2019年10月19日

伍世棠 經管錦言

能預知蝴蝶拍翼的結果嗎?

蝴蝶效應一詞，出於上世紀六十年代一名美國氣象學家的一篇論文。大部分人用「一隻蝴蝶在巴西拍翼會導致美國的一場龍捲風」來形容這效應。最近，中國因美國一名NBA人員支持香港的反修例運動，而暫時禁止直播NBA賽事，令很多人認為當初一宗在台灣的殺人案，發展到影響中美貿易戰及14億中國人，有幾天不能合法地看NBA直播，是由一件相對較輕微的事件開始，最後出現另一件相對嚴重的事件，是蝴蝶效應的一個例子。在商業管理上亦有不少蝴蝶效應的個案，筆者想討論怎樣面對這隻蝴蝶。

先解釋一下蝴蝶效應，有人認為，蝴蝶效應就是槓桿，以小的力量來引發大的影響，這是一個謬誤。蝴蝶效應的重點在於小錯誤的嚴重性，和忽略整體的一小部分所帶來的後果。當初第一次引用蝴蝶效應的發表，就是基於一個小失誤導致一個完全不同的實驗結果。

在商業世界有不少這樣的例子。筆者在金融界工作，每日都與數字打交道，用不同的數學模型來計算不同的行業在股票市場上的表現。金融業的第一課，就是學習運用現金流折現法（Discounted Cashflow Model，簡稱DCF）來預測公司的未來盈利。分析員把公司過往的數據輸入模型，再加上自己對公司每一項收入和支出在未來的趨勢，用以預測公司在變化期至穩定期每一年的財務狀況，最後用加權平均資本成本方法，計算出來的折現率，來計算股票的內在值。這個模型就像一個蝴蝶大觀園一樣，每一項數據就像一堆在拍翼的蝴蝶，只要有其中一個數據出錯或未能預測，最後得出的內在值就會差很遠，投資決策就會出錯。

預防從三方面入手

既然知道每一隻蝴蝶都有機會引起颶風，在預測過程中怎樣才可把破壞力減低？這可以從三方面着手，第一，控制計算所用的因子數量，如果因子太多，就像蝴蝶群飛，每一個小誤差相疊後就會形成更大的錯誤，在大數據時代下獲取數據已愈來愈容易，所以更需要用合適的數據量來計算；第二，分配資源在重要因子的計算上，我們不能控制全世界的蝴蝶，就用有限的資源來控制一堆蝴蝶，例如可通過敏感度分折，在盈利預測內找到最能影響結果的數據而加以優化；第三，增加風險管理，既然我們不能阻止蝴蝶拍翼而引致颶風，就要做好防風措施。

因蝴蝶效應的結果是不確定的，一開始的觸發點都是微不足道，就算運用多準確的計算方式也會有誤差，做好風險管理令結果不似預期時都不會有太大的影響。

陳同佳就是那隻蝴蝶嗎？筆者認為，因為台灣殺人案引致NBA球賽不能直播，不是蝴蝶效應的一個好例子。當初處理該殺人案的手法所爭議的，是一個存在於香港二十多年的法律問題，殺人案不是那一隻拍翼的蝴蝶，因為在起草《基本法》的時候已經預計到會有具爭議性的案件出現，但當初預計不到的是內地媒體的反應，如果禁播是那個颶風，殺人案只是中間流動的風，有份推動，但那一隻蝴蝶，應該是香港及內地的社會教育制度。

蝴蝶效應可以形容為連鎖反應上過大的誤差值，現在很多生活上的事情，都是前人通過不斷重複的嘗試後得出來的結果。我們不能預知未來，但颶風過後，下一次就會知道是那一隻蝴蝶引起的。不過，蝴蝶數量有如天上繁星，我們要經歷過多次颶風才足夠呢？

管理好小事可降風險

因為大部分人不希望出現不可控的結果，所以每次提及蝴蝶效應都是用來形容破壞，但這效應所提及的是實驗上的誤差，結果其實沒有正負影響之分。人生就是充滿不確定性，到處也有機會出現蝴蝶效應。正面來看，我們的每一個小動作都會有機會引起很大的影響，每一個行為也有機會改變世界。在事情發生後，我們很難追尋哪一隻才是第一隻拍翼的蝴蝶，但只要每一件可控的小事也能盡力做好，就不會怕有沒有蝴蝶在拍翼。

作者為香港科技大學工商管理碩士校友會會員

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