“困难不在于具有新思想，而在于放弃旧思想。”
约翰·梅纳德·凯恩斯
1935年
无论是凯恩斯的乘数和货币主义对货币的量化方法，都有着理论和现实的缺点，尽管如此，它们仍然是经济增长放缓时应用于公共政策的主导范例。只要看看奥巴马的刺激计划和伯南克的量化宽松计划，就可以发现约翰·梅纳德·凯恩斯和米尔顿·弗里德曼的手在背后运作。旧学派的这种坚持也是新货币战争的一个驱动力，盖因公共债务的扩张。只有在通货膨胀和贬值的帮助下，这些债务才能被偿还。当经济增长减缓时，通过货币贬值从其他国家窃取增长具有难以抗拒的吸引力。然而我们需要更好的解决方案。
幸运的是，经济科学并没有完全停滞。过去的二十年里，包括行为经济学和复杂理论在内的几个学派中，出现了一种新的范式。这种新的概念适度中庸——实践者在许多情况下承认，手头的工具有一个可能性的局限。新学派避免了凯恩斯号称“普遍理论”的必胜信念和弗里德曼的格言：通胀“总是和到处都是”货币性的。
最有希望的新学派是复杂理论。尽管这样取名，其实复杂理论基于几条简单的原则。首先，复杂系统不是自上而下设计的。复杂系统通过演化或不同自主部分的相互作用自我设计。第二个原则是，复杂系统具有涌现性，这是整体大于各部分总和的术语——整个系统的行为方式，无法通过观察其各部分来推断。第三个原则是，复杂系统需要指数级增长的能量来运行。能量可以采取多种不同的形式，但关键是，当你把系统规模增加十倍时，能量需求可能要增加一千倍。第四个原则是，复杂系统容易发生灾难性的崩溃。第三个和第四个原则是相关的。当系统达到一定规模时，因为规模与能量的指数级关系，可用资源耗尽使得能量输入枯竭。简而言之，复杂系统是自发产生的，其行为是不可预测的，可能会耗尽资源并发生灾难性崩溃。将这个范式应用于金融，你可以看到货币战争会产生什幺样的结局。
复杂理论具有很强的经验基础，广泛应用于各种不同的自然和人造系统，包括气候、地震学和互联网。复杂理论在资本市场和货币市场方面的应用已经取得了重大进展。然而，其在人类行为和市场动力学的相互作用方面的应用，仍然是一个相当大的挑战。复杂的人性就像是处于市场复杂性顶端的一台涡轮增压器。更广泛地来看，人性、市场和文明都是相互嵌套在一起的复杂系统，就像是一组俄罗斯套娃。对行为经济学的概述将提供一座桥梁，通向对复杂理论更广泛的思考，相应的潜在动力学如何决定美元的命运，以及货币战争的最终结局。
行为经济学和复杂性
当代行为经济学起源于20世纪中期的社会科学。先驱者如社会学家斯坦利·米尔格拉姆和罗伯特·k·默顿进行了广泛的实验，并通过分析数据，发展了对人类行为的新见解。
罗伯特·k·默顿最着名的贡献，是形式化了自我实现的预言。其要点是，如果一个命题被设定为真，那幺即使它最初是假的，如果该命题本身能改变行为从而把假的前提变为真的，它就可以变为真的。有趣的是，为了说明他的观点，默顿恰好以存款保险实施之前的银行挤兑为例。有一家银行在资金充裕的基础上稳健地开始了一天的营业。然后出现了一个传言说这家银行有问题。虽然传言是假的，但却足以使储户们蜂拥而来试图立刻取出存款。即便经营最好的银行也不会在手头保留100%的现金，因此一次真正的挤兑将使该银行因无法满足储户的要求而被迫关门。银行在这一天结束时倒闭，从而证实了传言为真，即使传言在开始时是假的。传言、由此产生的行为和最终银行倒闭之间的相互作用，说明了信息和行为间存在一种正反馈回路。
默顿和当时其他的主流社会学家并不是经济学家。然而在某种意义上他们是，因为经济学最终是对人类在商品稀缺条件下决策的研究。社会学家们加深了对这些决策过程的理解。前贝尔斯登的首席执行官阿兰·施瓦茨证实了默顿有关自我实现预言的力量。2008年3月12日，施瓦茨告诉美国全国广播公司财经频道（cnbc）：“我们没有看到对流动性的任何压力，更不用说流动性危机。”四十八小时后，受到惊吓的华尔街银行撤回了数十亿美元的信贷额度，随后贝尔斯登走向破产。对于贝尔斯登，这就是默顿思想实验的现实版本。
丹尼尔·卡尼曼、阿莫斯·特沃斯基、保罗·斯洛维奇和其他人在1950年代和1960年代进行的一系列实验，在社会心理学对经济学的影响上造成了突破。通过其中最有名的一组实验，卡尼曼和特沃斯基说明，当受试对象在两种收入方案之间选择时，他们将选择那种具有更大确定性的收入方案，即使它没有更高的收益预期。以下是给予受试对象选择的收益可能性的典型版本：a）$4000和80%的成功概率，或b）$3000和100%的成功概率。对于有效市场理论的支持者，这是一个很简单的问题。80%的概率获得$4000的预期值是$3200（即$4000×0.80）。因为$3200是大于$3000的一种选择，理性追求财富最大化的参与者会选择a。然而，在测试中，有80%的参与者选择了b。显然参与者对“确定的东西”更偏好，即使其理论收益值较低。在某种意义上，这只是谚语“二鸟在林，不如一鸟在手”的一个正式统计学版本。然而结果是革命性的——对金融经济学基础的直接威胁。
通过完美设计的貌似简单的一系列其他实验，卡尼曼和他的同事们发现，受试者对于某些选项因其展示方式不同而有明显的偏好，即便替代的选项会产生完全相同的结果。这些实验为经济学引入了一套全新的语汇，包括确定性效应（规避损失的欲望，也称为风险厌恶）、锚定效应（对于一系列事件中最初结果的过度重视）、孤立效应（相对于共有特性对于单一特性的过度强调）、框架效应（更偏重事物的表达而不是事物本身）和启发法（拇指规则）。整套工作在“前景理论”的主题下进行，对金融经济学家所采取的效用理论，它标志着一种深入的批判。
不幸的是，行为经济学已被政策制定者所采用，不是用来说明行为而是用来操纵行为。伯南克通过印制货币让美元贬值，同时保持低利率来提高通货膨胀“预期”，就是此类操作中最大胆的当代版本。当然还有别的。精心策划的宣传活动，其中涉及公司首席执行官和商业报道记者的非公开会议，要求后者以更有利前者的方式报道商业新闻。这些操纵企图也有其荒谬的一面，例如2009年春天，当数百万美国人失去工作时，拉拉队在有线电视上令人作呕地重复着“绿芽复苏”这个短语。蒂姆·盖特纳在2010年声称的“复苏之夏”则是另一个例子——夏天来而复去，对4400万靠食品券生活的美国人，完全没有复苏可言。这些都是卡尼曼称之为“框架效应”的例子，倾向于偏爱某种结果。
伯南克、盖特纳和志同道合的行为主义者们在政策面未能看到的，可能很容易被默顿所抓住——来自宣传表达而非事物本身的正反馈效应。如果经济很好，信息无须被宣传，事实会自己说话，尽管有所滞后。相反，若现实由崩溃的货币、倒闭的银行和破产的主权财富所构成，谈论绿芽复苏充其量只有有限和暂时的效应。长期的效应是公众完全丧失了信任。一旦宣传牌打了很久却没有相称的结果，人们会本能地不相信官员在经济发展的主体增长上所说的一切，甚至会产生这样一种心态，即便事情有所改善，人们仍会保持谨慎观望。这并不代表行为经济学的失败，而是政策制定者的滥用所致。
行为经济学具备有力的工具，并能提供极好的洞见，尽管偶尔会被滥用。当其用于回答问题而不是强制得到结果时，效果最好。探究凯恩斯主义的悖论是行为经济研究最富成效的一个方面，并有可能缓和货币战争。凯恩斯主义部分是为了克服节约悖论而提出的。凯恩斯指出，在经济困难时期，个人会通过减少开支和增加储蓄来应对。然而，如果每个人都这样做，境况只会变得更糟，因为总需求被破坏，而这将导致企业倒闭和失业率上升。凯恩斯主义式的政府开支曾被认为可以弥补私人开支的不足。但今天政府开支的增长如此惊人，主权债务负担如此之大，人们无疑会预期，除了可用的付款手段，将需要通货膨胀、高税收和违约的某种组合来协调这种债务负担。政府开支并未刺激多少私人开支，反而使债务负担恶化，并可能增加私人储蓄的倾向。这是一个看来很适合行为经济学家探索的难题，结果可能是发现，政府的短期紧缩可以通过增加信心去开支来改善长期的经济前景。
复杂性理论
我们对复杂系统的定义包括了自组织、不可预测、对能量输入指数级增加的需求以及潜在的灾难性崩溃等。另一种理解复杂性的方式是将它与复杂的东西相比较。一块瑞士表可能很复杂，但并不等于复杂性。各种齿轮、弹簧、钻石、轴和套的数量和大小使之显得复杂。然而，各部分并不彼此交流。它们相互接触，但不互动。一个齿轮不会因为其他齿轮认为这是一个好主意而扩大自己。弹簧也不会自组成一摊液态金属。手表是复杂的，但是，复杂性比复杂包含的内容要多得多。
复杂系统始于被称为自主主体的个体，他们作出决定并在系统中产生结果。这些主体可以是海洋食物链中的物种或是货币市场中的个人投资者；他们的动力学是相同的。要成就复杂性，系统首先需要多样化的主体类型。如果主体是相似的，就不会产生有趣的结果。如果他们是多样化的，就会对各种输入做出不同的反应，从而产生更多不同的结果。
第二个要素是连接性。这表明各个主体通过一些渠道相互连接。在电网中这就是电力线，在社交网络中这就是推特文，无论如何，各个主体间必须有一种相互接触的方式。
第三个要素是相互依存，这意味着各主体相互影响。如果某人不知道外面有多冷，他向窗外望去看到每个人都穿着大衣，可能也会选择穿大衣。但这个决定不是自发的，他也可以选择只穿一件毛衣——在这种情况下，个人穿大衣的决定，部分地取决于他人的决定。
最后一个要素是适应性。在复杂系统中，自适应不仅仅是指改变，更多是指学习。例如采取“买入并持有”策略并多次在华尔街亏损的投资者，可能随着时间的推移学习到，需要考虑另一种投资策略。这种学习可以是集体性的，因为人们会迅速分享经验教训，无须每个投资者都有直接体验。主体多样、连接、相互依存和适应性是复杂系统的基础。
要了解一个复杂系统如何运作，必须了解这四种要素中每一种的程度。设想其中每一个都带有数值为0到10的表盘。数值为1时，系统是平淡的。它可能有复杂性元素，但除此之外没有别的什幺东西。多样性低，连接性和相互依存性弱，几乎没有学习或适应性。数值为10时，系统是杂乱的。主体从太多不同的来源接收到太多信息，因此在决策时被相互冲突和过多的信号所阻挠。
其中最复杂的部分是密歇根大学的斯科特·佩奇所称的“有趣的中间段”。这意味着当表盘数值在3和7之间时，每个数值对应的状态都与其他的不同。每个数值都允许不同主体间的信息、互动和学习良好畅通，又不会太过分而使系统陷入杂乱。这是复杂性的核心——一个持续产生令人惊讶的结果但又不会崩溃的系统。
复杂系统有两个进一步的特点，它们在货币市场和美元的应用中有着极端的重要性，即涌现性和相变。
说系统有涌现性就等于说整体大于其部分之和。品尝美味温热的苹果派，比观看面团、糖、苹果和黄油这些原料更有趣。若系统是高度复杂的，涌现性要强势得多，并且意想不到。气候是人们研究过的最具复杂性的系统之一。建模极其困难，可靠的天气预报，最多只能大约提前四天作出。飓风就是气候的涌现性。飓风的构成因素如低气压、暖水、对流和其他类似物，都很容易观察到，但其产生的确切时间和地点却无法预测。只有看到时我们才知道它出现了。
涌现性的最好例子可能是人类意识。人体由适当比例的氧、碳、氢与微量的铜和锌组成。如果将这些成分加入大桶中，小心搅拌，甚至将混合物电搅拌，也不会发生什幺。然而同样的成分结合后通过dna编码，却会产生一个人。碳分子中没有什幺东西可以提升思想，氧分子中没有什幺东西会提示演讲或写作。然而复杂性的力量恰恰以这些成分产生了这些功能。思想从人类的心灵中涌现，就像气候中的飓风一样，采用的是相同的复杂性动力学方式。
相变，被用来描述当复杂的系统改变状态时发生了什幺。火山爆发，其状态从休眠变为活跃。股市在一天中下跌20%，其状态从良好有序变为杂乱无序。如果黄金的价格在一周内翻了一番，美元的状态将从稳定变为自由下跌。这些都是复杂系统中相变的例子。
不是每一个复杂系统都可能出现相变，系统本身必须处于“临界状态”。这意味着系统中的各个主体是这样组合的，其中一个的行动会触发另一个行动，直到整个系统彻底改变。临界状态系统中一个很好的相变例子是雪崩。在平坦表面上的正常雪原是相当稳定的，然而，同样数量的雪花在陡峭的斜坡上就可能处于临界状态。新的雪花会飘落一段时间，但最终一片雪花会扰动另几片雪花。而那些雪花将会扰动更多相邻的雪花，直到产生一次小滑坡，带动更多的雪花。在此过程中雪球越来越大，直到整个山坡上的雪原松动。人们可以归咎于最后一片雪花，但更应该归咎的是山坡上不稳定的雪原。雪原处于临界状态，迟早会崩溃，如果这片雪花没有造成雪崩，可能下一片就会。
同样的过程发生在股市崩溃时。买单和卖单不断地在市场上出现，就像山坡上的雪花。有时买方和卖方的匹配高度不平衡，于是一张卖单触发了另一些卖单，这种情况由交易所公布后，引发了更多投资者的卖单。滚雪球的过程很快失控，更多事先设定的“止损”规则触发了卖单自动执行。这个过程是自我反馈的。有时整个过程会自行消亡，因为在雪中有许多小变动，但对雪原的伤害不大。有时整个过程呈指数级增长，直到系统以外的某种干预介入。这种干预可以是暂停交易，通过大的买手财团来逆转买卖流向，甚至是关闭交易所。一旦滚雪球的过程停止，复杂系统就会返回稳定的非临界状态，直到下一次。
近期日本仙台附近的多个大灾难，完美地说明了相变如何在大自然和社会中发生，以及崩溃如何从一个系统传播到另一个系统，如果这些系统均处于临界状态。板块、海洋、铀和股票市场是互不相干的复杂系统。然而，它们可以像某种类型的元系统崩溃那样互动。2011年3月11日，日本东海岸太平洋底的板块构造移动造成了9.0级特大地震。太平洋底的推动把能量从一个系统（地壳），转移到另一个系统（海洋），造成了10米高的海啸。海啸粉碎了几个核反应堆，再次转移能量并造成了另一场灾难，这次是反应堆中的铀和钚燃料棒被部分熔毁。最后，反应堆熔毁造成的恐惧导致了东京股市崩溃，两天内股价下跌超过20%。地震和海啸是自然系统，核反应堆是天然铀和人造工程的混合体，而证券交易所完全是人为的。然而，它们都受到嵌入复杂系统的临界状态动力学的支配。
重要的是，相变可以因很小的原因而产生灾难性的影响——单片雪花导致雪崩从而毁灭了一个村庄。这就是所谓的黑天鹅背后的秘密。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布在他的《黑天鹅》中普及了这个概念。在书中，塔勒布正确地否定了用正态分布——钟形曲线——作为理解风险的模式。问题是他推翻了一个范式，却没有构造另一个来取代它。塔勒布对数学建模似乎有些不屑，宁可摆出哲学家的姿态。他称所有可能的灾难事件为“黑天鹅”，就好像说，“事情会发生”，然后置之不顾。这个术语被分析家和决策者们广泛采纳，他们了解到“事情会发生”，但却不理解隐藏其后的动力学和复杂性。然而，人们本来是有可能做得更好的。
雷击引起的森林火灾是一个很有教育意义的例子。无论火灾破坏了一棵树还是100万英亩的森林，都是一道闪电引起的。简单的直觉可能会认为，大闪电会引起大火灾，小闪电则引起小火灾，但这不是事实。同样的闪电也可以不引起火灾或是引起灾难性的大火灾，一切取决于临界状态。这就是为什幺黑天鹅使我们惊讶的原因。它们被称为极端事件，但它们可以更精确地被称为日常事件的极端结果。极端结果会以某种频率发生；正是我们未能发现的日常事件（因为它如此平凡）触发了它们。对系统的研究向我们展示了日常事件是如何变成黑天鹅的。就像雪崩，真正重要的不是最后一片雪花而是整片雪原。
我们还需要两个概念来充实对复杂性的理解。一个是程度分布，涉及复杂系统中从温和事件向极端事件变化时的频率改变。一个是规模概念。
应用于金融经济学中的钟形程度分布曲线表明，温和事件总是发生，而高度极端事件几乎从未会发生。但钟形曲线只是一种类型的程度分布；还有许多其他的，也常用幂律来描述复杂系统中许多事件的程度分布。幂律分布的示性曲线如图2所示。
在这个程度分布中，与前面一样，事件的出现频率用竖直坐标记录，事件的严重程度用水平坐标记录。在钟形曲线中，极端事件的发生远少于温和事件。这就是为什幺向右端（更极端的事件）移动时曲线向下倾斜（较不频繁的事件）。然而，在幂律和钟形曲线之间有一些关键的差别。一方面，钟形曲线（见图1）在靠近竖直轴的区域是“胖”的。这意味着温和事件在钟形曲线分布中更频繁地发生，而在幂律分布中则相对较少。至关重要的是，幂律曲线不会像钟形曲线那样接近水平轴。这条曲线的“尾巴”继续向右侧远处延伸，与水平轴隔开一段距离。这就是着名的幂律“肥尾”，它与钟形曲线的尾巴形成对比，后者几乎触及了水平轴，而幂律曲线的尾巴显得好像不会触及水平轴。这意味着在幂律分布中，极端事件更频繁地发生。
b图2：幂律程度分布曲线/b
电视和博客中充斥着关于幂律肥尾的讨论，尽管常常更像是陈词滥调而不是对其实质的理解。更少被理解的是规模的作用。为了方便起见，图2中所绘的曲线，在某一点结束。然而理论上，它可以永远向右延伸而不会触及水平轴。这种延伸会使灾难的可能程度，达至无法想象的领域，比如十级地震这类从未记录过的某种东西。
尾巴的长度会有限制吗？有的，在某一点，肥尾会竖直下降到水平轴。这一截点标识了系统的界限。系统中的最大灾难，不会超过系统本身的规模。一个例子是偏远岛屿上的活火山。火山与岛屿构成一个处于临界状态的复杂动力学系统。火山爆发可能发生了几个世纪，造成各种程度的破坏。最后火山完全爆炸，岛屿下沉，什幺也没有留下。该事件是极端的，但受限于系统的规模——一个岛屿。灾难不可能大于它在其中发生的系统本身。
这是一个好消息。坏消息是，人造系统的规模正不断扩大。电网越来越大并且相互连接更多，道路系统扩展，互联网的节点和交换不断增加。更坏的消息是，灾难性风险和规模的关系是指数级的。这意味着，如果系统的规模加倍，风险不仅是加倍，更可能是十倍。如果系统规模再次加倍，风险增加为一百倍。再次加倍，风险增加为一千倍，以此类推。
金融市场是一个无可比拟的复杂系统。数以百万计的交易者、投资者和投机者是自主主体。这些主体在其资源、偏好和风险承受度方面各不相同。他们或看好牛市，或看衰熊市，或是长线操作，或是短线炒作。有些人投入几十亿美元，有些人则只有几百块。这些主体紧密连接。他们在交易所、经纪人、自动执行系统和信息流网络中进行交易和投资。
相互依存也是市场的特征。当2007年8月初次贷危机来袭时，东京股市大幅下跌。一些日本分析家最初对美国次贷危机为什幺会影响日本股市感到十分困惑。原因在于，日本的股票是流动的，可以出售回笼现金，以满足美国次贷仓位的保证金要求。这种类型的金融传染，是带有报复性的相互依存关系。
最后，交易者和投资者如果没有适应性，就什幺都做不成。他们观察交易流和群体反应，通过信息服务、电视、市场价格、聊天室、社交媒体和面对面的交谈在持续的基础上学习，并作出相应的反应。
资本和货币市场呈现出复杂系统的其他标识。在技术分析人员钟爱的一再出现的价格模式中可以观察到涌现性。峰和谷、“双顶”、“头和肩”以及其他技术图线模式是所有系统因复杂性而产生涌现性的实例。相变——快速极端变化——则以市场泡沫和崩溃的形式出现。
把资本市场作为复杂系统的大部分工作还只是理论性的。然而，首先由伯努瓦·曼德尔布罗特指出，存在着强有力的经验证据证明，某些市场价格的变动幅度和频率呈幂律程度分布。曼德尔布罗特说明，这些价格变动的时间序列具有所谓的“分形维数”。分形维数是大于1和小于2的一个数，可以表示为一个分数，比如1½；“分形”与“分数的”在词的形态上有相似之处。一条普通的曲线有一个维度（长度），正方形有两个维度（长度和宽度）。而分形维数1½代表介于两者之间的一种东西。
一个熟悉的例子是日报和财经网站上无处不在的股票价格图。图本身包含多于一条线（有数百条线），但小于整个方形（有大量未被这些线填充的空间）。因此，它具有介于1和2之间的分形维数。股价上下的不规则起伏是一种涌现性，股价崩溃则是相变。
无论把图线放大为以小时、天、月或年来计，都会出现类似的分形模式。观察货币、债券和衍生品市场的其他图形，也会得到类似的结论。这类图形显示价格的变动，因此风险按照幂律分布，而图线的分形维数明显大于1。这些特征与风险正态分布相左，而与复杂系统中事件程度的幂律分布相一致。虽然在这方面还有更多工作要做，但是把资本市场看作具有幂律程度分布的复杂系统是很有说服力的。
这就使分析回到规模问题。什幺是货币和资本市场的规模，它又如何影响风险？如果灾难性崩溃是规模的一个指数函数，那幺规模的每次扩大都会导致风险的大幅度增加。如今资本市场的规模不断扩大，这就是为什幺黑天鹅会持续以更多的数量和更大的力度到来。
对今天资本市场规模的考虑就像试图在英尺、码或米等单位发明以前测量一块场地的大小一样。使用复杂性和临界状态动力学计算市场风险的公认尺度尚未出现。地震在历史上广为人知，但用来测量地震强度和频率的里氏震级直到1935年才被创建。地震是复杂性地质板块系统中的相变，用里氏震级测量到的频率与强度间的关系也对应于幂律。股票市场图与地震仪读数的相似（在下面的图3中看得很清楚）并非巧合。
b图3：地震仪读数示例/b
需要一段时间使实证工作赶上这一领域的理论工作。诺贝尔经济学奖正等待某人来发现最佳尺度并计算出幂律曲线的精确参数。但无须等待这项工作完成，就可以从理论上得出合理的推论。即使在里氏震级提出之前，将建筑物建在已知的地质断层带上也不是一个好主意。同样，即使在缺乏完美实证的今天，忽略资本市场的复杂性和幂律也不是一个好主意。资本主义的大厦可能就会在此期间塌陷崩溃。
当下，我们可以对资本与货币市场风险属性的统计作出有价值的推论。无论用什幺标准，市场的规模在过去十年里无疑是急剧增加了。一系列的交易所并购创建了全球性的超级交易所。放松管制，使商业银行得以与投资银行联合运作。失衡的资产负债表运作和分离的中转渠道建立了一个次级的影子银行系统，它已经与可见系统一样大了。2000年6月到2007年6月间，恰好在市场崩溃之前，外汇衍生品的场外交易金额从15.7万亿美元增加到57.6万亿美元，增至367%。同期，利率衍生品的场外交易金额从64.7万亿美元增加到381.4万亿美元，增至589%。而在同样的七年里，股票衍生品的场外交易金额从1.9万亿美元增加到9.5万亿美元，增至503%。
根据华尔街通常的风险评估方法，这些增幅并不令人担忧。因为它们的组成既包括长线仓位也包括短线仓位，按照风险价值法，这些金额会相互抵消。对于华尔街来说，风险总是在净仓位。如果有10亿美元的长线股票仓位和10亿美元高度相似的短线股票仓位，那幺根据风险价值法，将从长线仓位中减去短线仓位，得出的结论是风险相当低，有时接近于零。
在复杂性分析中，观点则完全不同。不是从长线仓位中减去短线仓位，而是将它们叠加在一起。每1美元的名义价值代表了系统中一些主体间的联系。每1美元的概念价值创立了某种相互依存的关系。如果相连的一方失败，开始时银行的某净仓位，将立即成为总仓位，因为“对冲”已经消失。从根本上讲，风险在总仓位，而不在净仓位。当总仓位增加至500%时，由于规模与灾难事件大小的指数级关系，理论风险增加至5000%甚至更多。
这就是2008年金融系统如此惊人崩溃的原因。次级抵押贷款就像是引发雪崩开始的那片雪花。次贷损失实际上低于3000亿美元，与恐慌的总损失相比，只是一个小数目。然而，雪崩开始后，一切都被卷入其中，整个银行系统处于危险之中。将衍生品和其他工具包括在内，总损失达到6万亿美元以上，比次贷的实际亏损高出了一个数量级。监管者因为忽视了动力学和尺度的临界状态，“没有看到它正到来”，而银行家们则因此不断为问题的规模而感到“惊讶”。监管者和银行家们使用了错误的工具和错误的度量标准。不幸的是，今天他们仍无寸进。
当一个自然系统到达临界点并通过相变崩溃时，它自动经历了一个简化过程，系统规模大大减小，从而降低了出现另一个超极端事件的风险。然而这在所有的人造复杂系统中均不成立。政府以救援和印钞的形式干预，可以暂时阻止一连串失败，但不能使风险消失。风险潜伏在系统中，等待下一个导致不稳定的事件。
解决因系统发展到超大型而造成风险的一种方法，是使系统变小，即为除垢。高山滑雪巡逻队会在每天滑雪前向不稳定的积雪斜坡投掷炸药，就是通过除垢即减少雪的总量来降低雪崩的危险。在今天的全球金融界，相反的事情正在发生。中央银行家们的金融滑雪巡逻队把更多的雪堆上山坡，现在的金融体系比2007年初市场崩溃前更大更集中。
除了全球金融除垢，复杂性风险的另一个解决方案是保持系统的规模不变，但不让任何一个组件增长太大以使系统本身更鲁棒。这相当于将有更多的规模较小的银行，但资产总额不变。几年前，摩根大通银行还是四家独立的银行：jp摩根银行、大通曼哈顿银行、汉华银行和纽约化学银行。今天若把它再次分割可能使金融体系变得更加鲁棒。事实则相反，与2008年相比，今天美国的银行变得更大，衍生品更多。这使得一场新的崩溃，比2008年更大的崩溃，不只是一种可能，而是一种确定。到了下一次，它真的会大不相同。基于理论，政府将无法制止下一次崩溃，因为下一次崩溃会比政府更大。5米的海堤将面临10米的海啸，堤坝将会倒塌。
复杂性、能量和货币