Page 32 - 窺見-你以為你知道，其實沒弄懂的事!

窺 見
―你以為你知道，其實沒弄懂的事！

「不巧的是」，當天紐約股市也出現明顯下跌，在資訊不

足下，許多人將倫敦股市關閉與紐約股市下跌相聯結。10 月
19 日全球各大股市開盤暴跌（俗稱「黑色星期一」），且以

倫敦股市為最，遂被視為全球股災的成因之一。

不過，在各國氣象單位投入眾多軟硬體資源，做到即時

（Real Time）更新，再加上強大的電腦運算能力，使氣象預
測準度明顯提高後，氣象預測已少有「麥可費希時刻」出現。

如今反倒是包括經濟在內的社會科學領域，更常出現專家過度
篤定或自傲，導致預測失準，造成重大影響或嚴重災禍的「麥

可費希時刻」。 像是事後發現「查無實據」的伊拉克戰爭、
令人「極為意外」的英國脫歐與川普（Donald Trump）入主

美國白宮，皆可屬之。

霍爾丹的自嘲與自省，點出經濟學家認為看似複雜與漂亮
的數學模型，將能預測所有問題的盲點，且往往有類如早年氣
象學界對蝴蝶效應（The Butterfly Effect）的「見獵心喜」心

態，偏愛以其高度複雜的混沌理論（Chaos Theory）意涵和予

人信賴的美感，做為無法準確預測的託辭。

相對的，若經濟學家想提高預測準度，就不應過度信賴不

合理的假設（如理性行為預期）所建構出的預測模型，忽略人
類不理性行為等各種可能性。 因為，人類的行為遠比自然現
象更難有規則可循，且欺敵欺己的現象不少。

30