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不是我的預測準 是我的見解最有趣

2013-10-07  TCW
 
 

 

今年六月,由華爾街分析師所創辦、美國最大的獨立網路財經科技媒體﹁Business Insider﹂,票選出華爾街最聰明的十二個人。

其中唯一一位非白人臉孔,是台灣出生長大的吳至偉。他的分析意見,每天左右了高達三千七百多億美元(約合新台幣十一兆元)的金融交易!

該媒體這麼形容吳至偉:「身為美銀美林(Bank of America Merrill Lynch)全球利率與匯率研究部門主管,他必須同時追蹤許多不同的指標,對那些研究全球總體經濟的人,吳至偉的看法總是必讀的(a must-read)。」

跟他並列在﹁最聰明﹂榜單上的,包括有接替金磚之父歐尼爾(Jim O'Neill)出任高盛(Goldman Sachs)首席經濟學家的哈祖斯(Jan Hatzius)、華爾街石油權威花旗(Citi)全球商品研究部主管摩斯(Edward Morse)等大咖。

吳至偉所領軍的部門,去年在《機構投資人雜誌》(Institutional Investor)評比中拿下四個獎項的前三名,尤其,外匯研究部門在他到職的三年內,從第七名大幅躍升為第二名。他所屬的美銀美林是全球第二大投資銀行,全球市占率約七.五%。若以全球每天外匯市場交易量約四兆美元、債券市場為一兆美元來換算,每天有高達三千七百多億美元的買賣,都必須參考這位台灣囝仔的分析報告。

「真的了不起!」摩根士丹利前研究部主管王安亞,曾在美國投資銀行工作過,深知華爾街裡華人一級主管絕對是鳳毛麟角。他分析,華人能在以白人菁英為主的華爾街爬到這等位階,一定要智力極高、在各方面都很優秀,才能脫穎而出。

華爾街彙集全球最頂尖的人才,吳至偉如何做到「最聰明」?

「人們願意聽我的看法,不是因為我的預測最準,而是因為我的見解最有趣、最有新意。」吳至偉說,預測正確度當然很重要,但頂尖投資人對市場早有定見,「他們要的不是預測,而是希望我提供他們沒想到的觀點、挑戰他們的想法。」

這,正是他在聰明人當中,成為最聰明的原因:敢於與眾不同、勇於唱反調。這個個性,讓他成為華爾街明星分析師,卻也讓他在台灣教育體系裡吃足了苦頭。

從闖禍精到失去鬥志小二老師的狠話擊倒他,緊急轉學

出身自台灣老牌的「美琪藥皂」家族,吳至偉的家族事業曾拿下台灣最大香皂、藥皂市占率。身為家族長孫,他受的寵愛與被賦予的期待都特別大,但從小腦袋瓜轉不停的他卻異常調皮。「一天到晚惡作劇,」吳至偉的母親、蒙特梭利幼稚園校長胡蘭還記得,其他三個子女闖的禍加總再乘上十,都沒他一個人多,「什麼都要唱反調。」

新光集團創辦人吳火獅的外孫女郭思薈,是幼稚園、小學時與他一起罰站的「站友」。她回憶,吳至偉在班上除了搗蛋,還常常煩人的追問為什麼,不了解他的師長總覺得是在挑釁、狡辯。在家裡備受寵愛的他,到了學校卻動不動被老師罰站、挨丟板擦、嘴巴貼膠布、上夾子,什麼「酷刑」都嘗過,乖寶寶學生都對他敬而遠之。

雖然吳至偉很愛看書,閱讀量比同齡學生還大,但不習慣填鴨教學的他,成績總是吊車尾。「他考倒數第一名時,我說,恭喜你,再也無法往下掉了,只能往上爬。」胡蘭笑著說。

但是,當他反叛的個性徹底惹毛老師,國小二年級老師的一番狠話,反過來嚴重打擊他的自信心。「有一天他回家說,老師說我是不會好的,老師說我是短命的皇帝,」胡蘭回憶。那位老師甚至批評他的原名「吳大偉」取得「太好了」,因為他「一點也不會偉大」。

「那些話傷了他的心。」郭思薈還記得好同學難過的模樣。為了挽救失去鬥志的兒子,胡蘭堅持把他與弟弟妹妹一起轉離再興小學,為他改名吳至偉,換新環境從頭建立他的自信。體認到台灣教育體制可能不適合兒子,胡蘭當時就決定,無論如何要讓這孩子到美國讀高中。

從遭霸凌到擔任領袖在美國讀高中,存活是最大的磨練

沒想到,出國求學等著他的,是這輩子最大的考驗,卻也是他後來能擠入華爾街白人圈子的關鍵。

「能從高中存活下來,我就能在任何環境下存活。」吳至偉一講起那長達兩年被霸凌的經歷,語氣還是有點激動。過去,一般台灣人把孩子送到美國讀高中,大多選擇美國西岸華人較多、離市區較近的學校,有會說中文的同學互相照應。但胡蘭一心把他送到「鳥不生蛋」、學生幾乎全是白人的東岸學校,好好閉關磨練英語。

當時只有一般台灣國三學生英文程度的他,英文能力全校最差。隻身在外,人生地不熟,成了被毆打霸凌的最佳標靶。

不願丟臉逃回台灣,吳至偉只能咬牙想辦法生存。「我思考生存的最佳策略,第一件要克服的就是英文。」他發現,想打入白人學生圈子,一定要用道地的口音、完美的用法講英文。於是,他每天在宿舍十點熄燈就寢後,摸黑躲到宿舍地下室,拿著《時代》(Time)雜誌大聲朗讀練習。胡蘭還記得吳至偉暑假時帶回家的破爛字典,「他背字典,把字典翻到不能再破,隨便講個字,不用找,一翻就到那一頁。」

接著,他研究「如何在美國人自己的競技場上打敗他們」。吳至偉判斷美國高中課程約等於台灣國中程度,所以決定不把心思放在課業上,而是用心融入美國社會。他加入籃球隊、聽搖滾樂,積極參與學校活動、擔任宿舍幹部,到了高中三年級時,不但沒被霸凌出身體或心靈上的創傷,反而交了朋友,並被學校選拔為學生領袖。「代表我已經被那個團體接納成為一分子了。」吳至偉說。

這些磨練,是他能從一個台灣人,融入華爾街的生存本事,但能躋身上層,則是他對職場上「認錯」的體悟。

從藝術人到經濟學家鄭周永的眼淚,讓他體會認錯力量

大學念藝術史,原本想投入電影圈,後來為了生存,研究所改攻經濟學博士的吳至偉,當他以第一名優異成績取得美國哥倫比亞大學經濟學博士,並獲得令人稱羨的國際貨幣基金(IMF)職缺,職涯第二年就遇上亞洲五十年來最大的金融風暴。

那是一九九七年感恩節前一天,西方傳統長假前夕,國際貨幣基金接到貨幣狂貶瀕臨崩潰的韓國求援,吳至偉自願取消休假赴任,是第一位抵韓的國際貨幣基金員工。

當晚,身為菜鳥的他獲邀與當時八十多歲的現代集團創辦人鄭周永餐敘,兩位現代子公司總裁恭敬的站在一旁待命。用餐到一半,鄭周永離席接電話,回來時卻老淚縱橫,因為現代油輪抵達沙烏地阿拉伯準備買石油時,竟因韓元幣值狂瀉而被拒絕,為了區區一百萬美元,遭受人生莫大羞辱。

被這一幕深深震撼的吳至偉,看到韓國全國悲憤之餘,願意忍辱檢討、以開放態度接受國際貨幣基金檢查、大刀闊斧進行改革;相較之下,日本卻不肯面對現實,對於問題遮遮掩掩、沒有決心推動改革,「這注定了兩個國家在之後十年截然不同的發展。」吳至偉說。

這讓他深深體會到認錯的力量。學會認錯,是他的職涯大躍升的關鍵。二○○一年,他被花旗銀行延攬擔任歐洲、中東、非洲新興市場匯率分析師。一般分析師預測錯誤時,通常對錯誤輕描淡寫。但吳至偉卻不然,不論預測正確或錯誤,他都會在下一份報告中檢討自己的看法。

也就在這段期間,他遇上了分析師最害怕的惡夢:預測嚴重失準。

從分析師到團隊主管勇於認錯又愛唱反調,讓富豪埋單

二○○三年匈牙利發生金融危機,他在報告中胸有成竹判定匈牙利貨幣將大跌,結果卻是逆勢大漲。被市場狠打了一巴掌後,他撰寫了一份很長的報告,承認自己「完全錯了」。這份報告讓他大大出名,「不知道大家是感動還是怎樣,客戶都說:吳至偉有勇氣承認錯誤。」對這樣的回應,他至今仍覺得不可思議。

沒多久,更大的回響來了。英國巴克萊(Barclays)資本徵求一位全球外匯研究部門主管,該公司一位非常重量級客戶熱情推薦吳至偉,理由是:「吳是個誠實的人。」二○○四年,他由一介沒有管理經驗、沒研究過已開發市場的小分析師,職位三級跳,成了負責全球匯率市場的主管。

在巴克萊的第一年,他一口氣聘了三位IQ超高的博士畢業生,其中一位還曾是知名物理學家霍金(Stephen Hawking)麾下的高材生。「我以為有這三名比我還聰明的天才,就可以打敗華爾街其他團隊,」吳至偉說,結果選才方向錯誤,加上磨合不良,第一次當主管,三個人都在一年內離職,「這是我這輩子最大的失敗之一。」

從錯誤中學習,在巴克萊六年內,吳至偉把外匯研究部門從全球排名第八,提升到排名第二名,他的名聲也在金融圈中快速竄起。

若說認錯是他的職場直升機,唱反調則是助他更上層樓的推力。小時候愛挑戰權威的叛逆性格,這時意外發揮了功能。原來,他總在股市上漲時,反向思考有什麼變數可能讓市場反轉,或是研究指數繼續上漲將衍生出什麼問題;下跌時亦然。不走其他分析師保守的老路,他的分析報告,總能提供挑戰市場既有想法,成了爭相閱讀的觀點。

二○一○年,美銀美林為了能更全面的解析總體經濟情勢,決定首開全球主要投資銀行的先例,將匯率、利率兩個重要研究部門整合為一,只由一位主管領軍。這麼大膽的嘗試,美銀美林想到了在市場上以創造力著名的吳至偉。

「走直線雖然最快,但有時人生彎彎曲曲的走,原以為是浪費時間、不知何時能用上的經驗,反而能幫自己走得更遠。」這是當年吳至偉從全班最後一名,如今成了華爾街最聰明的人,最想跟年輕人分享的心路歷程。

【延伸閱讀】研究全球總經,吳至偉的看法必讀!—2013年華爾街最聰明12人

姓名:吳至偉 現職:美銀美林全球利率與匯率研究部主管 評價:有能力同時追蹤大量不同指標,總經看法必讀

姓名:Edward Morse 現職:花旗全球大宗商品研究主管 評價:聰明投資人一定會參考他的原油市場權威意見

姓名:Jeffrey Currie 現職:高盛大宗商品研究主管 評價:必讀他的油價與商品等分析報告

姓名:Jan Hatzius 現職:高盛首席經濟學家 評價:勇於發表與眾不同的意見,在2007、2010年精準預測衰退

姓名:Jeff Gundlach 現職:DoubleLine執行長 評價:準確預測利率、看空蘋果、並在買進日股時放空日圓

姓名:Ray Dalio 現職:Bridgewater創辦人 評價:負責管理全球最大的避險基金,是最成功的避險基金經理人

姓名:David Bianco 現職:德意志銀行首席美國經濟學家 評價:2011年預測股市即將上漲後,走勢下挫,但事後證明他是對的

姓名:Howard Marks 現職:Oaktree Capital Management董事長 評價:巴菲特說,只要在電子郵件看到他的分析報告,一定第1個點閱

姓名:Drew Matus 現職:瑞銀資深美國經濟學家 評價:他從不懼怕做出與眾不同的分析結論

姓名:Michael Hartnett 現職:美銀美林首席投資策略分析師 評價:領先市場預測資金由債券市場流向股市

姓名:David Rosenberg 現職:Gluskin Sheff首席經濟學家 評價:2010年準確看空10年期債券殖利率,從末日博士麥嘉華手上贏了1瓶威士忌

姓名:Gerard Minack 現職:摩根士丹利前全球已開發市場策略研究主管 評價:他的看法常能在時間的考驗中勝出

資料來源:Business Insider

【延伸閱讀】美琪藥皂第三代 家人吐槽搏感情

採訪吳至偉這天,約在他台北市大安區的住家進行訪談,進屋後迎來的卻是個大驚喜:一家子全都在座。原來,實在是因他行程緊湊、回台時間極短,這是家人與他相處僅有的寶貴時間。

訪談中,在家人「哇!我沒聽過你講這段。」的陣陣讚嘆聲中,冷不防出現暗槍,「你的弱點是什麼?」記者還沒機會丟出這個尖銳問題,就被吳媽媽胡蘭搶了先。看著優秀的寶貝兒子,身為知名幼教專家的胡蘭臉上滿是驕傲,卻仍堅持不過度稱讚孩子,直說華爾街最聰明的人頭銜,「沒什麼稀奇!」

吳家是台灣已傳承三代的世家,以生產美琪藥皂、彎彎香皂聞名的瑪莉美琪化工,曾是全台最大的香皂、藥皂品牌。雖然近二十多來因進口香皂競爭、沐浴乳取代效應,本土香皂市占率萎縮,但美琪家族除了推出沐浴乳、切入代工並將產品外銷大陸,家族成員也多角化經營、開枝散葉。

董事長吳紹麟曾參與投資普利擎汽車保養公司,胡蘭則引進國際教育體系,創立蒙特梭利幼稚園;拿到哥倫比亞大學MBA學位的弟弟吳英偉,在接棒擔任家族企業總經理之前,創業成立哥大英語,經營兒童英語教育事業。觀光股新秀瓦城泰統的董事長夫人吳丹鳳也是吳家女兒,她與夫婿、瓦城董事長徐承義兩人身價合計超過新台幣十五億元!

這也難怪,胡蘭從頭到尾很堅持:「我不覺得他比弟妹優秀。」「他沒有比較Smart(聰明)。」

那吳至偉的弱點到底是什麼?沉吟老半天,他終於承認,有時自己太過於執著與眾不同,難免落入為了挑戰別人觀點而刻意挑戰的陷阱。「就是show off(愛現)!」只有老媽胡蘭,才能給出這麼犀利的評語。

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SENSE隨筆131011《精準預測》上:魔球與天氣報告 掌門天地

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SENSE隨筆131011
《精準預測》上:魔球與天氣報告
執筆人:蟬

古代人相信宿命論,並企圖透過占卜等方法去透視已確定的未來。 所以預測predict在古時的意義是竅視神已安排好的未來。 Predict一字源自拉丁文,是舊教時候的產物。

到了啟蒙時代,“人是自己命運的主人”的想法開始流行,日耳曼語根的“forecast預料”是指為不確定的將來作規劃時,對未來可能發生情況的估算。*** 然而今日,兩者的用法已經互通。

本文為三篇系列文章之首篇,介紹去年大熱賣的科普書《精準預測The Signal and the Noise》,這書很易讀,例子有趣,尤其適合 職業投資人/賭徒,誠意推薦。

〈大數據與魔球〉

2011年Brad Pitt飾演的電影《Moneyball魔球》獲得6項奧斯卡提名,片中講述「美國大聯盟棒球MLB」球隊 ‘奧克蘭運動人’ 的經理人Billy Beane 發明以統計方法為主的系統去挑選有潛質的球員。 他憑此方法成功建立了一隊班費低但成績好的球隊,並改變整個大聯盟傳統倚賴 “球員探子”的習慣。

為何魔球會發生在MLB而不是其他類型運動的職業聯賽呢?

根據網站askmen.com文章指出, 世界盈利最多的5大職業體育聯賽分別是 ‘美式足球聯盟’ NFL、 ‘英超聯’English Premier League、MLB、Formula One和NBA,當中三個聯賽均在北美洲。

NFL,MLB和NBA的球隊每年常規比賽分別為16場,162場和82場。

除比賽數量,三種運動的崗位分工雖然明確,但獨立性卻以棒球最高,棒球中投手和打者都是輪值投球和擊球,故一般都為個人的大部分統計數字負責。 美式足球和籃球的球員互動性高,難以將個人因素分離。***

如Silver所說,棒球的條件非常有利於統計運用,當中數據的準確性和數據庫足夠龐大, 令很多預測變得可能,加上職業運動的規則明確,更使可預測性得以提高。

大聯盟職棒MLB過去一百四十年的統計數據都詳盡準確地記錄下來,令數據的可用性大大提高。 這樣的條件令統計數據在大聯盟評定球員表現時成為重要的工具,在「魔球效應」之後更是如此。

「魔球系統」想要去除的,是傳統球探對於統計數據和主觀因素之中,如外觀、人品和各種可能與表現無關的因素的偏見***,以較客觀的方法建立球員潛力評估系統。

本書作者Silver的傑作之一便是一套稱為PECOTA的球員表現預測系統。PECOTA在2003至2008年的球季期間在雜誌上發表球員和球隊表現預測, 預測成績相常出色。 除了比同類系統出色,還打敗了拉斯維加斯的賭盤。

有趣的是,Silver指出在2006年PECOTA發表的一百大新人名單,在五年後與以業餘球探預測結果建立的《美國棒球》雜誌百大名單比較,表現是較差的。 Silver指出《美》的名單上的球員創造的勝局比他名單的球員要多15%,而15%是很大的差距,足以證明該輪球探的預測比他的系統優勝。

統計為主的方法其中一個弱點是將不能量化的資訊忽略。*** 例如統計數據不能反映球員的紀律,心理素質和適應能力,但球探由球員年青的時候便開始跟進背景和個性,而這些資訊可能正是球探優於數據分析的地方。***

〈氣象局真的很差勁嗎?〉

“神為何要創造經濟學家?”“因為要讓氣象學家不要那麼丟人。”  :)

人們常抱怨氣象局的天氣預測不準確,尤其是預測不會下雨卻下雨的時候。 這種尷尬情況迫使天氣預測帶有一種叫做「wet bias濕偏差」的偏差:即偏向預報比實際更多的降雨,因為大眾對 “假陽性false positive” 比較不敏感。***

然而統計告訴我們,天氣預測在過去二十年的準繩度有了明顯的提高。要了解原因,須先看看現代氣候預測的背景。

牛頓力學的發現令人開始相信宇宙有高度秩序, 而且事物行為遵守單純的物理定律,傳統的宿命論影響力衰減,繼而抬頭的是「科學決定論」。***

其中一種著名的說法便是數學及天文學家Pierre-Simon Laplace提出的假設,後人稱為「拉普拉斯的魔鬼 Laplace’s Demon」:

Th. 假如完全知道自然中所有物體的狀態,並且存在一組固定的法則支配著宇宙運作,則應該可以對未來做出完美的預測。****

拉普拉斯相信大自然是完美的,人們之所以不能作出準確的預測,是因為人並不像大自然般完美。***

與之對抗的是「機率論」者,他們相信宇宙的狀況存在不確定性。*** 直到20世紀初,理論物理學家Werner Heisenberg提出「不確定性定理 Uncertainty Principle」,指出除了因為「觀察者效應Observer’s Effect」—- 即 “量度令受測者行為改變,因而沒有辦法完全準確測量粒子的行為” 以外,粒子自身的行為是隨機的。*** 它的位置position與動量momentum也不可能同時被準確測定。*** 不確定性定理是當代「量子力學」的基礎理論。

然而氣象是分子層次的現象,毋須用到量子力學。 現代氣象預測其實是「拉普拉斯的魔鬼」的一種實踐。*** 要預測氣象最直覺的方式是,把大氣空間分解成三維的量度格子,並觀察格子內的氣象資料。 接著將資料以已理解的氣象原理去預計未來的變化,理論上應該能得出準確的預測。

然而世事絕非那麼完美。 1972年數學家Edward Lorenz提出「混沌理論Chaos Theory」,俗稱「蝴蝶效應」。混沌理論的基本原則是:

Th.初始條件的微小改變會讓結果產生巨大而意外的歧異。****

它適用於擁有以下兩個特性的系統:

  1. 系統是動態的,即某時間點的行為表現會影響其未來的行為;***
  2. 系統是非線性的,即它們遵守的是 等比級數exponential的關係而非 等差non-arithmetic的關係。***

氣候預測系統正是這類型的系統, 由於測量個別格子內的氣候資料已存在細微誤差,再加上格子的精細程度呈等比級數影響精確度,所以即使電腦的運算能力以每兩年倍增,氣候預測系統的改良速度並沒有跟上。 如果將量度格子的邊長減半,便需要8倍的運算能力去配合。*** 此性質限制了氣候預測的改進速度,再加上如濕偏差等由巿場競爭所引入的因素,令大眾低估了氣候預測進步的幅度。

然而,大家絕對可以漠視七天以上的氣候預報,因為它們的表現證實比以歷史數據得出的統計結果還要差。 :)

下篇將淺談同樣受混沌理論影響的經濟預測為何在過去數十年皆沒有改善,並介紹兩大預測門派之理論:「Bayes’ Theorem貝氏定律」 和 費雪的「頻率論Frequentism」,請勿錯過。

 參考:

1.《精準預測:如何從巨量雜訊中,看出重要的信號》
《The Signal and the Noise》, 2012, Nate Silver

2. http://www.askmen.com/sports/business_200/218_sports_business.html

PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=77049

諾貝爾經濟學新獲獎者證明:股價可做3到5年預測 solon8

http://xueqiu.com/6788319922/25649552
諾貝爾經濟學獎獲得者:尤金-法馬、拉爾斯-皮特-漢森、羅伯特-J-席勒(由左至右)

諾貝爾經濟學獎在瑞典當地時間下午1點(北京時間14日19點)頒出,美國芝加哥大學的尤根-法瑪、拉什-漢森和耶魯大學的羅伯特-希勒因對「資產價格實證分析」作出貢獻而獲獎。

針對此次評獎,瑞典皇家科學委員會在現場給出了簡單解釋:「如果要預測未來幾天或者幾個星期的股票和債券的價格,是不可能的。但是,長遠的來看,比如未來三年或者五年的預測,卻是可行的」。

瑞典皇家科學委員會在頒獎現場電話採訪希勒時,他開玩笑說:「雖然很多人說我會得獎,但是我還是不敢相信。」

三位學者的研究結果表明:股票價格在短期內不可預測,但長期內卻又具有可預測性。這一看起來自相矛盾的理論,對股票資產市場的研究和實踐產生了深遠的影響。三位經濟學獎獲得者為現在的資產市場的理解打下了基礎。這一方面依賴於風險和風險態度的波動性,一方面依賴於行為性偏見和市場摩擦。

資產市場的趨勢

我們沒有辦法預測未來幾天或幾週內股票或債券的價格變化。但我們非常可能預見它們在較長時間內的走勢——例如接下來三到五年內的走勢。這些看起來既令人訝異又顯得矛盾的發現,正是今年經濟學獎的三位獲獎者尤金·法馬(Eugene Fama)、拉爾斯·漢森(Lars Peter Hansen)和羅伯特·席勒(Robert Shiller)創造並分析而來的成果。

20世紀60年代初期,尤金·法馬和幾位合作者指出短期股票價格是極端難以預測的,新的信息會以非常快的速度反映在股價上。這些發現不但對後續研究產生了深遠影響,也改變了市場實踐——指數基金在全球股票市場上的形成便是其中一個傑出的例子。

如果股市變化在幾天或幾週內都是幾乎不可能預測的,那麼在幾年內的走勢是不是應該更加難以預測?答案是否定的,羅伯特·席勒在20世紀80年代初發現股價的波動比股息的波動更加劇烈,股價/股息比在到達高位時就會傾向於下調,而在低位時就會傾向於上漲。這種波動模式不僅僅適用與股票市場,也適用於債券或其他資產形式。

一種方法用理性投資對價格不確定性的反應來解釋了這些發現。於是,高投資回報率被視為是在高風險時期持有風險資產的一種補償。拉斯·彼得·漢森發展了一種統計方法,特別適於檢驗資產定價的理性理論。利用這種方法,漢森和其他研究者已經發現,對這些理論加以修正對解釋資產定價大有幫助。

另一種方法專注於背離理性投資者的行為。所謂的行為金融學考慮了制度約束,比如借貸限額,這阻止了聰明的投資者利用市場上的定價偏差來獲利。

這些獲獎者為當前對資產定價的理解奠定了基礎。資產定價部分取決於風險波動以及對風險態度,還有一部分取決於行為偏差和市場摩擦


許小年:法馬和希勒對立觀點同獲諾獎 思想需要對立面
他指出,法馬和希勒對市場的理解處於對立的兩極。前者認為價格由人的理性計算形成,因此含有豐富的信息,是經濟個體進行決策的可靠依據;後者則強調心理因素(動物精神)的作用,認為價格中充滿誤導性的"噪音",例如金融危機前的美國房價。對立的觀點同獲諾獎,思想的形成與發展需要對立面。


諾貝爾經濟獎得主獲獎理由:為資產價值認知奠基
瑞典皇家科學院說,三名經濟學家為「現有對資產價值的認知奠定了基礎」。幾乎沒什麼方法能準確預測未來幾天或幾週股市債市的走向,但可以通過研究對三年以上的價格進行預測。
「這些看起來令人驚訝且矛盾的發現正是今年諾獎得主分析作出的工作。」瑞典皇家科學院說。
PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=77329

SENSE隨筆131017《精準預測》中:您的配偶有否不忠? 掌門天地

http://www.tangsbookclub.com/2013/10/17/2781/

SENSE隨筆131017
《精準預測》中:您的配偶有否不忠?
執筆人:蟬

冷靜,先別嚷分手。

想象以下純屬假設的情景:SoChun與伴侶同居多年,忽一日出國公幹後回家,竟在衣櫃內發現一件來歷不明,穿著過的男性衣物,當即傷心欲絕,要生要死。好友們均悲觀地認為事不離實,勸他逆來順受,並指伴侶會因內疚而對他更好云云…..

那到底SoChun的伴侶出軌的機率有多少? 阿蟬心裡雖亦明白 “天理循環,報應不爽” 的道理, 但作為一名sense派,任何問題均 “應而且只應” 以sense解拆,便拋出「貝氏定理Bayes’ Princple」證明So伴侶出軌的可能性其實甚低。

貝氏定理針對的問題原型為: 某些事件發生之後,某個理論或假設為真的機率有多少? ***

要找出So伴出軌的機率,先要把問題設定好:

  1. 假設一個機率,代表So伴真的出軌,出於大意而把情人衣物留在衣櫃內。在此我們假設此機率為50%,是為A
    i.e. So伴偷情而不留下衣物的可能性同樣是50%。
  2. 再假設So伴沒有不忠而衣物卻因其他原因出現在衣櫃裡的機率。將此機率設定為10%,是為B;***
  3. 接下來要定下「先驗機率prior probability」C,即So伴打從一早巳背叛了他的機率。根據SoChun精明審慎的性格,這事態發生的機會微乎其微。 但為營造戲劇張力,即管把這機率定為1%,是為C
    例子:美國一項研究發現,在特定的任何一年,已婚伴侶對配偶不忠的機率同樣為4%。 若以涂爾幹的觀點,出軌似乎是社會事實***,是社會的錯。 J

萬事俱備,我們可以運用貝氏定理來建立So伴在這情形之下出軌的可能性,即「後驗機率posterior possibility」。算式如下:

sochunwife後驗機率 = (0.01 * 0.5)/ [(0.01 * 0.5) + 0.1(1-0.01) ] = 0.048 = 4.8%

貝氏定理證明So伴只有不足5%的可能性出軌!實在是非常貞節,可喜可賀!
然而大家定必認為即使在找到 “污點証物” 的前提下, So伴出軌的可能性只比美國平均值高出那麼少,此點實屬可疑,然則計算是否有錯呢?

機率是甚麼?
貝氏Thomas Bayes是18世紀英國的牧師,英國皇家學會院士。他認為上帝是完美的,人類遇到的不完美是出於人的緣故而非上帝。

舉例:阿蟬初次炒股票輸錢,驚嘆原來股票是可以虧錢的。 接著他每天炒股票都輸錢收場。 慢慢地阿蟬越來越認識到:股票是會讓人虧錢的。透過統計推論,他得出未來每天炒股票極大機會虧損,覺得自己越來越接近真理,內心充滿著喜悅。

阿蟬是以「趨近法」去認識股票的,雖然越來越接近真理,但永遠不會找到真理。***

貝氏認為機率的概念是以人認識世界的方法構成的。 而機率之所以存在是因為人類在測量時的不完全與完美的世界產生落差。*** 科學決定論的支持者Laplace也抱著同樣的信念,他認為機率是無知與知識之間的中途店。**** 是科學進步的必然條件。

貝氏定理要求人們以機率看待世界,要求人採取 “世界本質上是不確定的” 這種立場。貝氏定理要處理的正是認識論上的不確定:「知識是有限制的。」***

大數據的基礎與問題
上世紀初英國統計學家 費雪Ronald Aylmer Fisher貢獻良多, 統計學用詞「Statistical significance統計顯著性」便是他的發明。

費雪是貝氏定理的反對者,他認為貝氏學派提出的先驗機率過於主觀**,在沒有實驗和數據支持下先斷定事件發生的可能性違反科學客觀的概念。 他曾在文章中指出貝氏學派的想法應該完全被揚棄。

與費雪同年代的學者努力發展一套統計方法,希望藉此去除主觀和偏差對結果的影響。 這類統計今日通常稱為「頻率論Frequentism」「費氏學派Fisherian」

費氏學派認為統計問題中的不確定性來自於蒐集資料時只從整體研究對象中抽取一部份,而非對象的整體。*** 頻率論的目的便是透過分析並量化當中產生的抽樣誤差sampling error。***

舉例:2008年美國民主黨內部總統候選人選舉時,在新罕布夏州調查了一萬五千人(當地人口約為一百三十萬人),抽樣比例高令誤差範圍理論上只有0.8%,但實際誤差卻是8%,誤差大到足以錯誤預測希拉莉會大比數輸給奧巴馬,而實際上希拉莉勝出了這個區選。

頻率論的問題是它無法去除人為誤差,它相信抽樣比例越高,資料越豐富,誤差將趨近零。*** 充足的樣本並不保證預測完美,但樣本不足卻保證誤差會被放大。頻率論實質上需要大量假設去確保統計程序的完美,和偏見的排除。

費氏學派尋求客觀結果的方法:將研究者跟現實世界隔離,不單阻礙研究者考量假設的可信度,而且將研究方向推向尋找相關性correlation多於因果,令研究結果的應用性大大減低。

篇幅所限,有關經濟預測的內容將延至下篇,並介紹此等預測工具如何應用到投機事宜之上,敬請留意。
參考:
《精準預測:如何從巨量雜訊中,看出重要的信號。》
《The Signal and the Noise》, 2012, Nate Silver

PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=78412

0483.HK 包浩斯國際 - 業績預測 [2013/2014 1H] PARTIPRAL - ROAD TO FINANCIAL FREEDOM

http://partipral-hk.blogspot.hk/2013/11/0483hk-20132014-1h.html


0483.HK 包浩斯國際


現價: $3.27 (22 Nov 2013)

往績核心市盈率: 19.1倍
往績股息率: 3.39%

預期核心市盈率: 9.12倍
預期股息率: 7.11%

2013/2014 中期業績重點:


  • 營業額增長幅度 (預期: 20%)
  • 毛利率 (去年上半年: 66%, 預期持平)
  • 行政成本 (截至9月底店舖總數184間, 同比減少23間, 預期租金應會跟隨下降)
  • 租金佔營業額比重 (去年上半年: 30.7% / 下半年: 20.2%)
  • 內地及台灣分部業績 (去年兩者共錄得虧損0.15億, 預期起碼台灣可以轉賺)
  • 派息比率 (預期增至3仙)


2013/2014 中期業績預測:

  • 收入: 5.8億 (按年: +20%)
  • 毛利: 3.8億 (按年: +20%)
  • 稅息前經營溢利: 0.45億 (按年: 扭虧為盈)
  • 核心經營溢利: 0.31億 (按年: 扭虧為盈)
  • 每股核心盈利: $0.085 (按年: 扭虧為盈)
  • 每股派息: $0.03 (按年: +200%)
PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=82705

1170.HK 信星集團 - 業績預測 [2013/2014 1H] PARTIPRAL - ROAD TO FINANCIAL FREEDOM

http://partipral-hk.blogspot.hk/2013/11/1170hk-20132014-1h.html
現價: $1.77 (19 Nov 2013)

往績核心市盈率: 16.7倍
往績股息率: 5.65%

預期核心市盈率: 10.27倍 (扣除現金後: 5.66倍)
預期股息率: 7.34%

2013/2014 中期業績重點:


  • 營業額增長幅度 (預期: 15%)
  • 毛利率 (去年下半年19%, 預期持平)
  • 內地產能佔總收入比重 (去年下半年已降至52.8%, 預期繼續減少)
  • 零售業務虧損程度 (去年上半年錄得0.17億虧損, 預期虧損收窄)
  • 派息比率 (過往三個財政年度上半年皆派息3仙, 預期增至4仙)


2013/2014 中期業績預測:

  • 收入: 11.6億 (按年: +15%)
  • 毛利: 2.2億 (按年: +51%)
  • 稅息前經營溢利: 0.79億 (按年: +142%)
  • 核心經營溢利: 0.67億 (按年: +109%)
  • 每股核心盈利: $0.0965 (按年: +108%)
  • 每股派息: $0.04 (按年: +33%)


舊文連結: 30/08/2013 - 1170.HK 信星集團 - 評級: 持有
舊文連結: 06/07/2013 - 1170.HK 信星集團
PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=82706

SENSE隨筆131119《精準預測》下:可測的泡沬 掌門天地

http://www.tangsbookclub.com/2013/11/19/sense%E9%9A%A8%E7%AD%86131119%E3%80%8A%E7%B2%BE%E6%BA%96%E9%A0%90%E6%B8%AC%E3%80%8B%E4%B8%8B%EF%BC%9A%E5%8F%AF%E6%B8%AC%E7%9A%84%E6%B3%A1%E6%B2%AC/

SENSE隨筆131119
《精準預測》下:可測的泡沬與不可測的經濟
執筆人:蟬

專業的猜謎者:經濟學家
打開電視,除了我們最常聽到的天氣預測,應該便是經濟學家或研究機構對未來經濟指標變動的預測了。 每次當我們聽到“預計GDP增長2.3%,失業率7.1%”時,心裡不得不敬佩何以經濟預測能如果精準,然而經濟學家難道真的比氣象學家容易當嗎?
(註: 諾貝爾經濟學獎得主Paul Krugman曾引用一位印裔行家的笑話“一位出色的經濟學家,來生可轉世為物理學家;相反,則會成為社會學家。”)

眾所周知,2007年末開始的金融海嘯令世界多個國家陷入經濟衰退。根據費城聯邦儲備銀行2008年初的調查, 經濟學家認為美國該年的GDP增長約為2.4%,結果當然與預測距離甚遠,終值為萎縮3%。究竟這類預測有多糟糕?

費城聯儲的調查要求預測人士在給出的未來時段,明確指出一個範圍的預期值。 此乃作出‘科學’預測時用以反映機率的表達方式。
舉例:要預測擲骰子的結局,預測應包括可能的點數和機率。即1點為1/6,2點為1/6…等。

統計學Def. 預測區間prediction interval指經過觀察後,估計某事件以概率表達可能性結果的範圍。***
i.e. 一項預測的百分之九十預測區間應涵蓋百分之九十的實際可能結果。****

再看2008年經濟預測的例子,經濟學家預期值區間為負值的機率只有3%。回顧過去的數據,由1968年開始,只有一半的實際數字落在預測區間之內。*** 而預測區間大約橫跨6.4%,即正負3.2%。
有個老笑話說:最近六次經濟衰退中,經濟學家判斷正確九次。  而一份1990年的統計顯示,經濟學家提早一年預測全世界的經濟衰退,六十次中只有兩次正確。

相關不必然是因果
經濟學家其實並非那麼不濟,只是他們要預測的對象實在太過複雜。 與天氣相同,經濟狀況也是動態的系統;但不同的是,預測經濟需要量度甚麼數據到現在仍是一個謎。***

美國政府每年會公佈45,000個經濟指標,而私營機構追蹤的統計數字則多達四百萬種。而更令人苦惱的是,大部份經濟指標雖然顯示相關性correlation,但卻沒有因果關係causality。***

例子:美國曾經有過相當著名的經濟指標:超級碗Super Bowl贏家指標。數據顯示如果當年的冠軍球隊來自原國家美式足球聯盟NFL的話,來年的標普500指數平均上升14%;相反是來自美國美式足球聯盟AFL的話,則指數平均下跌10%。直到1997年此指標在31年當中正確預測了28年。而此數據的準確性是純機率的機會只有470萬分之1。

超級碗指標便是一個相關卻不是因果的好例子, 就好像火災數量與冰淇淋的銷量是正相關的,但兩者沒有因果關係。 至於超級碗指標是純偶然如何解釋?每期彩票皆有贏家,可惜不是我們而已。
大數據的限制便在於此。*** (請參閱《SENSE隨筆131015大數據》)

股巿泡沬越來越大嗎?
諾貝爾經濟學獎得主Fama在60年代寫巿場效率理論時,美國股票大約有85%由個人投資者持有。到了1980年,機構投資者持份比例上升至33%;而金融海嘯的前一年2007,巿場上的機構持份為68%。***

在股巿中,機構與個人行為的最大分別源於:機構操作別人的錢,而個人則管理自己的錢。這個分歧可能令巿場情況更加複雜。
作為個人參與者,最理性的做法是在可承受的風險下將回報最大化。即使實際操作結果迥異,但對所謂的理性行為分歧不大。

機構投資者表面上與資金擁有人(金主)利益一致,但實際並非如此。 機構的投資決策者如基金經理受聘於基金公司, 為了爭取工作表現他可能無法將決策單純取決於對投資對象的預估。 相反即使對前景不樂觀,但由於背離群眾風險相當高,除了可能因錯判令表現落後他人外,看淡的虧損理論上是無上限的,而個別投資類別如股票做淡的技術障礙和成本較高,故機構偏向看好而非看淡巿場。****

經濟學假設人是理性的,但機構投資者增加令個別理性行為總體看來變得不理性:泡沫似乎無可避免,而且即使知道在泡沫當中,也沒辦法獨善其身。***

參考:
《精準預測:如何從巨量雜訊中,看出重要的信號。》
《The Signal and the Noise》, 2012, Nate Silver

PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=82720

學什麼專業呢?美國勞工統計局預測未來各行業就業情況

http://wallstreetcn.com/node/69004

週四,美國勞工統計局(BLS)公佈了2012~2022年美國各行業就業情況預測報告。

美國勞工統計局預測:

未來醫療保健行業的就業機會最多。

預計到2022年,美國就業總數比2012年多10.8%,也即1560萬人。

需要本科學歷的崗位大於只需高中及以下學歷的崗位。

下圖為2012~2022年,各行業年化就業增長率。BLS將增長率由高至低排序,分別為:醫療保健和社會援助業,建築業,教育服務業,商業服務業,礦業,其它服務業,休閒和餐飲業,金融業,批發貿易業,交通運輸和倉儲業,零售貿易業,非農個體經營者,州政府和地方政府,信息業,農業,製造業,公用事業,聯邦政府,農業個體經營者。

美国,美国经济,就业,美国劳工统计局

BLS的預測準確性如何呢?下圖為2002~2012年,BLS預測與實際的對比結果。藍柱為預測值,紅柱為實際值。2002~2012年的十年裡:商業服務業就業實際增長12.2%,遠低於BLS預測的30.0%;教育和衛生服務行業實際增長25.5%,與BLS預測的26.0%基本一致。BLS預測最不准的是礦業,他們認為礦業就業會下降12%,然而實際就業增長了驚人的56.3%。BLS預計2012年就業總數為1.53億,實際就業總數為1.45億。

美国,美国经济,就业,美国劳工统计局

報告原文見鏈接。

PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=85548

2013年預測回顧 RaymondJook祝振駒

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7f6402970101i750.html
iMoney原文,12-12-2013

國指受金融週期股拖累
年初時本欄曾作出十大趨勢及方向性的市場預測:1)內銀及內險股全年跑贏大市。截至12月11日,恆指今年上升了3.01%,但內銀及內險板塊同期分別下跌1.7%及上升5%。前者預測錯誤,原因是中國經濟增長仍放緩,外資對內銀實際壞帳仍然充滿疑惑。2)國指將跑贏恆指。國企指數今年下跌了3.2%,跑輸恆指,原因是指數重磅板塊金融及商品類均表現欠佳。3)內房股將表現欠佳。龍頭代表中國海外(00688)及華潤置地(01109)今年分別下降了2.6%及4.3%,跑輸恆指,預測正確。這板塊受制於中央的調控政策及相對收緊的銀根,故難有所表現。

公用股REITs表現遜
4)防守性的公用股,食品,必需消費品及房地產信託基金(REITs)將跑輸大市。中電(00002),電能實業(00006),中華煤氣(00006),康師傅(00322),旺旺(00151),恆安國際(01044)及領匯房產基金(00832)今年分別下降5%,8.5%,7%,上升7.2%,4.7%,43.1%及下跌3.9%。除了消費品股外,公用股及REIT長現均不理想,主要受到美國退市預期及債券孶息上揚影響,這項預測大致準確。5)估值低的中小型股大幅反彈,甚至上升50%至100%以上,預測正確。6)借殼上市變身股再次熾熱,預測正確。7)美國樓市復甦,消費回升,帶動香港出口相關股份反彈。代表者為創科實業(00669),今年上升40.3%,估計正確。8)手機上網主題成為新趨勢。網龍(00777),金山軟件(03888)及騰訊控股(00700)今年皆大放異彩,分別勁升103.9%(包括特別股息),281%及90.6%,預測亦正確。9)點心債上半年集資達高峰,下半年受美國加息憂慮影響,資金由債券回流股市,長債有拆倉壓力,預測正確。點心債價格上半年見頂後開始回落,預期美國息口回升,對利率敏感的資產,尤其是長期債券特別受打擊。10)若恆指回歸十年平均值的12.38倍市盈率,指數可見25491點。恆指今年高峰在12月2日出現,為24039點市盈率10.9倍,年底前重返十年平均值較難。預測出現偏差,因為中資金融股,週期股與及香港地產股估值被市場貶低。

六加兩個半看對
總括年初十大預測,有6項加兩個半項大致上是估對了。假若年初大膽加注投資,例如重倉中小型股,殻股及科網股,拋空防守性股,今年投資回報應該不錯。能正確捕捉行業及板塊趨勢作中長線投資,成功率肯定遠勝胡亂短線跟風炒賣。2011年的藍籌股王中國聯通(00762)及2012年的三甲新世界發展(00017),中國海外(00688)及九龍倉(00004)於2013年皆無甚表現,分別下跌5.5%,17.1%,2.4%及只上升1.2%。投資永遠是向前看,往績不能代表未來表現,今年藍籌股王銀河娛樂(00027),騰訊(00700),金沙中國(01928)分別上升109.1%,90.6%及80.9%,明年能否繼續保持優勢?一些有趣的統計可作啟示。根據過往12年的紀錄,只有思捷環球(00330)於2002年至2004年及港交所(00388)於2006年至2007年能蟬聯恆指股王寶座,除此之外,只有騰訊在2008年至2009年可連續兩年位列三甲。
PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=85645

研究發現分析師預測不如瞎猜...

來源: http://wallstreetcn.com/node/69794

華爾街的金融才俊會用各種複雜的模型來預測盈利增長、市盈率走勢和其它驅動市場走勢的因素。然而事實證明了,利用複雜模型預測的效果可能比瞎猜還不靠譜。據WSJ報道:研究公司Birinyi Associate收集了華爾街最大型機構的11位策略師的預測,其中包括摩根士丹利和美銀。這些分析師平均預期標普500指數在2013年將上漲8.2%。但不包括股息在內,直到上周五,標普500指數實際上已經上漲了27.5%——差距有19.3%之大。從客觀的角度看,比如說你把從1929年起各年標普500指數的變化列表貼在墻上,然後盲標。WSJ基於Birinyi和歷史回報的分析顯示,有超過一半的幾率,你標中的數字更接近於分析師對2013年實際價格變化的預期共識。從2000年以來,分析師在2001年、2002年和2008年的表現都要差於盲標。14年中贏得10年可能也不大糟糕——只要你不介意與這個豬一樣的對手比較。當然,美國股票分析師也為分析師行業做了一番合理的辯護:...提前一年預測股市回報是極為困難的。通常無法預測一件重大事件,比如說美聯儲在9月決定不縮減資產購買規模,可能意味著預測更接近洞口還是打飛了......Stifel分析師Barry Bannister表示,策略師“更像比速度的改裝車車手而不是比過彎技術的汽車大獎賽車手”,他們善於在直道作出預測,但在市場出現扭轉的時候,他們的預測要麽就太早要麽就太晚了。...然而,另一個邏輯似乎側面證明了華爾街見聞讀者的一個評論“分析師不是賺收益率而是賺收視率的好吧,和好萊塢明星一樣屬於娛樂業”:...根據國家氣象服務中心1981-2010年的數據,紐約中心公園在12月23日的平均溫度為寒冷的35華氏度,降水0.13英寸。當然,天氣預測員在嘗試利用更強大的計算機分析天氣變化提高工作表現。但如果計算機的力量長期來說並沒有產生更好的預測,我們可能應該關閉計算機並依賴這些平均值。對於股市,標普500指數也有自己的歷史價格變化數據。股票分析師利用複雜的模型嘗試作出更準確的預測,但如果頭腦的力量並沒有產生更準確的預測,我們是否也應該堅持使用歷史回報呢。從2000年開始,股票分析師一致無法達到這個最低要求標準。...加州大學Davis分校金融專家Brad Barber表示:“沒有任何積極的證據顯示,分析師向你提供了新增信息”..那麽,問題在哪呢?第一,從2000年以來,分析師從來沒有預測過股市下跌。雖然這種上漲的偏見可能是有意義的:從1929年以來的85年里,股市漲了55年....
PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=86216

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