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黑天鹅原作者发声《新冠病毒传播可能引发的系统性风险:一份提示》

大风控 2024-07-01

昨晚在风控课堂和大家讨论了一个话题,又重新详细解释了一下前面写的那篇《武汉疫情到底是黑天鹅还是灰犀牛?,很有意思的是,这个话题在国际上也在争论,以至于黑天鹅的作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布和灰犀牛的作者米歇尔·渥克也参与其中。


有人非常直接的给二位留言问他们如何看待这次事件,到底是黑天鹅事件还是灰犀牛事件?


二位前段时间也都发表了自己的看法,当然各自都希望用自己的理论来解释和应对这样的事件,今天整理了一份黑天鹅的作者塔勒布先生在上个月公开发表的一篇论文,从“黑天鹅”视角看新冠病毒事件,我们把中文给大家翻译了一下方便参考阅读,希望对大家有所启发。


参考中文:


新冠病毒传播可能引发的系统性风险


在中国武汉爆发的新型冠状病毒事件,中国已经确认这一病毒具有致命危险,也具有高度传染性。中国至今的反应措施有,几大主要城市已经对数以千万计的人进行旅行管制,以此来减慢病毒的传播。尽管如此,全球很多国家已经有不少确诊病例,有些人不禁怀疑这样的管制是否真正有效。这篇提示旨在提出应对与这一过程相关的一些原则。


很明显,由于不断增加的连通性,我们面对的是一个极端肥尾过程,使得病毒以非线性的方式扩散传播。肥尾过程有一些特殊的特征,使得传统的风险管理方法不合时宜。

 

普遍性审慎预防原则

 

普遍性预防原则描述了在哪些条件下,必须采取行动来减少毁灭性风险,这个时候一定不能采用传统的成本-收益分析。那些毁灭性问题就是随着时间推移,暴露在尾部事件(黑天鹅)下,而最终导致消亡。对于单次这样的事件,人类有很高的概率存活下来,但是,随着时间推移,重复暴露于黑天鹅事件的人,最终存活下来的概率是零。尽管重复的风险可以由个体以有限的预期寿命来承受,不过,毁灭的事件一定不能由系统和集体来共同承受。用术语来说,当风险不具备遍历性,传统的统计平均数无效时,就要使用审慎预防原则。


朴素的经验主义

 

接下来,我们将用朴素经验主义来讨论这一问题。

 

传播率:因为最近这些年交通越来越发达,对于当前这一特殊的疫情,一般的基于历史数据估计的传染病传播率,都会被低估。这就意味着,危险程度的预期被低估了,既因为这些事件本身是肥尾性质的,也因为随着交通连通性增加,尾部变得越来越肥。

 

全球连通性已经到了前所未有的高度,而中国正是全球连通性最高的社会之一。基本而言,病毒传染事件依赖于人们在物理空间里的互动,这一新型冠状病毒爆发带来的不确定性,暂时降低连通性,从而减慢潜在感染个体的流动,是应对对病毒低估传播率的唯一方法。

  

复制率:对病毒基本传染数R0的估计——一个病例对其他未感染人群的传染的平均病例数量——是偏低的。这一性质是单个的“超级传播者”事件导致的肥尾性质所带来的。简言之,R0是根据一个平均数估计而来,由于它本身是一个肥尾变量,所以R0要更久时间才会收敛。

 

致死率:致死和致死率也是偏低的,因为被确诊的病例、致死和对死亡的报道之间存在时滞。

 

迅速传播的致命性病原体:随着不断增长的交通运输,我们接近于一个可能造成人类灭绝的临界条件,既因为急剧的传播,也因为日益恶化的病原体所具有的选择性优势。

 

不对称的不确定性:不确定的病毒这一性质将对政策执行的有效性产生实质影响。比如说,我们不知道是否存在无症状的病毒携带者(已证明存在,大风控注)。这些不确定性,使得在大型交通枢纽进行体温检测之类的防控手段是否会获得预期的效果也不确定。实际上,所有不确定性都会使问题潜在的恶化,而不是变好,因为这些过程都凸显了不确定性。


宿命论与无所作为:也许由于这些挑战,一种普遍的公共卫生反应是宿命论的,接受将发生的一切,因为相信无法作为。这种反应是不正确的,因为正确选择超常规干预的杠杆可以相当高。


结论:像隔离、接触追踪和监控这样标准个人层面的控制措施,在面对大范围传染病时,是急剧地(从计算上来看)不可避免的,但也不可只依赖这样的方法来阻止一场传染病。多方面的群体措施是非常重要的,比如通过群体限制出行、改变社交行为和社区自治来迅速减低人际接触。

 

总之,这些观察表明,面对当前的和潜在的传染病爆发,有必要采取预防措施,这些举措一定要包括在爆发初期限制人群流动模式,尤其是在病原体的真正参数尚不清楚之时。


短期内减少人群流动将付出一定的代价,但如果不这样做,最终将赔上一切代价——就算不是这事件,未来也会有另外一件事。 传染病爆发是不可避免的,但采取适当的预防措施可以减轻全球性的系统风险。但是政策制定者和决策者必须迅速采取行动,避免误判,面对可能发生的不可逆转的灾难,我们既不能妄想对面临的不确定性不屑一顾,也不能像宿命论那样认为我们做什么都无济于事。


参考文献略


原版文件:




注:本文由大风控整理,转载请注明出处!

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