如何克服预测带来的挑战

投资理财

股票、企业债券及商品往往在经济数据发表前表现疲弱,所以这些专家会根据自己的经验绘制图表,这样做应该会“预测”到大多数的衰退,但衍生的问题是它有时会产生假阳性的情况,例如很多图表预测2016年初有衰退,但实际上没有发生……

 

每年这个时候,财经专家都营营役役地忙于预测在新的一年会发生的事情。如果活跃投资者能够对事情的发展有一点想法,这对他们做决定非常重要。

不过,人总是喜怒无常,理性决策者往往受经济情况所影响,尤其是在错综复杂、变幻莫测的环境。我们有时太过武断,喜欢舍难取易,务求迅速做决定,凡事捷足先登;但是投资往往需要集思广益、深思熟虑。

20年前,在互联网改革前,要获取资讯非常困难,但今天全球资讯泛滥,我们的挑战是如何梳理这些资讯并做决定。

为了顺应这些变化,我们过去多年获得的经验是,要在过程中集思广益才能作出最周详的决定。人类演变的历史导致很多行为偏差的情况出现,其中之一是我们会尝试解释事件发生的原因。

财经专家每天都会被人问及升市或跌市的原因,他们经常会借助各式各样的图表来解释。而在复杂和瞬息万变的环境,得出的理论难以经过测试,有时更会不经意地删去与他们的解释相违背的资讯,并使用支持理论的资料,所以这类存偏见的专家不能与真正的预测家相提并论。

让我们来看看集思广益如何帮助我们取得最佳预测结果。

目前,大家都关注2019年美国的经济会否步入衰退。财经专家可能会在回答时绘制“正常”的七年周期图表,当中包括自衰退的反弹期(第一阶段)、全盛复苏期(第二阶段)、通胀增长期(第三阶段),以及衰退期(第四阶段)。

数据开采 不用图表

然后,他们会将问题简单化,尝试断定目前在哪个阶段。不过,以上只是分析问题的其中一种方法。财经专家在预测衰退时可能会研究市场指标,因为单单倚赖较后才发表的经济数据未必能作出准确的预测。

由于股票、企业债券及商品往往在经济数据发表前表现疲弱,所以这些专家会根据自己的经验绘制图表,这样做应该会“预测”到大多数的衰退,但衍生的问题是它有时会产生假阳性的情况,例如很多图表预测2016年初有衰退,但实际上没有发生。

另一种近期采取的做法是完全不用图表,取而代之是在电脑输入数据“让机器来决定”。数据科学专家接着可从电脑找出预测衰退概率的最重要元素,这种做法称为“数据开采”。

另一种做法是结合经济和金融市场元素,并尝试将目前环境与历史对照。这是纯粹的量化方法,避免倚靠经济理论,让数据来决定我们在周期的哪一个阶段。不过,这种借助机器的做法也有本身的问题,例如它没有考虑经济结构或地缘政治的最新演变,这些在今天来说也是非常重要的。

这种分析的重点不是哪种方法孰优孰劣,而是各有所长,认识各自优点可减低投资委员会内个人与集体的偏见。

以下列出三个例子说明如何可提升决策过程的素质:

一、将复杂的问题简单化,好处是简单的问题易于回答,而且不同问题产生的错误可能会互相抵消,使答案更精确。

二、去除偏见;人们在决策时潜意识会倚赖第一手资料,但我们会参考“外部观点”,这些资料一般来自对历史数据的量化分析。

三、让投资委员会的委员进行辩论,减低大家的偏见。

(作者是渣打私人银行投资策略、顾问及全权委托投资组合管理部环球主管)

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