đang viết những dòng này xấp xỉ 79 đô-la/thùng). Bọn họ chẳng hề nhận
thấy rằng thật lố bịch khi dự đoán lần thứ hai nếu căn cứ theo thực tế rằng
dự đoán của họ đã “chệch hướng” quá sớm và quá rõ ràng, rằng công việc
dự đoán đó ít nhiều cần phải được chất vấn. Thế mà họ có thể nhìn thấy
trước 25 năm! Cũng không phải vì cho rằng có một thứ gọi là tỷ lệ sai số để
họ có thể tính đến.
Nếu không kết hợp với tỷ lệ sai số, việc dự đoán sẽ bộc lộ ba sự ngụy
biện, tất cả đều phát sinh từ cùng một quan niệm sai lầm về bản chất của sự
bất định.
Ngụy biện thứ nhất: các vấn đề về tính biến thiên (variability matters).
Sai số thứ nhất nằm ở việc xem xét một dự đoán quá nghiêm túc mà không
chú ý đến tính chính xác của nó. Tuy nhiên, đối với các mục đích quy
hoạch, tính chính xác trong dự đoán của bạn có ý nghĩa hơn rất nhiều so với
chính bản thân dự đoán đó. Tôi xin giải thích điều này như sau.
Đừng qua sông nếu nó có độ sâu trung bình 4 feet. Bạn sẽ mang theo
những bộ quản áo hoàn toàn khác trong chuyến đi đến một địa điểm xa xôi
nào đó nếu tôi nói với bạn rằng nhiệt độ dự kiến sẽ là 700F, với tỷ lệ sai số
là 400 cao hơn so với mức nếu tôi nói với bạn rằng tỷ lệ sai số của tôi chỉ
có 50. Các điều kiện mà chúng ta cần có để đưa ra quyết định nên phụ
thuộc vào chuỗi kết quả có thể xảy ra hơn là vào con số dự đoán cuối cùng.
Khi còn làm việc cho một ngân hàng, tôi đã chứng kiến cách người ta dự
đoán dòng tiền mặt của các công ty mà không tính đến một chút bất ổn nào.
Hãy gặp nhà môi giới chứng khoán và kiểm tra xem họ sử dụng cách nào
để dự đoán doanh số 10 năm nữa nhằm “định cỡ” đánh giá của mình. Hãy
tìm hiểu về cách thức dự đoán mức thâm hụt ngân sách chính phủ của các
nhà phân tích. Hãy tìm đến một ngân hàng hoặc một chương đào tạo về
phân tích chứng khoán để thấy cách họ dạy các học viên đưa ra giả định; họ
không dạy bạn cách hình thành tỷ lệ sai số quanh các giả định đó - nhưng tỷ
lệ sai số của chúng lại lớn đến mức quan trọng hơn rất nhiều so với chính
dự đoán đó!
