名词坤鹏论在《二十一世纪最牛的科学,你不了解就真的Out了!》已经有过详细介绍,这里简单说说。

  在混沌理论推出后,因为经济不可预测,于是有专家认为,经济如同天气一样,是一个混沌系统。

  1987年詹姆斯·格莱克在其《混沌:一门新科学》中广泛使用混沌概念后,人们开始不断尝试把混沌理论应用于经济学和其他社会科学。

  但事实证明,混沌理论只能被应用到物理学体系的一个有限分支上,比如:天气和流体漩涡。

  威斯康星大学教授史蒂文·德洛夫发现,混沌学在经济学方面的应用已被证明失败,混沌理论没有提出深入的见解,而复杂性科学理论却更具冲击力。

  比利时物理化学家伊利亚·普里高津提出了耗散结构,并获得了1977年诺贝尔化学奖。

  有时候,一个起伏或一组起伏可能由于正反馈而变得相当大,使它破坏了原有组织。

  而这个变化的关键在于,谁也不可能事先确定它将使系统朝哪个方向发展,比如:是分解成混沌状态,还是跃进到一个更加细分、有序的、全新的高级阶段。

  组成复杂性系统的每个个体都相当于一个子系统,或是因为利益,或是其他原因,它们的自组织行为,总是在改变系统内的既定秩序,所以复杂性系统中纷繁的自组织行为一定有两个结果:

  所以,在复杂性系统的生存和发展状态中,一定存在着秩序和混沌这两个极端点。

  这两个极端点对于总在不断变动的复杂性系统来说,都不那么美妙,变动太大,远离秩序靠近混沌,可能会令系统陷入无序从而自取灭亡;变化太小,远离混沌,则容易因僵化、呆板而失去生机,同样也可能导致系统的灭亡。

  因此,复杂性系统想要存在,就必须使自己始终处在秩序和混沌这两个极端点的之间。

  它位于秩序和混沌这两极的中间,它是一个冲突区,充满了动荡,充满新东西和旧东西的不断对抗。

  在这个地带,系统的各个元素、各个部分处于一种活动状态,其特征是它们既没有完全锁定在一处,也没有混乱到解体的地步,就像既不是萧条也不是高涨的社会经济。

  按复杂性理论的观点,复杂性系统只有处于混沌边缘才能兴旺,才能创新不断,不能不断发展向前。

  也只有混沌边缘地带,才能保证系统足够震荡而不断“涌现”新特性,同时,又保有足够的原有稳定因素,使系统不至于陷入无序。

  尽管混沌边缘是复杂性系统的最佳表现之境,但是,混沌边缘也并不是安全的港湾。

  因为复杂性系统中存在着稳定和不稳定的相互作用,随着时间推移,自组织会使系统达到一种濒临崩塌的临界状态,一旦濒临这一点,即使只是小小的沙粒跌落,也会导致坍塌,前功尽弃。

  复杂性科学研究表明,所有处于混沌边缘的系统都存在落入混沌状态的概率,而且这一概率遵从一定的分布规律——人们常称之为“幂律”。

  所谓幂律,是说节点具有的连线数和这样的节点数目乘积是一个定值,也就是几何平均是定值,比如有10000个连线个连线个连线个……在对数坐标上画出来会得到一条斜向下的直线。

  例如,处于临界状态的沙堆,其发生沙崩的可能性遵从一定的“幂律”行为:,一定规模的沙崩频率与其规模的某些幂次方成反比。

  事实上,幂律行为在自然界中相当普遍,所有处于临界状态的系统都遵循幂律行为:,从太阳的活动到银河之光,从通过电阻的电流到河水的湍流,所有规模的活动频率都符合幂律。

  首先,由于幂律是可以衡量的,所以可以通过对幂律的测定而判断系统是否处于临界状态或混沌边缘。

  这样混沌边缘在复杂性经济学中就不再是一个只流于空泛讨论的词语,而是一个具有科学性和可操作性的概念。

  其次,幂律行为使我们认识到,处于健康状态的经济系统也可能会随时崩溃,进入混沌状态之中,而我们对此却无法作出准确预测。

  当然,这种经济运行和崩溃的机制并不难以理解和解释,只是难以进行准确预测。

  例如人们对股市运作的机制已经了如指掌,但是仍然无法准确预测股价走势的“转折点”:什么时候开始看涨,什么时候开始看跌。

  自然系统遵循幂律的行为是盲目的和难以更改的,这是因为像处于临界状态的沙滩那样的自然系统其作用者 (如沙粒) 的互动关系 (如受力关系) 是天然赋予而固有的。

  而从理论上讲,如果我们能够人为控制某些作用力,例如能够随时减小甚至取消地球的引力,那么在沙崩发生初期我们仍然可以通过减小引力的方法来减小沙堆崩落的规模。

  事实上,人类社会正是这样一种可以对某些作用力进行某种人为调控的系统, 例如实施一些宏观经济政策的确可以影响甚至改变人们的预期和行为, 所以人类即使不能改变经济落入混沌的频率,至少也可以通过采取一些宏观经济措施而减小经济波动或崩溃的规模。

  也就是说, 人类系统的幂律行为不是固定不变的而是带有一定的可调控性质的。

  因此, 人类尽管不能够完全规避风险和灾难,但是在面对风险和灾难时却不必宿命地坐以待毙, 仍然可以有所作为。

  复杂性系统也总是努力让其内部的秩序和混沌保持平衡,从而保证自己不离开混沌边缘地带。

  复杂性科学家认为,复杂性系统具有一种天然的活性,就是其各个组成部分能够根据其他部分的行为来改变或改善自己,或者说,系统各部分能根据所获得的信息自动采取对自己最有利的行为,这种活性,就叫适应性。

  在复杂性系统中,适应随处可见,动物适应食物、免疫系统适应感染、企业适应市场……

  每个复杂性系统都具有适应性,有适应能力,能够通过学习预期未来,并根据预期自我调整进入新的运行状态。

  这种运行并非被动地对发生的事件做出反应,而是努力将所发生的一切都转化为对自己有利的因素。

  由于复杂性系统不能追溯其初始条件,我们不知道适者在什么条件下生存下来的,适者生存就成了生存者生存的另一个说法。

  在复杂性系统的自组织行为表现为一种现象,它被称为涌现,这是和他组织(被组织)的区别,自组织行为的最大特点,就是系统的涌现现象。

  研究证实,蚁后并没有直接给所有蚂蚁下达命令,每只蚂蚁也没有整个蚂蚁王国的地图,每只蚂蚁只遵循简单的规则交互,可是,大量的蚂蚁却能够聪明地觅食、建巢、分工、守护等,蚂蚁王国就是在整个蚁群之上的一种“涌现”现象。

  “亚马逊雨林,几十万只行军蚁在行进,没有谁掌握这支军队,不存在指挥官。单个蚂蚁几乎没有什么视力,也没有多少智能,但这些行进中的蚂蚁聚集在一起组成了扇形的蚁团,一路风卷残云,吃掉遇到的一切猎物。不能马上吃掉的就会被蚁群带走。在行进了一天并摧毁了足球大小的浓密雨林中一切食物后,蚂蚁会修筑夜间庇护所——由工蚁连在一起组成的球体,将幼蚁和蚁后围在中间保护起来。天亮后,蚁球又会散成一只只蚂蚁,各就各位进行白天的行军。”

  专门研究蚂蚁习性的生物学家弗兰克斯写道:“单只行军蚁是已知的行为最简单的生物”,“如果将100只行军蚁放在一个平台上,它们会不断往外绕圈直到体力耗尽死去。”然而,如果将上百万只放到一起,群体就会组成一个整体,形成具有所谓“集体智能”的“超生物”。

  ”涌现“是指系统中的个体遵循简单的规则,通过内部的局部相互作用构成一个整体时,一些新的属性或规律或结构就会突然一下子在系统内部诞生。

  正因为涌现有“无中生有”的性质,能使系统增加新的东西,复杂性系统的整体才能够出现大于“各部分相加之和”的现象。

  比如,生命是一大堆分子作用的产物,每个分子必然遵循固定的物理规律,但是当分子聚合到一起的时候,原生生命却在整个分子群体的基础上诞生。

  分子构成的这个整体活了,它可以为自己的利益控制低层次的分子个体,它具备了自己的生命。

  在这个过程中,我们无法把生命这一现象还原到单个分子的物理规则上去,并且也没有哪个“领导”分子给其它分子下达命令。

  这一特性,在生命系统中最容易看出来——地球上能有如此繁多的生物特种,能有人类这样高级的生命形态,从根本上讲,就是初始的分子们自发地不断形成新性质和新功能的结果。

  ”涌现“是自组织行为,所以它一定是自下而上的,这一点决定了在复杂性系统中,自下而上的事物比自上而下的事物更有生命力,当然,自下而上产生的事物,其破坏力也大于后者。

  ”涌现“属中性,既有创新式的,也有灾难式的,自组织行为既可以把系统推向混沌边缘,也可能驱使系统走向僵化或混乱。

  就像社会经济,参与其中的每个主体都希望获得理想的经济活动效果,但是无论单个经济主体的愿望有多么好,无论政府、货币主管当局、决策部门如何努力,采取什么非常措施,社会经济总会有各种各样的问题,这些问题要么导致经济陷入衰退的泥潭,要么让经济过热,通货膨胀严重,社会经济在二者之间忽上忽下呈波浪起伏状。

  经济学家、社会学家和政治学家们过去对此有一些解释,但大多解释总有牵强附会之嫌,或乏善可陈,而“涌现”的解释让一切变得合情合理。

  涌现”理论的主要奠基人约翰·霍兰德在《涌现:从混沌到秩序》一书中这样描述“涌现”现象:

  “在复杂的自适应系统中,‘涌现’现象俯拾皆是:蚂蚁社群、神经网络、免疫系统、互联网乃至世界经济等。但凡一个过程的整体的行为远比构成它的部分复杂,皆可称为‘涌现’。”

  对于企业来讲,为什么有些企业能脱颖而出,也往往是“涌现”的结果,有一个专业术语为“边际效益递增率”。在众多同类企业的发展过程中,某个企业可能因为行动得早、恰当的行为,特别是一两件事情做到了极致,由于边际效应递增率影响,促进他成为行业领先者。

  比如电脑键盘不是最有效率的、微软的系统不是最优秀的,但成为最终的胜利者。

  金融市场也是“涌现”层出不穷的领域,从货币诞生,再到股市、期货、期权等金融衍生工具的不断“涌现”,都是自发的,自下而上的创新。

  在经济这个复杂性系统中,非线性力量来自正向反馈回路,它倾向于放大经济事件。

  就像成功孕育了成功,好会更好,这就是正向反馈回路,同理,最初的些许成功产生自信和信用,从而使人得以取得更大的成功。

  比如:A国对B国的出口大于进口,那么A国货币相对于B国货币将升值,并使得A国商品变得昂贵,从而对B国的吸引力下降,推动贸易趋向更加稳定的状态。

  规模经济:较高的产量能降低生产成本,较低的生产成本导致较低的产品成本,较低的产品成本导致较低的价格和更大的生产规模,这又导致更高的产量。

  学习曲线:在执行某一项特定任务时积累的经验越丰富,完成该任务的成本就越低,因而能创造出机会来降低价格,而这又可以提高销售量、利润和累积经验,比如:半导体制造。

  品牌资本:做广告数量累积最多的产品被消费者广为了解,以至该产品可以持续卖出直至成为主导品牌,比如:可口可乐、OPPO、VIVO等。

  技术上的锁定:当一种技术在市场份额上得到微弱优势后,它可能发展成为被市场广为接受的标准,因而把与之竞争的技术挤出市场,比如:微软。

  正负反馈回路对经济都产生作用,像拔河比赛,负向反馈回路推动经济走向稳定,而正向反馈回路则产生怪异的、不可预测的行为。

  复杂性系统与大量正的或负的反馈回路紧密相连,以至于该系统的结果常常是有违直觉的因果关系。

  比如:为了缓解交通堵塞而建设了新的高速公路,反而使堵塞更为严重;再比如:本来经济不好,失业率上升,但股票却在猛涨。

  该曲线是用通货膨胀和失业率相对比得出的,1958年,由新西兰经济学家威廉·菲利普斯提出,至今仍有不少经济学相关文章和图书将其视为真理般的存在。

  菲利普斯曲线背后的理论是失业和通货膨胀之间存在着根本性的此消彼涨关系,政府能够以不断恶化的通货膨胀为代价来减少失业,反之亦然。

  可以说,20世纪60年代的经济运行似乎符合这个曲线,但之后再也没有出现过支持它的任何证据。

  但在复杂性系统理论认为,它根本就是虚幻的,并不存在任何支持周期存在的统计数据。

  尽管经济发展必然是在好的时期和不好的时期之间波动,但商业的波动是无规律的,没有事先确定的重复频率。

  商业是一个呈现出有点怪异行为的复杂性系统,它怎么可能本身又会呈现固定的循环周期呢?

  通过罗夏因子(著名的墨迹测验,证明人们会把心态投射到情境之中)可以发现,经济的波动造成了它具有循环周期的幻象。

  商业周期论中最火的莫过于康波,它就是以前苏联科学家尼古拉·康德拉季耶夫命名的康德拉季耶夫波,此人在20世纪20年代发表了一系列报告,指出资本主义经济以54年为一个长周期经历经济的上升和下降,他认为资本主义经济在走下坡路,但宣称资本主义经济也会从下滑趋势中复苏。

  但是,后来的经济学家、科学家反复论证,并没有发现任何统计数据表明康波或其他任何经济曲线的存在。

  代顿大学的高级科研人员约瑟夫·马蒂诺调查了现存有关康波的统计研究后,得出结论:“在数据中寻找重复性的周期结果令人失望。”

  比如:1979年美国麻省理工学院的一位系统动力学退休教授杰伊·福里斯特写的《眼前的大萧条》、1980年爱德华·科尼什出版的《80年代大萧条》,他们都深信康波,并以其为依据预测世界将会再次遭受1929年一样的严重萧条。

  当然,我们也必须承认,如今世界各国日益严重的债务和极端的政府开始阻碍了经济的健康发展。

  但是,真的没有人知道如何、何时会爆发大萧条,甚至这样的无节制是否真的会在将来给我们带来麻烦。

  1.像经济以及股市这样的复杂性系统,每个个体都自成子系统,存在湍流,有正负反馈……所以它们整合起来的系统不可预测。

  特别像中国股市这样散户占了90%以上的情况,产生的混沌、湍流和涌现可能就更加变幻莫测了。

  2.股市如同某种人工智能,阿瑟称它“本身就是一种人工生命形式”。它受控于一些相当于亚当·斯密所谓“看不见的手”的力量,以自我利益(更有甚者,称之为贪婪)的简单理念为基础,靠一种自组织方式运行。

  如今,通过手机、电脑进行网上交易,数以百万的投资人几乎可以立刻对已察觉的赚钱机会做出反应,高速度使得股市比经济体系更有活力、更为复杂。

  3.复杂性系统无论在个人的微观层次还是在经济的宏观层次,都没有自然法则来支配其行为,因此不能科学地进行预测。

  4.复杂性系统不能被分割成孤立的各个组成部分,因为系统本身是由各个部分之间的大量的相互作用而产生的。经济就像一道异常复杂的炖菜,你很难分辨出它的味道好坏是因为哪一种菜起到的决定作用。

  5.复杂性系统会呈现有秩序并可预测的一些时期,但它们会被自己产生的预料之外的混乱时刻所打断,这就是经济学家不能预测经济转折点的原因。

  6.复杂性系统适应环境并不断演进,从而呈现出使先前确立的理论不再适用的一些新行为,所以经济和股市从来都没有常胜的秘技,同样越是具体的方法越只能在一定时期灵验,有其保质期。

  7.和传统经济思想不同,复杂性经济学认为,外部冲击不是造成经济中怪异行为的主要原因,它完全由于自身原因,因为经济本身的不稳定性足以造成经济的混乱。

  就像1987年的美国股灾,它不是由任何外部冲击或灾难性事件引起的,而是由系统的复杂本性和事件之间我们目前尚不能理解的相互作用所造成的。

  8.经济的适应性本质增加了经济的不可预测性,适应性就是指经济主体从经验中学习如何更有效地玩游戏和适应新的经济气候,股市亦然。

  阿瑟这样解释经济的适应性:“我们经济学中的微粒是很聪明的,而你们物理学的微粒是哑巴……我们的微粒必须提前考虑,并努力推测出他们在从事某些行为时其他微粒将如何反应。”

  而英国哈特福商学院教授拉尔夫·斯泰西同样指出:“物种、生态、社会(或经济)这样的复杂有机系统是适应性的,不是决定性的,原因是规则会随着这些系统所产生的结果而改变。”

  这意味着经济运行的规则是不断变化发展的,即使我们能找到经济的完美模型,它也会很快变得过时。

  9.不管是什么投资,都属于复杂性经济学之列,说它既是一门科学,又是一门艺术,那是因为不了解复杂性经济学才会口出此言。

  10.复杂性系统的要素之一是异质性,为什么中国股市容易暴涨暴跌,就是因为散户的比例过大,他们缺乏投资经验,并以短线为主,而买进卖出的依据主要靠消息,这就使得在买卖决策这一环节趋于同质化,这样一旦市场信息开始发生变化,他们就会立即买进或卖出,同质化交易几乎在同一时间爆发,从而引发价格暴涨或暴跌,市场波动剧烈。

  反观美国股市,机构占主流,大家会根据信息的变化,结合自己的投资哲学,在不同时期产生相应的行为,信息的微小变化只会使最敏感的投资者调整行为,而极端的变化才会激发大多数投资者,呈现为较强的异质性,这样状态下的市场行为比同质市场趋于良性,价格变化平稳,市场定价也更合理。

  同理,商业要想繁荣,异质性必不可少,而商业政策往往能够影响系统中的异质化水平,因而决定系统的整体行为。

  异质性可以成为市场中一股优秀的稳定力量,因此应该鼓励多样性,让更多不同规模的交易公司运用各自不同的交易算法在市场上相互竞争。

  11.货币如水,所以经济在一定程度上算是流体运动,特别是金融,完全是钱的生意,因此也会出现典型的湍流现象,就像通过不断大力搅动能够给水传递大量能量,水就会出现一个个漩涡和涟漪,而金融的能量就是信息,金融在某种程度上其实在做信息交易,如果将大量信息释放到金融市场,就如同投入了大量能量,它们快速被金融市场中的主体接收,并做出反应,从而产生无数的漩涡和涟漪——连续不断的买卖行为,使得金融市场起起伏伏,流动不断。

  这样的话,我们就应该明白了,财经类媒体为何总是那么有钱途,因为它生产并输出的不是信息,而是可以扰动金融市场的能量。

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