カテゴリーアーカイブ: 列

A large number of posts in this blog are my columns published in the Singaporean newspaper called “Today,” とよく知られている定量的な金融雑誌でウィルモットマガジンと呼ばれる. これらの公開された (と今後) 列は、あなたの読書の喜びのために、ここでブログを書いている.

リスク – ワイリーFINCADウェビナー

この投稿は、私の回答の編集されたバージョンである ウェビナー ワイリー·ファイナンスとFINCAD主催のパネルディスカッション. 自由に利用できるWebキャストは、ポストにリンクされている, 他の参加者からの応答が含まれています — ポール·ウィルモットとエスペンHuag. この記事の拡張版は、後のウィルモットマガジンの記事として表示されることがあります.

リスクとは何ですか?

我々は、通常の会話の中で単語のリスクを使用する場合, それが否定的な意味合いを持つ — 車にはねばかりのリスク, 例えば; しかし宝くじに当たるのではないリスク. ファイナンス, リスクは、正と負の両方です. 時には, あなたは、リスクの特定の種類への曝露は、いくつかの他の露出を相殺したい; 時には, you are looking for the returns associated with a certain risk. リスク, この文脈において, 確率の数学的概念とほぼ同じです.

しかし、たとえ金融の, あなたは常に負であるリスクの種類を持っている — それはオペレーショナル·リスクである. My professional interest right now is in minimizing the operational risk associated with trading and computational platforms.

あなたはリスクを測定するにはどうすればよい?

リスクを測定することは、最終的に何かの関数として損失の確率を推定するに集約 — 典型的には、損失の強度と時間. だから、尋ねるようなものだ — 明日か明後日万ドルまたは200万ドルを失う確率は何ですか?

我々はリスクを測定することができるかどうかの質問は、私たちはこの確率関数を見つけ出すことができるかどうかを尋ねるの別の方法です. 特定の場合に, 私達は私達ができると信じて — 市場リスクで, 例えば, 我々は、この機能のために非常に良いモデルを持っている. 信用リスクは別の話です。 — 私たちはそれを測定できると思ったが、, 私たちはハードな方法を学んだことが、私たちはおそらくできなかった.

質問どのように効果的な尺度である, です, 私の見解で, 自分自身を尋ねるようなもの, “我々は、確率数をどのように行うのですか?” 私は空想の計算を行うと、あなたが持っていることを教えてくれた場合 27.3% 百万明日を失う確率, あなたは、情報のその部分で何をしますか? 確率は統計的な意味合理的な意味を持ってい, 高周波イベントまたは大アンサンブル. リスクイベント, ほとんど定義上, 低周波事象である確率の数が限られた実用的な用途を有し得る. しかし、価格設定ツールとして, 正確な確率は素晴らしいです, 場合は特に、あなたの深い市場の流動性との価格の楽器.

リスクマネジメントの革新.

リスクの革新は2種類があります — 一リスク負担側にある, その価格設定にあり, 倉庫のリスクなど. この面では, 私たちはそれをうまくやる, または少なくとも私たちはそれをうまくやっていると思う, と価格とモデリングにおける技術革新がアクティブである. そのフリップ側である, もちろん, リスクマネジメント. ここに, 私は、技術革新が壊滅的なイベントの背後に実際に遅れると思います. 私たちは、金融危機ができたら, 例えば, 我々は検死を行う, 何が悪かったのかを把握し、安全ガードを実装しよう. しかし、次の失敗, もちろん, 他のいくつかから来ることを行っている, 完全に, 予想外の角度.

銀行におけるリスクマネジメントの役割は何か。?

リスクテイクとリスク管理は、銀行の日々の業務の二つの側面である. これらの2つの側面が相互に矛盾するように見える, しかし競合は偶然ではない. これは、銀行がリスク選好を実装し、この紛争の微調整を介して行われ. それは、必要に応じて調整することができ、動的平衡のようなものです.

ベンダーの役割は何ですか?

私の経験では, ベンダーは、プロセスではなく、リスクマネジメントの方法論に影響を与えているようだ, そして実際にモデリングの. vendedシステム, それはしかし、カスタマイズすることができる, comes with its own assumptions about the workflow, ライフサイクル管理など. The processes built around the system will have to adapt to these assumptions. これは悪いことではありません. せめて, 人気のvendedシステムは、リスク管理実務を標準化するのに役立つ.

ラッダイト思考

そのすべての気取りの場合, フランス料理はかなり素晴らしいです. 確か, 私は賞味目利きよん, しかしフランス人は本当によく食べる方法を知っている. それは、世界でも最高級のレストランはほとんどフランス人であることを少し不思議では. フランス料理のほとんどの極めて重要な側面は、通常、その繊細なソースです, 選択肢カットと一緒に, そして, もちろん, インスピレーションを発表 (AKA巨大なプレートと非常に小さい人前). シェフ, 彼らの背の高い白い帽子のもののアーティスト, 醤油の機微に主に彼らの才能を披露, 知識豊富な常連客は喜んでそれらの施設で多額の資金を引き渡すいる, の半分が呼び出されます “カフェ·ド·パリ” または単語を持っている “少し” 名前に.

真剣に, 醤油は王である (ボリウッド専門用語を使用する) フランス料理で, 私はより多くのフランス人シェフが工場出荷時に製造されたソースに頼られたことをBBCでこれを見たときに私はそれは衝撃的な発見. 彼らの高値サラダをツマゆで卵のさえスライスは、プラスチックに包まれた円筒形で来る. これはどのように可能性が? 彼らはどのように大量生産されたごみを使用し、最高級の美食の体験を提供するふりをできた?

確か, 私たちは、コーナーをカットするためのポリシーを駆動し、企業や個人の欲を参照し、食材の最も安いを使用することができます. しかし、ここで小さな技術のサクセスストーリーがあります. 数年前に, 私は、彼らはいくつかの中国のスーパーで偽の鶏卵を見つけたこと新聞で読む. 彼らはあった “新鮮な” 卵, 殻付き, 黄身, 白人とすべてのもの. あなたも、彼らとオムレツを作ることができる. ことを想像して — 実際の鶏卵は、おそらく生産する唯一の数セントの費用. しかし、誰かがそれよりも安い偽の卵を稼ぎ出すことができ、製造プロセスを設定できます. あなたが関与して創意工夫に感心する必要が — ない限り、, もちろん, あなたはそれらの卵を食べている.

私たちの時代の問題は、この口に合わない工夫がすべての普及しているということです. それは当たり前です, しない例外. 私たちは、おもちゃに汚染された塗料でそれを参照してください。, ファストフードに加工し、有害ごみ (あるいは高級レストラン, どうやら), ベビーフードで毒, 財務書類上で想像力豊かな微プリントと “エンドユーザー使用許諾条件”, 標準以下のコンポーネントおよび重要な機械で見掛け倒しの技量 — 私たちの現代生活のあらゆる面に. そのような背景を考えると, 我々はその方法を知っていますか “オーガニック” 作る, 我々はそれのための多くの4倍を支払うのに, いずれかが正常な生産とは異なります? 顔のない企業の貪欲にすべてを置くために、, 私たちのほとんどは何をする傾向があるように, 少し単純化され. 企業行動に私たち自身の集合的な欲を見てさらに一歩行く (私は誇らしげに何度か行ったように) また、おそらく自明である. 法人は、これらの日は何ですか, そうでない場合、あなたと私のような人々の集まり?

より深く、より厄介なものは、すべてこの中にあります. 私はいくつかのまとまりのない考えを持っている, そして進行中のシリーズでそれを書くしようとします. 私は、わたしのこれらの考えは悪名高いユナボマーにより、未普及ラッダイトものと同様の音にしようとしている疑いがある. 彼のアイデアは、狩猟採集種類の私たちの通常の動物的本能は、我々がに開発した現代社会によって窒息されているということでした. そして, 彼の見解では, この歓迎されない形質転換及びその結果としての緊張とストレスが唯一の私たちの、いわゆる開発のプロパゲータの無秩序破壊によって対抗できる — すなわち, 大学や他の技術ジェネレータ. したがって、無実の教授の爆撃など.

はっきりと, 私はこのラッダイトのイデオロギーに同意しない, 私が行った場合のために, 私が最初に自分自身を爆撃しなければならない! 私は思考のはるかに少ない破壊的なラインを看護してい. 私たちの技術の進歩とその意図しないバックラッシュ, 増え続ける周波数と振幅を持つ, 私のオタクの心を魅了し、何かを思い出させる — 構造間の相転移 (層流の) 混沌とした (乱) 物理システム内の状態 (流量が一定のしきい値を超えるとき, 例えば). 私たちは私たちの社会システムや社会構造に相転移のようなしきい値に近づいている? 私のムーディーラッダイトの瞬間に, 私たちはあると確信感じる.

リスク: Interpretation, Innovation and Implementation


A Wiley Global Finance roundtable with Paul Wilmott

Featuring Paul Wilmott, Espen Haug and Manoj Thulasidas

PLEASE JOIN US FOR THIS FREE WEBINAR PRESENTED BY FINCAD AND WILEY GLOBAL FINANCE

How do you identify, measure and model risk, そしてさらに重要なこと, what changes need to be implemented to improve the long-term profitability and sustainability of our financial institutions? Take a unique opportunity to join globally recognised and respected experts in the field, ポール·ウィルモット, Espen Haug and Manoj Thulasidas in a free, one hour online roundtable discussion to debate the key issues and to find answers to questions to improve financial risk modelling.

Join our experts as they address these fundamental financial risk questions:

  • What is risk?
  • How do we measure and quantify risk in quantitative finance? Is this effective?
  • Is it possible to model risk?
  • Define innovation in risk management. Where does it take place? Where should it take place?
  • How do new ideas see the light of day? How are they applied to the industry, and how should they be applied?
  • How is risk management implemented in modern investment banking? Is there a better way?

Our panel of internationally respected experts include Dr Paul Wilmott, founder of the prestigious Certificate in Quantitative Finance (CQF) and Wilmott.com, Editor-in-Chief of Wilmott Magazine, and author of highly acclaimed books including the best-selling Paul Wilmott On Quantitative Finance; Dr Espen Gaarder Haug who has more than 20 years of experience in Derivatives research and trading and is author of The Complete Guide of Option Pricing Formulas そして Derivatives: Models on Models; そして Dr Manoj Thulasidas, a physicist-turned-quant who works as a senior quantitative professional at Standard Chartered Bank in Singapore and is author of Principles of Quantitative Development.

This debate will be critical for all chief risk officers, credit and market risk managers, asset liability managers, financial engineers, front office traders, risk analysts, quants and academics.

物理学対. ファイナンス

Despite the richness that mathematics imparts to life, it remains a hated and difficult subject to many. I feel that the difficulty stems from the early and often permanent disconnect between math and reality. It is hard to memorize that the reciprocals of bigger numbers are smaller, while it is fun to figure out that if you had more people sharing a pizza, you get a smaller slice. Figuring out is fun, memorizing — not so much. Mathematics, being a formal representation of the patterns in reality, doesn’t put too much emphasis on the figuring out part, and it is plain lost on many. To repeat that statement with mathematical precision — math is syntactically rich and rigorous, but semantically weak. Syntax can build on itself, and often shake off its semantic riders like an unruly horse. もっと悪い, it can metamorphose into different semantic forms that look vastly different from one another. It takes a student a few years to notice that complex numbers, vector algebra, coordinate geometry, linear algebra and trigonometry are all essentially different syntactical descriptions of Euclidean geometry. Those who excel in mathematics are, I presume, the ones who have developed their own semantic perspectives to rein in the seemingly wild syntactical beast.

Physics also can provide beautiful semantic contexts to the empty formalisms of advanced mathematics. Look at Minkowski space and Riemannian geometry, 例えば, and how Einstein turned them into descriptions of our perceived reality. In addition to providing semantics to mathematical formalism, science also promotes a worldview based on critical thinking and a ferociously scrupulous scientific integrity. It is an attitude of examining one’s conclusions, assumptions and hypotheses mercilessly to convince oneself that nothing has been overlooked. Nowhere is this nitpicking obsession more evident than in experimental physics. Physicists report their measurements with two sets of errors — a statistical error representing the fact that they have made only a finite number of observations, and a systematic error that is supposed to account for the inaccuracies in methodology, assumptions etc.

We may find it interesting to look at the counterpart of this scientific integrity in our neck of the woods — 量的金融, which decorates the syntactical edifice of stochastic calculus with dollar-and-cents semantics, of a kind that ends up in annual reports and generates performance bonuses. One might even say that it has a profound impact on the global economy as a whole. Given this impact, how do we assign errors and confidence levels to our results? To illustrate it with an example, when a trading system reports the P/L of a trade as, 言う, seven million, それは $7,000,000 +/- $5,000,000 or is it $7,000, 000 +/- $5000? The latter, 明らかに, holds more value for the financial institution and should be rewarded more than the former. We are aware of it. We estimate the errors in terms of the volatility and sensitivities of the returns and apply P/L reserves. But how do we handle other systematic errors? How do we measure the impact of our assumptions on market liquidity, information symmetry etc., and assign dollar values to the resulting errors? If we had been scrupulous about error propagations of this, perhaps the financial crisis of 2008 would not have come about.

Although mathematicians are, 一般に, free of such critical self-doubts as physicists — precisely because of a total disconnect between their syntactical wizardry and its semantic contexts, 私の考えでは — there are some who take the validity of their assumptions almost too seriously. I remember this professor of mine who taught us mathematical induction. After proving some minor theorem using it on the blackboard (yes it was before the era of whiteboards), he asked us whether he had proved it. We said, 確認してください, he had done it right front of us. He then said, “Ah, but you should ask yourselves if mathematical induction is right.” If I think of him as a great mathematician, it is perhaps only because of the common romantic fancy of ours that glorifies our past teachers. But I am fairly certain that the recognition of the possible fallacy in my glorification is a direct result of the seeds he planted with his statement.

My professor may have taken this self-doubt business too far; it is perhaps not healthy or practical to question the very backdrop of our rationality and logic. What is more important is to ensure the sanity of the results we arrive at, employing the formidable syntactical machinery at our disposal. The only way to maintain an attitude of healthy self-doubt and the consequent sanity checks is to jealously guard the connection between the patterns of reality and the formalisms in mathematics. And that, 私の考えでは, would be the right way to develop a love for math as well.

数学とパターン

Most kids love patterns. Math is just patterns. So is life. 数学, 従って, is merely a formal way of describing life, or at least the patterns we encounter in life. If the connection between life, patterns and math can be maintained, it follows that kids should love math. And love of math should generate an analytic ability (or what I would call a mathematical ability) to understand and do most things well. 例えば, I wrote of a connection “間に” three things a couple of sentences ago. I know that it has to be bad English because I see three vertices of a triangle and then one connection doesn’t make sense. A good writer would probably put it better instinctively. A mathematical writer like me would realize that the word “間に” is good enough in this context — the subliminal jar on your sense of grammar that it creates can be compensated for or ignored in casual writing. I wouldn’t leave it standing in a book or a published column (except this one because I want to highlight it.)

My point is that it is my love for math that lets me do a large number of things fairly well. 作家として, 例えば, I have done rather well. But I attribute my success to a certain mathematical ability rather than literary talent. I would never start a book with something like, “It was the best of times, it was the worst of times.” As an opening sentence, by all the mathematical rules of writing I have formulated for myself, this one just doesn’t measure up. Yet we all know that Dickens’s opening, following no rules of mine, is perhaps the best in English literature. I will probably cook up something similar someday because I see how it summarizes the book, and highlights the disparity between the haves and the have-nots mirrored in the contrasting lead characters and so on. 言い換えると, I see how it works and may assimilate it into my cookbook of rules (if I can ever figure out how), and the process of assimilation is mathematical in nature, especially when it is a conscious effort. Similar fuzzy rule-based approaches can help you be a reasonably clever artist, employee, manager or anything that you set your sights on, which is why I once bragged to my wife that I could learn Indian classical music despite the fact that I am practically tone-deaf.

So loving math is a probably a good thing, in spite of its apparent disadvantage vis-a-vis cheerleaders. But I am yet to address my central theme — how do we actively encourage and develop a love for math among the next generation? I am not talking about making people good at math; I’m not concerned with teaching techniques per se. I think Singapore already does a good job with that. But to get people to like math the same way they like, 言う, their music or cars or cigarettes or football takes a bit more imagination. I think we can accomplish it by keeping the underlying patterns on the foreground. So instead of telling my children that 1/4 is bigger than 1/6 なぜなら 4 is smaller than 6, I say to them, “You order one pizza for some kids. Do you think each will get more if we had four kids or six kids sharing it?”

From my earlier example on geographic distances and degrees, I fancy my daughter will one day figure out that each degree (or about 100km — corrected by 5% そして 6%) means four minutes of jet lag. She might even wonder why 60 appears in degrees and minutes and seconds, and learn something about number system basis and so on. Mathematics really does lead to a richer perspective on life. All it takes on our part is perhaps only to share the pleasure of enjoying this richness. 少なくとも, that’s my hope.

数学の愛

あなたは数学を愛している, あなたはオタクです — あなたの将来のストック·オプションと, しかし、誰のチアリーダーん. だから数学を愛する子供を得ることは疑わしい贈り物です — 私たちは本当に彼らに好意をやっている? 最近, 私の非常に置か友人はそれに見て私に尋ねた — 単に数学に興味の子供のカップルを取得など, しかし、国の一般的な教育の努力として. それは一般的な現象になると, 数学whizkidsとして社会的受容と人気の同じレベルを楽しむことがあります, 言う, 選手やロックスター. 希望的観測? かもしれ…

私は数学が好きだった人たちの間で常にだった. 私は私の友人の一人は、物理学の実験中に、長い乗算と除算を行うだろう、私の高校時代を思い出す, 私は、対数を検索するために別の友人と提携し、最初の男をビートにしようとするだろうしながら、, 誰がほとんど常に勝った. それは本当に勝った問題ではありませんでした; 私たちはティーンエイジャーとしてそのようなデバイスのゲームは、おそらくチアリーダーレス未来をportendedだろうという単なる事実. それが判明したように, ロング乗算男は中東で非常に置く銀行家であることが育った, 彼の才能にはないチアリーダー恐怖症のは間違いのおかげません, 数学phelic種類.

私はIITに移動した場合には, この数学おたくっぽさは全く新しいレベルに達し. でも、IITの空気に浸透し、一般的なおたくっぽさの中, 私は際立っていた男のカップルを覚えている. がありました “不正な” また私の処女カワセミに私を導入する怪しげな名誉を持っていた人, そして “痛み” 非常に苦しそうに話ぶりだろう “明らかYaar!” とき、私たち, あまりオタク, 容易に数学的なアクロバットの彼の特定の行に従うことができなかった.

私たちのすべては、数学への愛を持っていた. しかし, それがどこから来たの? そして、どのように世界で私はそれの一般的な教育ツールになるだろう? 1子供に愛の数学を付与することはそれほど難しいものではありません; あなたはそれを楽しくする. 私は私の娘の周り運転していた他の日, 彼女はいくつかの形を説明した (祖母の額に、実際のバンプ) ハーフボールなど. 私はそれが実際に半球であったことを彼女に言った. それから私たちは南半球に行っていたことを彼女に強調表示 (ニュージーランド) 私たちの休暇翌日の, ヨーロッパに比べて地球の反対側に, それが夏だった理由だった. そして最後に, 私はシンガポールは、赤道上にあった彼女に言った. 私の娘は人を修正するのが好き, 彼女は言った, ない, そうではありませんでした. 私たちが話したことを彼女に告げた 0.8 赤道の北度 (私は私が正しかった願っています), と私の口を見た. 私は円の円周が何であったか彼女に尋ねた, そして地球の半径は約6000キロだったことを彼女に言った, 私たちは約80キロ、赤道の北にあったことを働いた, その地球の周りを大きな円を36000キロに比べて何もなかった. その後、私たちは作った働いた 5% 円周率の値に近似, そう正しい数は約84キロだった. 私たちは別のものを作ら彼女に言ったかもしれない 6% 半径上の近似, 数は、90キロのようになる. 彼女はこれらのことをうまくするのは楽しかった. 私は数学のための彼女の愛は少し拡張されて空想.

写真: Dylan231

アンリアル·ユニバース

私たちは、私たちの宇宙は少し非現実的であることを知っている. 私たちは夜空で見つ星, 例えば, 実際に存在しない. 彼らは、私たちがそれらを見ることを得る時間で移動、あるいは死亡した可能性があり. それは私たちに到達するために遠くの星や銀河から移動する光時間がかかります. 私たちは、この遅延を知っている. 私達が今見る太陽は私たちがそれを見るまでにすでに8分古いです, これは大したことではありません. 我々は今日で何が起こっているか知りたい場合, 私たちがしなければならないすべては8分間待つことです. Nonetheless, 我々しなければなりませんか “正しい” 光の有限速度のために私たちの知覚の遅れのために私たちが見るものを信頼することができます前に、.

今, この効果は興味深い問題を提起 — 何か “リアル” 私達が見るもの? もし 百聞は一見に如かず, 私達が見るものは本物でなければなりません. その後、再び, 私たちは光の進行時間効果を知っている. だから私たちは私たちがそれを信じて前に見たもの修正する必要があります. 何が次に行う “見ること” 意味する? 私たちが何かを見ると言うとき, 私たちは本当に何を意味するのですか?

見ることは、光を必要とする, 明らかに. それは有限である (非常に高いとはいえ) 光の影響の速度と、私たちは物事を見る方法を歪め, 星のようにオブジェクトを見るの遅れなど. 何驚くべきことである (そしてめったに強調表示しない) それがに来るときということです 移動物体を見て, 私たちは逆算することはできません私たちは太陽を見ての遅れを取ると同じように. 私たちは本当とは思えないほど高速で移動する天体が表示された場合, 私たちはそれがどのように迅速かつどのような方向に把握することはできません “本当に” さらに仮定をせずに移動する. この困難を処理する一つの方法は、物理学のアリーナの基本的な特性のために私たちの知覚の歪みを帰することです — 空間と時間. アクションのもう一つのコースは、私たちの知覚と下層の間の切断を受け入れることです “現実のもの” そして、何らかの形でそれに対処.

私たちが見て、何をそこにあることは思考の多くの哲学の学校には未知でないものとの間のこの切断. 現象論, 例えば, 空間と時間は客観的な現実ではないという見解を保持している. 彼らは単に、私たちの知覚の広さ. 空間と時間で起こるすべての現象は、単に私たちの知覚のバンドルです. 言い換えると, 空間と時間知覚から生じる認知構築物である. このようにして, 私たちは、空間と時間に帰する全ての物理的特性は、驚異的な現実に適用することができます (現実私達がそれを感知するように). 実体の現実 (その私たちの知覚の物理的な原因を保持している), 一方, 私たちの認知届かないまま.

One, ほとんど偶然の, 空間と時間の特性のような光の有限速度の影響を再定義の難しさは、私たちが理解しても効果は即座に錯視の領域に追いやられますということです. 例えば, 太陽を見ることに8分間の遅延, 私たちは容易にそれを理解し、簡単な演算を使用して、私たちの感覚から関連付けを解除することができますので、, 単なる目の錯覚と考えられている. しかしながら, 高速移動オブジェクトの私たちの知覚の歪み, 同じソースから発生するものの、彼らはより複雑であるため、空間と時間の財産と考えられている. ある時点で, 私たちは、それが宇宙を見に来るという事実と折り合いをつけるために持っている, 目の錯覚のようなものは存在しない, 彼が言ったときゲーテの指摘おそらく何である, “目の錯覚は、光学真実です。”

More about The Unreal Universe区別 (またはその欠如) 目の錯覚と真実の間に哲学の最も古い論争の一つである. 結局, それは知識と現実の区別についてです. 知識は何かについて私たちの見解であると考えられていること, 実際には, です “実際にケース。” 言い換えると, 知識は反映しています, または外部何かの精神的なイメージ. この図で, 外部現実は私たちの知識になる過程を経る, その認識を含み, 認知活動, そして純粋理性の行使. これは物理学が受け入れるようになってきた写真です. 私たちの知覚は不完全であり得ることを認めつつ, 物理学は、私たちがますます微細化実験を通して外部の現実に近づく得ることができることを前提としてい, そして, さらに重要なことには, より良い理論化を通じて. 相対性理論の特殊および一般理論は、単純な物理的原理は執拗に彼らの論理的必然的な結論を純粋理性の恐るべき機械を用いて追求している現実を、このビューの華麗なアプリケーションの例です.

しかし、もう一つあります, 長い間の周りされている知識と現実の競合ビュー. これは私たちの感覚入力の内部認知表現と知覚の現実に関してである. このビューでは、, 知識と知覚の現実は、内部認知構築物である, 私達は独立したと考えることになってきているものの、. 私たちはそれを知覚としては何の外部にあることは現実ではない, しかし不可知エンティティは、感覚入力の背後にある物理的な原因を生じさせる. 思考のこの学校では、, 私たちは二つに私達の現実を構築する, 多くの場合、重複する, ステップ. 最初のステップは、検出の工程から成り, そしてもう一つは、認知と論理的な推論のそれである. 私たちは、科学へのこの現実の見解や知識を適用することができます, が、そう順序で, 私たちは絶対的な現実の性質を推測する必要が, そのまま不可知.

上記のこれらの二つの異なる哲学的立場の波及効果は、途方もないです. 現代物理学は、空間と時間の非現象論ビューを採用しているので, それは哲学のその枝と対立して自分自身を見つける. 哲学と物理学の間のこの隔たりは、ノーベル賞は物理学者を受賞程度に成長しています, スティーブン·ワインバーグ, 疑問に思いました (彼の本の中で “ファイナル理論の夢”) 物理学の哲学からの寄与はそう驚くほど小さかった理由. それはまたのような文を作るために哲学者に促す, “「実体の現実は驚異的な現実を引き起こすかどうか’ または「実体の現実は私たちがそれを感知するとは独立しているかどうか’ または私達は実体の現実を感じる」かどうか,’ 問題は、実体の現実の概念は科学の分析のための完全に冗長な概念であることに変わりはない。”

認知神経科学の観点から, 私たちが見るすべてのもの, 感覚, 感じ、考えることは私たちの脳におけるニューロンの相互接続し、それらの小さな電気信号の結果である. このビューは、右でなければならない. 他に何がいる? すべての私たちの考えや悩み, 知識と信念, 自我と現実, 生死 — すべてがねばねばの1.5キログラムで、単にニューロンの発火である, 私たちは私たちの脳を呼び出すグレー素材. 他には何もありません. 無!

実際には, 神経科学の現実のこのビューは、現象論の正確なエコーです, これは、すべての感覚や精神的な構造物の束を考慮し. 空間と時間は私たちの脳の認知構築物である, 他のすべてのような. 彼らは私たちの脳は私たちの感覚が受け取る感覚入力からでっち上げる精神的写真です. 私たちの知覚から生成され、私たちの認知プロセスで製造, 時空連続体は、物理学のアリーナである. すべての私たちの感覚の中で, 光景は圧倒的に支配的である. 視力への感覚入力は光であり、. 私たちの網膜に当たる光のうち、脳によって作成された空間には (あるいはハッブル望遠鏡の光センサ上), それは何も、光よりも速く移動することができないことは驚きである?

この哲学的スタンスは私の本の基礎である, アンリアル·ユニバース, その物理学と哲学を結合共通スレッドを探る. このような哲学的な黙想は通常、私たち物理学者からのいわれのない非難を取得. 物理学者へ, 哲学は全く異なる分野である, 知識の別のサイロ, これは彼らの努力への関連性を保持していない. 私たちは、この信念を変更する必要があり、さまざまな知識サイロ間での重複を認める. それは私達が人間の思考に大きなブレークスルーを見つけることを期待することができ、この重複している.

光と現実のこの物語のねじれは私たちが長い間、このすべてを知っているように見えるということです. 古典哲学の学校はアインシュタインの理由づけに非常に類似して線に沿って考えているようだ. 私たちの現実や宇宙を作成する際の光の役割は、西洋の宗教思考の中心にあります. 光のない宇宙は、単にあなたがライトをオフにしている世界ではありません. それは確かにそれ自体を欠い宇宙である, 存在しない宇宙. 私たちは声明の背後に知恵を理解する必要がこのコンテキストにあるもの “地は形がなかった, ボイド” 神は光があることが原因とされるまで, 言って “光あれ。”

コー​​ランにも述べてい, “アッラーは天と地の光であり、,” 古代ヒンズー教の著作の一つにミラー化されている: “光に闇から私を導く, 実物に非現実から私を導く。” 非現実的な空洞から私たちを取るの光の役割 (無) 確かに長い間理解されていた現実に, 長い時間. それは古代の聖人や預言者たちは、今だけの知識のすべての私たちの想定進歩と発見し始めている事を知っていた可能性がある?

私は天使が踏むを恐れるところに急いですることができる知っている, 経典を再解釈するために危険なゲームである. このような外国人の解釈は、神学界ではめったに歓迎されていません. しかし、私は精神的な哲学の形而上学的見解に同意を探していますという事実に避難を求める, 彼らの神秘的な神学的価値を損なうことなく、.

現象論と中実体の、驚異的な区別の間に類似点 ブラフマン、マヤ における区別 アドヴァイタ 無視するのは難しいです. 精神性のレパートリーから現実の性質上、この時の試練を経た知恵は今現代の神経科学に再発明されています, これは、脳が作成した認知表現として現実を扱います. 脳が感覚入力を使用しています, メモリ, 意識, 現実の私達の感覚を紡ぎ上げ中の成分として、さらには言語. 現実のこの見解, しかしながら, 何かの物理学はとの折り合いをつけるためにまだある. しかし、ある程度のこと、そのアリーナ (空間と時間) 現実の一部である, 物理学は哲学の影響を受けていない.

私たちは遠く私たちの知識の限界を広げたように, 私たちは人間の努力の異なるブランチ間で、これまで疑われていないと、多くの場合、意外な相互接続を発見し始めている. 最終的な分析で, すべての私たちの知識は私たちの脳に存在する場合どのように私たちの知識の多様なドメインは、互いに独立してでき? 知識は、私たちの経験の認知表現です. しかし、その後、, そう現実はある; それは私たちの感覚入力の認知表現です. それは、知識は、外部の現実の私達の内部表現であることを考えるの誤謬である, それから、したがって、明確な. 知識と現実は、内部認知構築物である, 私達は独立したと考えることになってきているものの、.

認識し、人間の努力の異なるドメイン間での相互接続を利用して、私たちが待っていた私たちの集団の知恵の次のブレークスルーのための触媒であってもよい.

私たちの防衛のために

The financial crisis was a veritable gold mine for columnists like me. 私は, 1のために, published at least five articles on the subject, including its causes, インクルード lessons learned, そして, most self-deprecating of all, our excesses that contributed to it.

Looking back at these writings of mine, I feel as though I may have been a bit unfair on us. I did try to blunt my accusations of avarice (and perhaps decadence) by pointing out that it was the general air of insatiable greed of the era that we live in that spawned the obscenities and the likes of Madoff. But I did concede the existence of a higher level of greed (または, more to the point, a more sated kind of greed) among us bankers and quantitative professionals. I am not recanting my words in this piece now, but I want to point out another aspect, a justification if not an absolution.

Why would I want to defend bonuses and other excesses when another wave of public hatred is washing over the global corporations, thanks to the potentially unstoppable oil spill? よく, I guess I am a sucker for lost causes, much like Rhett Butler, as our quant way of tranquil life with insane bonuses is all but gone with the wind now. Unlike Mr. Butler, しかしながら, I have to battle and debunk my own arguments presented here previously.

One of the arguments that I wanted to poke holes in was the fair compensation angle. It was argued in our circles that the fat paycheck was merely an adequate compensation for the long hours of hard work that people in our line of work put in. I quashed it, 私は思います, by pointing out other thankless professions where people work harder and longer with no rewards to write home about. Hard work has no correlation with what one is entitled to. The second argument that I made fun of was the ubiquitous “才能” 角度. At the height of the financial crisis, it was easy to laugh off the talent argument. ほかに, there was little demand for the talent and a lot of supply, so that the basic principle of economics could apply, as our cover story shows in this issue.

Of all the arguments for large compensation packages, the most convincing one was the profit-sharing one. When the top talents take huge risks and generate profit, they need to be given a fair share of the loot. そうでなければ, where is the incentive to generate even more profits? This argument lost a bit of its bite when the negative profits (by which I indeed mean losses) needed to be subsidized. This whole saga reminded me of something that Scott Adams once said of risk takers. He said that risk takers, 定義により, often fail. So do morons. 実際には, it is hard to tell them apart. Should the morons reap handsome rewards? That is the question.

Having said all this in my previous articles, now it is time to find some arguments in our defense. I left out one important argument in my previous columns because it did not support my general thesis — that the generous bonuses were not all that justifiable. Now that I have switched allegiance to the lost cause, allow me to present it as forcefully as I can. In order to see compensation packages and performance bonuses in a different light, we first look at any traditional brick-and-mortar company. Let’s consider a hardware manufacturer, 例えば. Suppose this hardware shop of ours does extremely well one year. What does it do with the profit? 確か, the shareholders take a healthy bite out of it in terms of dividends. The employees get decent bonuses, うまくいけば. But what do we do to ensure continued profitability?

We could perhaps see employee bonuses as an investment in future profitability. But the real investment in this case is much more physical and tangible than that. We could invest in hardware manufacturing machinery and technology improving the productivity for years to come. We could even invest in research and development, if we subscribe to a longer temporal horizon.

Looking along these lines, we might ask ourselves what the corresponding investment would be for a financial institution. How exactly do we reinvest so that we can reap benefits in the future?

We can think of better buildings, computer and software technologies etc. But given the scale of the profits involved, and the cost and benefit of these incremental improvements, these investments don’t measure up. Somehow, the impact of these tiny investments is not as impressive in the performance of a financial institution compared to a brick-and-mortar company. The reason behind this phenomenon is that the “hardware” we are dealing with (in the case of a financial institution) is really human resources — people — あなたと私. So the only sensible reinvestment option is in people.

So we come to the next question — how do we invest in people? We could use any number of euphemistic epithets, but at the end of the day, it is the bottom line that counts. We invest in people by rewarding them. Monetarily. Money talks. We can dress it up by saying that we are rewarding performance, sharing profits, retaining talents etc. しかし、最終的に, it all boils down to ensuring future productivity, much like our hardware shop buying a fancy new piece of equipment.

Now the last question has to be asked. Who is doing the investing? Who benefits when the productivity (whether current or future) goes up? The answer may seem too obvious at first glance — it is clearly the shareholders, the owners of the financial institution who will benefit. But nothing is black and white in the murky world of global finance. The shareholders are not merely a bunch of people holding a piece of paper attesting their ownership. There are institutional investors, who mostly work for other financial institutions. They are people who move large pots of money from pension funds and bank deposits and such. 言い換えると, it is the common man’s nest egg, whether or not explicitly linked to equities, that buys and sells the shares of large public companies. And it is the common man who benefits from the productivity improvements brought about by investments such as technology purchases or bonus payouts. 少なくとも, that is the theory.

This distributed ownership, the hallmark of capitalism, raises some interesting questions, 私は思います. When a large oil company drills an unstoppable hole in the seabed, we find it easy to direct our ire at its executives, looking at their swanky jets and other unconscionable luxuries they allow themselves. Aren’t we conveniently forgetting the fact that all of us own a piece of the company? When the elected government of a democratic nation declares war on another country and kills a million people (speaking hypothetically, もちろん), should the culpa be confined to the presidents and generals, or should it percolate down to the masses that directly or indirectly delegated and entrusted their collective power?

More to the point, when a bank doles out huge bonuses, isn’t it a reflection of what all of us demand in return for our little investments? Viewed in this light, is it wrong that the taxpayers ultimately had to pick up the tab when everything went south? I rest my case.

不作法シンガポール

我々シンガポール人は問題を抱えている. 私たちは不作法です, 彼らは言う. だから我々は適切なタイミングで適切な魔法の言葉を言うために自分自身を訓練し、ランダムな間隔で笑顔に. 我々はまだ時には不作法なビットとして出くわす.

私たちは弾丸をかむと音楽に直面している; 我々は失礼側のビットとすることができる — メディアによって普及pasticky恵みの西部規範により判断した場合. アジア文化の私たち自身の混合袋で判断したときしかし、私たちはあまりにもひどくしない, そのうちのいくつかのフレーズを考え “ありがとう” それはほとんどそれを口への侮辱であるように、正式な.

物事のアジアの方法の一つは、ミニ掃除機のような麺を食べることです. 私のこのシンガポールの友人は私やフランス語の同僚とボーッとしながら、ちょうどことをやっていた. 私はほとんど小さなノイズに気づいていない; 結局, 私は食事の最後に大声でburpsがホストへの賛辞と考えられている文化から来たんだ. しかし、私たちのフランス人の友人は非常に失礼とうんざり吸引作用を発見した, とその旨のフランス語のコメントをした (無視, もちろん, それは民間の言語で話すことによって人々を除外することは失礼であるという事実). 私はそれは失礼ではなかったことを彼に説明しようとした, それがここで行われていただけの方法, しかし無駄に.

本当の問題はこれです — 我々はラ·ハリウッドの恵みを発散できるように、私たちは物事の私たちの自然な方法の上に礼儀正しさの薄いベニヤを描くん? 恵みのこの種の薄さは、典型的なアメリカのスーパーでレジの店員の標準グリーティングではっきりとエコー: “方法’ yaは今日やって?” 予想される応答は、: “グッド, お元気ですか?” これに店員が言うことである, “グッド, 良い!” 最初 “グッド” おそらく彼の幸福の後にあなたの優雅な問い合わせに, 至福のあなたの完璧な状態での第二表現の満足度. 私は一度ばかを再生することを決定し、ユビキタスに応え “方法’ yaは「doinの?” バイ: “お粗末な男, 私の犬はただ死んだ。” 避けられないとはきはき応答だった, “グッド, 良い!” 我々は浅い恵みのこの種を必要がありますか?

グレースは、暗黙の社会的な言語の文法のようなものです. その発話の対応とは異なり, 社会的な道徳観の言語は、多言語主義を排除するようだ, 人生の他の規範のほとんど外国人嫌い拒否につながる. 我々は、すべての物事の我々の方法と私たちの世界観が唯一正しいものであると考えている. 当然すぎる, そうでなければ、私たちは私たちの信念を保持しないだろう, 我々はだろう? しかし, ますますフラット化とグローバル化する世界における, 私たちの価値観や美神は、多くの場合、外国人の基準で等級分けされているので、我々は少しエイリアン感じていますか.

すぐに, 我々はすべての世界的なメディアやエンターテイメントネットワークによって我々に定める基準に適合する日が来る. 私たちのアモルファス “方法’ yaは「doinの?”sと “グッド, 良い”sはその後処方箋と区別できないとなります.

私はその必然的な一日を考えるとき, 私は懐かしの痛みに苦しむ. 私はあまりの基準で判断した社会的な恵みのメモリを保持することを願って — 臆病な笑顔で表現感謝の, つかの間の視線で描か愛情, そして人生を定義している結合は無言のジェスチャーで伝え.

最終的に, 社会の集合的な恵みが判断される, ではない洗練された細かな点によって, それがどのように扱うかによって、その非常に古いと非常に若い. そして私は、私たち自身がそれらの前線に欠けて見つける始めている怖い. 私たちは、ストレスの膨大な量を通して私たちの幼児を置く, さらにストレスの多い生活のためにそれらを準備する, と無意識のうちに自分の子供の頃の彼らを奪う.

そして, 私は家を食べに私たちの後の洗浄ものおばさんとおじさんを見たとき, 私は恵みの私たちの欠如以上のものを参照してください。. 私は私の晩年に自分自身を参照してください。, 私に奇妙なくなって世界で疎外. それでは、笑顔を惜しまてみましょう, 我々は彼らを見るときとうなずきaはあなたに感謝 — 我々は自分自身にラインの下の数十年を恵みを示すこともできる.