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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.

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

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.

マネー — それを愛するか、それを嫌い

その存在意義-d'etreとすることができるものは何でも, より多く必要とされている, と抑えられない貪欲. そして、逆説的に, あなたの貪欲のビットを急冷してみたい場合は、, それを行うための最善の方法は、ファンに他で貪欲である. これは、なぜ、電子メール詐欺である (あなたが知っている, 移動中にあなたの助けを要求してナイジェリアの銀行家 $25 引き取り手のない相続人, または熱心なスペイン語の宝くじはあなたに与える 67 万ユーロ) まだ私たちのための魅力を保持する, 私たちはそれのために落ちることがないことがわかっている場合でも、.

他の人の欲と自信の仕事を生きがい方式の間の唯一の細いぼやけたラインがあります. あなたが他人のために収入を得ているスキームを考え出すことができれば, と法的に滞在 (道徳的でない場合), その後あなた自身が非常に豊富になります. 私たちは、金融や投資、業界で最も直接的にそれを参照してください, それはそれよりもはるかに広まっている. 私たちは、そのさえ教育を見ることができます, 伝統的に高いと考え追求, 将来の収益に対する投資は確かにある. その光の中でページビュー, さまざまな学校で授業料および給与卒業生コマンドとの間の相関関係を理解するだろう.

私はこのコラムを書き始めたとき, 私はお金の哲学と呼ばれるこの新しいフィールドを作っていたと思った (これ, うまくいけば, 誰かが私の後に名前を付けるだろう), その後私はジョンサールによる心の哲学に何かを読む. これは、特許性のあるものは、この考えにはなかったことが判明, でも現金が行われる, 悲しそうに. お金は非常に非現実的である客観的な社会的現実の傘下に来る. 社会的現実の建設の彼の博覧会では、, サールは、彼らが私たちに一枚の紙を与え、それは法定通貨であると言うとき、と指摘している, 彼らは実際にその文によってお金を構築している. それは、その属性または特性についての文ではありません (ような “これは、水のガラスである”) それが何であるか、何かを作る志向のステートメントとしてそんなに (ような “あなたは私のヒーローです”). 私はヒーローであることとの違い (おそらく唯一の私の6歳まで) とお金がお金であることは、後者が社会的に受け入れられているということです, それがいずれかのような客観的な現実としてある.

私は十分に私のポイントを主張していない可能性があることをしつこい疑いの目でこの記事を締結. 私はお金が非現実的なメタなものであるという前提でそれを開始した, その客観的な現実をアサート巻き上げる. 私のこのアンビバレンスはお金と私たちの集団愛憎関係の反映かもしれ – 結局、このコラムを終了するには、おそらくいないような悪い方法.

写真: 401(K) 2013

マネー — なぜ私たちはそれクレイブん?

投資価値も測定されていることを考えるとお金の面で返さ, 私たちは複利の概念を取得し、 “仕事にお金を入れて。” 彼らが想定しても構わないと思っている投資リスクに基づく貨幣需要リターンを持っている人. そして、現代の金融システムの役割は、このリスク·リターンの方程式のバランスを取るの一つになる. 金融専門家は、それをどっさりを作るためにお金の投資価値に焦点を当てる. 彼らは預金としてあなたのお金を取ることをこれほどではない, ローンとしてそれを貸し出す, と普及を稼ぐ. これらの単純な時間は永久になくなっている. 銀行は投資家が、可能な限り低いリスクに可能な限り最高の返還を請求するという事実を利用する. このリスク·リターン封筒をプッシュするあらゆる機会が潜在的利益である. 彼らはあなたのためにお金を作るとき, 彼らは彼らの補償を要求し、あなたはそれを支払うために満足している.

そのようにそれを置く, 投資はプラスのコンセプトのように聞こえる, それは, 思考の私達の現在のモードでの. 私たちは、簡単に貪欲としてお金の投資価値のための需要を描いたことで、それを否定的なものを作ることができます. その後、私たちのすべてが貪欲であるということになる, それは、その燃料のトップレベルの幹部の非常識な報酬パッケージを私たちの貪欲であること. グリード、また、燃料詐欺 – ポンジーとピラミッドスキーム.

確かに, あなたが他の人の個人的な利益のために売買することができてきた強い気持ちのあらゆる種類. それは、津波や地震の被災者のためのあなたの本物の同情かもしれ, ゴルフアイコンや社長の小さな過ちであなたののぞき嫌悪感, 何の腎臓病患者に向けて慈善感. そして、お金があなたの気持ちから作られている方法は全く明らかではないかもしれません. なぜなら自然災害の5分通常より長い時間のニュースを見ていると、ネットワークの財源に特別な幸運をもたらす可能性があります. しかし、すべての人間の弱さの一つは、外にお金を稼ぐことができる, 最も簡単なの貪欲である, 私は思います. よく, 私が間違っている可能性があります; それは実際に最も古い職業を生んその虚弱であってもよい. しかし、私は欲の有利なもろさに基づいて、専門家は、すべてのことはるかに遅れはなかったと思うだろう.

私たちは他の人の欲を活用したい場合は, 自問するべき最初の事柄はこれです: なぜ私たちはお金が欲しいん, それは、メタエンティティであることを考えると? 私は知っている, 私たちは皆、生きるためにお金が必要. しかし、私は必要性の部分について話しておりません. 必要部分が世話をされていると仮定すると, 私たちはまだそれのもっと欲しい. なぜ? あなたが億万長者であると言う. なぜあなたは別の十億を欲しがる? 私は答えは哲学的なものであると思います, 実存不安のようなもの, 彼らの数十億のものが最後のものは、それを認めざるを得ないだろうが. 多くのためのこの根深い必要性の背後にある理由は、検証のための探求である, または私たちの存在を正当化, 私たちの生活のためと意味と目的. それは、その比喩聖杯のすべての部分である. 私は知っている, それは少しナッツ聞こえる, それは他に何をすることができた? と言うでしょう私たちの時代のデCARTES, “私はお金の負荷を持っている, したがって、私は!”

ウルトラリッチ

まずは人々がお金を稼ぐ方法を見てみましょう. それをロードします. 明らかに, それは、Googleの中で最も頻繁に検索フレーズの一つです, その結果は通常、あなたの現金からあなたを分離しようとするのではなく、あなたがそれの多くをお手伝い.

公平を期すために, この列には、任意の一獲千金あなたを与えることはありません, 確実なスキームや戦略. 何がなぜ、​​どのように一部の人がお金を稼ぐあなたは教えてくれます, うまくいけば、いくつかの新しい洞察を発見. あなたは、仕事と自分自身を豊かにするために、これらの洞察のいくつかを置くことができるかもしれ – あなたはあなたの幸せの嘘を考える場所ですいる場合.

そろそろ, それは彼らが他の誰かのために働くことによって不潔な金持ちになることができないこと、ほとんどの人には明らかである. 実際には, その文は非常に正確ではありません. それらを採用する企業の株主のためのCEOや幹部は、すべての作業, しかし豊富な汚いです. 少なくとも, それらのいくつかはある. しかし, 一般に, それはあなたが会社で働いて深刻なお金を稼ぐことができないことは事実である, 統計的に言えば.

あなた自身のために働く – あなたは非常に幸運と非常に才能があれば – あなたは、バンドルを行うことができる. 私たちは言葉を聞くと “金持ち,” 頭に浮かぶの人がなる傾向があり

  1. 起業家/実業/ソフトウェアモーグル – ビル·ゲイツのような, リチャード·ブランソンなど,
  2. 有名人 – 俳優, ライターなど,
  3. 投資専門家 – ウォーレン·バフェット, 例えば, そして
  4. マドフ学校の詐欺師.

金持ちのすべてのこれらのカテゴリに横切る共通のテーマがある, 彼ら彼らのお金作る努力. それは、拡張性の概念である. それをよく理解するために, 例えば、あなたがプロとして作ることができるどのくらいのお金には限界がある理由を見てみましょう. 例えば、あなたが、非常に成功しているとしましょう, 高度に熟練したプロ – 脳外科医を言う. あなたは$ 10kの手術を充電, あなたが一日を実行しているの. だから、あなたが作る約 $2.5 百万円. 大金, 間違いなく. あなたはしかし、それをスケールアップするにはどうすればよい? 2倍の長作業などを充電することにより、, あなたが作るこ​​とができるかもしれ $5 百万 $10 100万. しかし、あなたが越えて行くことができなくなりますには限界がある.

制限は、基本的な経済取引があなたの時間を売る伴うため約来る. あなたの時間は、高度なスキルと高価であるかもしれないが, あなたしかいない 24 販売する日のそれの時間. それはあなたの限界です.

今の例を取る, 言う, ジョン·グリシャム. 彼はベストセラーの本を研究し、書いて自分の時間を費やしている. その意味で, 彼は同様に彼の時間を販売している. しかし、大きな違いは彼が多くの人にそれを販売しているということです. そして彼はに彼の製品を販売している人の数は、その品質に指数関数的な依存性を有することができ、, 従って, 彼はそれに費やす時間.

私たちは、Windows XPのようなソフトウェア製品に同様のパターンを見ることができます, アーティストによる公演, スポーツイベント, のように映画や. 一つのパフォーマンスや成果は何度も販売されている. 想像力のわずかな伸びで, 私たちは、起業家でも自分の時間を売っていると言うことができます (彼らは彼らのビジネスをセットアップに費やすこと) 複数回 (顧客への, クライアント, 乗客など) これらのすべてのお金スピナーは、自社製品の品質や、彼らがそれらに費やす時間に関する指数関数のボリューム依存のいくつかの種類を開発するために懸命に働く. これは、時間の不足に約来るスケーラビリティの問題に対処する唯一の方法です.

投資専門家 (銀行家) あまりにもそれを行う. 彼らは大衆に販売することができ、新製品やアイデアを開発. 加えて, 彼らは、私たちが以前の列に触れお金の異なる側面を利用する. あなたが参照してください。, お金は、トランザクションの値を持つ. これは、経済交流を促進する媒体の役割を果たしている. 金融取引で, しかしながら, お金が取引されているエンティティになる. 金融システムは、基本的に貯蓄からお金を移動し、資本に変換する. このようにお金は投資価値をとる, その本質的なトランザクションの価値に加えて、. この投資価値は、対象の基礎となっている.

お金の哲学

Money is a strange thing. It is quite unlike any other “thing” that we know. Its value manifests itself only in a social context where we have pre-agreed conventions as to what it should be. In this sense, money is not a thing at all, but a meta-thing, which is why you are happy when your boss gives you a letter stating that you got a fat bonus even though you never actually see the physical thing. よく, if it is not physical, it is metaphysical, and we can certainly talk about the philosophy of money.

The first indication of the meta-ness of money comes from the fact that it has a value only when we assign it a value. It doesn’t possess an intrinsic value that, 例えば, water does. If you are thirsty, you find that water has enormous intrinsic value. もちろん, if you have money, you can buy water (or Perrier, if you want to be sophisticated), and quench your thirst.

But we may find ourselves in situations where we may not be able to buy things with money. Stranded in a desert, 例えば, dying of thirst, we may not be able to buy water despite our sky-high credit limits or the hundreds of dollars we may have in our wallet. One reason for this inability of ours is obvious – we may be alone. The basic transactional value of money evaporates when we have nobody to transact with.

The second dimension of the meta-ness of money is economical. It is illustrated in the well-worn supply-and-demand principle, assuming transactional liquidity (which is a term I just cooked up to sound erudite, I confess). I mean to say, even if we have willing sellers of water in the desert, they may see that we are dying for it and jack up the price – just because we are willing and able to pay. This apparent ripping off on the part of the devious vendors of water (perfectly legal, ところで) is possible only if the commodity in question is in plentiful supply. We need commodity liquidity, 言ってみれば.

It is when the liquidity dries up that the fun begins. The last drop of water in a desert has infinite intrinsic value. This effect may look similar to the afore-mentioned supply-and-demand phenomenon, but it really is different. The intrinsic value dominates everything else, much like the strong force over short distances in particle physics. And this domination is the flipside of the law of diminishing marginal utility in economics.

The thing that looks a bit bizarre about money is that it seems to run counter to the law of diminishing marginal utility. The more money you have, the more you want it. 今, why is that? It is especially strange given its lack of intrinsic value. Great financial minds could not figure it out, but came up with pithy and memorable statements like, “貪欲, for lack of a better word, is good.” Although that particular genius was only fictional, he does epitomize much of the thinking in the modern corporate and financial world. Good or bad, let’s assume that greed is an essential part of human nature and look at what we can do with it. Note that I want to do something “with” it, しない “約” it – an important distinction. 私は, intrepid columnist that I am, want to show you how to use other people’s greed to make more money.

写真: 401(K) 2013