模型思维的现实意义

查理·芒格先生认为,如果我们要达成目标、解释原因、预防并减少错误、解决问题和判断事实,就必须培养理性思维的基本方法。

模型就是能够帮助我们理解世界运行规律的观点。模型能够阐释结果,能够回答“为什么”和“怎么样”的问题。提出什么样的问题最有意义?查理·芒格先生的回答是,做到从现实出发,尽量养成掌握多种模型的习惯,这种模型必须扎根于现实生活中。

一般来说,跟现实相吻合的模型是正确的。在生物学中,“人一般总是从自我利益出发”是符合事实的观点。而“人的个性可以通过罗夏墨迹来测试”这个观点则显然不是,因为人的个性是无法预测到的。

在生活中会碰到一种类似于化学中的自身加快催化反应的现象,在此过程中,反应速率不断加快,但根据物理学法则,世界上没有永动事物,所以这种运动只能持续一段时间。

查理·芒格先生认为,这种化学现象在生活现实中被灵活运用到的案例是迪士尼公司。迪士尼就是自身催化的一个完美典范。

他们拍摄电影,拥有版权,就像制冷技术推动了可口可乐的销售一样,在录像带诞生后,迪斯尼不需要发明任何东西,只要把摄制完成电影拿出来,制作成录像带即可。

什么样的模型最为可靠?当然是那些来自于自然科学和工程学的模型。工程学上的质量管理很大程度上是以费马和帕斯卡尔的基础数学理论作为铺垫的:它成本很高,即使花费巨大的代价,突破的可能性却不大。

工程学中的后备系统是非常实用的观点,工程学的断点理论和物理学中临界知识同样是行之有效的模型。

一个有价值的模型能够提供有意义的解释,同时能对未来可能的结果作出预测,以规避错误后果带来的巨大风险。此外,一个模型还应该便于运用,如果晦涩难懂,将很难受到人们的青睐。一个模型的有效性还体现在日常生活中,如果不能随时得到应用和巩固,就容易遗忘。

查理·芒格先生说:“许多棘手问题的解答都必须依赖跨领域的重要思想,而不仅仅是有限的几个知识。”大部分问题都需要我们从事物的多个角度出发,单靠物理学不能解释所有现象,而生物学和经济学也同样不能。

既然单个学科不能解决所有问题,我们必须了解和应用来自于各个重要学科的核心内容——数学、物理学、化学、工程学、生物学,然后根据这些内容的信度来应用。

如果没有掌握所有的技能,可能就会滥用手里有限掌握的有限技能——包括使用不恰当的模型,因为你的脑中只有这么几个有限的库存。

假设目前遇到一个问题,查理·芒格为我们提出一个解决方法:“带着全套工具……在脑子里一一浏览这些工具的清单……对事物的解释应当从最基本的原理出发,越基本越好。尽量使用最基本最必要的知识。

如果运用物理,就老老实实的应用物理基本原理,同样,如果运用生物学,也务必从最基础的知识出发。”

此外,我们还必须了解不同的知识和原理是如何相互影响和共同作用的。查理·芒格指出:“如果连续三个或更多的力量往同一个方向发力,就会产生合奏效应。通常,它们并不是简单地相加……

从各个模型产生的力量常常是相冲的,所以你有时不得不面临利弊权衡的重大抉择……所以你必须了解这些模型,还必须了解彼此之间的关联性,以及这些联系带来的影响。”

我们必须看到一个问题的许多方面,然后进行整合。同时,还应该明白它们是如何综合成有机整体的。比如,数学中的缩放、物理学中的约束系统,以及常用来解释企业价值创造和毁灭的微观经济学中的竞争优势。

我们可以发现不同现象之间,并找到一种能够解释这种现象的原理。我们还可以在同一学科或者不同学科间找到相似点或功能相似的原理,比如化学中的粘度与经济学中的粘度就发挥着相似的作用。

我们必须学会在不同情境下养成运用模型的习惯。同其他任何技能一样,它也需要理论和实践的配合,经常追问:“发生了什么?为什么会(或不会)发生这样的事?”

假设重要的思想只有通过不断学习才能获得。在新的证据面前,所有的知识都面临挑战,需要变化,这就意味着我们需要不断的学习和再学习。但是,在没有理解的基础上,仅仅了解和记住一种观点是无济于事的。

为什么巴菲特和查理·芒格能在过去42年间成功地把伯克希尔·哈撒韦公司的账面价值增加了3700倍,而许多人却在投资中屡屡遭遇失败?

所谓赚钱就是未来收回的资金高于今天的投资。比如,投资100美元,收回150美元。决定经济资产投资的回报率是什么?当年的投资价格、收回的资金以及撤资的时机。同样的150美元,选择在2年内收回还是在10年内收回有着巨大的差别,因为两者年收益分别为22%和4%。

投资收益的多少可以与其他可行的投资机会的预期收益进行对比,这意味着经济资产的价值受利率的影响。如果利率发生变化,价值也会发生变化。利率越高,则价值越低。

如果我们能够确定未来5年中,每年将获得10美元的现金,并把无风险政府债券收益率6%作为折现率,则资产价值大约为42美元。

这表明如果我们以42美元价格买进,则每年平均收益率大概达到6%。如果以30美元的价格买进,则收益提高至20%。资产价值(42美元)与我们投资的价格相差越大,则年收益越高。

付出切勿高出回报。本杰明·富兰克林说,我觉得人类的许多痛苦都源于对事物价值的错误估算和过高的期望。投资经济资产时,我们必须对这几个关键问题了然于心:未来收回的现金是多少?何时可以兑现?为了了解资产价值以及某价位上的预期收益,我们还需要了解其他什么因素?

巴菲特说,总之,你需要对企业价值进行估价,是价值4亿、6亿还是8亿美元——然后把估值与它本身的价格进行对比。

一项交易是否划算,取决于出价以及从投资标的中获得的现金贴现值。关于现金流,巴菲特认为,这些数字通常只包括:

(1)账列盈余加;

(2)折旧、损耗、摊销等其他非现金成本,但却未扣除;

(3)用于工厂和设备的年度平均资本支出等。

巴菲特同时表示,我们必须对以下数据提高警惕:“当一些公司和投资专家使用例如EBITDA(未计利息、税项、折旧及摊销前的利润)和预编报表时,他们想让你不动脑筋的接受那些有误的概念。”大力鼓吹EBITDA的观念是一项危险之举,这暗示着说折旧根本就不算费用的一种,因为它是非现金支出。

盈利对股东重要吗?约翰·威廉姆斯在1938年出版的《投资价值理论》中这样写道:“如果盈利不以红利的方式支付给股东,而是成功地再投资,以期为股东创造更高的复利……那这些盈利应当在未来转化为红利;否则,就算流失的资金……盈利仅仅是达到目的的手段,而手段不能误认为目的。所以可以说,股票的价值体现在红利上,而不是其盈利上。

总之,一个股票价值高低在于你手中得到的资金多少……因为我们现在讨论的是长期投资,而不是投机交易,而红利的派发需要几年时间,并不像当前的工资那样可以随时支取。”

价值是一个准确的数字吗?不是。巴菲特说,内在价值是一个估值,而非一个精确的数字。此外,这个估值还应随着利率和未来现金流预测的变化而变化。

即使有两个人考虑的是同样的因素,但最终得到的内在价值数据并不尽相同,至少有微小的差别。事实上,使用精确的数据并不是聪明人的做法,而是利用一些概率范围更好。

对不同产业的价值评估是否不同?不管一个公司是电信设备制造,还是汽车或者糖果,我们面临的问题都是一样的:我可以得到多少现金?何时得到?

巴菲特说:“你只需看看一个企业从现在到未来一段时期内产生的现金多少,并利用合适的贴现率算出贴现值,然后以低于该价格的价位买进。

不必在意这些资金是来自银行、网络公司,还是砖瓦公司……因为这些钱花起来是一样的。何必在电信设备的投资要高于砖瓦公司?钱本身并无知觉……关键问题是银行、网络公司或砖瓦公司具体的经济特征是什么?它能够决定你未来一段时间内收回的现金的多少。”

公司增长很重要吗?一些企业似乎需要源源不断的资金供应。对此巴菲特说:“有时增长甚至对价值有破坏作用,如果前几年的一个项目和业务上所需要的资金投入超出了几年后资金的贴现价值……增长仅是一个要素之一——在评价价值时,可能是正面,也可能是负面。”

在预测未来企业现金流入和流出时,巴菲特以两种方法来解决这个问题:首先,他力求坚守他自认为了解的企业,这表示他通常相对简单且性质稳定。如果企业很复杂而产业环境也一直在变,那他也没有足够的聪明才智去预测其未来的现金流。

其次,同样很重要,那就是买股票是必须坚持安全边际。若是所创造的价值只比价格高一点,那么就不会考虑买进,因为格雷厄姆重点强调的安全边际原则是投资成功最关键的因素。

巴菲特也在“预测”,但他是试着“做出保守的预测”。他认为:“要考虑到所有的变量,并适当保守的做出估算……在贴现率以及增长率等方面,对每个变量也不必走入保守的极端。试着对这些数据进行实事求是地分析,(期乐会官方微信公众平台ID :qlhclub)否则就可能导致错误。

能做到这些,就可以说是成功应用了安全边际。”“对于贴现率,我们一般以政府长期利率作为基准……但如果利率显得过低,我们自己则把利率稍微提高一点,但有时贴现率并不能达到应有的高水平。”

估算时大可不必追求虚假的精确,过分追求精确无异于自杀。只要在做决定时留有安全边际即可,不必精确至小数点后三位。

巴菲特说,我们非常不精确,我们只关心有几成确定性,你可能会对我们的不精确的程度感到诧异。查理·芒格说,我们从来不会坐下来仔细把玩数字,并对净现值进行折现,最后的决定应该是显而易见的。

他们都清楚,对于无法预期的东西并不能用更高的折现率来弥补。一旦通过他们设定的最基本的检验门槛,确定是有把握的事情,他们就对每个方面进行折现计算。总而言之,他们只买自己有把握的企业。

现金收益的多少和取得现金的时机取决于能力的高低和管理的诚信度。管理的好坏影响企业的效益,进而影响业主的收益。它可以影响资本使用的领域,也会影响资本的再投资。

一个人才智、干劲和品德缺一不可,但如果没有最后一点,那么前两点的任何一点就足以让我们烦恼不堪。一个企业可能会寻求价格上巨大的安全边际,但如果没有卓越和诚实的管理,这种边际将化为泡影。历史上这样的故事不计其数,伟大的企业最后葬送在糟糕的管理上。

但在一些产业中,即使有卓越的管理也无济于事。对此,巴菲特分享他个人的经验:“从个人的经验以及对其他企业的观察得到一个结论:在一项优异的管理记录背后,你划的是一条什么样的船更胜于你如何卖力地去划……当你遇到一艘总是会漏水的破船,与其不断白费力气去补破洞,还不如把精力放在如何换条好船之上。”

以科学的思维思考投资

芒格曾说:“首先必须清楚为什么寻找这些资料。不要像弗朗西斯·培根所说的那样,在做科学研究的时候就像读年报一样……先收集大量信息,然后再试着分析其中的道理。其实首先应该在分析实际情况的基础上产生自己的想法,然后再去检验你的想法是符合基本的思维结构。”

“奥卡姆剃刀”是14世纪逻辑学家奥卡姆的威廉提出的,即“如无必要,勿增实体”,也就是说“切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情”。

如果有两个解释能够得到同样的预测,那么建立在最少的数据基础上,仍未经证明的假设是更可取的,直到发现更多的证据。奥卡姆并没有提出其他可能性的解释,用爱因斯坦的话来说:“理论应该越简单越好,但不能简单过了头。”

巴菲特将其运用于投资领域进行说明:“判断管理最好的方法并不在于人们怎么说,而在于以往的投资记录。在伯克希尔·哈撒韦公司,我们收购一家公司后,通常会保持原有管理人的不动,所以常常给我们带来高于平均水平的业绩。

以经营家具市场的B女士来说,过去50年间,她把500美元变成了税前收入为1800万美元的企业。所以,她优秀的管理能力已经表露无遗……显然这里要说明的意思是以往的记录是最好的介绍信。”

科学研究成果都带有一定的概率,明天可能会出现新的证据。批判一个观点有时候比验证一个观点更容易做到。即使观点有证据支撑,也不能就此证明它是成立的。

因为证据只是一个支撑,而证明一个观点错误只需要一个证据就足够了。爱因斯坦说:“许多个实验的确证不能证明我是正确的,而仅有一个实验就可以证明我错了。”这种说法吻合卡尔·波普所说的,科学不能证明,但可以证伪。

这就好像纳西姆·塔勒布的“黑天鹅”事件。我们需要睁大眼睛去寻找那些非白色的天鹅,因为只要发现一只天鹅不是白色的,就可以否定这个观点。

找到的白天鹅越多,则证明这个观点的支撑力越强,但不能就此证明它为真。但是,单凭一只黑天鹅的出现就可以否定掉这个观点。

没有负面(正面)影响的证据并不等于安全(危险)的信号,而安全(或有害)的信号都是建立在我们现有知识的基础上。正如考古学一样,迄今为止没有发现的东西并不代表未来也不会发现。

查尔斯·达尔文就经常寻找那些能够证明自己错误的方面理论:“许多年来,我一直遵循一个金科玉律:一旦发现一个公布的事实、新的观察结果或观点与自己的不同,我会立马把它们记录下来,从来不会一带而过。

根据我个人经验,不利于自己的观点或事实的东西很容易让人抛到脑后。多亏这个习惯,很少有与我相悖的观点能逃过我的注意和我的试图解答。”

或许有人说,既然这么多的证据可以支撑我的解释,我肯定是对的。不一定,同样的证据可以支撑不同的解释,需要寻找可以推翻自己解释的证据。

不要花时间在已被推翻或无法证明的观点和论点上。问:“什么样的检验可以否定一个论点?”比如说,有人说天狼星上有生命。

它无法检验,但并不意味着该星球上没有生命,只意味着我们目前还无法检验。基于观察而得到的理论应该优先于那些纯理论,因为通过观察可以推翻一些理论。在关于太阳是否围绕地球转的这个争论上,伽利略根据自己的观察结果奠定了自己的理论。

要不断自我批评。对自己的假设提出质疑,面对别人不同的观点作出解释。问问自己:我怎么样才能知道自己的错误?为什么与自己观点相反的理论也可能是正确的?假设我的解答是正确的,发生什么会让我改变主意?然后寻找相关的证据。

我们经常看不到自己的弱点,缺乏动力来提升自我。所以,鼓励正确的人给我们提出客观的反馈能帮助我们进步。经常回顾历程,衡量自己离原先的预期是否偏离。及早发现错误并改正,可以防止负面影响影响加深。

有一个工具能迫使我们做到客观,那就是逆向思维。查理·芒格说:“大部分人对自己的最初假设并不抱这样的态度,他们千方百计地想证明它的正确性,这是心理学上的一种自然倾向——即对第一结论情有独钟而形成的偏见。

但这只是一种倾向,你可以训练自己改变这种倾向,只要经常试着推翻或否定自己的假设就可以做到。”

不管是在为目标努力过程中、解决问题过程中,还是在预测未来或者判断正误过程中,我们都必须要逆向思考。逆向思考可以让我们觉得应该避免什么样的事情,正如查理·芒格所说的:“如果在世界银行工作,受命去援助印度人,如果能想出有助于增加印度人痛苦的三种最佳方法,非常有用——然后不妨反过来做,尽量避免这几种方法。”

我们有时不问自己如何能达到达到目标,不妨反其道而行,问自己:我不想达到什么目标?怎样做会达到这些非目标?怎么样可以避免?我现在想达到什么目标?如何才能实现?

查理·芒格曾经举了一个愚蠢的系统导致愚蠢行为的例子,发人深省:比方说,你想致力于公共服务。作为计划中的一部分,你反过来自问:“怎样做才能毁灭文明?”很简单。如果要毁灭文明社会,你只要去立法机关工作,并通过易于欺骗的法律系统,它的负面作用立竿见影。

为减少错误,首先必须从失败的惨痛中吸取教训。不管是在企业还是在生活中同样如此。我们必须仔细分析失败的原因,并看看这些原因是否正发生着变化。

从错误中学习常常比从成功中学习更有收获。研究表明,进行逼真的挫折模拟训练是一种行之有效的学习方法,因为错误总是让人记忆深刻,难以磨灭。

研究错误更能激励人们进行深入思考,也能够提高我们应对变化、新奇或者非同寻常的情景的能力。可以提出这些问题,为什么会发生这些?为什么一些企业亏损或失败了?为什么聪明的人也会有愚蠢的行为?为什么会发生一些事故?什么错误导致如此糟糕的表现?当时是什么情况?给我们带来什么教训?

对这些问题心里有数后,我们再提出这些问题:企业和人类的哪些行为已经被历史证明会导致失败?如何才能避免我们不愿发生的事情?如何才能创造出避免错误的最好情境?如何才能预防避免的因素?如何才能让不良后果最小化?如何才能让不利情况发生的概率降为最小?

一旦自己相信自己做出了正确的判断,我们不妨思考什么因素会让事实走向我们预期的反面——即我们不希望看到的结果。假设经过对某人的性格的考量之后判断他的品行不错,决定同他交往。我们可以问:什么会毁掉两个人的关系?导致我对其性格误判的原因会是哪些?

逆向思维在其他方面的应用包括:研究那些与常理有悖的证据,多问“为什么”。使用“”负面激将法”——告诉别人不该如何如何。

练习零基思考法——让思维回到原点、从头开始思考方法:如果我们当时不这样做,还有什么其他能够达到目标的最好方法?

必须集中思考可能会出错的地方。问自己:什么会使得这项投资成为灾难?潜在的负面因素是什么?必须提防的问题是什么?亏损的可能性和程度有多高?可能发生的最糟糕的情况是什么?如何预防?如果发生了不幸的事情应该怎么解决?

投资的时候必须考虑到下行风险。《福布斯》杂志曾经介绍查理·芒格思考的方式:在考虑到所有潜在的负面因素后才能确定一个观点是否有效,这是很简单的道理……

假设说现在遇到一家好公司,它的价格足够低吗?管理层是否聚集一些了芒格和巴菲特满意的人才?如果它的价格便宜是,因为合理的原因还是不合理的因素?正如芒格所说:“看到事物的另一面,我忽略了一些容易出错的地方吗?”

错误的代价不仅包括实际的损失,还包括机会成本。我们可能在投资中发生本金亏损——投资10,却得到5,或者没有足够的回报,比如说债券收益率为5%,而我的投资收益率仅为3%。

巴菲特在评价企业风险时说:“考量一家企业的时候,我们总是试图从目前业绩优秀的公司中发现有可能会失误的漏洞。我们认为企业的风险是指在未来5年、10年甚至15年中,企业现有的经济形势面临破坏、变化或者下滑的迹象。

有一些企业是无法衡量的——至少我们很难来衡量——所以我们从不考虑这些企业。如果经过考虑后发现有太多的漏洞,我们选择放弃。”

使风险最小化的方法就是谨慎思考。巴菲特告诉我们伯克希尔·哈撒韦是如何降低风险的:股票投资中,我们希望每一次都能够取得骄人的成绩,因为我们专攻那些有强大竞争优势的融贤企业,企业的管理人诚实能干。

如果能够以合理的价位买进这些企业的股票,亏损的几率很小。实际上,过去38年经营企业的过程中,我们管理的资产盈亏比为100:1。

成为一个优秀的投资者不容易,成为一个杰出的长期投资者更不容易,因为他需要具有巴菲特所说的必备品质:与生俱来地辨认和规避重大风险,甚至是有生以来从未见识过的风险;独立思考;情绪稳定;同时对人性和组织的行为有着敏锐的洞察力。

这些都是想在长期投资中获得成功的要素。因为长期来说,市场将可能出现非同寻常、甚至诡异至极的举动。如果犯一个大错误,无论过去多么长期以来的成功记录都会被一笔抹煞。

我们无法预知未来,千万不要低估那些偶发事件。查理·芒格说,我们步步为营,以防在任何不测之时还有路可退。为在将来未知的情况中做保,我们可以规避一些风险,作出灵活的决策,留有退路和巨大的安全边际。

在投资过程中,以下这些因素较为重要:了解企业的潜在价值,不使用杠杆,挑选管理层富有成效和诚实的公司,投资时留有巨大的安全边际。

我们需要多高的安全边际?巴菲特这样回答:“如果你理解一家企业,能够很清晰地看到它的未来——显然,你需要的安全边际并不高。

相反,未来发生的事情越多,确定性越低,企业越脆弱,企业变化的概率越高,你需要的安全边际也同样越高。如果你开着一辆载重为9800磅的卡车过河,桥梁的承受力为10000磅,而桥梁离地面的距离不过6英寸,一切感觉良好。

相反,如果这是在美国大峡谷的桥上,你可能需要更多的安全边际,只开着载重为4000磅的卡车过桥。所以,安全边际取决于潜在的风险的特征。”

我们需要做那些符合我们性格、特长的事情,扬长避短,并试着建立和遵循一些价值观。拥有对生活的正确态度是避免误判和改善我们的生活质量的一部分。

我们每个人都必须发展出自己的风格,但存在对每个人都适用的指导准则。如果从事的东西与我们的个性相符,属于自己理解范围内,而且表现可圈可点,就减少了错误的几率。因为在能力范围内的东西才能更加游刃有余和客观评价。

我们需要了解自己不知道或者无法知道的,然后避开这些领域。能力的范围大小不重要,重要是了解它的边缘在哪里。

查理·芒格先生极其强调一个人的品行,因为品行与投资密切相关。他教导我们为人必须诚实、正直、讲真话、公平待人、身正为范、有独立个性、对待生活别太严肃,保持好奇心和开放式思维、活在当下、合理期望。

要与品行不端的人和事划清界限,等同于和让你尊敬的人交往。查理·芒格说:“好的品行意味着高效率,如果你信任别人,则你的系统设置地更为简单,所以好的品行会带来巨大的效率,而坏的品行则相反。”

迈出投资思维的第一步

迈出投资思维的第一步:理解投资领域的基本单位。

在2001年的伯克希尔公司年会上,巴菲特和芒格阐述了他们对基本单位的看法:在电力系统中,我们需要一点产能过剩。

怎么样才能做到?给大家创造出额外产能的诱因。电力企业不会因为缺乏产能而受罚,也不会因为产能不能满足需要而受到奖励。

为了确保不再发生这样的事情(能源危机),我们需要做到这三点:首先,要合理的运营效率;第二,因为它有一些垄断的特征,我们希望资本能够得到公平的回报,不是更丰厚的回报——足够的回报率来吸引更多的资本;第三,我们需要安全边际或者比需求要高一点点的产能。总之,我们需要这些所有的要素的共同作用。

个人的成本常常用以衡量各个选择的优劣。每个人的时间和金钱都是有限的,如果决定做一件事就放弃了另外一件事。

因为投入到这件事的每一分钟就意味着放弃了在另外一件事上的用场,而我们在某个投资机会上的资金将没有机会用于其他投资机会上。如果决定把钱用于今天的支出,则放弃了未来的投资机会,同样也可能放弃了未来更多的支出机会。

决策意味着成本,甚至理解也需要机会成本。如果花时间理解某件事,那无疑放弃了理解其他事物的机会。我们在某件事上使用的有限资源,比如时间、努力和金钱决策成本,可以用被舍弃掉的选项中的最高价值和机会来衡量,即机会成本。

做出一个选择、放弃其他选择的真正成本是多少?巴菲特曾列举一个例子追问:不接受大学教育的真正成本是多少?接受教育和没有接受过教育的人在长期收入方面有什么差异?如果把教育接受教育后在非经济上的优势忽略不计,那毕业后的收入差异是否是教育的价值或者是没有接受教育的真正成本?

每个人都有许多珍爱的东西:伴侣、工作、房子、汽车等。在我们做出改变时,常常需要把改变后的情况与目前拥有的最好状况进行对比。此外,我们还可以用一个互补式的过滤器来评价面临的多项选择,即列出各项的优缺点。

达尔文用这个方法来决定是否结婚。巴菲特借此告诉我们物色一个什么样的伴侣:“寻找那些可以无条件爱你,并默默鼓励你,让你做的比想象中还出色的另一半。”

并不是所有的决定都是重要的,一些决定更能主宰我们的生活。一个能够影响你未来10年生活的决定比起只能影响当前生活的决定要重要太多。

如果我们在度假上面做出了错误的选择,那么造成的长期后果是微小的。但假如我们选择了一个错误的伴侣、教育、职业、朋友或者投资,造成的可怕后果将会纠缠我们很久很久。

巴菲特说,经济领域中最关键的是不管别人对你说什么,你总要问:“然后呢?”这个方法可以应用于几乎其他所有领域,所以你必须经常问:“然后呢?”但是,一些经济学家总是只考虑看到的效果,而另外一位经济学家不仅考虑那些看得到的后果,还考虑那些隐藏着的效果。

必须考虑一个行动带来的次要的和长期的后果。查理·芒格曾指出,在商品产品和其他企业中存在的一种利润惨淡的情况:技术大幅改进的好处只会流给客户。推销机器的人将向你展示采用新科技后,在目前价位水平节省下来的钱。但他们欠缺第二个步骤——告诉你什么钱能够留在你手里,什么将流向客户。

他们经常如诵经般:“这种资本费用让你节约不少钱,3年内你就会收回成本,开始返利。”于是你持续不断地买进那些将在3年内给你回报的东西。20年后,你每年的回馈仅达到4%。这就是纺织行业的情况。

并不是机器不好,而是那些积累的资金并没有流入你的腰包。成本降低是没错,但成本削减时购买机器的人没有好处。

巴菲特也谈到这些像幻影一样的收益:因为我们许多竞争者全都勇于投入相同的资本支出,使得降低的成本被迫全数反映在售价上。

从个别公司看,每家公司的资本支出计划看起来符合成本效益,再合理不过,但若以整体观之,其效益完全被抵消掉,而显得毫无道理。

在我们决定政策、采取行动或者评价观点时,不要忘记掂量后果。所以,在行动中存在的4个关键因素:

1、关注整个系统,关注直接和间接的效果;

2、结果暗含蕴意或者会带来更多的结果,而其中有一些并不是我们想要的。虽然无法预测到所有的可能结果,但至少要警惕一个负面的结果;

3、考虑反馈、时间、等级、临界指标、局限性等带来的影响;

4、在成本和收益上,不同的选择有不同的结果。预测长时间的实际效果,并分析是否能有助于达到最终目标。

以替代能源为例,在思考时要考虑这几个相关问题:目前使用的能源与替代性能源的比较?对基础设施的要求?规模的弹性?运输和储藏?成本谁来买单?对环境的利弊如何?可持续水平?长期效果?对相关因素作出评价的难易度?错误会带来什么代价?

对行为的评价必须从整个系统、长期效果出发,因为一个行为带来的影响是一个长期、缓慢凸显的过程。要密切关注单个变量的变化,并决定该变量会对系统其余部分产生什么样的长期反应。

某方面风险的降低可能暗示着其他方面风险水平的提高。一个变量的变化足以引起整个系统的变化,而一个变化还可以引起连锁的变化。

生活中,许多时候依赖于我们量化的能力和对模式、关系、命题或量值的理解能力,数学的作用可以帮助我们预测结果、评价事物的意义。数学具有稳定度,2+2=4这个结果在100万年前是正确的,而100万年后同样正确。一旦能够把数字用数学表达出来,可以方便我们进行比较。

但是,有些东西无法做到精确衡量,所以把它们划分到一个数值范围内算是一个最佳的选择。正如约翰·梅纳德·凯恩斯所说的:“粗略的正确好过精确的错误。”

不要过分看重能够运用数学计算的东西,也不要过分忽略无法计算的东西。警惕虚假的“详实性”,因为我们常常认为那些具体到小数点后面许多位的数据要比文字更为准确。

查理·芒格说:“在一个复杂的系统里面,有许多数据便于来衡量一些因素。但有一些至关重要的因素却无法做精细衡量。你虽然知道它们的重要性,但手里没有相关的数据。所以,几乎每个人都过分重视那些能够量化出来的因素,因为它可用学校里学到了统计技术来衡量,忽略了那些无法衡量却可能更重要的因素。”

假设两家企业X和Y能够同时产生1000万美元的现金收益,而持续增长率保持在5%,两者的差异就体现在它们总投入资本上。X需要1亿美元,而Y只需要4000万美元。这意味着它们总投入的资本收益分别为10%和25%。

这同样表明它们的自由现金流或可分配现金不同。X创造了500万美元,而Y创造了800万美元。总投入资本所得到的收益确实会造成价值的不同。对于这样的问题,巴菲特会评论道:“先不管价格是多少,最值得拥有的企业能在相当长一段时间可以将大笔的资金运用在较高报酬的投资上;最不值得拥有的企业则是与此相反的企业——长时间内,将大笔资金运用在较低低报酬的投资之上。”

巴菲特给我们举了一个伯克希尔子公司的例子:盈利从800万美元以下增长到7200万美元,看起来惊人的完美——事实上也是,但你千万不要以为本来就是这么回事。

首先你必须确定基准年度内的收益并不惨淡。如果收益与资本的投入息息相关,下面就要考虑一个关键的问题:为了产生额外的收益,还需要投入多少额外的资本?

我们应该理解数字背后的东西,巴菲特所说“股本最初的收益”也是“衡量一年绩效的最好的方法”。使用这个标准,我们还需要了解许多其他因素,比如会计政策、历年资产创造价值情况、财务杠杆以及工业状况”。

不要指望长期投资回报高于企业总资本回报的收益,查理·芒格这样说:“长期来说,这个股票的回报率跟企业发展丝丝相扣。如果一家企业40年来的收益为资本的6%,在长期持有40年后,你的收益不会超过6%——即使你当初是以低价买入一个便宜货。相反,如果该企业在20年或30年间盈利为资本的18%,即使当初出价较高,回报却更让人满意。”

再把所有盈利或大部分盈利用于再投资后,很少有公司能够在10年或20年间创造出占总资本投入20%或更高的收益,而市场竞争、客户习惯以及环境的变化等几乎让这么高的手已成为遥不可及的东西。

根据历史记录,1970-1980年间,在200家盈利最高的公司中没有几家能够维持15%的年收益成长率,这样的公司少之又少。巴菲特说:“我可以跟你打赌,在2000年获利最高的200家公司当中,在接下来20年中年均增长率达到15%的公司绝对不超过10家

要特别小心那些习惯夸大收益预测及成长预期的公司,企业很少能够在毫无意外的环境下一帆风顺地经营,所以收益也很难按照当初预计的那样稳定成长。”

企业价值是由未来现金流产生的时间和数量多少来决定的,如果现金流下滑或者未来有缩水迹象,企业价值也将随之下降。估值时所依赖的现金流越遥远,越有可能发生我们不愿看到的事情,而预期的回报也越加充满不确定性。

不管一家企业是卖钉子的,还是卖电信设备的,在现有的价值基础上,如果投入的钱要多于流出的钱,这是毫无意义的。正如巴菲特所说的,不管一个企业的临时股价有多高,如果它终身亏损,那不是在创造价值,而是在毁灭价值。短期内会发生许多奇迹,比如说市盈率,比如说玩弄会计账目等,但最终你不会得到高于企业本身成长的价值。

以物理学和数学原理思考复杂性系统

查理·芒格先生认为,基于物理学和数学中的一些基本原理来分析导致误判和错误的原因,将会获得非凡的洞见。

每个行为都会产生后果,不管计划如何缜密周密,总是不能预料到所有的事情。我们经常会忽略某个行为产生的预期结果之外的其他后果。

不管我们做什么或者不做什么,都会产生一系列的结果,而且它们可能并非是我们预期中的结果。比如,增加一条新通道,却可能会造成交通进一步的滞缓。但为了解决一个问题,可能会导致另外问题,甚至更为严重的问题。

比如,校园里老鼠肆虐成灾,为了彻底解决这一问题,学生上交一只死老鼠就会得到一美元奖励。但新问题来了,学生为了赚钱,开始私下里饲养老鼠。

好的动机不能抹去不良的结果。结果并不由意愿决定,但意愿定义上是与“预期结果”相联系的。与其花时间研究理由的成立与否,还不如花精力去研究结果的好坏。

好的思考方法要优于好的动机,好的动机可能会产生不良后果。查理·芒格先生说,过分相信专家会让你在灾难面前措手不及,恰恰是因为周密部署的程序可能会导致盲目自信的结果。

对冲基金长期资本管理公司管理者的智商平均达到160,但是并没有阻止它的彻底崩溃。自以为能力高人一等、方法高人一筹,常常在自己选择的更为艰险的海域中搁浅。

所以,避免被意外后的后果弄得措手不及的方法之一,就是不要仅仅停留在单一因素上,相反,应该考虑某个行动给整个系统带来的影响。

一家公司的利润没有增加,是因为忘了从影响结果的所有可能因素出发。他们没有对降价后的结果作出预测,没有考虑到影响公司价值的其他因素和情况。

系统的表现将取决于所有内部的组成因素,(人和其他因素),各个因素都会影响系统。系统是部分的整合,也是作用的整合。

一家公司各个部分组成一个完整系统。它把这些变量:供应商、职员、客户、需求、竞争等。它有采购、制造、仓储、物流和分配等活动。它的经营还需要技术系统和设备。这些部分都共同工作。

有时,寄希望于某个组成部分最优化,会忽略了整个系统因此而产生的变化。一个小变化会影响整个大系统。个体行为聚集后会引发复杂的行为,而且这种复杂的行为难于预测,这是复杂性系统的基本特征。

比如,削减成本并不会自动转化为最高价值。裁员的决定将造成生产和发货环节上的问题,导致产品生产的延期,从而失去部分客户,影响公司的声誉,最终的结果反而是更低的利润。

系统将根据反馈的信息做调整。正反馈将会放大效果,而负反馈将会抑制效果。(期乐会官方微信公众平台ID :qlhclub)在股市中,股市下滑将会引发抛售,从而可能引发更多的抛售和股价的进一步下滑等连锁反应。因此,必须试着完善和优化整个系统,而不仅仅是组成部分的某一部分。

在改变系统的单个因素后,全面考虑其他变量相应发生的变化。试着对短期和长期的结果进行量化,并研究预期行动的效果,考察最终结果与我们最终目标是否相符。

一家公司的产品降价后,其对手也可能同时跟进,还可能把价格杀得更低,甚至增加市场份额。在思考结果时,要考虑其他人可能的做法。

因为我们的利益可能会与其他人冲突,所以决策的最终结果常常依赖于他人的做法。而他人的做法可能又建立在他们对我们未来行动的猜测之上,还依赖于他们可选择性的方案、利益和思维方式,包括错误判断。人类的行为并不总是理性的。

赢者的诅咒最早被发现广泛存在于石油天然气钻探权拍卖市场中。1971年,卡彭等人第一次正式讨论了“赢者的诅咒”。他们发现在墨西哥湾油田拍卖之后,赢者最终在财务上亏损或者实际收益严重低于预期的现象,这还在石油名义价格从3美元涨到35美元的背景下发生的。

调查表明,假设目前标的物有限,各方出价者拥有相同的信息,则竟标方越多,对标的物价值越不肯定,从而出价过高的可能性越大。相反,如果我们的目标是创造价值,竞标方越多,我们的出价越要力求保守。在参与竞拍的时候,对标的物的真正价值必须了然于心。

系统的组成部分越多,互动的途径越广,发生的事情也越多,从而对单个行为带来的结果也就越难以决定。变量的数目在增加后,相互间作用的途径会以飞快的速度增加。但是,我们常常对变量间的互动关注不够。

在经济领域,有许多因素值得考虑,包括利率、汇率、国际贸易差数据、失业率、消费信心、政治因素、股市、经济周期和偏差等,这些因素相互作用,很难区分哪个最重要。此外,人类的行为变化莫测。一个预测可能会让我们改变期望和行为预期,或多或少地成为现实。

“如果有人能够成功的预测股市波动,何必通过100美元一本的杂志来推销他们的观点呢?”彼得·林奇在《彼得·林奇的成功投资》一书中说:“美国有6万多名经济师,许多人做着全职工作,试着预测经济运行周期和利率变化,如果他们能够连续成功两次,现在就是百万富翁了……但据我所知,他们大多数人目前还是靠工作的收入生活,这似乎也能暗示我们点什么。”

未来的事情无法预料,预料外的事情也常常不期而至。因此,不要相信有人能够预测到无法预见的变量。没有人能预测到利率或者汇率、GDP、经济拐点或股市等,即使利用神通的信息、先进的计算机或者神奇的数学公式也不能。

巴菲特早就指出:“我们认为这种预测的精确性完全是幻想,事实上,这些模型只能给决策者营造出一种虚假的安全感,而且将提高犯下严重错误的几率。”

之前发生过很多次的事情并不代表未来仍会继续发生,而过去从未发生过的事情并不代表未来不会发生。初始条件的不确定性以及模型的错误给我们带来了难度。

一个变量的初始值的小小数据错误可能会逐步演变,从而导致预测错误。初始数据还可能出现偏差,即使我们能完美地掌握初始状况,我们用来分析的模型也并不理想。

物理学和数字上微小的模型错误可能逐步变化,最终导致截然不同的情况。很显然,所有的预测天生都带有不确定性,所以我们有责任提醒别人预测的不确定性和过去的错误率。

尺寸的变化和时间的变化将会影响性状、功能和行为。如果事物的尺寸增大或缩小,它的作用方式也会向更好或更糟的方向变化。比如,有机体的尺寸发生变化后,其力量、表面积、复杂度、新陈代谢、寿命和运动速度均会发生相应变化。

生命体的形成受限于基本的数学原理。重量取决于体积和力量,力量的增长率并不与重量或体积相同。如果让一个生物体的尺寸持续增加,迟早它的力量不能支撑起身体的重量。把一只小恐龙的尺寸增加两倍,重量增长8倍,它的脖颈需要强壮8倍才能支撑其增长了8倍的体重。但脖子的重量与其横切面面积成比例只增长了4倍。最终,脖颈必将不堪重负而折断。

尺寸的概念同样可以适用于时间——事物是如何在长时间内发生变化的,或者事物重复发生的时间。约翰需要招聘一名新助手,于是问老板:“你同意吗?在总工资表中增加2万美元也没什么大不了的。”巴菲特对此的答复是:“这个建议应该被视为一个300万美元的决定,考虑到一个人一生中的加薪、福利和其他支出等,增加一名员工也就意味着增加这么多成本。”微小和缓慢的变化在日积月累后却可能产生重大的结果。

在一定尺寸下,一个系统达到临界质量或极限后,系统行为将发生天翻地覆的变化。它可能会朝着更好或更坏的方向发展,也可能停止工作或者性质发生改变。微小的作用久而久之会积累成为临界状态——不稳定性也在增加。

小事件可以引发剧烈的变动,比如地震。但在到达临界值前,小变化可能对系统没有任何影响。当系统的属性突然从一种状态跳到另一种状态,这预示着系统可能发生了质变。

一家企业在达到某个临界点后,将会在经验、采购、营销、制造、管理、调研、物流、配送各方面享受规模优势。举例说,大规模产量能够分摊支出,降低平均成本。这些优势能够推动企业的专业化,在某个领域做精做强。

规模很重要。巴菲特曾就旗下的耐特捷私人飞机公司发表如下看法:“由于耐特捷在产业中的领导地位,使得我们及客户受益良多。

目前我们拥有遍布全美的300家飞机,让客户在很短时间内就能得到想要的服务,这种特性让我们可以大幅减少飞机停留在地面上的成本,而小型公司却免不了这些成本。我们拥有的规模经济等优点让耐特捷在面临竞争时拥有强大的优势。”

查理·芒格先生同样也提到另一种规模优势:一个企业的本质是通过阶梯式前进逐步爬到垄断的顶层。最明显的就是日报。在美国,除了一些超级大城市外,基本上每个城市都只有一家日报。这个道理同样与规模概念有关。如果有大的发行量也就意味着大量的广告。

一旦广告和发行量都尽收囊中,哪个读者还愿意看那些信息量相对较少的报纸?所以,这就是阶梯式的“赢家通吃”。

但是,万事万物都存在规模极限——最小能小到哪里,最大能大到哪里。英特尔公司创始人之一戈登·摩尔于1965年预期集成电路可容纳的晶体管数每隔18月便会增加一倍。

1955年,他把“每年翻一番”修正为“每两年翻一番”。但最终,在到达物理学、工程学和经济学上的极限后,它将可能放缓进程。

统计学显示,一些事件的发生频率与其强弱的特性成反比。大事件或小事件均会发生,但大事件或极端事件的发生频率较小。比如,小地震屡见不鲜,但大地震很罕见。世界上百万富翁有很多,但亿万富翁并不多。

维弗雷多·帕累托研究发现,80%的黄豆是从20%的豆荚里出来的;意大利20%的人口拥有80%的财产。由此可见,一小部分事物常常能够产生绝大部分的效果。

比如,一个问题的解决取决于内部仅有的几个缺陷或几个主要责任人。而几个罪犯就可以犯下滔天罪行。约5%的电影能够赢得整个电影产业总利润的80~90%。

巴菲特说:“要达到非同寻常的结果,不一定要做非同寻常的事情。”几个产品或几个客户就可能产生大多数利润,或者几个销售人员就可以贡献总销量的大部分份额。在许多企业活动中,有限的几件事就可能产生巨大的价值。

只优化某一个变量,可能会导致整个系统的效率下滑,因为大多数系统和表现将受困于其最薄弱环节。一个变量就可以限制整个系统能否达到目标的最佳表现。

产量的提高可能受一台机器的产能限制。如果一条生产线上的一台机器能生产100个货量,而另一台为90个,产出将受限于第二台机器。

为此,在试图提高系统的绩效时,首先找出系统的关键变量——可能是物理学因素——以及系统内部的因果关系。如果限制我们成长的因素是因为错误的假设,我们可以对它进行修正,然后试着“巩固”或者改变最薄弱的环节。警惕结果产生其他的效应——有利或有害的效应。所以,要常常从整个系统的宏观蓝图出发。

在复杂性系统里简化

人类往往有将事情复杂化的倾向,但是查理·芒格先生却相反:我们热衷于把事情简单化,如果事情太麻烦了,我们就跳过去换一个,还有什么比做到这一点更简单吗?真正的强者是最简单的。

巴菲特同意这一说法:“失败的原因是因为我们拥有了那些‘伟大’和复杂的系统,或者是运用了神奇的准则等,但我们要做的仅仅是回归简单。”

做事必须简化程序。把复杂问题简单化,一切从便于解决问题的角度入手,去除杂芜,留下本质。把问题拆成几个组成要素,但综合而又全面地思考问题。

先勾勒出主要问题,在纸上列出主要因素,分析各个因素之间的关系。正如查理·芒格所说的,处理棘手任务时,我通常会先从最容易的决策着手。

从问题本身出发,而非从解决问题出发,只采取最有效的方法,因为重要的是结果而非解决的方法。寻找能够解决当前问题的好方法,而非完美和漂亮的方法。决策要少,也要好,因为它迫使我们对每一个决策更为决策更为专注,同时也减少错误的几率。

巴菲特给出一个充足的理由:“我跟查理很早以前就明白,在一个人的投资生涯中,做出上百个聪明的小投资决策是件很辛苦的事。

这种想法随着伯克希尔资金规模日益扩大而越加成熟,因此我们决定,只要在仅有的几次时机中采取英明的决策就够了,而非次次聪明,所以我们现在只要求每年出现一次好的投资想法就满足了。”

我们需要避开噪音或不相关因素,纵观全局。威廉·詹姆斯说,聪明的诀窍在于辨别主次,知道哪些是重点,也知道哪些该忽略。查理·芒格则告诉我们去伪存精的重要性:“我认为,(有真知灼见)部分归功于区分愚蠢和智慧的能力。踢出了愚蠢的行为,大脑变得清明,这样才会干点明智的事情。”

有时,可以获取的信息常常泛滥成灾,其中包括有误的信息或不能帮助我们解释和预测的信息。有时,我们还会过度关注细节和那些无关的和不可知的东西。

有时,我们还会忽略显而易见的事实。关注重点将让我们做到主次清晰。有时,有限的几个行动步骤就可以达成大效果。所以,真正重要的决策只有几个。

更多的信息不代表更丰富的知识或者更成功的决策。今天我们获取的信息量更多了,但同时接触错误的信息的机会也更多了。查理·芒格说,有时干活越卖力,信心越膨胀,但你努力的方向可能是错的。

在柯南·道尔的《赖格特之谜》中,歇洛克·福尔摩斯说,侦探最重要的艺术体现在从众多线索中区别出哪些是巧合,哪些是关键。

我们必须了解生活中必须回避的东西。与其不断探索成功之道,还不如首先了解自己必须回避的领域、状况和人,将有助于减少错误,也能更有效的利用时间。

此外,事前预防比事后治理更简单。查理·芒格将“坚决不碰”的东西都放在“太棘手”的“篮子”里,因为这样的东西让人“生厌”。

巴菲特这样阐述他和查理·芒格的做法:“在经历25年企业管理与经营各种不同事业的岁月之后,我跟查理还是没能学会如何去解决难题,不过我们倒学会如何去避免它们。在这点上,我们倒做得相当成功。

我们专攻那种一尺的低栏,而避免碰到七尺的跳高。这个发现看起来似乎不太公平,但不管是在经营企业或是投资领域,坚持在让你容易掌握又透明的公司会比死守在你难以把握的公司获得的利润要更丰厚。

我们一贯的态度是,你不可能和一个品德恶劣的人做好生意,但我们不会以契约和应有的审慎来保护自己——这些都不需要。我们可以多多跟自己喜欢、欣赏和信任的人合作。”

查理·芒格接着说:“沃伦很早之前就讲过,好企业和坏企业的差别在于前者总能让你很容易的做出一个又一个的决定,而后者总带来许多难题——很难的决定:‘它有用吗?’‘值这么多钱吗?’所以,这是一种决定好企业和坏企业的方法:是否总是给管理层带来大难题——还是总是带来一些让人满意、不需要动脑子的决定。”

塞缪尔·约翰逊说,卓越的成就一般靠一生孜孜不倦的追求,因为它并不能靠轻轻松松取得。大脑在同一时间内专注于许多事情是不可能的,更不要指望它能够轻松自如的完成这些任务。大脑在不同任务之间转换耗时耗力,特别是在比较复杂和生疏的任务之间转换。

如果在一段时间内只专注一件事,那我们的行动和决策将显得更为简单。同时做两件事,相当于一件事没做。如果我们只抓住一件事来做,那将做得更好,也更能增长才干。对于企业管理来说,专注力相当重要。

有一些原本很不错的公司,由于经营方向的偏差将原本扎实的基础业务弃之不顾,反而跑去购买那些业绩普通甚至糟糕的公司。盖可保险就是一个案例。盖可保险在20世纪80年代到处插手各种业务,几乎没有一个业务成功,为此付出了巨大的代价。

巴菲特跟查理·芒格先生在思考是否投资一些看起来非常不错的公司时,最关心的是这样做是否让他们失去重心。巴菲特说:“我想,傲慢或不甘寂寞使得一些经理人胡思乱想,进而导致企业价值的停滞不前,这样这种情形屡见不鲜。我喜欢焦点突出的管理……”

在解决问题之前,不妨问自己:这个问题是否值得自己费时费力去解决。巴菲特对于自己和查理·芒格生活和经营的成功之道解释说:“

确定决定前,有两个问题必须问自己:

1、它是可知的吗?

2、它重要吗?如果是不可知的,则一带而过,因为我们知道世界上有许多重要但未知的事情。此外,它如果不重要,不管它是可知还是不可知,都没有区别,我们同样一带而过。”

确实,一些重要的事情我们无法得知,比如股市的走势,但有时我们知道的东西却并不重要。

爱因斯坦说,提出一个问题往往比解决一个问题更为重要,因为解决一个问题也许仅是一个数学上或实验上的技能而已。

有时候,理解一个问题的难度要甚于解决一个问题。提出基本的问题很有帮助:它是什么意思?最简单的例子是什么?首要的问题是什么?我是否能难辨别出正确的答案?能否举出一些例子让问题更清晰?提出问题的正确还不够,还应该找准正确的方向和问对正确的人。

不要过度依赖自己的假设,因为我们并不能肯定其他人的假设与我们一样,所以需要给他人机会作出解释。

在没有压力、时间限制、威胁或者别人评判的情况下,才能思考的尽善尽美。思考需要时间,在我们三心二意的时候,简单质朴的真理常常视而不见。

如果能够让把问题冷却一会儿,让潜意识开始活动起来,常常能够更好地解决某个问题,也能够获得更多的启发。

自从柯南·道尔为我们创造那些引人入胜的故事以来,现在基本上每本侦探的小说都会出现这样一个时刻:调查人搜集了到所有的事实,起码能够解决一部分问题。

这些事实看起来有些奇怪,前后不衔接,彼此毫不相关。但伟大的侦探家知道这些调查工作已经足够了,现在只剩下一些纯思考活动,能够把搜集的资料组织起来。

所以,爱因斯坦会拉拉小提琴,或者懒洋洋地陷在沙发里抽烟,突然间,柳暗花明,他就找到了答案。

罗杰·罗文斯坦在《巴菲特传:一个美国资本家的成长》中这样形容巴菲特:“巴菲特的天才主要体现在品格上——耐心、有纪律和理智……他的才干源于他无可比拟的独立心智,能够排除外界一切干扰专注地工作。”

等待机遇来临必须要有足够的耐心,诱惑面前要敢于拒绝,仓促时会做出错误的判断,这就是投资的诀窍。巴菲特说:“在资本分配方面,活动并不与所取的成绩成正比,其实在投资和收购领域,狂躁的行为只会让你事倍功半。

如果你每天都感到有投资的迫切需要,肯定会犯许多错误。投资不是这样,必须要等待适合出手的好机会。”查理·芒格先生补充道:“像这样几次重要的机遇总会降临在一直耐心等待和寻找的人的身上,他们好奇心旺盛,仔细地分析着众多的变量。

一旦大好机会来临,他们所需要的只是下重大赌注,发挥一直以来的谨慎和耐心,然后利用手边的资源。”

怎样做才有助于避免问题或引导决策行为?本杰明·富兰克林提出一条原则:埋头专攻手头的任务,全神贯注,不要有一夜暴富的愚蠢想法,勤奋和耐心是智慧的第一必要手段。

查理·芒格也提出一条规则并佐以例证:“任何时候任何人给你推荐一本200页的说明书,还需要支付一大笔佣金的时候,千万别上当。

如果采取这个‘芒格规则’,偶尔可能会走错。但长远来看,一生中你将永远走在别人前头——同时也减少了些不愉快的经验,这些经验可能会磨损你对周围人的爱。”

巴菲特给我们提供了如何在保险业成功的指导方法,同样也可以运用在其他领域。

真正成功的公司必须坚守以下三项重要原则:

1、只接受能够妥善衡量的风险,在谨慎评估所有相关因素,包括把最小的损失可能计算在内,然后得出期望的获利值。这些公司从来不以市场占有率为目标,同时在看到同业为抢夺客户而杀价竞争或提供不合理的理赔条件时,也不会跃跃欲试。

2、要严格限制承接的业务内容,以确保公司不会因为单一意外及其连带世界而累计理赔损失,导致公司的清偿能力受损,同时不遗余力地寻找看似不相关的风险,彼此可能潜在的观点。

3、避免涉入可能引发道德风险的业务,不管其保险费率多么诱人,不要妄想在坏人身上占到任何便宜,大部分客户的诚信都值得信赖,所以不必与有道德顾虑的人打交道,事后证明通常其成本远比想象中的高。

“就像是我们在投资时一样,保险业者想要有优异的长期绩效,靠的不是少数的成功个案,而是如何避免做出愚蠢的决定。”巴菲特如是说。

筛选能够让重点突出,(期乐会官方微信公众平台ID :qlhclub)并集中在有意义的事情上。在了解自己的目标后,需要一些标准来衡量各种选择的方案。问自己:要达成目标或避开问题的最主要和可知的因素是哪些?判断的标准应该基于事实,同时具有适当的预期性,即我们可以适当依赖它们。

判断事物时所运用的标准必须是最必要和最精简的,然后依据重要性的先后来排列它们,并作为过滤器。设定决策门槛,减少错误预报和损失的可能性,考虑决策错误的后果,有了过滤器,我们就能对90%的东西在10秒钟内说“不”。

在2001年的记者招待会上,有人问巴菲特如何评价一个新的经营理念,他回答说是将4个标准作为筛选的过滤器:我能理解吗?如果能,接下面;它是不是具有可持续的竞争优势,如果是,接下面;管理层是不是聚集了许多能干和诚实的人,如果是,接下面;价位合理吗?如果最终能通过这个过滤器,那我们就开始写支票吧。

巴菲特所谓的“理解”是可预测的能力。巴菲特对“理解”的定义是,能够有相当的把握回答10年内企业走向的问题。“我们赚钱的唯一渠道是能否对一家企业作出评价。如果无法评价一家碳钢公司,我们就不会购买。但这并不意味着它不是一个好买卖,也并不意味着它卖不到自身的价值,只意味着我们不知道如何评价。”

再举个可以把规则和过滤器结合起来的例子。现实的经验常常告诉我们,与品德不好的人打交道常常给自己带来麻烦。所以,一个原则是:“避免与品德恶劣的人打交道。”

一个过滤器是:“保持良好的业绩记录和品格。”如果对该原则了然于胸,可以提出相关问题:“这个人品行如何?”

剔除的过程意味着蓄积努力的过程。比如说,对那些与基本科学观点相矛盾的观点,有必要找出证明来佐证。跳过那些能够带来巨大痛苦的、不重要或未知的、不可能发生的或者无法实现的、无法用来预期或解释的、无法验证的、已被否定的、过于简单决定、错误的假设,以及我们无能为力的或者不在我们能力范围内的问题。

科学领域同样需要排除法。为了避免在信息不完全的观察或实验中周旋,科学家在观察和实验之前就考虑什么样的实验最重要和最令人信服:我们想要得到什么或证明什么?如何才能达到目标?不能发生什么样的情况?通过提出这些问题,他们就缩小了可能性。

这类似于巴菲特提倡的——剔除一些可能性,然后集中在少数有可能的几点。

使用清单程序,可以同其他工具一起为我们减少损失,集中于关键点。如果不好好检查这些关键点,可能会给我们带来伤害。查理·芒格建议我们应该通过清单形式来使用模型:一般说来我们应该掌握一些智力模型,有必要花时间列个清单,并从头到尾检查有没有遗漏这项,有没有遗漏那项。

如果有两三个重要的项目没有出现在清单中——假设你是一名飞行员,很可能会坠机。同样,如果分析一家公司时没有使用完整的项目清单,很可能会做一项错误的投资。

在设计清单时应考虑如下问题:不同的问题需要不同的清单;一个清单应当囊括每个确保安全、避免事故的关键项目;实用简单方便;与现实相符。但是,切勿过分依赖清单。它们有时会给我们一种虚假安全感。

清单奏效的前提是每件事都是可以预见的,但有时会发现发生一些出乎意料的事情,而被人忽略的事情可能是造成问题的主要原因。根据我们预先的原则、过滤器和清单来行动常常会比凭激情做事更合理,但不宜制定太多的规则、过滤器或不费脑筋的东西,必须时刻了解我们最终的目标。

芒格的商业智慧清单

1. 在手里拿着铁锤的人看来,每个问题都像钉子。这绝对是一种灾难性的思考方式和处世方式。

2. 每个系统都受到多种因素的影响,想要理解,就必须熟练地运用来自不同学科的多元思维模式,商业系统也不例外。

3. 所谓思维模式,其实就是每个学科最重要的大道理。它是不同学科观察、分析、解决问题的模式化“心理结构”。

4. 真正重要的大道理占每个学科的95%,从所有的学科吸取所需要的95%的知识,并将它们变成自己思维习惯的一部分,并不是很难的事。

5. 掌握八九十个思维模型就差不多能让你成为拥有普世智慧的人。而在这八九十个模型里面,非常重要的只有几个。对于商业来说,可靠的思维模型来自硬科学、工程学、生物学、生理学几个领域。

6. 首先必须掌握基础的数学知识,如果不能把数学变成生活的一部分,就是把巨大的优势拱手送给别人。要学会应用复利原理、排列组合、概率方法和决策树理论。

7. 会计是从事商业活动的语言,复式簿记是一种了不起的发明,而且它也并不难理解。同时必须对会计有足够的理解,才能明白它的局限,它只是一种粗略的估算。

8. 心理学也非常重要。人类的感知器官有时候会短路。聪明的商人懂得利用这种缺点、让大脑以某种错误方式运转,能够让别人看到根本不存在的东西,能够用来操控和激励别人。

9. 要用生物学的方式理解自由的市场经济。动物在合适生长的地方能够繁衍,同样地,那些在商业世界中专注于某个领域,并且由于专注而变得非常优秀的人,往往能够得到他们无法以其他方式获得的良好经济回报。

10. 巨大规模的优势是成本会沿着所谓的经验曲线下降。你生产的商品越多,你就能更好地生产这种商品。它还能让企业内部能够进行更为专门的分工。每个员工因此能够把本职工作做得更好。

11. 规模优势还可能是信息优势。人会潜意识地受到其他人认同的影响,不想成为那个落伍的家伙。如果大家都在买一样东西,你就会认为这样东西很好,人去到某个偏远的地方,也更倾向于买绿箭而不是没听过牌子的口香糖。

12. 规模大的缺陷是,企业变大之后,就会出现官僚机构的作风,而这种作风会造成敷衍塞责的情况,这也是人类的本性。

13. 在现代文明社会,科学技术突飞猛进,商业中会出现竞争性毁灭的现象。假设你拥有一家最好的马鞭厂,突然之间,社会上出现了不用马的汽车。过不了几年,你的马鞭生意就完蛋了。

14. 新的行业出现时,先行者会获得巨大的优势。当冲浪者顺利冲上浪尖,并停留在那里,能够冲很长很长一段时间。在漫长的人生中,你只要培养自己的智慧,抓住一两次这样的好机会,就能够赚许许多多的钱。而聪明人在发现这样的机会之后会狠狠地下注,其他时间则按兵不动。

15. 玩那些别人玩得很好而你一窍不通的游戏,注定会一败涂地。必须弄清楚自己的优势在哪里,必须在自己的能力圈之内竞争。

16. 成为赢家的方法是工作,工作,再工作,并期待能够看准几次机会。

17. 无论什么时候,只要有人拿着一份200页的计划书,并收一大笔佣金要卖给你什么,记住:别买。

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