投资模型与数据挑战 - 投资模型若不能涵盖最全面的数据，微小的偏差也可能导致资产配比出现显著问题 [1] - 投资领域的“隐数据”并非传统财务数据，而是需要借助AI技术和非线性算法抓取的非结构化数据 [1] - 任何事物发展都存在难以预测的“变数”，这些变数可能产生巨大的连锁反应，探求事物间联系并进行精准场景预设与数据采集是一大挑战 [1] “蝴蝶效应”与非线性影响 - 系统初始状态的微小变化可能引发一系列事件，最终改变世界另一端的重大事件路径，例如龙卷风影响海上航运、国际贸易及股市指数 [2] - 大数据计算已成为影响世界经济发展的关键变量，但需警惕被表面数据遮蔽双眼 [2] 绿色投资项目的潜在风险 - 使用可生物降解塑料替代传统塑料，每年可节约全球4%的化石燃料和2.3%的碳排放 [2] - 可生物降解塑料若未有效回收降解，在无氧填埋场会分解出大量甲烷，其增温效应是二氧化碳的80倍以上 [3] - 将一次性塑料全部替换为可降解塑料将消耗全球一半以上的玉米产量，可能引发粮食锐减、饲料价格增长、贫困饥饿及社会紊乱等连锁反应 [3] 基础设施投资的数据盲点 - 投资城市基础设施项目时，投资方可能未充分纳入人口流动、车况物流、商品销售、市场价格等非线性现象的数据 [3] - 项目施工过程中的噪声污染对周边居民产生的负外部性影响常被忽略 [3] 历史数据真实性的启示 - 基础信息依赖于历史记录者所掌握史料的多寡，其真实性与完整性存疑，例如对秦始皇、汉武帝的记述可能并非全貌 [4] - 历史的真相可能部分存在于公开典籍，部分封藏，其余已难寻踪 [5] “隐数据”的重要性与应对策略 - 在投资实践中，大量潜藏的“隐数据”即便在最先进的大数据计算框架内也难以尽显真容，但这些数据从长期维度决定人类社会低碳之路能走多远 [5] - 破局需要投资理念迭新升级及加强“算力建设”，运用数据仓库技术、人工智能、神经网络等工具将数据串接成“知识图谱”，并从“数据矿山”中提取高价值“信息金块” [5]