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思考核能創新風險的方法

周行一教授導讀《哈佛商業評論》
文 / 周行一    
2013-03-29
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思考核能創新風險的方法
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莫頓在 1990年代曾與友人合開一家避險基金(hedge fund)「長期資金管理」,以特殊設計的複雜交易模型,為投資人在市場中尋找價格失真的套利機會,開始時績效卓著,但在亞洲金融危機中,因模型未預期到的極端經濟狀況,加上投資組合槓桿過高,瀕臨倒閉而被迫轉讓給別人,他反省多年後所提出來的意見特別值得參考。 創新的形式多元,可以是商品、服務、制度、流程、分析方法,商業模式、策略、組織等,創新可能因四個因素產生風險:設計的假設或邏輯錯誤、使用目的之誤用、使用者、創新應用的環境與基礎設施。

創新的基本設計背後一定有其假設與邏輯,例如核電廠設計時假設員工都依規定操作電廠,則會是安全上的大漏洞,反之則會在設計時考慮到操作錯誤時的補救方法,如果發電機的設計邏輯錯誤,當然也會是大問題。

創新的目的是否被正確或恰當應用也是風險的來源,核電原料可能被用來製造核子彈,落入恐怖分子手中;而使用者本身也會製造風險,這與電廠的訓練、文化、紀律息息相關;創新的應用環境與基礎設施也會決定風險大小,例如核電廠必須造在有水的位置,可能受海嘯影響,台灣還有地震,加上地窄人稠,核廢料儲存位置難覓,如果核輻射外洩,疏散人口的腹地也有限。大家辯論核四存廢時,可分析是否上述四個風險因素都有得到妥善處理,但不論思緒多周到,總有無法預測的狀況,例如日本福島核電廠受海嘯攻擊,反應爐按程序停機,需要靠緊急發電機供水冷卻爐心,但發電機因灌水損壞,要靠其他方式灌入海水,日本政府卻擔心反應爐破壞後的重建成本太高,太晚啟動措施,造成無法彌補的後果,這就是核電廠設計時無法預料的狀況。

台灣人民考慮核電風險,也應考慮核電的好處:便宜乾淨的能源。選擇不要核電,也要同時選擇高昂的能源費用,不要核能卻要有核能的享受,只會造成另一個難以想像的大風險。

(以下,請見《哈佛商業評論》全球繁體中文版4月號精采的文章摘錄)

諾貝爾獎得主教你飛越創新風險

制定智慧型決策

羅伯.莫頓 Robert C. Merton 如果某項創新的風險,取決於人們的選擇,那麼資訊愈充分、愈刻意考量過的選擇,風險就愈低。但企業及決策者在思考某項創新的後果,釐清它如何改變使用者的取捨抉擇與行為時,必須留意,使用者在決定如何使用創新時所根據的模型,會有什麼局限。

最關鍵的是,所有創新都會改變風險與報酬的取捨。為了使風險與非預期後果降到最低,使用者、企業、決策者都必須了解,面對新的產品與服務時,該如何在資訊充分下做出抉擇。他們尤其應該要遵循以下五項經驗法則。

法則1:認清你需要模型

採行新產品或新科技時,你的風險與報酬決策,是根據認知科學家所謂的心智模型。回顧以往,一般人真正運用在實際生活當中的模型,大多是半意識地存在他們的腦海中。即使今天我們開車時,也會不假思索地參照不精確但活躍的心智模型,其中各項因素的關係,都是根據經驗猜測。但隨著電腦科技的進展,愈來愈多傳統上依賴人類認知的活動,已獲證實可運用正式的數學模型。 在決定是否或如何採用某個創新時,你的模型包含愈多因素,理應愈能評量相關風險。這正是數學模型受歡迎的重要原因,尤其在科技與金融方面的創新上,更是如此。這類模型有許多都表現良好。然而,當你開始對自己的評估感到放心,也正是該真正留意的時候。

法則2:認識模型的限制

不論是金融定價模型或飛機自動駕駛功能,在建立與使用模型時,了解模型「不正確」與「不完備」之間的差別,都極為重要。

不正確的模型,是指內在邏輯或基本假設本身有明顯的錯誤。一旦發覺模型根據的假設是錯誤的,唯一該做的事就是停止不用。不完備是大不相同的問題,而且所有模型都無法倖免。不完備性較低的模型只是改良了基礎版本,而非全盤取代它。基本的模型不必揚棄,而應該修正。

對科學家而言,區別不正確與不完備很重要。他們研發模型來描述這個世界,以供我們作預測。一旦發現模型有誤,不論是透過工作中正式的分析,或是在測試相關假設時發現的,他們都會棄而不用。能留存下來的模型,被視為不完備,而非不正確,因而有改善的空間。

法則3:預期意外因素

即使盡心盡力,一些可能影響模型的因素,還是可能成為漏網之魚。不管事後看來多麼明顯,人們都不可能預見某項創新的所有後果。尤其如果和創新發生互動的那些變動因素,原本在環境中是不相關的,因此並未被列為風險因素。

2007到2009年的金融危機,就是這種非預料後果的絕佳案例。 不動產擔保借款市場的創新,大幅降低了交易成本,讓一般人不但購屋更便利,也更容易把擔保借款再融資,或是增加額度。人們大可用債務取代不動產的資產價值,釋出現金供購車、度假,或是取得其他想要的商品與服務。這樣做本質上當然沒有錯,這是個人的選擇。

有效率的擔保借款再融資市場、低利率,還有尤其重要的房價持續上漲,這三項條件欠缺任何一項,如此不約而同的再融資就不太可能發生。 但由於這三項條件齊備,美國房屋所有人在金融危機前的十年內,多半時候再融資的規模都十分龐大。結果是,有許多人在同一時刻面對同樣的房價下跌風險,導致系統性風險。

這裡我要再度強調,導致這種風險的三項因素,就是有效率的再融資市場、下跌的利率、上升的房價,個別來看是有利的。我們很難想像,任何主管機構會因其中任何一項而發出警訊。

例如,為了因應2000年的科技泡沫破滅、911事件的衝擊、景氣衰退的威脅,美國聯準會(Federal Reserve)有系統地調低指標性的聯邦資金利率,由2000年5月的6.5%,降到2003年6月的1%,這激勵了擔保借款的再融資,以及這麼做的相關管道。

這種情況延續到2007年,拜低利率與新型擔保借款產品之賜,更多原本買不起房子的家庭,變得有能力負擔;房價的上升,為這些家庭創造可觀的財富利得;更有效率的再融資機會,讓這些家庭可將利得變現,為消費需求,以及整體經濟成長推波助瀾。有哪個政治人物或主管單位,會想去制止這種看似良性的循環?

法則4:了解使用方式與使用者

假設你建立一個基本上正確的模型,也就是未違反自然律或無套利(no-arbitrage)法則,也未包含明顯有瑕疵的假設;而且,你的模型比現有其他模型更完備。即使如此,也不能保證它會運作良好。模型的效用,並非僅取決於模型本身,也要看是誰用它、用來做什麼。

有效評估模型應兼顧以下三層面:模型、應用、使用者。如果使用者條件不夠,一個較完整但較複雜的模型,風險可能高於粗略的模型。美國近期信用評等危機,就是這樣一個例子。

造成這個危機的原因也許是:有太多投資經理人誤用了模型,以致在他們投資組合中的AAA等級債券,蒙受鉅額損失。

法則5:檢查基礎設施

最後,在思考某項創新的影響時,我們也必須了解,那項創新的好處與風險,多半不是取決於人們選擇如何使用它,而是看它引入什麼樣的基礎設施中。創新者與決策者尤其必須留意這種風險。

對金融體系來說,這並不是新鮮事。例如,1970年代股市大好,美國許多證券經紀商的證券交易處理系統幾乎崩解。當時的下單處理技術,無法應付湧入券商交割清算部門空前龐大的交易量。如此造成的作業積壓,造成券商與客戶對本身財務狀況的資訊不完整,常常不夠精確。有些券商因這種問題而關門大吉。

解決這個問題的臨時做法,是由主要的證券交易所採取聯合行動。這正是五十年前共同基金開始風行時的情況。

總之,對於個人投資者而言,股票分散化的機構型工具,最初是買賣個別公司股票的市場。隨後透過創新,共同基金等中介者取而代之。接下來,有了股價指數期貨,投資者得以再次直接接觸市場。現在,我們又看到中介者在指數股票基金(exchange-traded fund,簡稱 ETF)的創新,使分散化投資組合得以在交易所買賣。 當然,這種演變方式的風險是,在任何一個時點,都很難確切指出基礎設施需要什麼變革。即使你能配合某項新產品的推出,而同步改變基礎設施,但或許短時間後,就發現這些改變已無關緊要,因為產品已改由不同的人,透過不同管道銷售給不同的對象,而且他們需要的目的也不同。更複雜的是,基礎設施的改變,本身就可能產生非預期的後果。

接受「未知」的事實

要能適切評估創新涉及的風險,模型必須小心看待創新的後果。但我們能力有限,不可能掌握到所有層面的風險。

創新總是難免會有未預期的後果,而在本質上,模型就是複雜現實的不完整呈現。模型既然受限於使用者的熟練度,也很容易遭誤用。

最後,我們必須要了解,創新的許多風險,源自它周遭的基礎設施。在金融或資訊科技這類複雜而快速演變的產業,特別難以周延考量到創新在基礎設施面的後果。

總之,任何創新都會一頭栽進未知中,但是如果想要進步,這是我們得接受與因應的事實。

(李明譯,摘自《哈佛商業評論》全球繁體中文版4月號)

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