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成为沃伦巴菲特纪录片|沃伦·巴菲特:保险与投资一样

时间:2017-09-10   来源:股票投资策略   点击:

沃伦·巴菲特:保险与投资一样

保险与投资一样

巴菲特说:“保险与投资很相似。如果你认为你每天都要投资,那么你将会犯很多的错误。”成功的投资或成功的承保“都要等待肥得流油的机会出现”。

沃伦·巴菲特进入保险业务的时间是1967年,即伯克希尔-哈撒韦购入国立赔偿公司(NationalIndemnityCompany)的那年。从那以后,巴菲特先后购入了几家保险公司,其中包括政府就业保险公司以及近期的通用再保险公司(GeneralReCorporation)。政府就业保险公司是一家汽车保险的直接承保商。由于公司直接将保险卖给客户,绕过中间代理商,故政府就业保险公司已成为低成本保险的供应商,目前拥有占据1000亿美元的汽车保险市场业务的很大一部分份额的实力。通用再保险公司1998年完成160亿美元的兼并,使伯克希尔-哈撒韦公司成为全球范围内最大的超级灾难再保险商。

超级灾难的保单由各大主要保险公司购买用于保护自己免受自然灾害,如飓风或地震引起的金融损害。一般来说主承保人会选择在某一档次上承保某单一灾害事件的发生,然后通过另一承保人对此进行高门槛的再保。伯克希尔-哈撒韦公司不仅为这些超级灾难的主承保人提供保险,而且也为防范最可怕事情发生的保险公司提供再保险业务。

超级灾难保险

为超级灾难保险定价是一件很棘手的业务,因为频数分布和精确的数据都不可得(飓风和地震发生的次数都不足以建立可靠的统计数据;相反,汽车保险可以依赖大量数据的法则)。巴菲特说:“灾难承保商不能仅凭过去的经验推断。例如,如果‘全球变暖’真的发生,灾难发生的概率就会改变,因为气象条件的每一丝细微变化都会对天气情况产生巨大影响。”巴菲特继续说:“而且,最近几年,人口的剧增使海岸保险的价值剧增。沿海地区是最易受袭击的地区,而飓风又是超级灾难的罪魁祸首。20年前,由飓风引起的赔偿金额现在很容易成为价值10倍的赔偿。”

由于很难预测地震或飓风的爆发时间,你可能会假定这些事件的预计概率完全是一场掷骰子游戏,但并非如此。巴菲特说:“即便分析风险达不到十分的准确,我们还是可以明智地低线承保。毕竟,你无需知道一位老人的实际年龄就可知道他是否太老以至于不能参加选举,你也无需知道他的实际体重,就可知道他是否需要节食。”巴菲特解释说这不是一门精确的科学,它的不确定性可能会使其他人不放心,但巴菲特很放心。他说:“我可以肯定地说我们有世界上最佳的人选一一阿吉特·杰恩(AjitJain)来经营我们的超级灾难业务,他对伯克希尔-哈撒韦的价值是无比巨大的。”

阿吉特是伯克希尔超级灾难业务的开创人,也是“领路天才”。他生于印度,毕业于哈佛商学院,曾为IBM公司和麦肯锡咨询公司(McKinseyConsulting)工作过,尔后他加盟了伯克希尔-哈撒韦公司的国立赔偿公司。阿吉特具有前瞻性,他看到了对大型超级灾难进行投保的与日俱增的需求,并且认识到伯克希尔的财力使它具有从事此项业务的优势。

与巴菲特一样,阿吉特深刻地认识到主观概率分析这一技巧的重要性。“超级灾难业务的现状是我们没有多少有价值的数据可供分析。你所做的是从历史数据开始分析,然后做出某种预测,它是一种非常主观的艺术形式。”

超级灾难保险业务是低发生频率、高发生效果事件环境的典型范例。集中投资也是这样。你还记得吧,集中投资者很少下注,一旦下注就押在高概率事件上。如果管理得当,集中证券投资的失败频率较低,但失败真的发生了,后果将是惨重的,证券投资会遭受高于正常水平的重创。

我曾有机会问及查理·芒格,集中投资与超级灾难保险之间的相似性。他笑着告诉我:“二者的思路是相似的。”如果真的如此,那么超级灾难保险的历史将会为我们对集中投资者的预期找到些感觉。巴菲特说:“从本质上讲,超级灾难承保业务是所有保险业务中波动最大的一种。由于真正的大灾难极少发生,我们的业务在多数年份里可以预期较大幅度的利润,偶尔也记录较大的损失。然而你必须明白,在超级灾难业务中,最可怕的年份不是可能发生灾难,而是肯定发生,唯一的问题是什么时候发生。”

在多数年份里获取大量利润,偶尔遭受大量损失,在某一年份遭受重创,这些就是用于描述集中投资风格和超级灾难保险的主要特征(回过头来想想第4章中主要集中投资者的业绩史:凯恩斯、芒格、罗纳以及辛普森)。既然超级保险业务的潜在风险这么大,为什么巴菲特还要促进超级灾难保险业务的展开呢?原因与他拥护集中投资战略是一样的。

巴菲特解释说:“我们会不时地遭受重大损失,但是芒格和我愿意接受这种波动较大的结果,以换取长期的优良收益,而用其他的方法是不可能取得这么好的收益的。由于多数券商选择平衡的战略,我们被赋予了这种竞争优势,我们试图尽量最大化我们的优势。换句话说,我们宁愿要波浪起伏的15%,也不要四平八稳的12%。”


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