TA的每日心情 | 开心 2018-6-27 14:41 |
|---|
签到天数: 13 天 [LV.3]辟谷
|
本帖最后由 万里风中虎 于 2011-9-27 00:46 编辑 + F4 ]* L/ i( q0 k) M7 O5 ]
' k# n& w+ `$ Y! q% @( p5 A
前文说了一下,人这种古老的动物在金融市场上不稳定的心理结构。: w5 e S5 r: N9 \0 k* Y
' L0 c c$ K6 B* C8 m3 l5 I8 o简单地说,人们在金融市场中的行为中很多时候不是以多或少(6000点>2600点),甚至是好或坏(股票价格低就是买入的好机会)来判断的,而是以爽还是不爽(MD,又想起郭德纲:呜呜呜,爽,死啦!)或者是怕还是不怕(你有病吧?你有药吧?你有病我就有药!你有多少药,我就吃多少药!暗爽了一下,打住)来作为行动依据的。
: ?2 b% \1 O- c$ e; j1 h
, P. ], n6 ^! B" B2 S5 O而恐惧和贪婪是大脑和身体的腺体内分泌的结果,其本源来自于从猿到人长期进化过程中所获得的基因和本能。就像有些蝴蝶为了保命,翅膀上出现了模仿危险动物皮毛的看起来很恐怖的斑纹。所以,大多数金融市场的玩家其实都是在肾上腺激素的调节下在工作,而不是数学模型。跟着感觉走,红色是胜利,绿色是希望,那么一条紫色的三角裤衩意味着什么?有人说是性感,有人说是危险。这取决于你来自哪个部落。- R/ K5 A4 j+ D T# h
: [& a" O# C1 h# }5 _; ?: F
0 X5 Y0 V) ]8 |4 B. k) i+ q
; A% F2 ^/ Z7 p
人心在微观金融层面上是非常复杂的,受到原始的理性所左右(动物本能)。这就是人类金融行为荒谬性所在,猴子猜枚,朝三暮四。由于金融市场微观玩家的心理差异过大,任何总结出来的宏观规律都是暂时的统计规律,曾被认为是铁的逻辑的宏观因果关系其实都是在狭小的范围内和短期内相对符合现实的。
5 k2 `9 ~, C, Z+ \
$ E+ B7 L$ i' i' p& S0 D* y前几天一个同事拿了一篇EJ上的文章给我看,上面居然明目张胆地写着:宏观经济学就是胡言乱语。
# o# T/ _. Q/ _! U$ b, g" V; U
5 W' ?, I, F4 F% s% e& h9 n所以,对于金融市场的玩家来说,原因很有意思,很有意思,但是不重要,重要的是预测!7 s1 L* [4 B+ N7 `( @
R' N1 M5 a8 P: S3 a, H也就是说,4000点高不高,在2007年就不高,530不到一个月就解决了,关键是后面还会涨;到2008年就高了,因为以后还会跌,以后3年都上不到这个位置了。这和什么经济增长,政治观点,金融政策等等有关系,但是是相关关系?还是因果关系?以及这种相关性决定性有多大?我们不知道,这是上帝才知道的事。我们不管是怎么形成的,我们要知道的是下一步会发生什么。
( g0 i0 A# `! r; a6 j! f5 g
% c& D4 v8 q2 I) v( r! Q- h8 P心理学家,微观经济学家和行为学家都认为应该对金融体系中的个人建立所谓的风险模式,也就是说要建立一个个的人在何种情况下会做何种选择的大型数据库。在这个基础上综合所有人的信息,并且假设么个人的风险模式是不随时间而变化的,才可能得到比较可靠的宏观金融预测。
' R, U) A9 W8 o' B, J0 ~* C# e% l3 r: @6 Q
其实,要真正接受用自己解释自己的时间序列分析作为金融或经济预测的王道,这一点是非常困难的。尤其是对于受因果律决定论影响的人来说,这等于是要他们接受没有原因的历史虚无主义。1995年前,尽管被理性预期学派骂得臭死,各个组织在构造金融模型的时候还在遵循宏观经济学解同步联立方程的传统。因为这些金融模型在历史上取得了巨大的成功。所以,很多人到现在还在认为这些模型是对的,只是因为他们在历史上预测对了。% U7 Y. S* y% d( K2 s4 p. ?0 H" |
/ b" W* X9 ~4 z9 @" K
就像前两天牛津大学的DAVID HENDRY教授说的:预测对了的模型不见得是好模型,预测错了的模型不见得就不好。
* ?$ q/ `9 F; }
J$ V4 } A$ Q- ~6 z- q) h) ^0 ]关键是我们必须了解预测对了的模型是如何预测对了的,而预测错了的模型是为何错了。一旦了解了这个,我们离更有效率的预测又进了一步。
. A' C; v! z6 S3 C' i+ N, ?% u% i( N8 D4 P
预测对了可能只是因为微观的风险模式是稳定的,所以均衡状态也是稳定的。这时候,你用同步联立方程或结构方程模型(SEM)解出来的结果和用时间序列解出来的结果是一样的。大家都是对的,尽管同步联立方程或结构方程模型的解释度几乎都不到50%,而时间序列模型可以达到90%左右,但是大家的结论在当时在大方向上是一致的。$ z7 ?% j& s, R* W
+ f' x& o4 a, I8 N& d0 X9 v2 d
时间序列模型是用自己在解释自己,预测的关键是对数据平稳性的调整,数据季节性的认定,自相关系数(AR)和移动平均系数(MA)的阶的选择,然后是一系列的检验(比如说AIC)。到了更复杂的数据中还要用自己(或外生变量)的前期的值(或变化)做辅助变量来解决内生性问题(A-B模型)。估算的办法又不是传统的最小二乘法OLS,而是最大是然法ML或非线性最小二乘法NLOLS等等。最后,你还得选择自回归和移动平均的方程形式。
2 o$ B1 u3 \( S* T# Q9 q# X/ s5 U4 b" `" ~0 j8 D
在这里,因果规律完全被忽视了,没有故事,只有技术。
3 |0 d3 O8 {, Y3 H, b3 n2 t. t! r% y1 B8 k1 P5 q9 V
用我的搞定性分析的同事的话说就是:WHAT FUCK ARE YOU DOING HERE!5 X* b% [; n$ y/ A
) Q( o! t! D( K
传统的解释型的经济学家们认为这纯粹就是“金融炼金术”,是巫术,不是金融计量学的主流。Box–Jenkins刚开始提出这套理论时,挨得骂可不少,这段公案大家可以看老马丁的文章(和炸药奖擦肩而过)。他们作为始作俑者,也没得到诺贝尔奖。但是,谁是炼金术等到均衡破裂的时候才知道。等到ARCH和cointegration两大问题被ENGEL和granger解决了以后,时间序列最终发展出了推翻传统同步模型的威力,就像量子力学取代牛顿经典力学一样。
2 w' b1 b8 q: x+ d; @
: Q; j, J: R+ x$ {) P$ k真理的光辉在远方被翻滚的乌云所掩盖,最终消失得无影无踪。模糊的不确定的时代到来了。
; S2 o+ b6 k& G# X s; A
* k0 N4 N2 L/ ?% q这里基本上可以解释1995-2007年对中国股市运行的预测情况。那个时候,大家都赚了很多钱,大家都是有逻辑的确定的自信满满的。
; N4 m0 W9 m& ~) ]: Z1 E" N2 s( P, U" N4 u/ \
所以有人说,弱小和无知不是生存的障碍,傲慢才是。2 w. t7 N( b9 _% N
' V4 v$ t: W3 B" ~- ]1 ?2 V. P$ M
0 |! N" R) L6 c# ]1 u+ D7 K |
|