哈佛商业评论

重要的心理模型

当你采用新产品或新技术时，你需要计算其可能的回报和风险，并做出相应的选择，认知科学家将这种行为称为心理模型（Mental Model）。回到驾车去纽约的例子，你可能会这样想：我无法控制旅行中可能产生的所有风险，但我可以选择驾驶的车辆和驾驶速度。这就是一个简单的心理模型，它用来评估驾驶风险和性能之间的权衡。如果用一幅简单的图表来表示，横轴应该是驾驶的车型和车速，纵轴代表驾驶的安全性。

当然，这是一个极度简化的例子。安全和速度之间的关系还要取决于其他变量，例如天气、道路条件、交通流量、其他车辆的速度，其中很多变量不可控。要做出正确的选择，你需要准确地掌握所有变量与你自己车速之间的关系。当然，引入的变量越多，评估某一特定车速与风险之间的关系就越复杂。为了准确地进行评估，你需要汇集所有的数据，预估所有变量的变化参数，并掌握所有变量之间的互动关系。

面对现实生活中的变化时，人们所应用的大多数模型已下意识地融入到我们的思维中。即便在今天，当驾驶车辆时，我们会条件反射式地求助于那些不甚准确但根深蒂固的心理模型，其中变量之间的关系是通过经验推测获得。但随着计算机技术的出现，在越来越多的活动中，传统人类认知所扮演的角色正逐渐被数学建模所取代。当你乘坐航班飞跃大西洋时，大部分的飞行过程都由计算机操控。计算机对航速、高度和航线的“选择”基于数学模型，这些模型不断地处理输入参数，其中包括位置、气压、飞机重量、位置、风速等一系列变量。现在计算机驾驶技术已先进到可以控制飞机的降落。

金融领域和飞机驾驶一样。20世纪70年代，我参与开发了布莱克-舒尔斯期权定价模型。该模型评估外部因素与购买某项特定资产期权价格之间的关系。这些因素是可量化且可观察的，具体来说就是资产价格、价格波动性、利率和期权有效期等因素。金融机构普遍采用类似的缜密模型，这样计算机就可以自动执行交易。举例来说，你可以事先编程，而后当程序观测到市场实际价格与布莱克－舒尔斯期权定价模型或其他估值模型计算出的数据发生偏离时，计算机便会自动下单购买/出售股票或期权。

我们似乎可以有充分的理由去假设：模型包含的变量越多，对一项创新风险的评估就越准确。这揭示了数学建模大受追捧的原因，特别是在技术和金融创新中。很多模型也的确发挥了重要作用。实践证明，以布莱克－舒尔斯模型核心方法为基础的各类衍生模型是有效的；即便是简化过的模型也能预测期权和其他金融衍生品价值的变化趋势。但是，当你对自己的评估信心满满时，你就需要提高警惕了。