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長盛基金劉斌:提防統計陷阱

2014-02-19 11:44:15
來源:你我貸

⊙長盛量化紅利基金劉斌

在《統計陷阱》一書中Disraeli說“有3種謊言:謊言,糟糕透頂的謊言和統計資料。”統計資料有時候會產生非常完美的具有誘惑性的陷阱,投資過程中非常難以甄別,但是作為一個成熟的投資者,必須具備甄別的能力。

最近在微博上看到一個標題為“相關性不等于因果關系”的熱門帖子,里面圖示了幾組具備極高相關性的統計數據,包括Facebook活躍用戶數量與希臘十年期國債利率、美國國家科學基金會科研總預算與全球平均溫度、名字叫“AVA”的新生兒數量與美國房價指數、沙馬蘭電影在爛番茄網站的得分與報紙廣告銷售額、紐約州發生謀殺案數量與某座山的形狀。

以Facebook活躍用戶數量與希臘十年期國債利率為例,facebook的用戶數量和希臘10年期國債利率有很高的相關性,但是從常識的角度它們沒有邏輯上的相關性,也更不會有因果關系,用其中一個去預測另外一個在邏輯上毫無意義。

在投資領域,上述問題也層出不窮。投資者想要避開此類陷阱,找到真正有效的投資預測指標,還需要透過數據分析背后的邏輯關系,否則容易陷入到統計陷阱中去。

以PPI為例,我們觀察2000年以來到2010年底的PPI和上證綜指的走勢圖。在02年到10年的9年時間里,PPI明顯反向領先市場,數據統計檢驗顯著。當PPI下跌時,意味著經濟在去庫存,從而帶來經濟的復蘇和市場的好轉。

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然而自2011年以來這個統計規律持續失效,PPI和市場開始同步下跌。這樣的結果讓許多宏觀配置模型近兩年徹底迷失方向,給投資業績帶來不小損失。

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回過頭反思PPI預測能力失效的原因,在于此次經濟調整并非一個簡單的庫存周期問題,而是涉及到產能過剩和經濟結構調整等各方面因素。單純的去庫存已經不能帶來經濟基本面的反轉,經濟的真正觸底需要更徹底的去產能、更深入的調整結構。

因此,統計所能提煉出來的規律性和相關關系,不一定能作為可靠的模型來進行運用。我們在具體的投資過程中,要對這些關系進行科學的甄別,理清背后的邏輯關系,而且要密切跟蹤邏輯關系適用性的變化。只有這樣,才不會受到統計謊言的蒙蔽,更好的利用統計數據來指導投資決策。

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