Cigno nero

Cos’è un cigno nero?

Un cigno nero è un evento imprevedibile che va oltre ciò che normalmente ci si aspetta da una situazione e ha conseguenze potenzialmente gravi. Gli eventi del cigno nero sono caratterizzati dalla loro estrema rarità, dal forte impatto e dalla diffusa insistenza che erano evidenti col senno di poi.

Punti chiave

• Un cigno nero è un evento estremamente raro con gravi conseguenze. Non può essere previsto in anticipo, anche se dopo il fatto molti affermano falsamente che avrebbe dovuto essere prevedibile.
• Gli eventi del cigno nero possono causare danni catastrofici a un’economia influenzando negativamente i mercati e gli investimenti, ma anche l’uso di modelli robusti non può impedire un evento del cigno nero.
• Affidarsi a strumenti di previsione standard può non riuscire a prevedere e potenzialmente aumentare la vulnerabilità ai cigni neri propagando il rischio e offrendo una falsa sicurezza.

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Capire un cigno nero

Il termine è stato reso popolare da Nassim Nicholas Taleb, professore di finanza, scrittore ed ex commerciante di Wall Street. Taleb ha scritto dell’idea di un crisi finanziaria del 2008. Taleb ha sostenuto che, poiché gli eventi del cigno nero sono impossibili da prevedere a causa della loro estrema rarità, ma hanno conseguenze catastrofiche, è importante che le persone presumono sempre che un evento del cigno nero sia una possibilità, qualunque esso sia, e cercare di pianificare di conseguenza. Alcuni credono che la diversificazione possa offrire una certa protezione quando si verifica un evento del cigno nero.

Taleb in seguito ha utilizzato la crisi finanziaria del 2008 e l’idea degli eventi del cigno nero per sostenere che se un sistema rotto può fallire, in realtà lo rafforza contro la catastrofe dei futuri eventi del cigno nero. Ha anche affermato che, al contrario, un sistema che è sostenuto e isolato dai rischi alla fine diventa più vulnerabile a perdite catastrofiche di fronte a eventi rari e imprevedibili.

Taleb descrive un cigno nero come un evento che 1) è così raro che anche la possibilità che possa verificarsi è sconosciuta, 2) ha un impatto catastrofico quando si verifica e 3) viene spiegato con il senno di poi come se fosse effettivamente prevedibile.

Per eventi estremamente rari, Taleb sostiene che gli strumenti standard di probabilità e previsione, come la distribuzione normale, non si applicano poiché dipendono dalla grande popolazione e dalle dimensioni del campione passato che non sono mai disponibili per eventi rari per definizione. L’estrapolazione, l’utilizzo di statistiche basate su osservazioni di eventi passati non è utile per prevedere i cigni neri e potrebbe persino renderci più vulnerabili a loro.

L’ultimo aspetto chiave di un cigno nero è che, in quanto evento storicamente importante, gli osservatori sono desiderosi di spiegarlo dopo il fatto e speculare su come avrebbe potuto essere previsto. Tale speculazione retrospettiva, tuttavia, in realtà non aiuta a prevedere i futuri cigni neri poiché questi possono essere qualsiasi cosa, da una crisi del credito a una guerra.

Esempi di eventi passati di Black Swan

Il crollo del mercato immobiliare statunitense durante la crisi finanziaria del 2008 è uno degli eventi del cigno nero più recenti e noti. L’effetto dell’incidente è stato catastrofico e globale e solo pochi valori anomali sono stati in grado di prevederlo.

Sempre nel 2008, lo Zimbabwe ha avuto il peggior caso di iperinflazione nel 21 ° secolo, con un tasso di inflazione picco di oltre 79.600 milioni per cento. Un livello di inflazione di tale importo è quasi impossibile da prevedere e può facilmente rovinare finanziariamente un paese.

La bolla delle dotcom del 2001 è un altro evento del cigno nero che ha somiglianze con la crisi finanziaria del 2008. L’America stava godendo di una rapida crescita economica e di un aumento della ricchezza privata prima che l’economia crollasse catastroficamente. Poiché Internet era agli inizi in termini di utilizzo commerciale, vari fondi di investimento stavano investendo in società tecnologiche con valutazioni gonfiate e nessuna trazione del mercato. Quando queste società hanno chiuso, i fondi sono stati duramente colpiti e il rischio di ribasso è stato trasferito agli investitori. La frontiera digitale era nuova, quindi era quasi impossibile prevedere il collasso.

Un altro esempio, l’hedge fund di successo Long-Term Capital Management (LTCM), che in precedenza aveva avuto successo, è stato lanciato nel terreno nel 1998 a seguito dell’effetto a catena causato dal default del debito del governo russo, qualcosa che i modelli informatici dell’azienda non avrebbero potuto prevedere.