La teoria del cigno nero è stata elaborata dal matematico ed ex-trader Nassim Nicolas Taleb ed è una metafora volta a spiegare l’esistenza di un’effettiva possibilità che un evento impensabile e completamente inaspettato possa accadere e avere ramificazioni negative nella società. Tali accadimenti sono impossibili da prevedere specialmente a causa della loro rarità.
Per essere considerato un cigno nero, un evento deve:
- Essere una sorpresa per l’osservatore;
- Avere impatti importanti quando al momento dell’occorrenza;
- Poter essere spiegato col senno di poi, come se avesse potuto essere predetto.
Alcuni eventi storici classificabili come cigni neri sono: il Black Monday del 1987, la bolla Dot-Com degli anni 2000, gli attacchi terroristici dell’11 Settembre e il collasso dell’Unione Sovietica.
Tale teoria è divenuta importante anche per coloro i quali operano nell’ambito dell’economia e della finanza, specialmente nel campo degli investimenti e della gestione del rischio.
La distribuzione di Taleb è un profilo di distribuzione dei payoff che comporta un’alta probabilità di ottenere bassi guadagni ma una bassa probabilità di subire perdite molto elevate o catastrofiche come conseguenza di eventi inaspettati – i cigni neri – capaci di compensare i modesti ritorni positivi. Di conseguenza, il valore atteso dei profitti derivanti dagli investimenti nei mercati finanziari si avvicina allo zero o può anche assumere valori negativi. Tuttavia, tale aspettativa non è facile da computare, in quanto gli investitori sono attratti e tratti in inganno dal basso rischio e da guadagni costanti nel tempo.
In particolare, l’utilizzo frequente di strategie di gestione di portafoglio legate a modelli statistici che si avvalgono della distribuzione normale non consente la corretta previsione e considerazione di questi eventi inattesi che portano inevitabilmente i profitti a un valore nullo o negativo. Difatti, gli strumenti di previsione che si servono della gaussiana lavorano con ampie popolazioni e campioni statistici passati, i quali per definizioni non sono utili alla previsione di cigni neri.
Taleb propone un esempio per spiegare il concetto dell’omonima distribuzione.
Si consideri la possibilità di investire $500. I conseguenti stati di natura possibili sono due: il guadagno di $1 con il 99.9% di probabilità oppure la perdita di tutto il capitale con probabilità del 0.1%.
Questi $500 vengono investiti 1000 volte durante l’anno, per cui il valore atteso consiste nella differenza tra un guadagno di $999 e una perdita di $500. Tuttavia, se la probabilità di perdere i soldi fosse dell’0.2%, l’investitore otterrebbe un valore atteso approssimativo di 0. Se la probabilità crescesse al 0.3%, l’agente finanziario subirebbe una perdita.