第 42 篇 · 2006-01-19 · Risk
我所任职的一家公司的董事会会议——而那次会议最终成了长达八小时的审计委员会会议（谢谢你们，萨班斯先生和奥克斯利先生）——阅读材料中有一篇德勤（Deloitte & Touche LLP）合伙人、国家治理与风险监督业务负责人里克·芬斯顿（Rick Funston）的文章。这篇文章的主题是公司风险，但其中的很多要点同样适用于投资风险。它让我开始思考。
我们都一心追求卓越的投资回报，大多数人也明白风险管理对实现这一目标意义重大。由此，投资领域的正统说法往往接管讨论，话题转向回报与波动性之间的关系。但我认为，这种说法远远不足以反映全貌，所以我决定把整篇备忘录都用来谈风险这件事。
风险为什么重要？
我六十年代末进入投资管理行业的时候，人人谈回报，却很少有人谈风险调整后回报，也很少有人说风险本身重要。不过我很幸运，因为我之前几年正好在芝加哥大学求学，而在那段时间里，资本市场理论（Capital Market Theory）开始被讨论。
当然，没有什么比风险与回报的关系更能构成资本市场理论的基石。它是这样展开的：
- 首先，因为人们是风险厌恶的，风险更高的投资必须提供更高的回报，才能吸引到资本；
- 其次，如果投资者是有能力的，他们应当能在更高风险的投资上捕获更高的回报，因而长期来看也应展现出更高的平均回报；
- 但投资者的回报只讲了一半故事。在判断他们干得好不好之前，我们必须先知道他们为取得这些回报承担了多少风险。于是「风险调整后回报」这一概念发展了出来。
正是从风险与回报的这种关系出发，产生了一幅在投资世界里无所不在的图：它画的是一条向右上倾斜的「资本市场线」（capital market line），表达了风险与回报之间那种根本性的正相关。
在继续之前，我想停下来痛斥几句。在我看来，特别是在好年景里，到处都有人大声说：「风险更高的投资带来更高的回报；想多赚钱，答案就是多承担风险。」但风险更高的投资，绝不能指望一定会带来更高的回报。为什么不能？道理很简单：如果风险更高的投资真能稳定地产生更高的回报，它们就不会更「风险」！
正确的提法是：为了吸引资本，风险更高的投资必须提供更高的回报预期、或更高的回报承诺、或更高的回报期望。但完全没有任何理由说，这些更高的预期回报就一定会兑现。
我对资本市场线的设想方式，让我更容易理解它背后那层关系：
风险更高的投资，是那些结果确定性更低的投资。也就是说，回报的概率分布更宽。当定价公平时，风险更高的投资应当意味着：
- 更高的预期回报，
- 更低回报的可能性，以及
- 在某些情况下，亏损的可能性。
上面先展示的那张传统图具有误导性，因为它表达了风险与回报的正相关，却没有暗示其中牵涉的不确定性。它让很多人吃尽苦头，因为它不动声色地在暗示：承担更多风险，就会赚到更多钱。
我希望我的版本更有用。它意在同时表达风险与预期回报的正相关，以及「随着风险升高，回报的不确定性以及亏损的可能性都会增加」这一事实。
风险是什么？
在那些提出资本市场理论的学院派看来，风险就是波动性，因为波动性代表着一项投资「靠不住」的程度。我对这个风险定义非常不以为然。
我的看法是——无论知情与否——学院派把波动性当作风险的代理指标，其实是出于便利。他们需要一个数字用于计算，那数字要客观、可以从历史回溯、还能向未来外推。波动性恰好符合要求，而大多数其它类型的风险都做不到。然而，这一切的问题在于，我根本不认为波动性是大多数投资者真正关心的那种风险。
风险有很多种，我下面会讨论其中几种。但波动性也许是与投资者最不相关的那一种。理论说，投资者会向波动性更高的投资索取更高的回报。但要让市场把投资定价成「波动性更高的投资看起来能产生更高回报」，就必须有人真的在要求这种关系，而我还没碰到过这样的人。在橡树——或者别的任何地方——我从来没听谁讲：「我不买它，因为它的价格可能波动剧烈」，或者「我不买它，因为它可能有某个季度走弱」。 因此我很难相信，波动性是投资者在定价和设定预期回报时真正会纳入的那种风险。
此外，波动性还有许多缺陷，这些缺陷在文献里常被回避，但在投资从业者眼中一目了然：
- 一只股票从 50 美元一路慢慢爬到 80 美元，和另一只从 50 美元跌到 20 美元，统计意义上的波动性可能相同。但要让我们大多数人说出「前者与后者一样有风险」，并不容易。
- 一只股票在几年里从 20 美元直线涨到 80 美元会被描述为「低风险」，但如果它突然从 80 美元跌到 50 美元，又会被说成「风险变高了」。我们很难认为，同一只股票在 50 美元时比不久前在 80 美元时风险更大。
- 一般而言，那些把波动性等同于风险的人，会以资产的历史波动性作为其未来风险的指示器。但我们大多数人都知道，未来未必会和过去一样。而在投资过程中创造价值的一个好办法，恰恰是预测风险的变化——从外推中是永远赚不到钱的。
由于所有这些原因，我很难接受用波动性来全面、充分地衡量风险，也很难说这种衡量有多大用处。
如果不是波动性，那是什么？
比起波动性，我认为人们拒绝做投资，主要是因为担心亏掉本金，或拿到一个不可接受的低回报。对我而言，「我需要更大的上行潜力，因为我怕亏钱」远比「我需要更大的上行潜力，因为我怕价格波动」来得有意义。我敢肯定，风险——首先也是首要——就是亏钱的可能性。
还有其它种类的风险，它们中的大多数对每个人的影响都不一样。这意味着它们是主观的、属于个人的——而不是投资本身所固有的——因此它们不太可能成为「市场在为投资定价时所依据的那种风险」。以下是其中几种：
- 达不到自己的目标——不同投资者的需要不同，对每一位投资者来说，无法满足这些需要就构成风险。一位退休的高管每年也许需要 4% 来应付开销，6% 就是意外之喜。但对于一个必须年均回报 8% 的养老基金来说，长期只取得 6% 的回报，就意味着严重的风险。显然，这种风险是个人的、主观的，而非绝对的、客观的。同一项投资，对某些人是有风险的，对另一些人则是毫无风险的。因此，它不可能是「市场」以更高预期回报来索取补偿的那种风险。
- 业绩跑输——假设一位投资经理知道，无论做得多好，她都没法从一个客户那里拿到更多的钱；但她确信如果跑不赢某个指数，她一定会失去这个账户。这就是「基准风险」，她只要模仿那个指数就能消除它。但每一位不愿放弃追求跑赢的投资者、每一位为了追求跑赢而选择偏离指数的投资者，都会有大幅跑输的时期。事实上，许多最好的投资者最坚定地坚持自己的方法——而没有哪一种方法能在任何时候都管用——所以最好的投资者也可能有最大的跑输时期。具体来说，在疯狂的时期，守纪律的投资者会甘愿承担「没能承担足够的风险以跟上市场」的风险。（参见沃伦·巴菲特在 1999 年的表现：那年，跑输是一枚勇气的勋章，因为它代表拒绝参与科技泡沫。）
- 职业风险——这是业绩跑输风险的极端形态。Batterymarch 的迪恩·勒巴隆（Dean LeBaron）在一篇文章里援引过「代理风险」（agency risk），即管钱的人和钱的所有者不是同一个人时所出现的风险。这种情况下，管理者可能并不太关心那些他们分不到羹的收益，却极度害怕那些会让他们丢掉饭碗的亏损。含义显而易见：那些可能让代理人丢工作的风险，很少值得去承担。
- 非常规性——沿着同样的思路，还有一种「与众不同」的风险。每一位想要取得卓越业绩的人，都应当留意约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）的观察：「世俗的智慧教导我们：依常规失败，比非常规成功，更有利于声誉……」可以理解，替别人管钱的人更愿意交出一份平庸的业绩——无论绝对水平如何——而不愿冒「非常规做法失败」的风险。戴维·斯文森（David Swenson）在他那本精彩的书《开拓性投资组合管理》（Pioneering Portfolio Management）中写道：
……主动管理策略要求机构采取非常规行为，这制造了一个少有人能解开的悖论。要建立并维持一种非常规的投资组合，需要接受那些令人不安的、奇特的资产配置——它们在常规智慧的眼里常常看起来相当不审慎。
对这种风险的担忧让很多人无法取得卓越业绩，但它也在那些敢于不同的非常规投资中创造出了机会。
- 流动性不足——如果一位投资者三个月后要付手术费、一年后要买房，他可能无法去做那种「不一定能在他需要时满足流动性要求」的投资。因此，对他而言，风险不仅仅是亏钱或波动性，或者上面任何一种。风险是：在需要时无法以合理的价格把投资变现。这也是一种个人风险。理论上，一只永续存在、流动性需求可预测的基金，对这种风险不应当敏感，因此应该能够为了收益而承担它。
底线是，投资风险有很多种形态。许多风险对某些投资者重要，对另一些不重要，同样的投资对某些投资者是安全的、对另一些则是有风险的。像我一样否定「风险就是波动性」的等价，也就排除了唯一一种完全可量化、客观且绝对的风险度量。这一来，就很难再说市场是一台精准评估每项投资的风险、并按比例分配预期回报的高效机器。
向前看地衡量风险
我相信我们都同意，投资者应当、也确实会对风险更高的投资索取更高的预期回报。而我们也希望能同意：亏钱，是人们在索取预期回报——进而为投资定价时——最关心的那种风险。一个重要的问题仍悬而未决：他们如何衡量那种风险？
- 首先，它显然只是一种意见：希望是一个受过教育、有能力的关于未来的估计，但毕竟只是一个估计。
- 其次，量化的标准根本不存在。对于同一项投资，有人会觉得风险高，有人会觉得低。有人会把它表达为「不赚钱的概率」，有人会表达为「亏损一定比例的概率」（等等）。有人会把它想成「一年内亏钱的风险」，有人会想成「整个持有期内亏钱的风险」。显然，即便所有相关投资者聚到一个房间里亮出底牌，他们也无法就一个代表该投资风险高低的数字达成一致。而即使他们能达成，那个数字也不太可能和另一群投资者为另一项投资给出的数字相互比较。
- 第三，风险具有欺骗性。常规的考量容易被纳入——例如那些通常会重复发生的事件的可能性。但那些离奇的、一辈子只有一次的事件，是无法量化、也无法为之准备的。一项投资如果面临一种特别严重、又极少发生的风险——我称之为「不大可能的灾难」——就可能看起来比实际更安全。正如纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）在《随机漫步的傻瓜》（Fooled by Randomness）中所写：
现实比俄罗斯轮盘还要凶险得多。首先，它发放致命子弹的频率很低——像一把左轮，本该有几百个、几千个弹仓，而不是六个。玩了几十次之后，人会渐渐忘记子弹的存在，被一种麻痹的虚假安全感所笼罩……其次，与俄罗斯轮盘这种定义清晰、规则明确的游戏不同——在那里，凡是具备乘除六能力的人都能看清风险——我们看不见现实的枪管…………人会不知不觉地玩起俄罗斯轮盘——并给它起一个「低风险」的别名。
结论是，向前看的话，风险很大程度上是主观的、隐蔽的、无法量化的。但我认为风险最有趣、也最不被理解的面向之一，是它即便在事后，也仍然无法量化。
事后衡量风险
假设某人做了一项投资，结果如预期（或更好）。这是否意味着它没有风险？或者说，假设这项投资产生了亏损，这是否意味着它就是有风险的？或者说，在分析它、做出买入决策的那一刻，它就该被识别为有风险？
如果你想一想，对这些问题的回答很简单：某件事发生了，不等于它就是大概率；某件事没发生，不等于它就是小概率。不大可能的事情天天都在发生，就像很可能的事情常常不会发生一样。
对这个问题而言，塔勒布的书是我的圣经。他在书中谈到那些本可以展开、却没有展开的「替代历史」。亚历山大大帝规划了他的作战策略，并按现实展开的情况取得了成功。但这些情况是可预测的，还是只是偶然？那么，亚历山大指望它们是明智的，还是莽撞的？他是否谨慎地预期并为之筹划，还是忽视了它们只是侥幸？有没有另一位更英明的将军，在别处更系统地考虑过各种可能性，他的计划本来更可能奏效，却因随机事件联手与他作对而成为倒霉鬼（于是湮没无闻）？该被写进历史书的，是亚历山大大帝，还是「倒霉的鲍勃」？
用这种方式看事情，何其精彩！你怀疑有多少人是「身不由己地成功」而非靠本事？多少人印证了那句格言——「运气好胜过功夫好」？商业世界里，确实有许多人因为连对一次就名利双收。那是本事，还是运气？他们还能再来一次吗？他们当时对风险的判断准确吗？谁知道？谁在乎？
在投资世界里，一个人可以靠一次大胜或一次极端却最终应验的预测活很多年。但一次成功证明了什么？市场繁荣时，最漂亮的回报常常落到那些承担了最多风险的人身上。他们是因为预期到好日子、加大了 beta 而聪明，还是只是天生好斗、恰好被事件救了？最简单地说，在我们这个行业里，有多少人是因为错误的理由而正确的？这些就是塔勒布所说的「幸运的傻瓜」——而短期里，他们和真正有能力的投资者很难分辨。
要点是，即使在一笔投资了结之后，我们仍然无法判断它承担了多少风险。投资赚钱了当然不能说明它没有风险，反之亦然。对于一笔成功的投资，你要去哪里，才能看出那个好的结果是必然的，还是上百种可能中的一种（其中许多是不愉快的）？失败的那一笔：我们要怎么判定它是「合理但运气差」的一搏，还是「就该被罚」的乱赌？
那位投资者对所涉风险的评估是否到位？这又是另一个难以回答的好问题。想要一个模型？想想天气预报员。他说「明天下雨的概率是 70%」。下了雨，他是对是错？没下雨，他是对是错？除了 0% 和 100% 之外，任何概率估计的准确性，都只能在大量试验之后才能评估。
那位「著名投资者」就是那些行动带来了好结果的人。她是运气好还是本事大？她承担了多少风险？既然决定业绩的是风险调整后回报，我们能否判断她的回报相对于承担的风险是过多还是过少？我相信答案藏在那些有技巧的、主观的判断里，而不是藏在那些精确却大多不相干的「回报除以波动性」比率里。
那么，到底有风险还是没有？
随意的旁观者很少把这个问题当作难题。但就像投资里大多数方面一样，答案看起来越明显，它就越不可能是真的。
关于风险，许多考量实际上是矛盾的。投资要求我们与未来打交道，而看透未来的难度正是大多数风险的来源。投资中许多方面的实际风险有多大，取决于投资者能在多大程度上对未来有所了解——或者，更好的说法是——能在多大程度上比一般投资者知道得多一些。
举个例子，让我们来看看分散与集中。集中有风险吗？如果你知道未来是什么样子，就没有。分散，顾名思义，意味着愿意以收益换取安全，背后的动机是承认「对未来的了解是不完美的」。大多数投资者会按潜在回报对自己的股票排序，无论正式还是非正式，但我认识的人里，没有谁只买自己预期回报最高的那一只。为什么？因为他们知道自己的排序可能是错的，不想把赌注全压在一只上，结果翻车。对那些看不清未来的投资者来说，集中是有风险的；但对看得清的人来说，集中是最大化业绩的方式，分散反而可能拖累业绩。
那流动性呢？常规智慧说，流动性强的投资更安全；小仓位比大仓位安全。可沃伦·巴菲特和查理·芒格又怎么解释？他们常常积累起找不到其他买家的股票仓位。事实上，他们似乎更愿意持有整家公司，而不是那些可以随时抛售的流通股。然而他们的业绩一直远超同行。答案在于，他们「知道自己在做什么」。他们能区分好公司与差公司，也能判断价格合不合适。而且，鉴于他们的组合不太可能被迫清盘——据我所知，他们也不担心会丢掉工作——流动性不是他们会去担心的那种风险。
最后，那「买有风险的资产」呢？人们经常让我回答一个简单的问题：「布鲁斯·卡什（Bruce Karsh）的困境债务基金有风险吗？」当然有——他买的是那些陷入困境、最终可能破产的公司的债务；这类债务承诺的利息和本金偿付从来都靠不住；可能结果的区间极宽；他的持仓常常流动性不足；而且他的分散程度远不如谢尔顿·斯通（Sheldon Stone）的高收益债券组合那样广。另一方面，布鲁斯常常以极低的价格买入；他经验深厚、团队极有能力；而业绩也表明，他同样「知道自己在做什么」。因此，也许有人会得出结论说布鲁斯的基金没有风险——迄今的业绩也支持这一观点：十七年里，他旗下没有一只基金亏过钱，也没有一年他的基金总回报是负的。（当然，历史业绩对未来表现没有任何意义。）你可以自己判断，但很多事会取决于你对风险下的定义。
所以，我的答案也是一样的：没有正确答案。没有哪个单一的数字能告诉你一位投资者承担了多少风险，也没有哪个单一的数字能告诉你一项潜在的投资蕴含了多少风险。很少有投资资产、策略或工具是「本身就」有风险或本身就安全的。在这个问题上，没有任何答案能在所有投资者、所有潜在用途上都成立。这正是为什么投资从来不容易……却总是有意思。
风险评估的复杂性
我在这一节的目的，是要强调几个原因，说明风险评估远不像波动性所暗示的那样只是「一个数字」，而是多维度的。德勤的里克·芬斯顿在给董事会的简报材料中指出，风险评估必须处理四个使问题复杂化的因素：
- 场景（Scenarios）
- 对冲（Offsets）
- 相关性（Correlations）
- 多米诺效应（Domino effects）
所谓「场景」，里克指的是那些超出正常结果范围的、备选的或非正常的情景——用他的话说是「可能但不寻常的」。
「对冲」翻译到投资世界里就是大家熟悉的概念：分散化。聪明的分散化不只是把资金投在一堆不同的东西上，而是要投在对同一因素反应不同的东西上。在一个良好分散的投资组合里，对 A 不利的因素可能对 B 有正向的、抵消性的影响。
「相关性」则多少相反。它指的是多项投资可能对给定因素做出同向反应的概率。但要警惕的是，当环境变得真正负面时，看似不相关的投资也可能受到类似影响。「在恐慌时」，人们说，「所有的相关性都会变成一」。
最后，「多米诺效应」指的是某个因素导致 A 投资出问题，进而造成 B 投资出问题，又进而打击 C 投资，如此连锁下去的可能性。显然，多米诺效应叠加起来可能比任何单一问题都严重得多，并且极难预见。
显然，由于这些因素以及其它许多因素，风险无法被简化为一个单一的数字，也无法被简单地处理。由于它本质上是多维度的，它只能由有技巧、有经验的个体来做那些本质上必然是主观的判断来应对。而这些个体也必须时刻意识到，自己还有多少不知道的东西。
1998 年新兴市场崩溃、长期资本管理公司（Long Term Capital Management）倒闭、俄罗斯危机接踵而至之际，大多数投资者以为自己的风险仅限于持有的新兴市场证券。但他们很快亲身尝到了被其他渠道打击的滋味——美国公司中在新兴市场有业务的股票、沾过一点主权债的高收益债券基金、以及暴露在这些新兴市场中的私募股权投资——全都跟着倒了霉。
断层线穿过每一个投资组合，使风险管理变得更为复杂。要把它们一一预见很困难，但尽力去预见，正是有效风险管理的核心所在。
请来风险管理专业人士
鉴于上文对风险度量的种种保留，我想大声反对过度依赖外部「专家」来评估投资人员所承担的风险，也反对让他们和诸如 VAR（在险价值）这样的模型来做评估。
首先，由于分析一项潜在投资与评估其风险之间存在不可分割的联系，我对是否任何其他人都能比直接介入的投资专业人士更懂得这件事表示怀疑。在我看来，「风险计量官」听起来就像被请进来指点投资专业人士的「扶手椅上的四分卫」——尽管我承认，在跨多个「竖井」汇总多策略组合的风险、寻找断层线方面，他们可能是有用的。
其次，我真心怀疑真正重要的那些风险是否能够被建模。模型可以告诉我们大多数时候会发生什么、以及「正常情况」下涉及多少风险。但正如我的朋友瑞克·凯恩（Ric Kayne）所说，人人都懂得两倍标准差之内发生的事，但金融史上所有重要的事，都发生在两倍标准差之外。
里克·芬斯顿做了件好事——他把风险分成了两类：适合概率建模的、和不适合的。他把以下要素列为「适合建模」的风险特征：(1) 反复出现的情境；(2) 服从已知规则的过程；(3) 可以指望保持稳定的条件；(4) 可控的环境；(5) 结果范围有限；(6) 各种因素组合必然产生已知结果的确定性。还有什么能比这更不像是描述投资的吗？
鉴于我们面对的是反复出现的情境不多、许多规则未知、结果范围在很大程度上无限制（以及其他因素），我要强烈主张：模型与建模者，在衡量投资风险——也就是真正重要的那些极端风险——方面的用处非常有限。
为收益而承担风险
几年前，我在一份备忘录中引用过凯恩斯勋爵的一句话：「……投机者，是那些承担着他所了解的风险的人；而投资者，是那些承担着他所不了解的风险的人。」（我那时承认过没能验证他真的说过这话，但我现在已经找到了出处。）凯恩斯提出了一个核心要点。在不知情的情况下承担风险，可能是个巨大的错误，而这正是那些在某一时刻买入「风头最劲、最受追捧、绝不可能出事」的证券的人——他们一而再、再而三地所做的事。另一方面，为了收益而聪明地承担已经识别出的风险，是许多最明智、最赚钱投资的基础——尽管（也许正因为）大多数投资者把它们当作危险的投机而嗤之以鼻。
我信奉资本市场方法背后的那些原则。我们是（或者应当是）风险厌恶的——也就是说，如果预期回报相同，我们更偏好安全的投资，而非更冒险的。于是，我们必须被「更高预期回报」所诱惑，才去做更冒险的投资。我们可以接受国库券的无风险利率，但大多数人选择承担额外的风险，去争取更高的回报。说到底，投资者的天职就是聪明地为收益承担风险。做得好不好，正是区分行家和普通人的分水岭。
「为收益而聪明地承担风险」意味着什么？我举一个例子。1980 年代初，一位记者问我：「你怎么能在明知有些发行人将破产的情况下，还去买高收益债券？」不知怎的，那一刻我脑子里闪过一个绝妙的回应：「美国最保守的公司是人寿保险公司。当他们知道所有的人『都』会死的时候，他们怎么还承保人们的生命？」两种活动都牵涉到有意识地承担风险。两者都可以做得很聪明（也可以做得不聪明）。能不能持续从中获利，取决于所采用的方法和它执行得是否高明。对于卖人寿保险的公司，我说，生存和盈利的关键在于以下几点：
- 这是他们意识到的风险。他们知道每个人都会死。因此他们把这一现实纳入了自己的方法。
- 这是他们可以分析的风险。所以他们让医生评估投保人的健康状况。
- 这是他们可以分散的风险。通过让投保人在年龄、性别、职业和地域上保持混合，他们确保自己不会因为偶发事件和大规模损失而集中暴露。
- 这是他们可以确信自己被支付了合理报酬的风险。他们设定保费，使得如果投保人按精算表平均死亡，他们能盈利。而如果保险市场是无效的——例如，公司能以「假定投保人 70 岁死」的价格卖给一位实际上更可能活到 80 岁的人——那他们就能更好地抵御风险，并在事情按预期发生时获得超额利润。
我们在高收益债券中——以及橡树的其它策略中——做的事情完全一样。我们试着去觉察风险——这一点至关重要，因为我们的工作涉及那些被一些简单化的人称作「有风险」的资产。我们雇佣有能力分析投资、评估风险的高水平专业人士。我们对投资组合进行恰当的分散。而我们只在确信预期回报远超对风险的补偿时才出手。
我们多年来一直说：如果价格足够便宜，「有风险」的资产也能成为好的投资。要诀在于知道什么时候是那种情况。这就是——为收益而聪明地承担风险——而最好的检验标准，是长期内反复成功的记录。
风险管理 vs. 风险规避
显然，橡树不会逃避风险。我们在对的时机、对的标的、对的价格上欢迎它。我们——还有你——完全可以规避一切风险。但那样的话，我们也会被保证只能获得无风险利率之上的那一丁点回报。威尔·罗杰斯（Will Rogers）说过：「你得时不时走到树枝末梢，因为果子就在那儿。」我们没谁是冲着赚 4% 来干这一行的。
所以，尽管橡树投资哲学的第一条原则强调「风险控制的重要性」，这与风险规避毫无关系。
通过在我们得到合理报酬时承担风险——尤其是承担别人极度厌恶的那种风险——我们努力为客户创造价值。当用这种方式来表述时，风险在我们流程中扮演多么重要的角色就显而易见了。
里克·芬斯顿在引发本篇的那篇文章里说道：「……你需要确信，那些……风险和暴露是被理解的、被恰当管理的、并且对所有人变得更透明的……这不是风险厌恶；这是风险智能（risk intelligence）。」那正是橡树每天所追求的。
2006 年 1 月 19 日