利用“对冲”来避险（有人将hedge fund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。 笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。 要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。 其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。

其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

因应之道

研究金融突发事件的目的在于因应，因应可分为事先与事后两种，这里主要讨论事先的，因为事先防范可以减少损失。事先的因应之道应根据突发事件的机制：对于“能量”积累型的，可采用“可控释放法”，即在控制下多次释放小“能量”以避免突然一次释放大“能量”。就近国务院下决心对某些存在严重问题的金融机构逐个进行整顿，就起到了可释放“能量”的作用，这对防止金融突发事件是有益的。对于“放大”型的，可采用加入阻尼法，在核裂变反应中，常采用插入能吸收中子的镉棒等办法以减缓核反应。在由电感和电容所构成的振荡电路中，加入电阻就可以对振荡产生阻尼作用。在放大或控制电路中引入“负反馈”，也可起到阻尼作用。类似办法可用于因应金融突发事件。例如：全球金融机构的计算机联网固然有利于国际贸易但也使金融投资者易于兴风作浪，他们可跨越国界几乎瞬时地调拨几十亿美元进行投机，造成像1997年东南亚那样的金融危机。最近美国有人提议：可以仿照对进出口货物征收关税那样，对这种跨国巨额资金调拨收税，这就是一种防止金融突发事件的阻尼作用。当然，阻尼不能过分否则就会阻碍资金正常流通，妨碍经济的发展。更好的办法是“选择性阻尼”，即只对那些应予抑制的加以阻尼。这在技术领域中是有先例的，在金融领域中是否可行？值得考虑。

研究突发事件对于数学金融而言，是一个新的领域。金融突发事件本身非常复杂，对之进行研究绝非易事。本文的目的是提出问题，引起大家的注意。同时也提出一些不成熟的意见，以起抛砖引玉，共同开展对这一重要课题的研究。还应该指出：这次LTCM基金事件引起的金融风暴表明，全世界的大金融机构的“风险管理部门”也未能对突发事件作出预警。可见面对这一难题大家都站在同一起跑线上，这可以是我国进一步发展数学金融学的契机。　　　　　　　　　　　　　　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

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