Better Investing Tips

ब्लैक स्वान परिभाषा: घटनाक्रम और सिद्धांत

click fraud protection

एक काला हंस क्या है?

एक काला हंस एक अप्रत्याशित घटना है जो सामान्य रूप से किसी स्थिति की अपेक्षा से परे है और संभावित रूप से गंभीर परिणाम हैं। ब्लैक स्वान की घटनाओं को उनकी अत्यधिक दुर्लभता, गंभीर प्रभाव, और व्यापक आग्रह की विशेषता है जो वे दृष्टि में स्पष्ट थे।

चाबी छीन लेना

  • काला हंस एक अत्यंत दुर्लभ घटना है जिसके गंभीर परिणाम होते हैं। इसकी भविष्यवाणी पहले से नहीं की जा सकती है, हालांकि इस तथ्य के बाद, कई लोग झूठा दावा करते हैं कि यह पूर्वानुमेय होना चाहिए था।
  • ब्लैक स्वान की घटनाएं बाजारों और निवेशों को नकारात्मक रूप से प्रभावित करके अर्थव्यवस्था को विनाशकारी नुकसान पहुंचा सकती हैं, लेकिन यहां तक ​​कि मजबूत मॉडलिंग का उपयोग भी ब्लैक स्वान घटना को रोक नहीं सकता है।
  • मानक पूर्वानुमान उपकरणों पर भरोसा करने से जोखिम का प्रचार करने और झूठी सुरक्षा की पेशकश करके काले हंसों की भविष्यवाणी करने और संभावित रूप से भेद्यता बढ़ाने में विफल हो सकता है।

,

1:08

ब्लैक स्वान इवेंट्स

एक काले हंस को समझना

इस शब्द को नसीम निकोलस तालेब, एक वित्त प्रोफेसर, लेखक और वॉल स्ट्रीट के पूर्व व्यापारी द्वारा लोकप्रिय बनाया गया था। तालेब ने a. के विचार के बारे में लिखा

ब्लैक स्वान घटना की घटनाओं से पहले 2007 की एक किताब में 2008 वित्तीय संकट। तालेब ने तर्क दिया कि क्योंकि काले हंस की घटनाओं की भविष्यवाणी करना असंभव है क्योंकि उनकी अत्यधिक दुर्लभता के कारण, फिर भी विनाशकारी हैं परिणाम, लोगों के लिए हमेशा यह मानना ​​महत्वपूर्ण है कि ब्लैक स्वान घटना एक संभावना है, चाहे वह कुछ भी हो, और योजना बनाने की कोशिश करना इसलिए। कुछ लोगों का मानना ​​है कि ब्लैक स्वान की घटना होने पर विविधीकरण कुछ सुरक्षा प्रदान कर सकता है।

तालेब ने बाद में 2008 के वित्तीय संकट और काले हंस की घटनाओं के विचार का इस्तेमाल यह तर्क देने के लिए किया कि अगर टूटा हुआ है प्रणाली को विफल होने दिया जाता है, यह वास्तव में इसे भविष्य के काले हंस की तबाही के खिलाफ मजबूत करता है आयोजन। उन्होंने यह भी तर्क दिया कि इसके विपरीत, एक प्रणाली जो जोखिम से मुक्त और अछूता है, अंततः दुर्लभ, अप्रत्याशित घटनाओं की स्थिति में विनाशकारी नुकसान के प्रति अधिक संवेदनशील हो जाती है।

तालेब ने काले हंस को एक घटना के रूप में वर्णित किया है कि 1) इतना दुर्लभ है कि इसके होने की संभावना भी है अज्ञात, 2) होने पर एक विनाशकारी प्रभाव पड़ता है, और 3) पीछे की ओर समझाया जाता है जैसे कि यह वास्तव में था पूर्वानुमेय।

अत्यंत दुर्लभ घटनाओं के लिए, तालेब का तर्क है कि प्रायिकता और भविष्यवाणी के मानक उपकरण, जैसे कि सामान्य वितरण, लागू न करें क्योंकि वे बड़ी आबादी और पिछले नमूना आकारों पर निर्भर करते हैं जो परिभाषा के अनुसार दुर्लभ घटनाओं के लिए कभी उपलब्ध नहीं होते हैं। एक्सट्रपलेशन करना, पिछली घटनाओं के अवलोकन के आधार पर आंकड़ों का उपयोग करना काले हंसों की भविष्यवाणी करने में मददगार नहीं है, और हमें उनके प्रति अधिक संवेदनशील भी बना सकता है।

एक काले हंस का अंतिम महत्वपूर्ण पहलू यह है कि एक ऐतिहासिक रूप से महत्वपूर्ण घटना के रूप में, पर्यवेक्षक इसे तथ्य के बाद समझाने के लिए उत्सुक हैं और अनुमान लगाते हैं कि इसकी भविष्यवाणी कैसे की जा सकती थी। हालांकि, इस तरह की पूर्वव्यापी अटकलें वास्तव में भविष्य के काले हंसों की भविष्यवाणी करने में मदद नहीं करती हैं क्योंकि ये क्रेडिट संकट से लेकर युद्ध तक कुछ भी हो सकते हैं।

विगत ब्लैक स्वान इवेंट्स के उदाहरण

2008 के वित्तीय संकट के दौरान अमेरिकी आवास बाजार की दुर्घटना सबसे हालिया और प्रसिद्ध ब्लैक स्वान घटनाओं में से एक है। दुर्घटना का प्रभाव भयावह और वैश्विक था, और केवल कुछ बाहरी लोग ही इसके होने की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे।

इसके अलावा 2008 में, जिम्बाब्वे का सबसे खराब मामला था बेलगाम 21. मेंअनुसूचित जनजाति 79.6 बिलियन प्रतिशत से अधिक की चरम मुद्रास्फीति दर के साथ सदी। उस राशि का मुद्रास्फीति स्तर भविष्यवाणी करना लगभग असंभव है और किसी देश को आर्थिक रूप से आसानी से बर्बाद कर सकता है।

NS 2001 का डॉटकॉम बबल एक और ब्लैक स्वान घटना है जिसमें 2008 के वित्तीय संकट की समानताएं हैं। अर्थव्यवस्था के विनाशकारी रूप से ढहने से पहले अमेरिका तेजी से आर्थिक विकास और निजी संपत्ति में वृद्धि का आनंद ले रहा था। चूंकि व्यावसायिक उपयोग के मामले में इंटरनेट अपनी प्रारंभिक अवस्था में था, इसलिए विभिन्न निवेश फंड प्रौद्योगिकी कंपनियों में निवेश कर रहे थे, जिनका मूल्यांकन बढ़ा हुआ था और कोई बाजार कर्षण नहीं था। जब ये कंपनियां बंद हुईं, तो फंडों को कड़ी चोट लगी, और निवेशकों को नकारात्मक जोखिम दिया गया। डिजिटल फ्रंटियर नया था इसलिए पतन की भविष्यवाणी करना लगभग असंभव था।

एक अन्य उदाहरण के रूप में, पहले सफल हेज फंड दीर्घकालिक पूंजी प्रबंधन (LTCM), के परिणामस्वरूप 1998 में मैदान में उतारा गया था असर रूसी सरकार के ऋण चूक के कारण, कुछ ऐसा जो कंपनी के कंप्यूटर मॉडल भविष्यवाणी नहीं कर सकते थे।

रिटर्न ओवर मैक्सिमम ड्राडाउन (RoMaD)

रिटर्न ओवर मैक्सिमम ड्राडाउन (RoMaD) क्या है? रिटर्न ओवर मैक्सिमम ड्राडाउन (RoMaD) है a जोखिम-स...

अधिक पढ़ें

उपेक्षित फर्म प्रभाव परिभाषा

उपेक्षित फर्म प्रभाव क्या है? उपेक्षित फर्म प्रभाव एक वित्तीय सिद्धांत है जो कुछ कम-ज्ञात कंपनि...

अधिक पढ़ें

युवा निवेशकों के लिए पोर्टफोलियो प्रबंधन युक्तियाँ

बहुत से युवा शायद ही कभी-कभी-कभी सेवानिवृत्ति के लिए निवेश करते हैं। कुछ दूर की तारीख, भविष्य मे...

अधिक पढ़ें

stories ig