专家的预测靠谱么?

专家的预测靠谱么?

随便打开一个金融投资类门户网站,我们都可以看到很多行业专家在那里做各种预测。这些专家们挥斥方遒,指点江山,经常对诸如股价,房价,经济增长等各种金融和经济问题做出非常自信的判断和预测。那么很自然的,最让我们关心的问题是:这些专家的预测靠谱么?

要回答这个问题并不容易。因为专家们的预测五花八门,在不同时间会做出不同的预测。由于人天生的“选择性回忆”的行为偏见,他们总是会挑选自己之前做出过的正确的判断,而有意或者无意的忽略那些错误的预测,以此来证明自己高于常人的预判力。

其次,有些专家给出的意见模棱两可,两边下注。比如很多时候我们读到的股评是这样的:政府刺激性的财政政策,给股市注入了一些上涨的动力。但是,我们也面临外汇不稳,银行坏账增加的风险。我对后市的发展持有谨慎性乐观态度。什么叫谨慎性乐观?就是如果市场上涨了,专家的“乐观”意见算是预测对了。而如果市场下跌,专家也适时提出了“谨慎”的警告。这样的专家,真是上下两嘴皮,翻来覆去都有理。

要真正了解这些专家的预测是否靠谱,我们就需要收集他们过去的预测历史,并做一些比较详细和专业的统计。在这方面,有不少海外的研究值得我在这里和大家分享一下。

在美国的耶鲁大学,有一个经济研究机构叫做The Cowles Foundation for Research in Economics。该机构以美国经济学家和商人Alfred Cowles命名。

1932年,Alfred Cowles在Econometrica上发表过一篇学术论文,叫做《Can stock market forecasters forecast》(股神们能预测股价么?)。在该论文中,Cowles仔细研究了45家股评机构在5年中做出的7500个股票推荐。在对这些推荐做了研究分析后,作者得出结论:这些专家的荐股的准确度,很难说是由于他们真正有水平,还是只是运气好而已。也就是说,这些专家的推荐有时候正确,有时候错误。但是在统计学上,他们的预测的准确度和通过扔硬币得到正反面来选股的准确度没有显著的区别。这可能是对专家们的“预测术”的第一次比较系统的打脸。

1982年,来自于美国麦肯锡咨询公司的Thomas Peters和Robert Waterman合作出版了一本畅销书,叫做《In Search of Excellence》(寻找优秀的公司)。在书中,作者列举了6个标准,并依据这6个标准挑选了36家最伟大的公司。

这6个标准是:资产增速(asset growth),股本增速(equity growth),总资本回报(return on total capital),股本回报率(return on equity),销售利润率(return on sales)和市净率(book to market ratio)。

基于以上六个标准,作者选出了如上图所示的36家“伟大”公司。其中有很多名头很响的公司,比如波音,国际商务机器,英特尔,麦当劳等。

这样的选择过程看起来非常有逻辑和系统性,这也是为什么作者能够基于这些理论写一本书的缘故。但问题是通过这种方法选出来的公司真的“伟大”么?

美国学者Clayman在1987和1994年写了两篇学术论文,对这个问题进行了比较细致的研究。根据上书中提到的这些标准,Clayman将美国的公司分为“伟大”和“渺小(Unexcellent)”两大类。渺小公司的选择标准是根据书中的6大标准选出的排名最末端的一些公司。然后Clayman将两类公司的股价表现进行对比,发现那些“渺小”的公司的股价业绩回报远远高于“伟大”的公司。也就是说,看似“伟大”的公司,其股东回报并不“伟大”。

1996年,美国有位学者John Graham收集了数百本投资期刊,并对它们对于股票市场的预测做了统计分析,得出的结果并不让人乐观。

比如上图的横轴显示的是那些投资月刊中建议读者增加购买股票的数量(从0%到70%不等),而纵轴显示的是在做出推荐之后的下一个月,美国股市的回报(介于-30%到20%之间)。我们可以看到,这些投资简报做出的购买股票的预测,和股市的走向基本没有什么相关性。在很多时候,简报做出了增加购买20%-40%的股票的建议,而下一个月股市下跌了10%,甚至在个别月份下跌了20%。

在这些简报季刊做出看跌预测,建议投资者们卖出手上的股票时,其正确率也很差劲。比如上图显示,在这些简报建议卖出股票后的一个月,美国股市大约有一半时间是上涨的。也就是说那些所谓的“砖家建议”的价值和投一枚硬币然后根据正反面去买卖股票差不多。

1999年,美国学者Jaffe和Mahoney在Journal of Financial Economics上发表了一篇学术论文《The performance of investment newsletters》(投资简报的预测准确性)。通过对1980-1996年间的近100份投资简报的荐股预测的系统性分析,作者得出结论:投资简报中推荐的股票的回报不及它们所对应的比较基准。也就是说,这些专家提供的荐股服务的价值为零

2006年,美国宾夕法尼亚大学教授Philip Tetlock出版了一本畅销书,叫做《Expert political judgement: how good is it? How can we know》(专家对于政治事件的判断力有多好)。在书中,Tetlock援引了他做过的一个非常有趣的研究实验。Tetlock和他的团队收集了在1984-2003年间,284个专家做过的28,000个预测。这些预测来自于各行各业的专家:包括记者,教授,分析师等等,覆盖了那个时代主要的一些政治和宏观预测。

在对这些预测做了详细的检验后,作者得出结论:这些专家的预测准确率,只是比投硬币靠运气猜测稍微好一丁点而已。并不是说这些专家都是白痴:他们的预测准确度确实比门外汉(控制组:一群大学生)要稍微准确一些,但是更准确的幅度非常小。同时,Tetlock和他的团队发现:一旦有了一定的基本知识,那么更深的行业知识对于提高预测的准确率没有任何帮助。举个例子来说,一个加拿大专家和一个俄罗斯专家,在对关于俄罗斯问题的预测准确度基本一样,没有实质性区别。



在2012年,英国一家杂志社Observer就选股专家是否有专业能力举办了一场选股大赛。他们邀请了三个队伍:一只名叫奥兰多的小猫,一队职业选股经理(来自于基金公司和券商)以及一群中学生。在2012年1月1日,每队被给予5000英镑,让他们选5只股票,每三个月可以换一次。奥兰多被给予一个塑料小老鼠,工作人员让奥兰多把小老鼠扔到一张金融报纸上,停在哪个股票上面就帮奥兰多买入。

到了2012年12月31日,奥兰多的股票组合回报最高,战胜了职业经理人团队和中学生团队。这个真实的例子也从侧面验证了美国教授麦基尔(Burton Malkiel)关于猴子扔飞镖都能战胜基金经理的说法。

2016年,“专家”们在政治事件上的预测再次让人大失所望。几乎所有的专家都没有预测到英国脱欧,绝大部分的竞选预测“专家”也没有料到特朗普能够战胜希拉里成为美国总统。


这么多专家的预测错的离谱,是不是代表专家都是在忽悠大众?产生这样的想法虽可以理解,但也未免过于极端。专家们的知识水平和判断力确实高于门外汉,但是由于我们这个世界高度的复杂性,因此指望专家们给出精准的预测是不现实的。专家们可能可以比普通人做的稍微好一些,但也仅此而已。像苏联解体,柏林墙倒塌,08年金融危机,欧元债务危机等这样的“黑天鹅”事件,都是在时间,地点,人为等多重因素的综合作用下导致的结果。如果这些事件可以被预测的话,那么它们从一开始就不会发生了。


那么我们普罗大众应该如何更加理性的对待这个现实呢?在我看来,我们可以做的有以下几点:

1)我们可以从专家那里学习一些知识和信息,但是不要迷信专家。特别是专家对于未来的预测,我们更加要谨慎对待。

2)任何时候都不要把所有的希望赌在一两个专家身上。多元分散,把鸡蛋放在不同的篮子里,永远留一手,考虑到不可能的可能性,在很多领域都是一条最重要的原则。蔡英文在美国总统大选前过早的偏向她认为稳赢的希拉里,造成现在台湾外交的困境,就是一个典型的反面例子。

3)我们需要理解,在各种政治和经济事件中,运气对于结果有很大的影响作用。用几个个体结果去倒推一个人的预测能力,并且将该个人的其他预测都奉若神旨,那就是犯了将运气和技能混淆的毛病。在这种情况下去盲从那些“占星大师”的预测,是不太可能获得成功的。

现代化社会的精细分工高度复杂。由于全球化的联系,该复杂程度还同时延伸到国际的维度,因此各行各业的专家绝对是不可或缺。但是我们也应该明白专家的局限,不能迷信专家,更不要盲目的听从专家所谓的建议和预测。我们应该为自己着想,用知识和信息来武装自己,通过冷静和客观的分析帮助自己做出最为理性的决策。

希望对大家有所帮助。



数据来源:

cowles.yale.edu/

cowles.yale.edu/sites/d

press.princeton.edu/tit

finance.martinsewell.com

Graham, John R., and Campbell R. Harvey. "Market timing ability and volatility implied in investment newsletters' asset allocation recommendations." Journal of Financial Economics 42.3 (1996): 397-421.

Michelle Clayman, In Search of Excellence: The Investor’s Viewpoint, Excellence Revisited 1987 and 1994, Financial Analysts Journal

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