凡是投资皆有风险，这是不可回避的，也正是因为有了风险，我们才能具有获得超额投资回报的可能性。而作为个人投资者，我们不妨将中国发展风险投资的现状放大到国际视野中，在金融大背景下研究投资风险的规避，从国际投资大师那里汲取风险规避的智慧，找到金融乱象的源头、把握行业投资的特点和规则，掌握复杂的风险投资理念，并在实战中制定最合理的投资策略。
《风险规则》
罗恩·顿波/安德鲁·弗里曼
<名著导读>
投资活动风险巨大，成功还是失败，取决于在风险游戏中的表现，这种游戏的竞争规则却一直处于变化之中。以前行之有效的策略到今天未必还是胜利的保障，要想取胜，老经验已不足为据，应该做的是探索未来，掌握变化的趋势。
《风险规则》的两位作者都是风险分析方面的专家。罗恩·顿波是算法公司的总裁兼首席执行官，该公司在提供新型金融风险管理软件方面居于领导地位。他于1989年创建算法公司以前，曾在高盛公司负责一个风险分析小组，并执教于多家大学，其中包括耶鲁大学。而安德鲁·弗里曼管理《经济学家》信息部的金融服务业分部，在1994—1997年间曾任《经济学家》美国金融栏目的编辑。
《风险规则》一书提出了一种全新的研究风险的思路，它提供的动态框架可以增强我们制定重要决策的能力，还能进一步改变我们管理投资的方式。这个创造性的思路不仅纳入了投资者所处的具体环境和个人的承受能力，还考虑到他们在制定决策过程中的推理方式，它在更大的程度上反映了人们研究风险的实际方法。
有些投资者可能以为所有方差或标准差较大的投资都会有更大的风险。然而，现实生活总是比想象的要复杂。
——罗恩·顿波
风险管理所需的下一个构件是风险指标：采用什么计量单位来测算将要做的事情的风险程度。看起来这只是基本要求而已，但令人惊讶的是，测算风险是金融学面临的最大挑战之一。
——安德鲁·弗里曼
<理论精读>
1. 风险调整评估法——前瞻性风险管理
《风险规则》指出，关于风险以及如何管理风险的几个简单想法就足以解开许多用别的方法无法破解的谜团。比如，从最根本的意义上来说，为什么要去定义并管理风险？答案是，人们对以后会发生什么事心怀疑虑。我们知道，未来将带给人们种种经历：愉快的，痛苦的，甚至暗藏杀机的。至少人们有足够的动机来规避或尽量减少对后者的暴露。对于投资者，这意味着既要避免高额损失也要避免轻微损失。
但现有的风险管理几乎没能纳入这种基本思想。风险从定义上应该是前瞻性的，通过研究过去发生的事情来评估风险是一种强大的心理定式。本来，如果小心谨慎地使用它，用过去的经历预测未来的做法并不那么愚蠢。令人遗憾的是，大型机构和个人往往都把这种有缺陷的方法（或其变种）作为管理风险的主要基础。而这种方法不论是从经理的角度来看——他们的职业生涯需要成功，还是从股东的角度来看，他们的钱成了赌注，都是极度危险的。
几个核心要素就足以产生一个稳健而灵活的风险管理构架，我们把以下的风险定义作为出发点：
在今天和未来某个时刻的环境之间存在着差异，这种差异具有改变一个组合的价值的潜力，风险就是测算这一潜在变化的指标。
这个定义显然涵盖了金融风险——我们拥有的某种股票在明年贬值的可能性。通过对投资组合概念的理解，我们认为它还能涵盖一些形式更为广泛的风险。读者以后会看到，不论怎么想，每个人都拥有一个投资组合。因此，我们所说的风险除了包括像共同基金这样和金融资产的价格变动紧密相连的东西之外，还能包括汽车是否会出车祸和彩票能否中奖之类的事情。
带着这个定义，我们将逐个分析前瞻性的风险管理所必需的4个基本要素：
（1）时间区间：在哪个时期内考察对风险的暴露？
（2）场景：哪些事件会在未来展开，它们对投资的价值有何影响？
（3）风险指标：用什么计量单位来测定对风险的暴露？
（4）基准点：和哪些点进行比较以测算我们的工作成绩？
2. 决策风险——测算金融风险方法
一般来说，测算金融风险的方法很多，这些方法使用了许多基于概率的指标，常见的表达方式是：“你有80%的机会获得7%的收益，但有20%的机会损失10%的投资。”不过大多数决策只能管一次用，面临这些决策的场合往往也只会出现一次。而概率测算的是同一赌局在一个较长时间内的平均表现，从根本意义上来说，它对一次性决策并不适用。买彩票时，人们自然希望了解中奖概率，但不应该在这个基础上分析彩票。谁也没有这么多钱不断地买进一种彩票，直到所得结果接近于概率指标。
所以我们需要的是分析一次性场合的方法。彼得·伯恩斯坦曾经讨论过这个问题。在1997年的一次演讲中，他问道：“我们如何决策？”他注意到在根据测算指标得到的概率和根据直观得到的概率之间一直存在着冲突：“如果一个结果的概率大于另一个结果的概率，而概率较小的结果造成的后果要严重得多，该怎么办？”应该说，这些后果的严重性会压倒概率值。
长期以来，经济学家们都清楚人们更多地面对一次性决策，但正统的经济学却采用了与之相反的假设。这种自相矛盾的状况引发了一些引人注目的猛烈攻击。比如，乔治·夏克尔在1958年就举过几个有力的例子：
大多数企业只有1次或2次最多若干次机会，来决定一座厂房的生产目的、类型、规模和厂址。大多数职业人士只选择一次职业，等等。这些决策活动发生在很长的一段时期之内，相互间隔也很不均匀，把它们当做一组系列化试验绑到一起于理不通……把100个错误情形和一次正确情形分别乘上毫不相干的数字，然后全部加起来得到的所谓平均值到底意义何在呢？
这段话大概表达了对基于概率的决策方法的最强烈的反对意见。
对所面临的选择的看法通常都能用风险加以表达。采用方案A而不是B或C会带来什么风险呢？显然答案是相对的。对于选择一种方案而舍弃另一种，尤其是在后来发现这是一个错误决定时，决策者会有何感受？决策者对各种备选方案的绝对风险、自己的具体条件以及由此产生的对相对风险的忍耐程度都有一定了解，问题是怎样把三者联系起来呢？
想得到这些问题的答案并非易事，部分原因是，我们在理智上对风险的理解远远落后于对它的直观认识。风险从本质上来说是复杂的，因此很难为它建立一个能在实际生活中发挥作用的模型。可以说，把对风险的数学描述（许多人靠它获得了诺贝尔奖）大大咧咧地用在实际生活中的做法会带来危险。
3. 测算规则——资产价值整体评估
作者认为测算风险有一个基本前提，那就是我们对今天的资产价值进行测算的能力。如果我们不能对我们今天的资产价值进行测算，那么我们就不能在既定场景下测算今天价值在未来的变化。进而，我们就不能测算我们所面临的风险。这种对现在价值的确定被称为“找准我们在市场中的位置”。
规则1：明确你现有资产的价值。
我们所测算风险的大小，取决于我们对未来多长时间的风险进行展望，选择风险所赖以计量的起点是我们计算风险价值的基础。不同的情况会有不同的时间区段。例如，与一个交易员不同，一个养老金计划的经理必须能控制较长期的风险。当我们考虑我们自己的财务目标时，我们可能有一系列的既定目标，这些目标将决定我们在某个时点能看多远。例如，当我们在为十年后的退休而攒钱时，我们可能需要在明天就买一辆新汽车。
规则2：选择一个合适的未来时间区段。
风险取决于我们对明天可能事件的判断。它们应该包括许多种预测——以历史为基础的估计、主观判断以及以模型为基础的判断。描述风险的最一般方法是利用不同的场景。每一个场景都会有一个对被考察资产组合未来价值的判断。适当地搜集不同的场景，就可以捕捉到各种特点的可能变化，这些特点可能就出现在我们所选取的现在和未来某个时间段内。正如我们所见，场景的性质非常一般。如果对它们的选择得当，它们就可能包容我们所需要的一切东西。
任何对可能的重要事件的遗漏，都会使风险测算失效。对极端事件的过度强调也会导致错误的决定。这就是为什么说，选择合适的场景就等于是风险管理艺术一样。有许多技术性问题影响着场景的选择。这些方法通常适用于评估更典型的事件。在极端和非典型事件之间有一个界限，这些事件在今天的决策中很有价值。对极端事件的适当选择是我们区分艺术家和技术员的标志。这便是风险测算的第3条规则。
规则3：尽量选择更广泛的场景来描述可能的未来事件，包括极端的和与流行看法相矛盾的场景，那些可能导致负面效果的场景，并对每个场景发生的可能性进行分析。
至少，在我们选取了各种场景和起点之后，我们需要在每一种场景下对我们所持的资产价值进行评估。这将有助于我们得到资产组合的未来可能价值。
大多数情况下，风险不是一个绝对化的指标，它是一个行动与其他一些行动相对而言的风险，或者说是一种资产组合与其他资产组合相对而言的风险。例如，购买一只股票与保持资产组合不变的风险。此时，所要测算的风险不仅仅是持有股票的风险，而且是持有这只股票的风险加上原来资产组合的风险之后，再与持有原来资产组合相比较而言的风险。在这种情况下，原来的资产组合就是基准点。这一点很重要，因为原来资产组合和单一股票的未来取决于所选择的场景。除了持有原来资产组合以外，再持有这只股票所增加的风险与单独持有这只股票的风险是不同的。
你总是可以通过设定基准点无效（即设它为零）来计算一个资产组合的绝对风险。这便是下面的第4条规则。
规则4：选择一个基准点。
现在我们可以对风险进行定量分析了。这里是我们对风险的计算方法：一旦我们确定了场景和基准点，余下的事情就是技术性的计算了。我们已经尽人力所能来降低不确定性了。
规则5：在每个未来场景，从起点处评估你的资产组合和基准点价值。
我们称之为未来定位。为市场定位可以得到一个独一无二的数字，因为这里没有不确定性，这个数字就是今天的价值。为未来定位则得到一系列的可能数字，每一个数字都是未来的每一个不确定性。
我们可以选择我们喜欢的任何风险测算方法。我们对风险的一个中心观点是：它对不同的人和不同的机构之意义各不相同。不同的方法适用于不同的关心金融风险信息的消费者。一个基金经理可能完全不被对一名银行监管员来说很有意义的一组统计数字所触动。然而风险管理有一个显著的特点：那些用于衡量这些不同风险的原始数据总是相同的。它们经常来源于：所有场景下对资产组合和基准点的评价。这些方法以不同的伪装表现出来，但最终，它们都得益于规则5被直接或间接使用之后。
我们的风险测算框架可以与许多不同的风险指标一起应用，但是最合适的那一个一定是与具体环境最密切相关的一个。这便引出下面的第6条规则。
规则6：根据应用规则5后所获得的价值，计算适当的风险指标。
在这个框架中，所有的风险指标都是来源于同样的信息：在所有可能的场景下，资产组合和基准点的初始价值。这个风险指标本身成为不同的统计数据，这些统计数据是根据计算资料得出的。风险中的价值就是这种统计指标之一。另一个指标是标准差，有时也叫做流动性。最好和最坏指标一般都忽略了各种微小可能性，但是它们仍然是极端情况下关于后果分配的简单统计数据。无疑，今后还会出现其他一些与具体投资者或机构相关的新指标。
<趣味延展>
安德鲁·弗里曼还是个天真的大学生的时候，一天下午，他和一些朋友喝咖啡，遇到了一件很有意思的事情。他的一个朋友夸耀说他刚刚做了一件聪明事：在收到了一大堆信之后，这位仁兄向信中名单上的4个名字累计寄出了75美元。根据信上的说法，作为收益，他的名字将被登记在信中的收款名单上，这个游戏继续往下进行，随着这封信转过数圈，他的名字终究将跃升到名单前列。那时，他将一下子收到几倍于75美元的金钱。对于这个故事，一半的人大笑起来。我的朋友怎么会这么愚蠢？因为这种游戏的偶然性很大，很少能让几个人受益，难道他不知道将分文无获吗？唉！那寄出去的75美元还不如买几扎大学校园里的啤酒喝呢。
但是，另一半的人却非常不解，随之而来的就是一场热烈的讨论。如果这封信果真非常有煽动力，我们每一个人都真给人家送钱，那么这一大堆信的链条中不是自有“黄金屋”吗？难道我们不可以自己也炮制一封类似的信，以便在这个游戏做完之前我们就可获得丰厚的收益吗？唉，后来我们发现事情并非这么简单。我们中没有一个人——包括开始让我们对此游戏感兴趣的那个朋友——能从这个想法中得到一分钱，但是在我们知道有关蓬齐（Ponzi）方案的真相之前，我们几周的努力和希望都已经付之东流了。
为什么这个方案欺骗了这么多人？为什么这些人如此坚持不懈？这个问题很重要，因为金字塔式的投资方案已经困扰了许多国家。在阿尔巴尼亚，1997年的内乱使其欺骗性的投资方案彻底破产。因此，由于许多人都来投资于这样的方案，所以当这些方案破产时，其所带来的社会阵痛是不可忍受的。即使知道这些投资方案的风险很大，人们仍然愿意继续向其投入巨额资金，都希望在最后的机会中赚一把就跑。
蓬齐方案之所以得逞，是因为它们成功地勾起了我们对上线的预期。这种方案通过夸大上线的效应，贬低下线的负效应，设计了一个具有正的风险调整收益的虚假观点。可怜的大学生和阿尔巴尼亚人民都一厢情愿地希望，如果他们抓住了一次获得正收益率的机会，则他们的生活就可因之大大改善。损失75美元，虽然很痛心，但不会对学生们有太大的影响。但当阿尔巴尼亚的成千上万的人民一下子一无所有时，他们别无选择，只能选择上街游行这条路了。据不完全统计，阿尔巴尼亚人民在金字塔投资方案中损失了20亿美元，相当于这个国家一半的经济总产出。
《客户的游艇在哪里》
小弗雷德·施维德
<名著导读>
