Complejidad y La Teoría del Cisne Negro

Publicado por en May 4, 2015 el Blog | 0 comentarios

cisne-negro

 

 

En estos días, cuando los eventos que han tenido lugar en el Japón: terremoto, tsunami y desastre nuclear, están ocupando los titulares de casi todos los medios de comunicación, se hace necesario, referirse a la Teoría del Cisne Negro, que el Profesor Nassim Nicholas Taleb, hizo pública en su libro The Black Swan, publicado en 2007.

 

En esta entrada COEVOLUCION.NET publica extractos de diferentes artículos sobre el significado de esta teoría, sus orígenes, sus relaciones con las Ciencias de la Complejidad, un listado de algunos eventos Cisne Negro que ya han ocurrido, y recomendaciones sobre como deberíamos encarar este tipo de riesgos.

 

Encontraran también enlaces a videos y otros artículos sobre el tema que espero sean de su interés.

 

Iván Tercero Talavera

 

¿A qué se llama la Teoría del Cisne Negro?

 

En su blog, José Monzó Marco, basándose en el libro de Nassim Nicholas Taleb, afirma lo siguiente:

“¿Qué es entonces un “cisne negro” según Taleb? El profesor Taleb lo define como un hecho fortuito que satisface estas tres propiedades: gran repercusión, probabilidades imposibles de calcular y efecto sorpresa. En primer lugar, su incidencia produce un efecto desproporcionadamente grande. En segundo lugar, tiene una pequeña probabilidad pero imposible de calcular en base a la información disponible antes de ser percibido el hecho. En tercer lugar, una propiedad nociva del “cisne negro” es su efecto sorpresa: en un momento dado de la observación no hay ningún elemento convincente que indique que el evento vaya a ser más probable.”

 

El cisne negro de Nassim Nicholas Taleb

http://jmonzo.blogspot.com/2008/03/el-cisne-negro-de-nassim-nicholas-taleb.html

 

 

Según WIKIPEDIA:

“Esta teoría fue desarrollada por Nassim Nicholas Taleb para explicar:

  1. El papel desproporcionado de los eventos de alto impacto, difíciles de predecir y raros, que están fuera del ámbito de las expectativas normales, en la historia, ciencia, finanzas y tecnología.
  2. La no computabilidad de la probabilidad de los eventos raros consecuentes utilizando métodos científicos (debido a la naturaleza misma de las probabilidades pequeñas).
  3. Los sesgos psicológicos que hacen a las personas, individual y colectivamente, ciegas a la incertidumbre y no conscientes del masivo rol de los eventos raros en los asuntos históricos.

 

Según Taleb casi todos los principales descubrimientos científicos, eventos históricos y logros artísticos se consideran como “cisnes negros”, no dirigidos e impredecibles. Da como ejemplos de Eventos Cisne Negro, el surgimiento del Internet, la computadora personal, la Primera Guerra Mundial y los ataques del 11 de Septiembre .

 

El término cisne negro era una expresión latina- su referencia más antigua conocida viene de la caracterización del poeta Juvenal de algo que es “rara avis in terris nigroque simillima cygno”. En inglés esta frase latina significa “una ave rara en la tierra, y muy parecida a un cisne negro.” Cuando se acuñó la frase, se presumía que el cisne negro no existía.

La frase de Juvenal era una expresión común en el Londres del siglo 16 como una declaración de imposibilidad. La expresión londinense se deriva de la presunción del viejo mundo de que todos los cisnes deben ser blancos porque todos los registros históricos sobre cisnes reportaban que ellos tenían plumas blancas. En ese contexto, un cisne negro era imposible o por lo menos inexistente. Después que una expedición holandesa dirigida por el explorador Willem de Vlamingh en el Swan River en 1697 descubrió cisnes negros en Western Australia, el término se metamorfoseó para connotar que una imposibilidad percibida podría más tarde ser no probada. Taleb nota que en el siglo 19 John Stuart Mill utilizó la falacia lógica de cisne negro como un nuevo término para identificar falsificación.

 

Específicamente Taleb afirma en el New York Times:

 

Lo que aquí llamamos Cisne Negro (y lo pone en mayúsculas) es un evento con los siguientes tres atributos. Primero, es un atípico, ya que se sitúa fuera del reino de las expectativas regulares, porque nada en el pasado puede de forma convincente señalar a su posibilidad.  En segundo lugar, lleva un impacto extremo. En tercer lugar, a pesar de su estado anómalo, la naturaleza humana nos hace inventar explicaciones de lo ocurrido después de los hechos, haciéndolo explicable y predecible.

 

Me detengo y resumo la tripleta: rareza, impacto extremo, y predictibilidad retrospectiva (aunque no prospectiva). Un pequeño número de Cisnes Negros explica casi todo en nuestro mundo, desde los éxitos de ideas y religiones, hasta las dinámicas de los eventos históricos, y a los elementos de nuestras propias vidas personales.”  http://en.wikipedia.org/wiki/Black_swan_theory

 

¿Cómo surgió y quién inventó esta teoría?

 

Fue desarrollada por Nassim Nicholas Taleb (nació en 1960) quien es un ensayista literario, epistemólogo, investigador y antiguo practicante de matemáticas financieras.

 

Según lo expresa Jurgen Apello, “los eventos improbables e impredecibles con grandes efectos fueron sugeridas por académicos, investigadores y pensadores de los sistemas de complejidad mucho antes de Taleb los llamara cisnes y los pintara de negro. La existencia de tales eventos es consecuencia lógica de los teoremas de incompletitud de Gödel (no hay una descripción del mundo que pueda ser completa), Principio de Incertidumbre de Heisenberg (ningún observador puede saberlo todo), y el Efecto Mariposa (incluso los más pequeños acontecimientos pueden tener grandes consecuencias). También se deduce de forma empírica, porque nadie (incluidos los magos) predijo que estos fenómenos de baja previsibilidad-de alto impacto algún día se llamarían “cisne negro”. Y ahora la metáfora del cisne negro se utiliza en todo el mundo, y tiene un impacto significativo en nuestras discusiones.”  http://www.noop.nl/complexity-thinking/

 

Ejemplos de Cisnes Negros:

  • Primera Guerra Mundial, 1914
  • Desplome del mercado de valores, 1928
  • Segunda Guerra Mundial, 1939
  • Elvis Presley (se hizo famoso) 1956
  • El equipo de futbol de Holanda, Campeón Mundial (NO) 1974
  • Tsjernobyl 1986
  • Caída del mercado de valores, 1987
  • Windows, 1995
  • Google
  • Torres Gemelas New York, 2001
  • Teléfonos Celulares
  • Tsunami 2004
  • Crisis Financiera, 2008
  • Cuál es el próximo ¿??????? (Terremoto, Tsunami y Accidente Nuclear Japón, 2011)

http://www.dikw.eu/uploaded/Downloads/BlackSwan_V10.pdf

 

¿Cómo se relaciona esa Teoría con la Complejidad?

 

Según el Profesor George Rzevski, en su artículo Using Tools of Complexity Science to Diagnose Current Financial Crisis, los  eventos Cisne Negro se pueden presentar en los Sistemas Complejos Adaptativos. Refiriéndose a la economía mundial basada en Internet, el Profesor Rzevski afirma que ésta “consiste de un número excesivamente grande y creciente de Agentes (proveedores, clientes, inversionistas, prestamistas, prestatarios e intermediarios) comprometidos en una rica interacción, y que posee las siguientes características:

 

  • El sistema no tiene ningún control central, pero está sujeto a ciertas reglas impuestas desde el exterior o a normas de comportamiento.
  • Su comportamiento global emerge de la interacción de los comportamientos de los agentes locales y es impredecible.
  • El sistema está tan frecuentemente perturbado que no tiene tiempo para volver a su equilibrio y por lo tanto está la mayoría del tiempo “lejos del equilibrio” o “al borde del caos”
  • Debido a la no linealidad del sistema, una pequeña perturbación puede ser amplificada para causar una gran interrupción, conocido como “cisne negro” o “efecto mariposa”
  • El sistema es capaz de auto-organización autónoma y por lo tanto es adaptable y resistente
  • El sistema con-evoluciona con su entorno y los cambios resultantes son irreversibles
  • Al igual que todos los sistemas sociales, sus agentes constituyentes han declarado y no declarado objetivos y la propensión a perseguir esos objetivos en cooperación o competencia con otros Agentes.

 

El problema clave es la impredecibilidad de su comportamiento global. Por ejemplo, sabemos que el sistema presenta aumentos y disminuciones cíclicos de  la producción económica, pero no podemos predecir el momento de la próxima desaceleración, ni su gravedad.

 

La lección clave aprendida de diez años de experiencia en elaborar soluciones a problemas complejos de gran escala es que por muy bien que se diseñe un sistema complejo, no lo hará funcionar de inmediato como se esperaba. Esta es una regla, en lugar de una excepción, porque el comportamiento global de tales sistemas surge de la interacción de los agentes constituyentes y es, en principio, no predecible.

 

Sin embargo, siempre es posible ajustar el comportamiento del sistema diseñado mediante el ajuste de parámetros críticos del sistema. El problema que queremos evitar es la propagación de las oscilaciones a través del sistema, lo que provoca inestabilidad y puede dar lugar a la desintegración del sistema. El resultado de una exitosa puesta a punto del sistema es que su comportamiento, aunque impredecible en detalle, nunca sale de la región determinada del espacio de comportamiento, y se recupera rápidamente después de cada perturbación.

 

Los principales parámetros que necesitan ajuste son los siguientes:

 

  1. El grado de autonomía dado a los Agentes
  2. El peso dado al Agente Empresa.
  3. La velocidad de las transacciones entre Agentes
    El grado de interconectividad entre los Agentes

 

Vamos a considerar la importancia de cada uno de los parámetros anteriores a su vez.

 

El grado de autonomía de los agentes es tal vez el factor más importante que determina el comportamiento de un sistema complejo. Si los agentes se ven muy limitados, la complejidad se pierde y con ella la adaptabilidad y capacidad de recuperación del sistema. El software se comporta exactamente como un programa convencional de computadora – es determinista – y si se encuentra una situación que no fue prevista por el programador, el programa se detiene. Si, por otra parte, se les da demasiada libertad a los Agentes, se aumenta la complejidad y el sistema se comporta de forma errática. Según el  mejor conocimiento de los autores no hay una teoría capaz de prescribir el grado correcto de la libertad. Aún más importante, parece que las normas que rigen los agentes deben reforzarse o relajarse en función de la dinámica de la situación.  En presencia de los fenómenos extremos  parece ser una ventaja darle a un agente mayor libertad para encontrar rápidamente una manera eficaz de adaptación, mientras que cuando el ambiente es menos turbulento, puede ser más adecuado limitar el riesgo de la innovación no controlada.

 

La complejidad está, por definición, presente en situaciones donde los componentes autónomos interactúan de manera impredecible. Cuando se utiliza el software basado en agentes para el modelado de situaciones complejas, los Agentes de software se asignan a cada componente autónomo con el fin de intercambiar mensajes entre sí, y por lo tanto simular las interacciones entre componentes. La experiencia del autor demuestra que siempre es aconsejable introducir un agente de software adicional para representar la situación en su conjunto. El autor ha llamado a este agente como el Agente de la Empresa. Su función es asegurar que ningún Agente Componente obtiene una ventaja para sí mismo en detrimento del sistema como un todo. Es importante subrayar que el Agente Empresa no da instrucciones a los Agentes Componentes, sino más bien es un socio igual en las negociaciones.

 

Cada vez que un nuevo evento altera el estado actual del sistema, se necesita un cierto período de tiempo para el sistema para adaptarse a la nueva situación y para las negociaciones entre Agentes  encaminadas a lograr un acuerdo en la adaptación. El exceso de velocidad de las transacciones entre los agentes puede conducir a la inestabilidad ya que puede causar el inicio de una nueva ola de negociaciones antes de que la anterior se haya establecido. Por otro lado, una velocidad demasiado lenta puede impedir al sistema a adaptarse a una perturbación en tiempo antes de que se produzca la próxima perturbación. Un ajuste hábil de la velocidad de operación es necesario.

 

En una gran red en la que todos los nodos están conectados el uno al otro las interacciones entre los nodos son completamente impredecibles y a menudo conducen a eventos extremos – Cisnes Negro. La reducción severa de las interconexiones limita la adaptabilidad de la red. La mejor solución práctica es dividir las redes en regiones con nodos vinculados con gran densidad entre sí dentro de cada región, e interconectar regiones menos densamente. Una partición adecuada limita la frecuencia de ocurrencia e intensidad de los eventos extremos.

 

Conforme se acumula experiencia en la optimización de sistemas complejos, se hizo posible elaborar normas para gestionar la complejidad, que se articulan a continuación. La aplicación coherente de estas normas durante primeras etapas de diseño reduce la necesidad de ajuste.

 

Reglas básicas de diseño, que se deriven de las discusiones anteriores, son bastante sencillos:

    • Construcción de la ontología de la red incorporando las normas que regulan, pero no restringen la autonomía de los Agentes; revisar continuamente la eficacia de las normas y modificarlas cuando sea necesario.
    • Nombrar Agentes Empresa para representar los intereses de la comunidad mundial en las negociaciones de los Agentes.
    • Partición de la red en regiones (que pueden ser lógicas y no geográficas) y limitar el número de enlaces y la velocidad de transferencia de información entre las regiones.
    • Limitar la velocidad de las transacciones entre los agentes.”

Professor George Rzevski

 

Las implicaciones de la ciencia de la complejidad para la Economía y las Finanzas

Por Greg Fisher 14 ago 2009
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Nuevos conceptos

 

La ciencia de la complejidad ha crecido en las ciencias naturales. No obstante, sin embargo, su carácter genérico significa que varios de los nuevos conceptos se pueden utilizar dentro de las ciencias sociales, en particular en la economía y la las finanzas. Esta sección está dedicada a discutir los fenómenos emergentes, las leyes de potencia (que se refieren a eventos “cisne negro”), la no linealidad, las transiciones de fase (en relación con los” puntos críticos “) y los fenómenos en cascada, y el borde del caos (que se refieren a la adaptación).
… ..

 

Las leyes de potencia, Cisnes Negros Leptocurtosis

 

Una Ley de Potencia es un concepto importante para la gestión de cartera y del riesgo. Aunque estos tipos de distribución no son nuevos, mucho se ha invertido en la investigación de sus propiedades debido a que se piensa que los sistemas complejos presentan tales distribuciones.

 

Una importante simplificación  “como si”  en las finanzas, incorporada en muchos modelos (incluyendo Teoría Moderna de Cartera y modelos de Valores en riesgo), es la suposición de una distribución gaussiana. Este supuesto es típico de los modelos reduccionistas que son parciales y / o estáticos en la naturaleza. Los sistemas complejos, en los que a los agentes individuales se les permite interactuar, se ha demostrado que exhiben un comportamiento que puede ser significativamente diferente a la distribución de Gauss. En la práctica, las “colas” de una distribución pueden ser más gordas que los que implica una distribución normal. Dicho de otra manera, los cambios no lineales y los efectos de red dentro de un sistema complejo puede llevar a más acontecimientos extremos “cisne negro” que lo  que se prevé en una suposición Gaussiana.  El gráfico siguiente muestra la rentabilidad del capital de precios a intervalos de 5 días con una comparación con la distribución de Gauss. Empíricamente, la rentabilidad de las acciones tiene colas más gordas que la distribución normal.

 

distribucion-frecuencia

 

La prevalencia de las leyes de potencia  dentro de los sistemas complejos ayuda a explicar mucho acerca de la reciente crisis financiera. En última instancia, si los sistemas de gestión de riesgos y modelos de valoración de opciones incluyen un supuesto de los rendimientos de los activos con una distribución normal, las instituciones financieras estarán inadecuadamente  capitalizadas y los precios de opción serán muy bajos. Cuando las crisis surgen grandes, el capital financiero puede ser totalmente agotado.

 

Hay dos problemas diferentes que surgen de la asunción de normalidad en MPT y VAR, que vale la pena considerar. En primer lugar, se asume que la distribución de los cambios en precios de los activos es estática es decir, es y será siempre de un cierto tipo, fijo. En segundo lugar, la distribución estática es en sí misma Gaussiana, o normal. La distinción entre estos dos problemas es importante debido a que durante ciertos períodos de tiempo, la distribución de Gauss puede aproximarse a la realidad bastante bien – no es completamente inútil. MPT y los modelos VAR puede hacer un trabajo bastante decente, incluso si son parciales y estáticos. Sin embargo, los problemas surgen con estos modelos cuando el comportamiento de los precios de los activos cambia debido a la dinámica del sistema que estos modelos tratan de representar. La distribución puede cambiar de manera significativa, incluyendo el desarrollo de colas más gordas.

 

La variabilidad de la distribución de los precios de los activos financieros es una “verdad incómoda” para los gestores de activos porque significa que no pueden reducir el riesgo de la cartera a un solo número. El atractivo de modelos como el VAR es que reducen la complejidad de riesgo para un número, que es la pérdida mínima esperada en algún umbral de probabilidad (típicamente de 1% o 5%). Los mercados financieros hacen la vida mucho menos cierto que lo que estos enfoques implican.

 

Hubo varias ocasiones durante la crisis financiera, cuando los gestores de activos se refirieron a los cambios del mercado como (por ejemplo) “uno de eventos de diez mil años”. Estos comentarios se referían a lo que estaba implícito por la distribución de Gauss asumida dentro de los modelos de gestión de riesgos. Pero esos comentarios sólo informan  sobre lo que es asumido por los modelos, no sobre  cualquier hecho de la realidad.

 

Las distribuciones de cola  más gorda habría sido un supuesto mejor que  hacer que la de Gauss. Sin embargo, la lección sobre el modelado es importante: no sería correcto asumir cualquier tipo específico de distribución porque el futuro es, de hecho, incognoscible.

 

En su libro “El (mal) comportamiento de los mercados, Benoit Mandelbrot y Hudson Richard discutieron muchas  de estas cuestiones en detalle. Es particularmente notable que hemos sido conscientes desde hace más de un siglo que, empíricamente, los precios de los activos financieros tienen colas más gorda que la distribución de Gauss. X escribió una tesis doctoral sobre el tema en 1900. En El Cisne Negro, Nassim Taleb también escribió mucho sobre las deficiencias de la teoría ortodoxa de la contabilidad financiera para la distribución de los rendimientos en el mundo real. La Ciencia de la Complejidad  proporciona la racional teórica de lo que hemos observado empíricamente – los gestores de activos deben tomar nota……”

http://www.gregfisher.me.uk/Complex%20Systems%20and%20the%20Implications%20for%20Economics%20GF.pdf

 

¿Qué debe hacerse para enfrentar los Eventos de Cisne Negro?

 

Cisnes Negro: esperar lo inesperado
por Garry Peterson

 

“Nassim Nicholas Taleb fue perfilado también por Malcolm Gladwell en The New Yorker en 2002. Allí su trabajo en su empresa de comercio describe cómo su comercio se centra en las colas gordas de distribuciones de probabilidad:


Según el artículo, una versión simplificada de la estrategia de comercio de Taleb se basa en esperar lo inesperado – apostando a que los mercados subestiman los fenómenos extremos- y siendo resistente a la catástrofe. El artículo de Gladwell continúa:

 

A Taleb le gusta citar a David Hume: “Ninguna cantidad de observaciones de cisnes blancos puede permitir la inferencia de que todos los cisnes son blancos, pero la observación de un solo cisne negro es suficiente para rebatir esta conclusión.” Debido a que LTCM nunca había visto un cisne negro en Rusia, pensó que no existían cisnes negros Rusos. Taleb, por el contrario, ha construido una filosofía de comercio basada enteramente en la existencia de cisnes negros,  sobre la posibilidad de que un evento al azar, inesperado, barra los mercados. Entonces, él nunca vende opciones. Sólo las compra. Él nunca es el único que puede perder una gran cantidad de dinero si de repente el stock de GM se hunde. Tampoco nunca apuesta en el mercado que se mueve en una dirección u otra. Para ello sería necesario que Taleb supusiera que entiende el mercado, y él no lo hace. Él no tiene la confianza de Warren Buffett. Así que compra opciones de ambos lados, sobre la posibilidad de que el mercado se mueva hacia arriba y hacia abajo. Y no apuesta por las fluctuaciones de menor importancia en el mercado. ¿Por qué molestarse? Si todos los demás están subestimando mucho la posibilidad de eventos raros, entonces una opción sobre GM a, digamos, cuarenta dólares va a ser infravalorado. Así Taleb compra opciones con valor intrínseco negativo por carretadas.” http://rs.resalliance.org/2007/04/07/black-swans-expecting-the-unexpected/

 

 

Karl E Weick y Kathleen M Sutcliffee, en su artículo Managing the Unexpected, hacen las siguientes conclusiones:

 

Conclusión

 

Las organizaciones pueden adoptar diversas medidas para detectar más rápidamente los imprevistos:

 

  • Volver a plantear los objetivos en forma de errores que no deben ocurrir
  • Crear conciencia de la vulnerabilidad
  • Cultivar la humildad
  • Cuando las cosas van mal, utilizar eso como una oportunidad para descubrir más detalles y aprender más acerca de cómo funcionan las cosas
  • Crear una cultura de aprendizaje amistosa al error
  • Animar a perspectivas divergentes
  • Fortalecer la fantasía como una herramienta para la gestión de lo inesperado. Imaginar escenarios poco probables, no convencionales.
  • Llevar sus expectativas ligeramente. Su desconfirmación será menos dolorosa, su revisión es más probable y el aprendizaje se convertirá  en una experiencia más agradable.
  • Trate de ver las cosas viejas en formas nuevas.
  • La experiencia del pasado es en parte relevante y en parte irrelevante. Comenzar a contener el acontecimiento, realizando lo que la experiencia te dice que hagas. Pero mantener la duda sobre si está haciendo exactamente lo correcto.
  • La resiliencia exige un profundo conocimiento. Por lo tanto aumentar las competencias y los repertorios de respuesta.
  • Construir un exceso de capacidad. La compactación desmonta a la organización de la resistencia y flexibilidad.
  • Crear estructuras de decisión flexibles. Cuando hay problemas, la toma de decisiones debe migrar a las personas que tienen más experiencia para lidiar con el problema.
  • Acelerar la retroalimentación. Una resiliencia efectiva  requiere de una rápida y precisa retroalimentación para que los efectos iniciales de improvisaciones intentadas se puedan detectar de forma rápida y la acción sea alterada o abandonada si los efectos están empeorando las cosas.

http://www.vedpuriswar.org/book_review/Managing%20the%20Unexpected.doc

 

La gestión de lo inesperado

Por Karl Weick E y M Sutcliffee Kathleen
John Wiley & Sons, 2001

 

De la página web  husdal.com, de Jan Husdal, he extraído lo siguiente:

 

Eventos Cisne Negro – debemos siquiera molestarnos? El número de octubre de la revista Harvard Business Review tenía un enfoque especial en el riesgo, y contó con un artículo de Nassim Taleb M, G Daniel Goldstein y Mark W Spitznagel sobre Los Seis errores que los ejecutivos cometen en la Gestión de Riesgos. El artículo discute los llamados Eventos Cisne Negro o Eventos de Baja Probabilidad y Alto Impacto, y el hecho de que estos eventos son prácticamente imposibles de predecir, por lo que en lugar de gastar nuestros esfuerzos en la cuantificación y estimación de ellos, tal vez deberíamos dejar que sucedan y más bien centrarnos en  la reducción de nuestra vulnerabilidad frente a ellos (si ocurren). Una idea muy interesante…

 

Gestión de Riesgos Incomprendida

 

Fue un mensaje en el blog BCP de Miguel Herrera el que me alertó sobre este artículo en la Harvard Business Review, y es un artículo bueno. La Gestión de Riesgos, tal como Taleb & Co. dicen, debe ser reducir el impacto de lo que no entendemos. No debe ser un intento inútil en el desarrollo de técnicas sofisticadas, que sólo logran hacernos creer que podemos – cuando en realidad no se puede – hacer previsiones sobre nuestro entorno social, tecnológico, natural y económico.

 

Seis errores

 

El artículo analiza seis errores que muchos ejecutivos cometen en la gestión de riesgos:

 

  • Creemos que podemos gestionar el riesgo mediante la predicción de fenómenos extremos
  • Estamos convencidos de que el estudio del pasado nos ayudará a gestionar el riesgo
  • No escuchamos los consejos sobre lo que no debemos hacer
  • Suponemos que el riesgo puede ser medido por la desviación estándar
  • No apreciamos que lo que es matemáticamente equivalente no lo es psicológicamente
  • Nos han enseñado que la eficiencia y la maximización de valor para los accionistas no toleran la redundancia

 

Seis respuestas

 

En lugar de calcular las probabilidades de que las cosas van a suceder, es mejor  pensar en lo que usted hará si ellas suceden. Eso es realmente muy básico en la planificación de gestión de crisis. Si has planificado y ejercitado para un evento, puedes estar seguro de que la mayoría de los otros eventos están cubiertos por este plan. Las personas que pueden manejar un tipo de crisis, siempre tienen la posibilidad de manejar muchos tipos de crisis.

 

El mundo de hoy, y mucho menos el mundo del futuro, nunca será como el pasado. Siempre habrá algo “sin precedentes”.  La Retrospectiva no se puede convertir en previsión. Las lecciones deben ser aprendidas en el pasado, sí, pero el pasado no debe ser utilizado para predecir el futuro.

 

Un dólar que no se pierde es un dólar ganado, y la prevención de las pérdidas tal vez sea una estrategia mejor que ganar beneficios, y las actividades de gestión de riesgos, son de hecho,  actividades generadoras de beneficios. No hay separación.

 

La estadística es una ciencia complicada y la a menudo citada desviación estándar  no es la variación media, sino la raíz cuadrada de la media de las variaciones al cuadrado. Aunque en un mundo perfecto de aleatoriedad, la mayoría de los eventos caen entre el -1 y el +1 desviaciones estándar, en la vida real (“Cisne Negro”), los movimientos pueden fácilmente superiores a las 10, 20 o 30 desviaciones estándar.
En números absolutos cuantificados, dos eventos pueden ser iguales, pero subjetivamente, en un grupo de personas, el mismo evento puede tener un valor muy diferente para cada uno de ellos y puede ser entendido por completo diferente. Después de todo, los números son sólo números, los sentimientos, valores, y la aceptación del riesgo no son tan uniformes.

 

La optimización de los procesos los hace vulnerables a los cambios. Los procesos robustos pueden sobrevivir al cambio, pero la resiliencia tiene un precio. Por otro lado, si usted está con un grado de apalancamiento demasiado alto  y demasiado especializado u optimizado, es posible que no tenga otra opción si algo falla, una receta para el desastre.

 

El talón de Aquiles

 

El mayor riesgo, concluye el autor, se encuentra dentro de nosotros:

 

Sobreestimamos nuestra capacidad y subestimamos lo que puede salir mal.
El mensaje es, supongo, esperar lo inesperado, y estar siempre preparados para lo peor. Y sobre todo: Reconozca sus límites. Y no sea como Henry Kissinger, quien dijo: “No puede haber una crisis en la actualidad. Mi agenda ya está llena. ”

 

Referencia

Taleb, N M, Goldstein D G & Spitznagel, M W (2009) The Six Mistakes Executives Make in Risk Management. Harvard Business Review 87(10), 78-81

 

Enlaces:

 

http://www.husdal.com/2009/11/05/black-swan-events/

 

 

VIDEOS RELACIONADOS:

 

1/2 El Cisne Negro de Nassim Nicholas Taleb

2/2 El Cisne Negro de Nassim Nicholas Taleb

El poder de lo inimaginable

Nassim Nicholas Taleb at Harvard University on social problems Part 1.

Nassim Nicholas Taleb at Harvard University, part 2

Nassim Nicholas Taleb, THE BLACK SWAN, PART 1….. The “Fragility” Crisis has Just Begun, PART 1.

Nassim Nicholas Taleb, THE BLACK SWAN, PART 2…..The “Fragility” Crisis has Just Begun PART 2.

2002 Prize Lecture Presentation for Economics.

Prize Lecture by Daniel Kahneman

 

 

 

ENLACES INTERESANTES:

 

Black Swan: The Link between Mind, Complexity and Resilience

Countering Black Swans

CHALLENGES OF RISK MANAGEMENT: BLACK SWANS, COMPLICITY AND COMPLEXITY

“Black Swan” Risks

WHEN BLACK SWANS AREN’T

Complexity Thinking

Complexity Theory and the failure of financial reform: Part One

Complexity Theory and the failure of financial reform: Part Two

The Black Swan. The impact of the highly Improbable

Preparing for “Black Swan” Events*

Dealing with Increasingly Improbable Events

Nassim Nicholas Taleb’s Home Page

First Chapter. ‘The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable’

Considerations for Future Scenarios: Low Probability High Impact and Black Swan Events

¿Cuándo los cisnes negros se vuelven blancos?

Black swan theory

The Black Swan Theory of Chance

THE FOURTH QUADRANT: A MAP OF THE LIMITS OF STATISTICS

Opacity: What We Do Not See – A Philosophical Notebook, by Nassim Nicholas Taleb

The 10 Worst Predictions for 2010

You Can’t Predict Who Will Change The World

Nassim Taleb

Keys to Success in Managing Black Swan Events

Black swan event risks 2011

Managing the Unexpected – Business Organizations Must Learn to Operate ‘‘Mindfully’’ to Ensure High Performance

Steve Carpenter on Black Swans

The Roots of Unfairness: the Black Swan in Arts and Literature

 

 

 

FUENTE DE LA IMAGEN:

http://www.flickr.com/photos/brighton/2189319782/sizes/m/in/photostream/

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