Zwarte zwaan
Een zwarte zwaan is een onvoorspelbare gebeurtenis die verder gaat dan normaal van een situatie wordt verwacht en mogelijk ernstige gevolgen heeft. Zwarte zwaangebeurtenissen worden gekenmerkt door hun extreme zeldzaamheid, hun ernstige impact en de gewoonte om achteraf te verklaren dat ze vaak niet worden voorspeld als eenvoudige dwaasheid.
Belangrijkste leerpunten
- Een zwarte zwaan is een uiterst zeldzame gebeurtenis met ernstige gevolgen. Het kan niet vooraf worden voorspeld, hoewel velen beweren dat het achteraf voorspelbaar moet zijn.
- Zwarte zwaangebeurtenissen kunnen catastrofale schade aanrichten aan een economie, en omdat ze niet kunnen worden voorspeld, kunnen ze alleen worden voorbereid door robuuste systemen te bouwen.
- Het vertrouwen op standaard prognosetools kan zowel falen om te voorspellen als de kwetsbaarheid voor zwarte zwanen te vergroten door risico te verspreiden en valse beveiliging te bieden.
Black Swan-evenementen
Een zwarte zwaan begrijpen
De term werd gepopulariseerd door Nassim Nicholas Taleb, een professor in financiën, schrijver en voormalig handelaar in Wall Street. Taleb schreef over het idee van een zwarte zwaan in een boek uit 2007 voorafgaand aan de gebeurtenissen van de financiële crisis van 2008. Taleb betoogde dat omdat zwarte zwaangebeurtenissen onmogelijk te voorspellen zijn vanwege hun extreme zeldzaamheid maar toch catastrofale gevolgen hebben, het belangrijk is dat mensen altijd aannemen dat een zwarte zwaangebeurtenis een mogelijkheid is, wat het ook is, en dienovereenkomstig plannen.
Hij gebruikte later de financiële crisis van 2008 en het idee van zwarte zwaangebeurtenissen om te beweren dat als een kapot systeem mag falen, het het eigenlijk versterkt tegen de catastrofe van toekomstige zwarte zwaangebeurtenissen. Hij voerde ook aan dat omgekeerd een systeem dat wordt ondersteund en geïsoleerd van risico uiteindelijk kwetsbaarder wordt voor catastrofaal verlies in het licht van zeldzame, onvoorspelbare gebeurtenissen.
Taleb beschrijft een zwarte zwaan als een gebeurtenis die 1) de normale verwachtingen overtreft, die zo zeldzaam is dat zelfs de mogelijkheid dat het kan voorkomen onbekend is, 2) een catastrofale impact heeft wanneer het zich voordoet, en 3) achteraf wordt uitgelegd alsof het was eigenlijk voorspelbaar.
Voor uiterst zeldzame gebeurtenissen betoogt Taleb dat de standaardinstrumenten voor waarschijnlijkheid en voorspelling, zoals de normale verdeling, niet van toepassing zijn, omdat ze afhankelijk zijn van een grote populatie en steekproefgroottes die per definitie nooit beschikbaar zijn voor zeldzame gebeurtenissen. Extrapoleren met behulp van statistieken op basis van waarnemingen van gebeurtenissen in het verleden is niet nuttig voor het voorspellen van zwarte zwanen en kan ons zelfs kwetsbaarder maken voor hen.
Ons onvermogen om zwarte zwanen te voorspellen is belangrijk omdat ze ook zulke ernstige gevolgen kunnen hebben. Onbelangrijke gebeurtenissen, hoe onvoorspelbaar ook, zijn duidelijk minder interessant.
Het laatste belangrijke aspect van een zwarte zwaan is dat als een historisch belangrijke gebeurtenis, waarnemers het graag achteraf willen uitleggen en speculeren over hoe het had kunnen worden voorspeld. Dergelijke retrospectieve speculatie helpt echter niet echt om zwarte zwanen te voorspellen.
Voorbeelden van afgelopen Black Swan-evenementen
De financiële crash van de Amerikaanse huizenmarkt tijdens de crisis van 2008 is een van de meest recente en bekende zwarte zwaanevenementen. Het effect van de crash was catastrofaal en wereldwijd, en slechts enkele uitschieters konden voorspellen dat het zou gebeuren.
Ook in 2008 had Zimbabwe het ergste geval van hyperinflatie in de 21ste eeuw met een piekinflatie van meer dan 79, 6 miljard procent. Een inflatie van dat bedrag is bijna onmogelijk te voorspellen en kan een land gemakkelijk financieel ruïneren.
De dot-com-bubbel van 2001 is weer een evenement met zwarte zwanen dat overeenkomsten vertoont met de financiële crisis van 2008. Amerika kende een snelle economische groei en een toename van het privévermogen voordat de economie catastrofaal instortte. Aangezien het internet nog in de kinderschoenen stond wat betreft commercieel gebruik, investeerden verschillende beleggingsfondsen in technologiebedrijven met te hoge waarderingen en zonder markttractie. Toen deze bedrijven vouwden, werden de fondsen hard geraakt en werd het neerwaartse risico overgedragen aan de investeerders. De digitale grens was nieuw en bijna onmogelijk om de ineenstorting te voorspellen.
Als een ander voorbeeld werd het voorheen succesvolle hedgefonds, Long-Term Capital Management (LTCM), in 1998 de grond in gedreven als gevolg van het rimpeleffect veroorzaakt door de schuldenlast van de Russische overheid, iets wat de computermodellen van het bedrijf niet hadden kunnen voorspellen .
Vergelijk beleggingsrekeningen Aanbieder Naam Beschrijving Adverteerder Openbaarmaking × De aanbiedingen die in deze tabel worden weergegeven, zijn afkomstig van samenwerkingsverbanden waarvan Investopedia een vergoeding ontvangt.