Diferencia entre revisiones de «Nassim Taleb»

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(Nassim aboga por la antifrágilidad y no por la resiliencia. La primera mejora con el cambio. La segunda soporta el cambio. Él mismo marca esta diferencia en sus libros.)
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En la segunda edición de ''El Cisne Negro'', planteó que los fundamentos de la economía cuantitativa son defectuosos y altamente autorreferenciales. Afirma que las estadísticas son fundamentalmente incompletas como campo, ya que no puede predecir el riesgo de eventos raros, un problema que es agudo en proporción a la rareza de estos eventos. Con el matemático Raphael Douady, llamó al problema la [[indecidibilidad]] estadística (Douady y Taleb, 2010).
 
Taleb ve su desafío principal en como mapear sus ideas de "robustez" y "antifragilidad", es decir, cómo vivir y actuar en un mundo que no entendemos y construir robustez frente a los eventos de cisne negro. Taleb introdujo la idea del "cuarto cuadrante" en el dominio de exposición.<ref>{{Cita publicación|url=https://econpapers.repec.org/article/eeeintfor/v_3a25_3ay_3a2009_3ai_3a4_3ap_3a744-759.htm|título=Errors, robustness, and the fourth quadrant|apellidos=Taleb|nombre=Nassim Nicholas|fecha=2009|publicación=International Journal of Forecasting|volumen=25|número=4|páginas=744–759|fechaacceso=16 de abril de 2018|issn=0169-2070}}</ref> Una de sus aplicaciones es su definición del enfoque de gestión de riesgos más eficaz (es decir, menos frágil): lo que él llama la estrategia 'barra' que se basa en evitar el medio a favor de la combinación lineal de extremos, en todos los dominios, de la política a la economía y a la vida personal. Taleb considera que estas estrategias son más robustas a los errores de estimación. Por ejemplo, sugiere que invertir dinero en inversiones de "riesgo medio" no tiene sentido, porque el riesgo es difícil, si no imposible, de calcular. Su estrategia preferida es ser hiperconservador e hiperagresivo al mismo tiempo. Por ejemplo, un inversor puede poner del 80 al 90% de su dinero en instrumentos extremadamente seguros, como bonos del Tesoro, y el resto entra en apuestas especulativas altamente ariesgadasarriesgadas y diversificadas. Una sugerencia alternativa es participar en apuestas altamente especulativas con una desventaja limitada.
 
Taleb afirma que al adoptar estas estrategias, una cartera puede ser "robusta", es decir, obtener una exposición positiva a los eventos de cisnes negros al tiempo que limita las pérdidas sufridas por tales eventos aleatorios.<ref>{{Cita libro|apellidos=|nombre=|enlaceautor=|título=Taleb, The Black Swan, pg 207|url=|fechaacceso=|año=|editorial=|isbn=|editor=|ubicación=|página=|idioma=|capítulo=}}</ref>Junto con Donald Geman y Hélyette Geman, modeló la "barra máxima de entropía" que consiste en "restringir solo lo que se puede restringir (de una manera robusta) y maximizar la entropía en cualquier otro lugar", según una visión de [[Edwin Thompson Jaynes|E.T. Jaynes]] que la vida económica aumenta en entropía bajo restricciones reglamentarias y de otro tipo.<ref>{{Cita publicación|url=http://www.mdpi.com/1099-4300/17/6/3724|título=Tail Risk Constraints and Maximum Entropy|apellidos=Geman|nombre=Donald|apellidos2=Geman|nombre2=Hélyette|fecha=5 de junio de 2015|publicación=Entropy|volumen=17|número=6|páginas=3724–3737|fechaacceso=16 de abril de 2018|idioma=en|doi=10.3390/e17063724|apellidos3=Taleb|nombre3=Nassim Nicholas}}</ref> Taleb también aplica un enfoque similar al estilo de barra con respecto a la salud y el ejercicio. En lugar de hacer un ejercicio constante y moderado a diario, sugiere que es mejor hacer un ejercicio de bajo esfuerzo, como caminar lentamente la mayor parte del tiempo, mientras ocasionalmente gasta un esfuerzo extremo. Él afirma que el cuerpo humano evolucionó para vivir en un ambiente aleatorio, con varios esfuerzos inesperados pero intensos y mucho descanso.<ref>{{Cita libro|apellidos=|nombre=|enlaceautor=|título=Taleb, Nassim Nicholas (2012). Antifragile: Things That Gain from Disorder. Random House.|url=|fechaacceso=|año=|editorial=|isbn=|editor=|ubicación=|página=|idioma=|capítulo=}}</ref>
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