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この一年の学び ~知識編①~

先週の火曜日をもって、Q4の全てのクラス、すなわちWhartonの一年目の全てのクラスが終わった。その学びをじっくり振り返る間もなく、今日から始まった期末試験の準備に追われている・・・。が、テストの準備より気になって仕方無いことが。要するにこの一年間で何を学ぶことができたのか、ということ。

学んだことには大きく、「知識」「それ以外のよりソフトなもの一般」の2つがあると思う。実際、その2つを学びたいと思ってビジネススクールに来たわけだから、まあ当然結果としてそうなるんだろう。学び、ということ以外で自分が得たものとしては、「機会」「友人・ネットワーク」などが挙げられる。これらの振り返りは、また気が向いたときにしよう。

明日のファイナンスの試験勉強を一瞬だけ休憩して、まずは「知識」として得たものをうーんと振り返ってみる。細かいテクニックは結構覚えた。で、もうかなり忘れた。まあ大事な知識とそうでない知識はそれなりに価値判断をしてきたつもりだから、いまの時点で忘れている知識は多分そんなに大事なものじゃないんだろう(それに、さすがにあんなに大量のことを頭に貯めておくだけのメモリーが私にはない)。正直、実際のビジネスでそんなテクニックをそのまま使うのは無理がある気が・・・、というものもないでもない。

うーんと考えて、多分自分が学んだ「知識」を、課目を越えて煮詰めてみる。いくつか挙げられそうだ。えいやっと書き出してみるとする。まずは一つ目。

【知識 ①】 リスク、って何よ?
これまでは:何か危なっかしいこと一般。避ける or 無理なら上手く処理すべし。
新たな学び:どの程度不確実か、という感覚で捉えるべし。

ビジネススクール(や、その他経済学やファイナンス等のアカデミックな世界)では、リスク=危険、ではなく、リスク=不確実性、と捉えられている。

最初はとっつきにくかったけど、入学直後に統計学で学んだ確率分布の考え方をファイナンスや意思決定論、オペレーションなどにこれでもかってくらいに応用していくことで、この考え方にも随分と馴染んできた。確かにビジネスが現実世界の営みである以上、相手にするのは不確実なことばかり。新商品の需要、自社の株価、予約されたサービスのキャンセル数、などなど。

ただし、不確実といっても、その不確実な様態をざくっと描くことはできる(という前提に立って様々な理論が教えられている)。最も多用されるのは、正規分布=平均値と標準偏差の2つだけで表される釣鐘型の確率分布。確かに平均値は同じでも、どのくらい標本の分布が広がっているか(=標準偏差)が違えば、不確実な度合いは全く異なる。

この、「不確実な度合いはどの程度?」という感覚は随分と自分に染みついた。それに、「不確実な度合いに応じた対処の仕方があるはず!」、っていう頭の使い方や実際のテクニックも。これから実務の世界に戻ったあとも、きっと不確実な事柄に対して、この感覚をもって対処していくことができると思う。

「リスク=不確実性」っていうことでは、その概念についての歴史を紐解くこの本が面白かった。

リスク〈上〉―神々への反逆 (日経ビジネス人文庫)リスク〈上〉―神々への反逆 (日経ビジネス人文庫)
(2001/08)
ピーター バーンスタイン

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まだ学校が始まったばかりの時にざざっと読んだっきりだけど、Whartonでの一年を終えてもう一度読んだらきっとかなり楽しめそうだ。ちなみに、Whartonの超看板教授の一人、Jeremy Siegelもこの本で紹介されています。

ただ、不確実性を確率分布で捉えるにあたっては、正規分布だけを頭に描くのはどうも危険そうだ。実際、今の金融危機だって、正規分布だけを前提にしては予測できなかったようだし。この辺りは、今度日本語版が出版されるこの本が面白そうだ。

ブラック・スワン[上]―不確実性とリスクの本質ブラック・スワン[上]―不確実性とリスクの本質
(2009/06/19)
ナシーム・ニコラス・タレブ

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おっ、著者はWharton MBAの卒業生らしい。ということで、予約することにしよう。
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2009/05/04(月) | MBA | トラックバック(0) | コメント(0)

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