Великие по собственному выбору
Шрифт:
Открытие 3. Группе 10x не досталось больше важных и чистых событий удачи, чем компаниям из контрольной группы (достаточное доказательство). Приведенная ниже таблица не обнаруживает существенной разницы между двумя группами по основным событиям удачи: у десятикратников и контрольной группы их 36 и 40 соответственно.
Типы благоприятных событий
N = 105 благоприятных событий.
Открытие 4. На долю компаний из группы 10x не выпало существенно больше по сравнению с их парами благоприятных событий в первые годы их становления (достаточное доказательство). Мы провели эту часть анализа, чтобы проверить: может, десятикратники отличались от их пар везением в первые годы жизни, однако и это
Типы благоприятных событий в первые 5 и 10 лет от основания
Примечание: Две компании из группы 10x (Stryker и Progressive) и одна компания из контрольной группы (Safeco) в этом анализе не участвуют из-за недостатка сведений за первые годы их существования.
Открытие 5. На долю компаний из контрольной группы не приходится больше неблагоприятных событий, чем на долю десятикратников (достаточное доказательство). Оставалась вероятность того, что величию компаний из контрольной группы помешали неблагоприятные события. Однако приведенная ниже таблица показывает, что и число неудач у десятикратников и у компаний из контрольной группы примерно одинаково (в среднем соответственно 9,3 и 8,6).
Неблагоприятные события[45]
N = 125 неблагоприятных событий.
Открытие 6. Компании из контрольной группы не подвергались существенно большему количеству неблагоприятных событий, чем компании из группы 10x в первые годы своего существования (достаточное доказательство). Нужно было проверить гипотезу, не пострадали ли компании из контрольной группы от большего числа неблагоприятных событий в начале своего пути. Эту гипотезу опровергает приведенная ниже таблица.
Неблагоприятные события по типам в первые 5 или 10 лет от основания
Примечание: Две компании из группы 10x (Stryker и Progressive) и одна компания из контрольной группы (Safeco) в этом анализе не участвуют из-за недостатка сведений за первые годы их существования.
Анализ Зала Славы хоккея
В главе 7 мы упоминали о том, как сопоставили распределение по месяцам рождения населения Канады в целом и великих канадских хоккеистов – тех, кто присутствует в Зале Славы хоккея.
Мы провели этот анализ с помощью нашей коллеги Лорили Линфилд. Прежде всего мы собрали данные по месяцу рождения тех канадских хоккеистов, принятых в Зал Славы, кто был рожден между 1950 и 1966 годами и сыграл хотя бы один сезон в Национальной хоккейной лиге (НХЛ) {249} . Мы брали этих игроков, чтобы обеспечить максимальную надежность данных и проанализировать ближайший к нам период (дополнительно мы проверили свои выводы, охватив период до 1873 года, – результаты остались прежними) {250} .
249
The Hockey Hall of Fame, http://www.hhof.com.
250
Мы специально разделили уроженцев Канады, принятых в Зал Славы, рожденных до 1950 года и сыгравших хотя бы один сезон в НХЛ, на группы по году рождения: 1873–1899 (N = 21), 1900–1929 (N = 63) и 1930–1949 (N = 36). На январь-март приходится такой же процент игроков, принятых в Зал Славы, как и в целом детей в популяции, рожденных в этот сезон, – для всех годов, кроме 1900–1929, когда 15,9 % игроков из Зала Славы появились на свет в январе против 8 % «обычных» детей в популяции, и 12,7 % рождений пришлось на декабрь против также 8 % в популяции. В 1930–1949 годах больше всего игроков из Зала Славы дали январь (13,9 %), август (13,9 %) и декабрь (13,9 %), то есть никакого преимущества за первым кварталом года. Короче говоря, даже поднимая данные за много десятилетий, мы не выявим определенной тенденции в пользу рожденных в январе или в первом квартале.
Затем мы собрали данные по месяцу рождения канадцев в общей популяции с 1951 по 1966 год и распределили эти данные по месяцам, кварталам и полугодиям {251} .
Открытие 1. В период между январем и мартом не появилось на свет непропорционально большее количество канадских хоккеистов из Зала Славы (убедительное доказательство). Можно отметить незначительную диспропорцию в количестве хоккеистов, родившихся с октября по декабрь (на 1,9 % больше, чем в среднем в популяции), но отклонение слишком мало, чтобы сделать какие-либо выводы за исключением очевидного: не существует сколько-нибудь значимого различия между группами по месяцам рождения.
251
Франк Тровато и Дейн Одинак снабдили нас приблизительными данными по рождаемости в Канаде с 1926 по 1981 год –
Распределение по месяцам рождения канадских хоккеистов, игравших за НХЛ и принятых в Зал Славы хоккея, по сравнению с населением Канады в целом[46]
Благодарности
Мы не смогли бы осуществить наш проект без маленькой армии, каждый воин которой вложил в эту работу немало времени и ума.
У нас была прекрасная команда исследователей: умные, любознательные, не пугающиеся авторитетов, фанатично дисциплинированные люди, работать с которыми – одно удовольствие. Я хотел бы отдельно поблагодарить каждого из наших помощников: Робин Битнер – за многолетний кропотливый анализ; Кайла Блэкмера – за открытия в сфере турбулентности; Брэда Колдуэлла – за анализ Biomet и Southwest; Адама Седерберга – за отбор компаний и анализ IPO; Лорен Куже – за сбор свежих сведений по компаниям группы 10x; Теренса Каммингса, он же Гранд, за тысячи часов, вложенные в различные разделы проекта; Дэниеля ДеВиспелара за анализ Amgen; Тодда Драйвера за анализ лидеров-десятикратников и обновление данных по группе 10x; Майкла Грэма за отбор пар и сравнительный анализ; Эрика Хагена за список IPO, проверку рецептов СМаК и мозговитость; Райана Холла за количественный анализ; Бет Хартман за анализ турбулентности и помощь в отборе компаний; Дебору Нокс за анализ турбулентности по отраслям и расширенный анализ IPO; Майкла Лейна за подбор пар для сравнения и сравнительный анализ; Лорили Линфилд за обновление данных по компаниям и многолетнюю работу по СМаК; Николаса Осгуда за анализ турбулентности по отраслям; Кэтрин Паттерсон за подбор контрольной группы и сравнительный анализ; Мэтью Умангста за бэкап-анализ и исследование закона Мура; Натаниеля (Нэти) Зола, ставшего гуру по сопоставлению Southwest Airlines с Pacific Southwest Airlines (PSA). Среди ассистентов Мортена мы бы хотели особо поблагодарить Криса Аллена за анализ данных, Мухаммада Рашида Ансари за анализ отраслей, Джейн Брокхерст за техническую помощь, Эттрас Юинг Чанг за сверку данных, Хендрику Эскофьер за техническую помощь, Ройзин Келли за техническую помощь, Чилтиму Зилберцан за анализ финансовых данных, Филиппу Зилберцан за анализ данных по Microsoft и Apple, Уильяма Симпсона за анализ данных, Джину Кариоджа Шигети за выборочный анализ данных по компаниям, Нану фон Бернут за многолетний замечательный труд и усердие, с которым она осуществила огромное количество нужных для этой работы исследований, и Джеймса Цейтлера за анализ данных.
Мы многим обязаны внимательным читателям, которые читали черновые варианты книги, критиковали ее, предлагали исправления и на каждом этапе способствовали ее улучшению. За откровенность, глубину и широту мысли мы бы хотели поблагодарить Рона Аднера, Джоэля Эллисона, FACHE, Криса Барбари, Джеральда (Джерри) Белла, Даррелла Биллингтона, Кайла Блэкмера, Джона Бремена, Уильяма Букенена, Скотта Калдера, Робина Кейпхарта, Скотта Седерберга, Брайана Корнелла, Лорен Куже, Джеффа Доннелли, Тодда Драйвера, Дэвида Данкана, Джоанн Эрнст, Майка Фейта, Эндрю Фейлера, Клаудио Фернандес-Араос, Эндрю Фимиано, Кристофера Формана, Джона Фостера, Дика Фроста, Ицика Голдбергера, Майкла Грэма, Эда Гринберга, Эрика Хагена, Бекки Холл, Райана Холла, Бет Хартман, Лиз Херон, Джона Хесса, Джона Хилла, Ким Холлингсуорт Тейлор, Томаса Хорнбейна, MD, Лейн Хорнунг, Зейна Хаффмана, Кристин Джонс, Скотта Джонса, Дэвида Кеннеди, Аллана Хазея, Бетину Коски, Эву Кристенсен, Брайана Ларсена, Кайла Лекоффа, Джима Линфилда (отца Лорили), Эда Людвига, Вистара Макларена, Дэвида Максвелла, Кевина Макгарви, MD, MBA, Билла Макнабба, Анну-Уорли Молтер (SFVG), Майкла Джеймса Молтера, Кларента Отиса мл., Ларри Пензака, Джерри Петерсона, Эми Прессман, Сэма Прести, Майкла Прутинга, Дэвида Ри, Джима Рейда, Невилля Ричардсона, Сару Ричардсон, Кевина Румона, Дэвида Сэльерса, Кима Санчеса Раэля, Виджея Сате, Кигана Скэнлона, Дирка Шлимма, Уильяма Шустера, Анабель Шайерс, Элисон Синклер, Тима Тассопулоса, Кевина Тэвила, Джин Тейлор, Тома Тирни, Николь Туми Дэвис, Мэттью Унангста, Нану фон Бермут, Лоренса Уэбба, Дэви Уикли, Чака Векслера, Дэйва Визероу и Натаниеля (Нэтти) Золя. Мы также благодарим Констанс Хейл, Джеффри Мартина и Филиппа Симонс дос Сантос за внимание, которое они уделили методологическому разделу книги. Кроме того, мы хотели бы поблагодарить Сальваторре Фаззолари, Дениса Годчарльза, Бена Лидла мл., Эвана Шапиро, Роя Спенса и Джима Уиддла за интересные разговоры и полезную критику.
Мы также благодарим Транспортную библиотеку при Университете Северо-Запада, предоставившую нам доступ к ежегодным отчетам PSA; бизнес-библиотеку имени Уильяма Уайта при Университете Колорадо; Центр изучения котировок ценных бумаг Высшей школы бизнеса Чикагского университета (CRSP) за высококачественную информацию и прекрасное обслуживание; Ясита Сингха за информацию по патентам и глубокие мысли; Дениса Бейла и Лори Дробо за наш кочующий офис; Ли Уилбэнкса за участие в первоначальном обсуждении концепций; Алекса Толла за корректуру; Алана Уэббера за дивные разговоры, в которых рождались ключевые идеи; Джима Лонага за терпение в казавшемся бесконечном пути; Томми Кэлдуэлла за проверку концепций десятикратников на отвесных скалах и всю Банду Братьев Джима. Мортен приносит особую благодарность Гарвардской школе бизнеса, INSEAD и Университету Калифорнии (Беркли), где он работал в годы, когда занимался этим исследованием.