tansy2021-05-30 23:12:31
tansy这个怎么理解？为什么会低估risk？高估return？这里的事后和事前是怎么理解？指的是相同的一段时间？
回答（1）
Nicholas2021-05-31 17:48:02
Nicholas同学，下午好。
这里是说事后风险是对事前风险的有偏估计。例如：中国的房地产市场从1998年到2017年总趋势是一直上涨的，但在2008年美国出现次贷危机时，中国房地产市场也跟着受影响，有些城市房价下跌30%，如果站在2008年的时间点，事前角度考虑将来的市场趋势，可能会是下跌的，但如果站在2017年事后角度往回看，由于地产一直上涨，则高估了收益，低估了风险。极端事件实际发生的频率往往高于预测的频率，因此会使得在事前预测的过程中低估风险。
致正在努力的你，望能解答你的疑惑~
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你这解释不对啊！你就说，08年时，预期未来的收益，由于金融危机的影响，return相对较低。时候到2017年，以历史数据回看08年是的ruturn，post return大于08年时事前预期的return。这点我是理解的，但是为什么risk会低估呢？（原版书上用的是peso problem的例子，希望你可以解释一下。）另外，你说极端事件发生的概率往往大于预期的，所以低估了风险，你这个说法不对！原版书上明明说的是极端事件发生的概率小于预期，它这里用的是Facebook的例子。说明了事后收益是事前有偏估计的另一种表现。
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同学，早上好。
可以从两个角度理解，
1.站在现在的角度看过去，会低估过去的风险。例如，A去了某个危险地区，根据客观新闻报道来看该地区都较危险，但A平安归来，就从之后看当时的这件事，觉得风险并没有那么大，但该评估是不客观的。高估当时的收益，例如估计从地点进入高点退出，但当时实际操作并不是这样。
2.站在现在的角度看过去，发现某些极端事情是没有预期到的，例如这里的Facebook股价问题，例如金融危机等。
该问题又被称为比索问题，其根本原因在于事后分析历史经济数据时，分析师会忽略那些小概率的极端负面事件对市场的影响。
与之相反的情况也有可能发生。在衡量风险的过程中，若选取的有限时间序列数据正好包含极端事件的观察值，则可能会高估极端负面事件在未来的发生概率，进而造成风险被高估、收益被低估。
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