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7年，即伯克谢尔·海舍威购入国立赔偿公司（National Indemnity pany）
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（General ReC o r p o r a t i o n ）。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1 00亿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1 9 9 8年完成1 6 0亿美元的兼并，使伯克谢尔·海舍威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—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。伯克谢尔·海舍威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。
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手。2 0年前，由飓风引起的x美元的赔偿现在很容易成为价值1 0 x美元的赔偿。”
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：“既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—阿吉特·杰恩（Ajit Jain） 来经营我们的超级灾难业务，他对伯克谢尔·海舍威的价值是无比巨大的。”
阿吉特是伯克谢尔超级灾难业务的开创人也是“领路天才”。生于印度，毕业于哈佛商学院的阿吉特曾为I B M公司和麦肯锡咨询公司（McKinsey Consulting） 工作过，尔后他加盟
了伯克谢尔·海舍威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，并且认识到伯克谢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·蒙格，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，惟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。（回过头来想想主要集中投资者的业绩史：凯恩斯、蒙格、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，但是蒙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1 5％也不要四平八稳的1 2％。
一切都取决于成功的可能性
“我喜欢的模式—用一种简化的概念来解释普通股市场发生的情况—就是赛马场上的赢家分享全部赌金的方法。”查理在一次南加州大学的演讲中解释道。“如果你仔细想想，就会明白赛马场分享赌金的方法就是一个股票市场系统。每个人都进去押注，机会也随着赌注的变化而改变，这就是股市所发生的情况。”
顺着这条思路，查理以他独有的方式解释道：“就连傻瓜也能看出，一匹马如果载重量小、获胜纪录高，且占位有利，要比另一匹载重量大、纪录差的马有大得多的获胜机会，等等。
但如果你看一下场内的投注比率，坏马投注赔率为1 0 0∶1，而好马则为3∶2，这下从统计学讲哪种是最佳赌注就很难分清了。价格变化的方式使你很难找出计算赌金的系统。”查理的赛马类比对投资者是最好的写照。投资者经常被高投注比率但又毫无获胜机会的投资所吸引；或者有时投资者选择有把握的投资，但又没有充分考虑回报率。对我来说，在赛马场上或股市上最明智的做法是按兵不动，耐心等待，直到那匹好马出现在有很大获胜机会的位置上才出击。安德鲁·贝依（Andrew Beyer）是《华盛顿邮报》的专栏作家，也是好几本纯种马赛马书籍的作家，曾花了几年的时间观察赛马场上的人下注，他看到太多的人由于鲁莽急躁而输钱。在赛马场上就如同在其他地方一样，赌徒心理—马上参与其中的急不可耐；押注、掷骰子、拉杆，做点什么—促使着人们愚蠢地下注而毫不考虑自己在做什么。贝依对这种急于参与游戏的心态很了解。他忠告游戏者在下注时使用两种战略：一种为游戏下注，另一种为认真下注。认真下注是为那些严肃的玩家基于下述两个条件而设置的：（ 1 ）对马获胜能力有很大的信心； （ 2 ）回报比率比一般情况要高。认真下注法需要大笔的资金。而游戏下注，正如名字所显示的，是为那些毫无获胜把握，只凭预感急于满足参与心态的人而设置的。他们只是小笔赌资，永远不要允许他们成为赌博者赌资中占大头的部分。
当赌马者开始混淆认真下注与游戏下注的界限时，贝依说：“他将不可避免地迈向最终导致他手忙脚乱、胡乱下注的深渊，他的选择也将没有强弱之分。”
一种新的思维方式
将数学和概率计算应用于投资决策之中，这个理念似乎颇具挑战性，而且你不是惟一感到害怕的人。正如查理·蒙格所指出的那样，多数人“在与普通概率和数字打交道时都像一个
十足的傻瓜。”努力学习概率论是否值得呢？毫无疑问值得。还是让我们暂且退一步，回顾一下我们本章所学内容从而有一个整体概念。
当我们检验沃伦·巴菲特管理证券的方法时，我们首先注意到的是他坚信在高概率事件上下大赌注。这使得我们提出第一个问题：什么是概率？我们如何决定它的大小？
概率的计算
如果你所调查的事件仅有有限的几种结论，概率计算就是简单的加减乘除法。一个骰子只有6面，所以其中任何一面朝上的概率为1 / 6。如果可能结果的数量是无限的，而且你能找
到大量过去的事例，你可以基于频数分布得出概率。这就是我们预测远期天气状况的方法，这也是汽车承保商建立不同级别驾驶员保险费率的方法。
如果可能结果的数量是无限的，但你无法得到充足的重复数据以建立频数分布，那你只有使用主观概率分析法，尽可能收集较多的信息。在这种情况下，你的概率数据与你对自己分
析的信心水平相一致。不管使用上述哪种方法，你最终的结果是决定某事件将发生的机率并用百分比来表示，如5 0％、7 0％或其他。这就是你基于目前最佳信息所得出的概率预测。但是如果新的信息又出现了该怎么办呢？
调整计算以包括新的信息
假如新信息出现了，又假设该信息明确地表示，局势将因条件的改变而改变，此时你将面临一个决策树：如果X发生，成功的概率为5 5％，如果Y发生，成功的概率将变为7 0％。这就是贝叶斯分析法。你得出的结论可能会比较复杂，因为它有多种变量，但决策的过程是相同的：考虑每种变量，收集所有可得的资料，从多方面全面彻底地对每种情况进行分析，然后对每种结论进行概率计算。当然，如果你对数字很在行，它会有所帮助，但它不是一个必要的天赋。现在，我们对概率论有了充分的了解，我们可以回答第二个问题了：
你应该赌多少？换句话说下多大的赌注为大？
决定赌注的大小
凯利优化模式将告诉你下注多少，并以分数的形式来表示。当整体局势是复杂而易变时，就如同股市的局势那样，你不可能机械地套