Wie die Erfindung von Tabellenkalkulations-Software Entfesselt die Wall Street auf die Welt

Illustration: Elena Scotti (Fotos: Getty Images) Janet BurnsToday 1:45pmFiled zu: MicrosoftFiled: Microsoft

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In 2010, ein paar Forscher veröffentlichten eine umstrittene Wirtschaft Papier. Es wurde zitiert von der britischen Politiker zu rechtfertigen Sparmaßnahmen, die die Initialzündung für Wirtschaft und Beschäftigung-Krisen-und anti-sparpaket-Proteste—Maßnahmen, die die Vereinten Nationen später als “Straf -, mean-spirited, und oft gefühllos” zuzufügen “großem Elend.” Im Jahr 2013, aber diese weithin einflussreichen Papier zu finden war, wurden erheblich verfehlt in seinen Schätzungen, zum Teil Dank einem einfachen spreadsheet-Fehler: insbesondere “ein paar Zeilen Links aus der Gleichung für den Durchschnitt der Werte in einer Spalte,” the Guardian ” schrieb zu der Zeit.

Dieses berühmte foul-up ist nur einer von vielen Fällen, wenn der digitale Vorhersagen haben, lassen Sie uns nach unten, erstellen einen scharfen Kontrast zwischen der Realität der Dinge und was die zahlen vorausgesagt.

Seit fast 40 Jahren, Menschen, die finanzieren und gestalten die Märkte der Welt verlassen sich auf diese Arten von Vorhersagen mithilfe von digitalen tools, um die Berechnung der potentiellen Risiken, Vorteile und langfristige Szenarien der einzelnen Produkte oder Investitionen. Leute, die studiert haben, finanzieren den übergang in Technologie, oder wer sah es aus Erster hand sagen, dass diese Innovationen können alle zurückverfolgt werden, um eine Spiel-ändernde Art der software: die Tabellenkalkulation.

“Ich Vergleiche Tabellen ein computer-Spiel für die Führungskräfte.”

Mit dem Aufstieg von Tabellen und personal Computer, der Jahrhunderte alten Handel Industrie und “Börse”—die bisher stützte sich auf Tontafeln, Teleskope, oder Telegraphen, der für einen Wettbewerbsvorteil—hat auch eine integrierte brand-neue Bereiche der monetären Aktivität suchen oft zu binden, morgen ist der Umsatz in der heutigen unteren Zeile.

Laut einigen Experten, die notorisch unvollkommenen Arbeitsblatt könnte auch verantwortlich sein für eine gewisse Fehlbarkeit scheint endemisch zu modernen Märkte—mit anderen Worten, erstellen Schwachstellen in unserem Finanzsystem und den Möglichkeiten, mithilfe von Daten, die nur im Nachhinein Vorhersagen kann.

Zahlenverarbeitung und Risiko: eine (sehr) kurze Geschichte

Laut tech-Historiker Martin Campbell-Kelly, die oben genannten 2010-Tabelle Fehler wurde “eine absolute Katastrophe” für die Politik, die hatte, pries das Papier in Großbritannien und den USA. Aber es war nicht gerade überraschend.

Campbell-Kelly, professor emeritus an der University of Warwick und ein bekannter Experte in der computer-Geschichte, sagte in einem Telefon-interview, dass unter Berufung auf intel von elektronischen Tabellenkalkulationen hat immer mit einem gewissen Risiko.

“Ich Vergleiche Tabellen, um ein computer-Spiel für Führungskräfte”, sagte er. “Sie simulieren Reale Situationen, und Sie können die Parameter ändern, um zu sehen, wie unterschiedlich die Szenarien zu spielen.”

Wie die große Arbeitsblätter, die früheren Generationen von Buchhaltern und financiers verteilt auf die Tabellen zu füllen, in Länge (daher der neue Begriff “spreadsheet”), elektronische Versionen haben ein relativ einfaches layout: große Netze, angeordnet in Spalten und Zeilen, die Benutzer zu protokollieren und vergleichen Ihre Daten side-by-side-als numerische Werte, wie z.B. die Kosten für dieses oder jenes Produkt im Laufe der Zeit.

Im Gegensatz zu traditionellen Arbeitsblättern, die durch Dutzende oder Hunderte von Stunden zu tun komplizierte Mathematik von hand, elektronische Arbeitsblätter angeboten, die einen Großteil der Arbeit für Benutzer, mit integrierten Formeln zur Berechnung von Hunderten von Werten entsprechend der Vielzahl von Variablen.

Wenn Tabellenkalkulations-software, die weithin bekannt wurde in den 1980er Jahren, Finanzen Arbeiter konnte plötzlich weniger verbringen Ihre Tage mit Stift, Papier und die noch-in-verwenden Sie den HP-12C Taschenrechner ausführen zahlen, obwohl die frühesten Programme könnte noch ein paar Stunden dauern, um komplette Berechnungen.

Müll in…

Auch bei dieser Technologie automatisch vorgestellt, vor-und Nachteile, Campbell-Kelly, sagte. “Mit physikalischen Tabellen, es war viel mehr Arbeit, aber man müsste eine viel intimere Kenntnis dessen, was tatsächlich drin. Mit computer-Tabellen, es sind die zugrundeliegenden Formen in Ihnen, dass Sie wahrscheinlich nicht bewusst sein.”

Insgesamt, sagte er, “Es gibt ein echtes problem mit Tabellen, die schon immer ein echtes problem: Sie haben sehr schlechte Fehler-überprüfung Fähigkeiten. Sie können überprüfen, für einige Dinge, wie die zirkuläre Definitionen, in denen zwei Variablen sind Co-abhängig in einer Weise, die Sie nicht sein sollte.”

“Aber wenn Sie haben einen Fehler auf einer Kalkulationstabelle, es ist eigentlich sehr schwer zu erkennen—nicht wie mit einem computer-Programm, wo gibt es tools für die überprüfung der software im Allgemeinen. Die Durchschnittliche computer-Programm ist sehr viel sicherer als der Durchschnitt-Tabelle.”

“Eigentlich sind Sie ziemlich anfällig für kleine Fehler, und sehr spröde ist, und es keinen Mechanismus für das erzählen Sie, wenn Sie aus den Fugen geraten.”

Zu Witz, sagte er, “Eine Analyse in den 80er Jahren festgestellt, dass ein überraschend hoher Anteil von Tabellen enthaltenen logischen Fehler.” Kurz gesagt, diese Art der Programmierung können Fehler verursachen ein Programm nicht korrekt arbeitet—wie durch die Herstellung von falschen oder unerwarteten Ergebnissen, zum Beispiel—, ohne dass es heruntergefahren oder “crash”, die machen es offensichtlich, dass es ein problem gibt.

Campbell-Kelly wies darauf hin, dass die Qualität der Daten, die Benutzer-Stecker in Tabellen können einfach Pause machen oder die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu.

Er erinnerte sich an einen Satz, der gekommen ist, um zu bestätigen, diese Art von problem unter Programmierern und anderen Zahl-Handler: “Garbage in, Garbage out.” In anderen Worten, wenn die Informationen zu einem bestimmten Thema, die eingegeben wird, in das Programm ist lausig, oder eng repräsentativ ist, und/oder das Programm ist fehleranfällig, die Daten, die er produziert, wird wahrscheinlich Koje.

Doch sind wir von Natur aus scheinen Vertrauen, diese Arten von zahlen, also die Alternative version, der Satz: “Garbage in, gospel out”.

Tabellen-Laufwerk die digitale revolution, die trotz Ecken und Kanten

Von den späten 1970er Jahren, die Arbeiter an der Wall Street wurden bereits mit rudimentären E-Mail-Vorgänge, indem Sie unter den ersten zu übernehmen persönliche Computer außerhalb der Wissenschaften, die Wissenschaft, und zu Hause Bastler, nach Technologe David Wolfe. Aber Finanzen Liebesaffäre mit Computern wirklich zog in den frühen 80er Jahren, wenn die Tabellen angekommen, und Unternehmen begannen wir, in-house-Schulung der Mitarbeiter für dieses tool, das auch heute noch überraschend wenige von uns sich wohl fühlen mit.

In der Zeit, die bahnbrechenden Programme, die VisiCalc—die erste digitale Arbeitsblatt, und “die ‘killer-app’ für den Apple II,” Wolfe sagte—zusammen mit Lotus 1-2-3, die angebotenen erweiterten Funktionen in einigen Bereichen, und ebenso steigerte IBM-PCs.

Nach Wolfe, co-Direktor des Innovation Policy Lab an der University of Toronto ‘s Munk School of Global Affairs and Public Policy”, Der Tabellenkalkulation sofort begann immer abgeholt von der financial services Branche für seine Fähigkeit zu tun, “was wäre wenn” – Berechnungen, wie: Wenn sich der Preis ändert sich von 1% auf 2% Prozent, wie wird es Auswirkungen auf mein investment-Kapital?”

Fast sofort, die Wall Street auch begonnen, mit der Technologie, um neue, komplexere Arten von Handel und Investitionen. “Es wurde eine unglaubliche Zeit-saver-tool, sondern auch zu spielen begann, in die Schaffung von Derivaten,” Wolfe erklärt. Diese Art von Transaktion, die zurückreicht tausenden von Jahren in seinen frühesten Formen, um einen vereinbarten Wert, der für bestimmte Ressourcen zwischen zwei Parteien, die sich im Laufe der Zeit, und wird Häufig verwendet, in der Hoffnung auf eine Stabilisierung der Märkte oder (vielleicht häufiger) Rechen in Prozentsätze, wenn die Ressourcen’ real-Welt-Wert nach oben geht.

“Hypotheken-Derivate, Derivate Zukunft—Sie kamen aus der Fähigkeit zur Bündelung von Produkten zusammen und berechnen die abgeleiteten Werte für Sie,” Wolfe sagte. “Das ist, wo die Schnittstelle zwischen personal computing und Tabellen schien zu passieren.”

Jeffrey R. Diehl, Executive Director und CEO von Rhode Island Infrastruktur-Bank, erinnert sich der übergang zu den Tabellen deutlich, ebenso wie der Anstieg der Derivate und andere höhere-tech-Handel: an der Zeit, Diehl hatte gerade absolvierte sein MBA-genommen und einen job bei J. P. Morgan.

Diehl sagte in einem Telefon-interview, dass er denkt, Tabellenkalkulationen haben letztlich geholfen, stärken und erweitern die Finanzbranche für die bessere, aber es war nicht immer glatt Segeln, vor allem am Anfang. Und obwohl das Unternehmen computer-training-Programm, Diehl sagte, sein Chef hatte immer ermutigte ihn zu überprüfen Sie die zahlen mit der hand, und die Fähigkeit entwickeln, “einen Blick auf Sie und sehen, wenn Sie deaktiviert sind.”

Während dieser Jahre, Diehl hauptsächlich arbeiteten mit Währungs-und Anleihe-Börsen, die erfordern komplexe Berechnungen rund um internationale Märkte. Eines Tages, als er beschäftigt war, zu initiieren, ein first-of-its-Kind-digital exchange, warf er noch einen letzten Blick auf die zahlen, und in der Tat konnte sagen, dass Sie deaktiviert wurden. Er versuchte, Sie zu warnen, seine Kollegen, die glaubten, dass die zahlen; spät in der Nacht, Diehl einen Anruf bekam: er hatte Recht gehabt, und schnell geholfen den Fehler beheben.

Diehl sagte, es war auch offensichtlich, dass Tabellen nicht wirklich ausgelegt oder ausgerüstet, zuerst für die Finanzierung der Zwecke, entweder. “Aufgrund der Eigenheiten in der Art der Programme gearbeitet, und Einschränkungen in der hardware, mussten wir kreativ sein, wie wir können.”

“Was ich gefunden habe, darüber, wie Menschen interagieren mit Tabellen in den 80er-Jahren ist, dass Sie nicht wirklich an Sie denken, wie zu ersetzen oder zu verdrängen menschliche Urteil, sondern eher als eine Art Superhelden-cape oder die Prothese.”

Zum Beispiel, wenn J. P. Morgan, wurden die Arbeiter mit VisiCalc für Ihren HP desktop-Taschenrechner, entdeckten Sie, dass Sie brauchen, um zu berechnen, finanzielle Zeiten in unterschiedlich große Stücke, da die maximale Anzahl der Zellen, die vielleicht 100 oder 200 über.

“Dann bekamen wir eine der ersten IBM-PCs, und wir zogen von VisiCalc zu Lotus 1-2-3″ Diehl sagte. “Eine Sache, die uns gefangen durch überraschung, anekdotisch, ist, dass VisiCalc hat Ihre erste Periode bezeichnet als Periode 1. In Lotus 1-2-3, das erste cashflow-Periode war die Periode 0.”

Um diese Zeit, sein Unternehmen erwäge, ob Sie sollte sich von Ihren Wall-Street-Büros im World Trade Center, als eine langfristige Strategie. “Wir waren analysieren leasen vs. kaufen-Szenarien, in 75 Jahre im Wert von cash-flow,” Diehl erklärt.

“Der Kerl, den ich arbeitete für das Gehirn das Vertrauen in unser corporate finance-Gruppe, gestützt auf die von der [Firma] Schatzmeister an der Zeit machte Sie mich gehen durch all diese Szenarien, die von hand auf einem HP-Rechner. Das war 300 cash-flows in einem 75-Jahres-Zeitraum … Aber das war eigentlich, wie wir entdeckt, dass es war ein Unterschied, wie Lotus 1-2-3 behandelt Cashflows versus VisiCalc.”

Durch den frühen 1990er Jahren, aber die beiden Programme verloren hatte, den Thron an ein anderes Stück software, das kam verpackt mit einer ganzen office-suite an, die Unternehmen der Maschinen: Microsoft Excel.

Es war nicht die beste oder innovativste Tabellenkalkulation, nach Ansicht der meisten tech-Historiker. Aber in den nächsten drei Jahrzehnten, Excel allgegenwärtig geworden, von der Wall Street bis zu kleinen Unternehmen.

In den ’80er und frühen ’90er Jahre, großen Stapel der Ausdrucke waren auch die “gehe zu Element” auf der Wall Street während der Sitzungen, entsprechend Wird Deringer, assistant professor of science, technology, and society am MIT und ehemaliger investment-banking-analyst bei der Blackstone group.

Diese Stapel von Papier würde gehen oft ungelesen, aber Sie konnten nachweisen, dass high-tech-Berechnungen durchgeführt worden. “Es wurde wichtig, um Ihr engagement mit, dass die Art und Weise des Denkens,” Deringer sagte.

“Tabellen geben diesen Eindruck von Objektivität, eine gewisse Genauigkeit, weil Sie kompliziert Aussehen: es gibt viele stellen, können Sie alle diese Ideen und Daten zusammen und erstellen diese aufwändigen Strukturen, und produzieren, was zu sein scheinen unglaublich präzise Antworten.”

“Aber eigentlich sind Sie Recht anfällig für kleine Fehler, und sehr spröde ist, und es keinen Mechanismus für das erzählen Sie, wenn Sie aus den Fugen geraten.”

Die “Junk Bond King” fällt, aber Wall-Street-Soldaten auf

Nach Tabellen Treffer Wall Street, financial Innovationen im überfluss, aber mit gemischten Ergebnissen. Einige neue tools oder Techniken konfrontiert Kritik, während einige Innovatoren, einmal lobend für Ihre Visionen, ging in Flammen auf. Andere wurden integral auf den Markt, die wir heute kennen.

“Was ich gefunden habe, darüber, wie Menschen interagieren mit Tabellen in den 80er-Jahren ist, dass Sie nicht wirklich an Sie denken, wie zu ersetzen oder zu verdrängen menschliche Urteil, sondern eher als eine Art Superhelden-cape oder Prothese,” Deringer sagte.

“Sie boten Möglichkeiten des Denkens, die finanzielle ärzte waren natürlich geneigt in Richtung, [als Sie] schon gedacht in Bezug auf das, was passieren wird in der Zukunft, was bedeutet es heute, und wie wird das reflektieren.”

“Taschenrechner könnte eine einfache version davon, aber Tabellen können Sie verwenden, die Idee generierenden Dinge, die in der Zukunft geschehen wird, und das zuweisen der Wert heute—in einer unglaublich starken Weise.”

In den 80er Jahren, zum Beispiel, eines der am meisten beachteten und bewunderten Figuren Experimentieren mit zahlen an der Wall Street war Michael Milken, ein Wharton MBA-Empfänger und Rekord-financier.

“Milken, die sogenannten junk-bond-Königs, der in mancher Hinsicht erzeugt die DNA eine völlig neue Finanz-Markt, mit seiner Verwendung von Dingen wie high-yield-Anleihen, und war bei weitem der einflussreichsten Finanzier der 1980er Jahre,” Deringer sagte. “Er verwendet diese insbesondere Instrumente als würd er mehr oder weniger erfunden hat, und entwickelt Möglichkeiten, um zu ‘verkaufen’ eine Menge von den neuen Formen der finanziellen Transaktionen, wie fremdfinanzierte übernahmen und feindliche übernahmen.”

Milken später bekannte sich schuldig zu Wertpapieren und steuerlichen Verstöße für seine Rolle in einer Wall-Street-Skandal in der Nähe des Jahrzehnt ‘ s end. Als Ergebnis, Milken diente 22 Monate im Gefängnis und bezahlt Hunderte Millionen an Strafen; ab 2018, er hatte auch einen Netto-Wert von rund $3,7 Milliarden.

Trotz Milken und seine Kollegen dann-rechtlichen Probleme, viele dieser gleichen Techniken, die auch lebten bis in die 90er Jahre, 2000er Jahre und darüber hinaus. Nach Harvey A. Silverglate, Milken einmalige Anwalt, “Milken größtes problem war, dass einige seiner genialsten aber völlig rechtmäßigen Manöver angesehen wurden, von denen, die zunächst nicht verstehen, als unsittliche, genau, da waren Sie Roman–und oft äußerst rentabel.”

“Sie haben wirklich deutlich machen, dass Menschen an der Spitze der Finanzinstitute, die nicht vollständig verstehen, wie die Instrumente entwickelt und wird von Menschen, die unter Ihnen arbeiteten. Sie machten Milliarden-dollar-Wetten ohne zu verstehen, was Sie Taten.”

Im gleichen Fenster, während Milken war charmant Investoren und verdienen Milliarden, ein anderes Finanzinstrument, schnellten die Prominenz durch Tabellen, in einer Weise verändern würde, die Finanzierung für immer, Deringer sagte: eine finanzielle Formel, bekannt als ‘present value’ Berechnung, und “von einigen als die wichtigste Erfindung in der Geschichte der modernen Finanzwelt”, so Deringer.

In kurzen, sagte er, “Es ermöglicht Ihnen, um einen Wert für Geld, die gehen, um das erreichte in der Zukunft. Ein standard-Wirtschaftlichkeits-Berechnung, die es uns erlaubt zu sagen, was ist der Wert von heute von 100 € in 20 Jahren; oder, was würden Sie sparen, heute haben $100 in 20 Jahren einschließlich Zins und Zinseszins?” Zuvor diese Art von vielschichtiger Berechnung haben würde effektiv unmöglich gewesen; mit Tabellen, es könnte durchgeführt werden, in Minuten.

Es ist auch eines der vielen Zeichen, dass die Finanziers in den 1980er Jahren wurden sich immer weiter in die Zukunft mit Ihren Transaktionen, Deringer, sagte Roman an der Zeit, aber der normale Stand der Dinge heute.

“Wenn [present-value-Berechnung] zunächst entstand, die Leute dachten, es war irgendwie seltsam und widersprüchlich”, erklärte er. “Nun, Finanzen, Menschen, behandeln Sie es wie die Schwerkraft—so offensichtlich, dass es sich gar nicht vorstellen, wie jemand jemals etwas anderes denken.”

Leben und Finanzen in einer post-Big Short Welt

Im Jahr 2010 hat der journalist Michael Lewis machte Wellen mit seinem Sachbuch Buch The Big Short: Inside the Doomsday Machine, die Amerikaner Gaben einen genaueren Blick auf die 2007-2008 finanzielle Krise, als auch diejenigen, die es wagten, Wette gegen den Markt. Unter anderem das Buch detaillierte einige der trading-Verhalten und-tools, fuhren diese wirtschaftliche Katastrophe.

Diese umfassen leveraged buy-Outs und-Konsolidierung, collateralized debt obligation, und mortgage-backed-securities—Methoden, die zurückverfolgt werden können, um Tabellen’ Ankunft, und Sie sind ein Teil von dem, was David Wolfe als “mathematisierung in der financial services Industrie.”

Durch die Verlagerung wesentlich von der tatsächlichen Anzahl der Arbeit auf techno-tools, Wolfe sagte, Finanzunternehmen haben, erweitert die Kluft zwischen den Entscheidungsträgern und den realen Auswirkungen Ihrer Arbeit erreicht.

Über seine Kollegen, arbeitete an Den Großen Kurz, Wolfe, kommentierte, “Sie haben wirklich deutlich machen, dass Menschen an der Spitze der Finanzinstitute, die nicht vollständig verstehen, wie die Instrumente entwickelt und wird von Menschen, die unter Ihnen arbeiteten. Sie machten Milliarden-dollar-Wetten ohne zu verstehen, was Sie Taten. Sie kannten die Vorzüge, nicht aber die Nachteile.”

Übrigens, die so genannten “junk-bond-König” kann argumentiert haben etwas ähnliches, Deringer sagte, in einer nussschale, Milken angedeutet technologischen Determinismus, ein Konzept, das lebt von großen Unternehmen heute.

“Anscheinend an einem Punkt sagte er, dass, tatsächlich, wenn Sie wollten, um zu identifizieren, wer waren die wirklichen Schuldigen für die neuen, Freilauf, irgendwie moralisch boundary-crossing Formen der Finanzierung entwickelt, die in den 80er Jahren, die Menschen wirklich zu schauen, waren die Erfinder von VisiCalc,” Deringer sagte.

“Die Menschen investieren in diese Modelle, bis Sie brechen und brechen spektakulär.”

“Es ist wirklich interessant zu hören, Finanziers versuchen, Sie zu verschieben die Schuld auf die Technik,” fuhr er Fort. “Das ist ein umfassenderes Phänomen, das wir sehen, in eine Menge von technischen Domänen: ein Versuch für ungültig zu erklärenden, eine bestimmte Art von Mensch die Verantwortung für bestimmte Gesellschaftliche Veränderungen und soziale Probleme, indem Sie behaupten, dass es alle in der Technik, jenseits jeder Kontrolle. Und Sie spielen beide Seiten.”

Nach Deringer, die verstärkte Einbettung dieser Arten von number-crunching-tools in unsere sozialen Systeme stellt auch mehrere, sinnvolle Risiken-wer mit dem finger; für eine Sache, die Art und Weise, dass Entscheidungen getroffen werden und die Dienstleistungen für Millionen von Menschen werden könnte—wie die heutige Finanz-Markt—noch undurchsichtiger.

Insgesamt Deringer sagte, dass seine Forschung zu Finanz-und tech-trends, über die letzten Jahrzehnte schlägt vor, dass “sehr schizophrene” Verhalten gegenüber Daten und zahlen in unserer Gesellschaft.

“Auf der einen Seite, wir sind sehr verwendet, um die Gewährung einer bestimmten Art von Behörde, quantitative Beweise, und behandeln Sie es als stärker als qualitative Aussagen. Aber zur gleichen Zeit, wir alle kennen Beispiele dafür, wie Statistiken sind nicht unfehlbar, und kann leicht schief gehen.”

“Es ist ein Interessantes Phänomen: wir haben einen tiefen glauben in zahlen und auch die Tiefe Skepsis, die scheinen miteinander verbunden zu sein. Wir sind viel mehr, gemessen in, wie wir behandeln qualitative Beweise, wie Zeugnis aus Erster hand, zum Beispiel, aber mit zahlen, es ist viel mehr dichotom.”

“Das Phänomen mit den Tabellen hat wirklich interessante Beispiele,” Deringer Hinzugefügt. “Die Menschen investieren in diese Modelle, bis Sie brechen und brechen spektakulär.”

Deringer sagte, er ist zuversichtlich, dass der Anstieg des Daten-Journalismus, unter anderem, dazu beitragen könnten, unsere Kultur gewinnen, eine gesündere Denkweise (oder zumindest mehr gemessen), um welche Daten wirklich bietet.

“Ein Versprechen als eine neue mode ist eine Art Neukalibrierung einige unserer Erwartungen, und die Zahlung Tiefe Aufmerksamkeit zu quantitativen Nachweis, sondern in einen viel umfangreicheren Kontext, die der Ansicht, die Daten und Annahmen, die in Sie hineingegangen.”

Kritiker des umstrittenen 2010 wirtschaftliche Sparmaßnahmen Papier, das die Herausforderungen auf mehreren Ebenen seit seiner Veröffentlichung, scheinen zu Stimmen. Wie der ökonom Paul Krugman meinte, die für die New York Times im Jahr 2013, das Papier, die Probleme gingen viel tiefer als seine Tabellenkalkulation Zellen in der menschlichen Sphäre, in der Tat: “Erstens, Sie ausgelassen mit einigen Daten; die zweite, Sie verwendet ungewöhnliche und höchst fragwürdige statistische Verfahren; und schließlich, ja, Sie machten eine Excel-Codierung Fehler”, schrieb er.

Fonds-manager David Schuchman anderen Weg für Forbes, das Jahr, mit dem argument, dass die Fokussierung auf die Untersuchung der Excel-Fehler findet den Punkt. “In Wirklichkeit, ist die einzige Lektion zu ziehen, aus dieser episode ist, dass die Akademische wirtschaftswissenschaft, wie viele Sozialwissenschaften ist verankert in der Hybris und pseudo-Genauigkeit”, schrieb er. “Und dass der moderne Drang zu verlangen, eine wissenschaftliche Studie zu “beweisen” oder zu rechtfertigen, von Natur aus Komplex und mehrdeutig Entscheidungen ist im Gegensatz zu klarem denken.”

Vorwärts gehend, Deringer sagte, “ich hoffe, wir können die Behandlung von numerischen Beweise in einer viel reicheren, eher skeptisch und respektvoller Art und Weise.”

Janet Burns ist ein freiberuflicher Schriftsteller in Brooklyn.

Sprache wurde Hinzugefügt, um klarzustellen, dass J. P. Morgan, wurden die Arbeiter mit VisiCalc auf HP, nicht auf Apple-II.

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