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《巴塞尔协议Ⅱ》的修订紧紧围绕风险评估，如果投资的风险越低，银行的举债就可以越高。最小风险系数为“0”。如果银行可以找到一个投资项目，不仅风险为0，收益还很可观，那么《巴塞尔协议Ⅱ》便鼓励银行贷款投资。但是，去哪里找既没有风险、回报又高的项目呢？答案是希腊政府债券。《巴塞尔协议Ⅱ》的制定者都是经济实力雄厚的政府，规则的制定自然也会偏向这些政府。欧盟的银行借钱给欧盟国家的政府时，风险评估都为0。
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因此，欧盟的银行便放开胆子举债，然后用借到的钱大批买入希腊政府发行的债券。按照《巴塞尔协议Ⅱ》的规定评估，希腊政府债券的风险系数为0，而且回报很高。然而市场规律告诉我们，风险越低，收益越低，风险越高，收益越高。这也就意味着，希腊政府债券的实际风险并不低。《巴塞尔协议Ⅱ》的死穴之一就在于它会鼓励银行往表面风险为0而实际风险很高的金融产品上大把大把砸钱。
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银行对这类金融产品的需求巨大，于是新的金融产品纷纷上市，这其中就包括风险极高的次级抵押贷款。这类投资具有黑天鹅效应——或许是巧合，或许是人为，风险全被挤压到最次一级的贷款上面。也就是说，这些投资通常都是安全的，投资回报记录看似也很稳定，但一旦危机爆发，后果就是灾难性的。
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《巴塞尔协议Ⅱ》的死穴之二就在于它会让所有银行出于同一原因而陷入同一危机。各大银行之间不再是一种自然竞争的状态，它们失去了在全局范围内寻找投资项目的兴趣，而是争先恐后地往《巴塞尔协议Ⅱ》的漏洞钻——借钱给希腊政府，购买次贷衍生品，最终不可避免地都被困在同一个泥潭。
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金融危机之后，《巴塞尔协议Ⅲ》出台，它比《巴塞尔协议Ⅱ》更保守，也更复杂，内容也增加了一倍，而一些国家出台的金融监管改革法案则更长（比如美国的《多德–弗兰克法案》），长达上万页。那么，《巴塞尔协议Ⅲ》是否能够解决《巴塞尔协议Ⅱ》产生的问题呢？《巴塞尔协议Ⅱ》已经明确表明了规则再复杂，银行也能找到漏洞钻，充其量银行和巴塞尔委员会之间的过招更复杂、更难以预测而已。
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金融危机爆发后的几年，英格兰银行首席经济学家安迪·霍尔丹（Andy Haldane）提出了一个大胆假设：假如巴塞尔委员会在量化风险方面做出的努力其实都是徒劳无效的呢？霍尔丹可以算是各大央行里最敢想的人物之一了。
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霍尔丹仔细分析了在此次金融危机中破产银行的风险数据。在金融风暴来临之前，根据《巴塞尔协议Ⅱ》和《巴塞尔协议Ⅲ》的标准，这些银行都是很安全的。霍尔丹对比研究了《巴塞尔协议Ⅰ》和史上最简单的风险评估标准——银行负债，想看看哪一个在控制银行风险方面更有效。
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在美国怀俄明州杰克逊小镇举行的全球央行行长年会上，霍尔丹向与会者公布了他的结论：无论从哪一个角度分析这些数据，我都发现这些看上去极为细致、严密的风险管理方法还不如一个简单的标准有效——警惕那些负债过高的银行。这一衡量标准在很多情况下出人意料得可靠。心理学家格尔德·吉戈伦泽尔（Gerd Gigerenzer）搜集了很多领域的案例，这些案例都反复证明一条简单的标准要比一套复杂的、理论上最佳的标准有效。接下来我们看看其中三个案例：雪崩、心脏病发作以及投资组合。
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雪崩这一自然灾害是很难预测的，它源于降雪、气温、坡形和其他因素间微弱而又复杂的相互作用。那些造成极其重大损失的雪崩发生频率并不高，所以很难预测。这可苦了那些滑雪爱好者，因为他们随时都面临着生命危险。然而，这并不意味着他们就没有办法保护自己，他们可以使用一个简单、有效的工具——“雪崩迹象”检查清单，滑雪的人都知道。这份清单的内容包括：过去48小时内这一区域是否发生过雪崩，表层积雪是否有融化迹象，过去48小时是否下过雪或阵雨，等等。如果有几项的答案是肯定的，则说明滑雪者应该远离所涉及区域。研究人员分析了美国的一个数据库，其中包括751次雪崩的数据，他们发现绝大多数雪崩都符合检查清单上好几项描述，换句话说，这份清单拯救了很多滑雪爱好者的生命。
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霍尔丹提出在管理银行面临的风险时，最有效、最直接的方法就是看这家银行资本多少、举债多少。其实这一点就好比滑雪者预测雪崩时手上那份检查清单。
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如果一份简单的清单就能预测雪崩，那是否也存在一份清单能预测心脏病呢？如果急诊室的医生收到一位有严重胸痛的病人，医生要如何迅速判断病人是否处于心脏病发病初期呢？如果是，那么医生需要迅速将他转移到冠心病加强监护治疗病房（CCU）。但是CCU的费用很高，而且病人还可能感染上耐药菌株（医院是这种病原菌的温床）。如果医生判断错误，病人并没有心脏病突发的危险，他只需要吃点儿消食片然后休息一下，那这位病人岂不是成了冤大头？其实要迅速诊断病情，医生可以采用很多方法。
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由李·格林（Lee Green）带领的密歇根大学研究小组观察了在以上情况下医生是如何做出决定的。他们发现医生总是过于谨慎，也就是说，无论病人的胸痛是不是心脏病突发初期的征兆，绝大多数情况下，医生为了保险起见都会将胸痛病人转移到CCU。他们还不如直接扔骰子算了！
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为了减少医生的误诊，研究人员设计了一套复杂的诊断指南，里面有一张概率表和一个便携式计算器。这份指南要求医生对胸痛病人做一些测试，然后查看概率表，将测试结果对应的数字输入计算器，便可以计算出一个病人心脏病突发的概率。这份指南成功地使医生大大减少了误诊次数，但是被医生错误忽略的、处于心脏病发病初期的患者数量也上升了一些，这便是这份指南的副作用，不过是药就有副作用。这份指南真正的问题在于它使用起来太麻烦了。
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于是，李·格林和他的同事又设计了一棵决策树，将重点放在几个最明显的心脏病发病征兆之上，概率表中的很多细节都被省略了。决策树只有三个问题：问题一，病人的心脏监护器是否显示有异常？如果有，立刻送CCU，如果没有，请看问题二；问题二，病人只是主诉胸痛吗？如果不是，不用送CCU，如果是，请看问题三；问题三，病人有以下五个症状之一吗？如果有，立刻送CCU。决策树的问题简单明了，一张明信片大小的卡片就可以放下，不像此前的概率表，复杂到还要使用计算器。事实证明，这棵决策树很有效。它比经验丰富的医生和此前的指南都厉害，基本上有心脏病突发危险的病人都被及时送到了CCU。更重要的是，它节省了急诊的时间以及急诊医生的精力。正因为它如此方便有效，很多医生都用它（而不是此前那份指南）来判断胸痛病人的病情。
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接下来我们再来看看最后一个完全不同的问题——如何用我们的养老钱选择最佳投资组合。1952年，一位年轻的金融领域的教授哈里·马科维茨（Harry Markowitz）发表了学术论文《资产组合选择——投资的有效分散化》，提出了一个如何选择最佳投资组合的复杂方法，其目的是在收益一定时将风险最小化，或者在风险一定时将收益最大化。背后的理念非常简单：如果你同时购买雨伞公司和太阳镜公司的股票，那么不管气候怎样变化你都会安然无恙。理念虽然简单，但是运算方法却很高深——高深到让马科维茨获得了诺贝尔经济学奖。
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然后，在马科维茨身上发生了一个有趣的故事。他的论文发表之后不久，马科维茨换了一份工作，同时开始计划养老。这可是检验他投资理论的好机会，他可以利用自己的理论为退休生活选择一个最佳投资组合。然后，马科维茨直接用一半的钱买了股票，另一半的钱买了债券。通过这一故事，人们发现很多经济理论都过于烧脑，烧脑到没人可以运用到实践中，理论的提出者也不例外。
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作为一个小小投资者，马科维茨并没有错；而作为获得诺贝尔奖的理论家，他却大错特错。原因很简单，他的理论是构建在无数数据之上的，而在实际投资中，上哪里去找这么多数据。
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比如，我们现在要考虑两家石油公司的股票。马科维茨的理论预设了我们已经知道这两只股票的相对走势，然后会建议我们同时购买两只股票。但是，这两只股票的相对走势究竟如何？回顾它们的历史，我们看到有时候两只股票的价格波动趋于一致：油价上涨，股价便上涨；油价下跌，股价便下跌。但是还有一些时候——诸如2010年发生的“深水地平线”漏油事故——涉事公司的股价会暴跌，从而便宜了竞争对手。这些历史给我们提供的数据确实有一定指导意义，但是这种指导意义是十分有限的，因为我们完全无法根据如此有限的数据预测诸如漏油之类的事故何时会再次上演。
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最新的研究表明当数据有限时，马科维茨的经验法则——把资金分成等额数份，分别投资股票、债券和房产等等——要比他的诺贝尔获奖理论有用得多。
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《巴塞尔协议Ⅱ》和马科维茨的获奖理论存在一个相似之处，它们都需要大量的数据支撑才能行之有效。然而，难就难在这里。21世纪初期，银行使用的风险评估模型——《巴塞尔协议Ⅱ》也鼓励它们使用——是建立在过去短短几年的数据之上，然而涉及的参数却多达上万种，也就是说这一风险模型将极其复杂的统计结构建立在了极其单薄的基础之上。说得简单一点，就好比在不稳的地基上盖高楼。
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这一问题就叫“过拟合”。想象眼前有一幅散点图（即数据点在直角坐标系平面上的分布图），上面有一条拟合曲线，它表明了数据的大致走势（拟合曲线并不会穿过每一个数据点，它只是模拟数据的走势）。而过拟合曲线更像是一个点到点的谜题，想找到一个根本不存在的规律，例如心脏病突发和雪崩。一旦有了新的数据，其在直角坐标系上对应的数据点很可能都不会靠近这条过拟合曲线。过于复杂的规则就好像过拟合曲线：后见之明有余，先见之明不足。相反，一个简单的原则就好像一条拟合曲线，虽然它不会穿过所有历史数据点，却能更好地预测新数据点的位置。
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让游戏的规则复杂化并不是防止玩家钻空子的方法。不管规则如何复杂，都有漏洞存在，而一条简单的经验法则往往更可靠。
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雪崩和心脏病突发确实很危险，但是它们至少不会撒谎，也就是说它们不可能像人那样和规则玩捉迷藏。如果巴塞尔委员会接受了霍尔丹的说法，把其制定的数百页协议撕个粉碎，取而代之的是一个再简单不过的风险评估方法——银行的负债率（银行负债总额和其资本总额的比例），那么会发生什么呢？结果将会和布莱尔的“48小时”规定一样，银行迟早会找到漏洞。
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“通过银行的负债率来评估银行的风险”这一标准只有在银行没有将某一具体比例作为目标时才能客观反映银行面临的风险；“有多少病人在预约之后的48小时之内得到了就诊”这一规定只有在医院和医生没有将48小时作为目标的前提下才可以客观反映医院的服务质量；同理，“有多少救护车在接到急救电话之后的8分钟内赶到了现场”只有在救护人员没有将此作为目标的前提下才能体现急救服务水平。也就是说，一旦我们试图把评估标准变成目标，事情的性质就变了。
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幸运的是，有一个老办法可以解决这个问题，每一个学生都很熟悉它——考试。
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