2014/03/05

區分真訊號與雜訊

《the signal and the noise》作者Nate Silver發展了一個類似Moneyball概念的大聯盟棒球選手預測系統,不像之前Moneyball魔球中,定量的統計勝過球探的定性分析,在他的系統用在預測小聯盟中,反而發現球探的定性分析,優於他的系統。要如何區分區分真訊號與雜訊呢?

他試著解釋這現象,在棒球大聯盟選手中,前一年的成績統計,可以較穩定的預測未來成績,因為選手技巧能力已經相當成熟,統計中固然有雜訊,有運氣的成分,但是較少。定量的統計分析主要在尋找哪一些統計,比較對球隊勝利有貢獻。

但是在棒球小聯盟選手中,對手水準較為不整齊,統計成績會受到對手水準影響較大,一位好投手如果球速不夠,即使能在小聯盟有不錯的統計,卻會完全無法在大聯盟站穩。但球探對棒球小聯盟選手的定性分析,例如球速、揮棒速度、跑壘速度、守備範圍、心理素質等等,卻能提供統計沒有的真訊號。

雖然在投資的定量分析上,最被價值投資者看重的統計數字是ROE,這項財務統計對公司股票能給投資人的報酬率最有貢獻。不過,你看巴菲特的年報,他總是更重視淨值的年成長率,因為波克夏一大部分的價值是在所持有的股票投資組合,而未實現資本利得不會顯現在盈餘中,因此ROE中的分子,盈餘不會包含到未實現資本利得。如果從小聯盟和大聯盟的比較來看,小企業的預測應該是定性的分析會占優勢,而大企業的預測應該是定量的分析會占優勢。
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關於作者:認證理財顧問黃柏仁,致力於上班族之理財規劃服務,按這裡到上班族投資理財部落格閱讀更多文章
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