「疫情」與「股市」-貝氏推理之應用

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陳時中一句「校正回歸」瞬時引爆國內話題。一時間「掀牌」、「蓋牌」等政治口水淹沒了新聞版面。我們既不是政治評論家,也不是流行病學專家,對「確診人數」在政治角力、公共衛生所隱含的意義,自然不敢妄議。但會後記者提問:「校正回歸」確診人數,是否是怕影響股市?這個問句引起了我們的關注!事實上也引起我們的客戶私下詢問!
「確診人數」與「股市」之間的關係,用這位記者提問的背後思路,應是認定「確診人數愈高」,會導致「股價指數愈低」,呈現負向相因果關係。然而,過去我們曾經強調,投資是一門“偽科學”(詳見:【2020十二月份投資備忘錄回應讀者】),之所還能稱得上「科學」,就是投資在下結論之前,畢竟是必須稟持理性推理。「確診人數」果真會影響「股市指數」嗎?似乎就是自許理性投資人下結論前該有疑問!
「貝氏推理」(詳見:研究員的罩門—機率判斷—從“阿中部長設普篩兩條件”談貝氏推理(下))就是常用於投資學這類社會科學的推理方法。也是決策理論(decision making)所依賴最重要的邏輯。其主要精神就是:「有多少訊息,做多少決策」,也可以換個角度是用以說明:「在現在資訊(證據)下,你多相信這件事。」。依循這個思考架構,「確診人數」果真會影響「股市指數」嗎?這個命題,在「貝氏推理」的模式就是要問:「在現有資訊(證據)下,你會有多相信『確診人數』會影響『股市指數』這件事?」
依據貝氏推理告訴我們,你該「多相信」是取決於,過去的先驗經驗(a priori)再加上新證據的分量兩項因子。其中,先驗經驗的權重,是要高於新證據的比重。
台灣這次疫情的惡化,從全球的角度,就是與國際接軌罷了!台灣現在的恐慌經歷:確診人數連日飆升,死已人數每日增加、人員活動逐漸限縮,早在一年前歐美都已經歷過了。也就是說,過去一年歐美股市的走勢,可以當成我們現在研判的先驗經驗。
上圖是美國過去一年多「每日確診人數」與「道瓊指數」的走勢圖。雖然沒有經統計運算,但從圖形可以明顯看出這兩項數據並不具顯著的相關性。即使在今年年初,單日確診突破30萬大關(相當台灣單日2.3萬確診),與道瓊指數也不相關。
「先驗經驗」告訴我們,「單日確診人數」與「股市指數」是不具相關性,至「新證據」只有過去一星期的五個交易日的樣本點,似乎也沒呈現強烈的相關性。因此,我們用「貝氏推論」,可以理性的下結論:以現有訊息下,我們不該相信,「確診人數」會影響「股市指數」!
換句話說,我們認為,現在投資人把焦點放在台灣疫情的發展,似乎是劃錯重點,其實國際景氣變化、各家廠商的發展策略才是重中之重啊!
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