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Monthly Archives: 三月 2012

歷史可以告訴我們的事: 總體經濟與市場遊戲規則

投資是一種預測未來的行為, 但,未來真的可以預測嗎?

曾經在一本書中讀到一段話,它說人生就像沒有開頭與結局的電影。我們出生時,電影早已開演,

我們離開時,電影卻還沒演完。 為了知道到底在演什麼電影,就只好從場景、演員與台詞中去找

尋脈絡,看看能不能從中拼湊出一個合邏輯的劇本。

 

(一). 總體經濟:股價指數、利率、匯率、油價、通膨

A. 中央銀行利率與金融業利率之間關係

B. 中央銀行利率與股價指數

C. 道瓊指數與聯邦利率、台灣股價指數與央行重貼現率

D. 道瓊指數與美元指數、台灣股價指數與台幣匯率

E. 道瓊指數、油價、美元/歐元匯率

F. 股價指數、 CPI 、經常性薪資年增率

G. 各國股價指數

H. 各國股價指數年增率

(二). 市場遊戲規則:投資人、成交量、買賣超、盈餘、本益比

A. 台灣股市投資人的轉變

B. 投資人的轉變與股價指數

C. 投資人的投資金額與股價指數

D. 三大法人與股價指數

E. 三大法人買賣超與股價指數

F. 每股盈餘、本益比與股價指數

(註: 以上數據分別從中華民國統計資訊網美國聖路易聯邦準備銀行取得。)

 
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Posted by 於 2012 年 03 月 20 日 in 機率的遊戲

 

貨幣(M1B、M2)增長率

上圖是我從中央銀行網站上抓到的M1B的數據,然後把它製成Excel圖表來比較一下,看看M1B貨幣增長率跟股價指數之間有沒有什麼特別的關係,然後發現:

1.      M1B貨幣增長率在大部分時間都是領先股價指數的,平均領先時間約1~2月的。

2.      M1B貨幣增長率跟股價指數之間呈現正相關。 不過在民國94年到96年上半年之間卻呈現負相關。 為什麼會這樣呢? 中央銀行在98年8月18日所發布的新聞稿中提出了解釋:

3.      那M2、M1B跟M1A主要是幹什麼用的呢? 另一篇新聞稿中有有做了一些解釋:

4.      那就來比較一下M1B跟M2之間的關係好了,我把M2跟M1B的數據一起用Excel表來做比較,發現每次交叉之後,股價指數的高點(或低點)會在平均10月後出現。 不過,在94年到96年上半期間, M1B跟M2之間膠著難分的關係卻還沒找到合理的解讀(或許真如中央銀行新聞稿中的解釋)。

(A)  黃金交叉:M1B增長率超過M2增長率。

(B)  死亡交叉:M1B增長率低於M2增長率。

去年10月份時,M1B與M2再度死亡交叉。 可是不確定它會比較像94年的負相關還是其它時期的正相關。 或許還要再觀察一下,不過也有可能下注的時間又到了…

 
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Posted by 於 2012 年 03 月 13 日 in 機率的遊戲

 

景氣對策信號能否作為投資的依據?

從經建會網站抓了景氣對策信號分數跟股價指數來看【時間從1991年1月份到2012年1月份,共21年】,並製成Excel圖表來比較分析一下,看看能否從中發現什麼投資秘密,然後發現:

1.      股價指數約領先景氣對策信號分數一個月,因此景氣對策信號無法作為投資的即時指標(除非有景氣對策信號的商品可買,然後把股價指數當成投資的即時指標)。

2.      政府公佈景氣對策信號的延遲時間約一個月。 例如:3月份才公佈1月份的信號分數,所以當我們得知1月份信號分數的時候,股價指數已經在反應4月份的信號分數了。

3.      景氣對策信號的半週期大約是12個月左右(上升趨勢、盤整或下降趨勢)。

4.      景氣對策信號分數只在9分到45分之間擺盪,而股價指數則很難去預測最大值與最小值。

 

5.      適合作為指數投資的依據(可能不適用於個股),可是不知其準確度如何,所以那就跑一些數據來測試看看好了。 因考慮到實際得知資訊的遞延時間約為2個月,所以又多加了日期(2個月後)這欄,它才是我們能實際拿來參考的數據:

(A)   若依照景氣對策燈號來作為投資判斷的依據,遇到第一個藍燈買進,碰到第一個紅燈賣出,則投資報酬率就像下圖一樣,21年的時間裡只有兩次投資機會,平均理想報酬率11.6%,平均實際報酬率5.4%

(B)   若以景氣對策信號分數來作為投資判斷的依據,遇到第一個10分以下買進,碰到第一個30分以上賣出,則投資報酬率就像下圖一樣,21年的時間裡只有兩次投資機會,平均理想報酬率38.7%,平均實際報酬率48.4%

(C)   若以景氣對策信號分數來作為投資判斷的依據,遇到第一個20分以下買進,碰到第一個30分以上賣出,則投資報酬率就像下圖一樣,21年的時間裡有六次投資機會,每次投資等待時間約2年。 平均理想報酬率29.4%(若1991年2月投入100萬元,則2009年10月會有435萬),平均實際報酬率22.6%(若1991年4月投入100萬元,則2009年12月會有306萬)。

結論:還沒想到。

 
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Posted by 於 2012 年 03 月 08 日 in 機率的遊戲

 

希臘人其實是很勤勞的

上表是2010年OECD 35國的經濟統計資料。 我把位於歐元區的15個國家列出來做比較。 可以發現, 以工作時數來說,希臘平均2017小時,在OECD歐元區國家裡排名第1。 而德國則排第15名,僅1408小時。 跟我們一般的印象不太一樣耶! 我們總以為希臘人過太爽了才會債務纏身,而德國人比較認真,所以經濟競爭能力很強。 可是統計資料卻告訴我們,希臘人其實是很勤勞的,為什麼會這樣呢?

根據BBC News的分析,有兩個可能原因:

1.          希臘人主要從事的工作是農夫和店老闆。 若跟一般打工仔的行業做比較的話,這種自我雇用性質的行業工時普遍較長,也因此造成統計數字上,希臘的平均工作時數偏高。

2.          德國人part-time job比例較高(約1/4的工作人口從事part-time job)。 還有就是,德國人比較愛請假,平均一年比希臘人多請4個禮拜的假。

不過,若從工作效率來看的話,德國排名第6,而希臘則排第12名。 德國的製造業有非常的有效率,而造成這種高效率的原因,可能是科技的發展與應用。 一個住在希臘的英國人說,根據他12年在地的觀察,在私部門方面,大部分希臘人是很勤奮工作的。 他們的工時通常很長,但薪水不高。 而公部門則過的很爽,工作時數短,薪水高。 另一個移居希臘的人則舉例說明公部門的情形:希臘郵局與電信公司週一到週五,每天早上8點開門,下午2點關門,整個國家每週工作時數約30個小時。 如果一個路燈壞了,一輛維修車到達現場,有三個人出現,一個爬上去換燈泡,一個開車,一個監督。 很沒效率,但被視為平常。

之前買過一本書叫髒錢,裡面提到生產力是一個國家經濟發展的一個很重要的指標。 作者是一位哲學系教授,他以自己本身從事的教書行業做比喻。 若要比生產力的話,大學教師的生產力(教書)其實跟一百年前大學教師相差無幾(因為一間教室能容納幾個學生是固定的)。 若薪資的多寡是以自己所創造價值的多寡來衡量的話,那今天學校教師的薪水應該跟一百年前一樣才對呀。 所以看起來,價值貢獻度並非是衡量薪資水準的唯一標準。

作者說,他的薪資成長主要是搭了兩種力量的便車:

第一個力量是高生產力的產業讓其它產業一起受惠。 例如製造業的發達創造了大量的人力需求,使的原本從事其它行業(例如服務業店員、清潔工…)的人也跑到製造業去了,這間接造成了原本這些行業的人力減少,也因此,必須增加薪水才能留住這些人力,所以市場力量使所有低生產力行業雨露沾均。

第二個力量是薪資平均化。 例如一間學校有不同的科系,若要比生產力的話,那法律系或會計系的老師會擁有較高的薪資,因為這些科系的人力需求較多。 而哲學系的人力需求少,所以應該要領非常低的薪資才對呀? 可是並沒有,主要是公平的考量。 因為一間學校不同科系教師之間的薪水不能相差太多,要不然可能要鬧暴動了。

希臘的支柱產業是觀光旅遊業,可是卻因為加入歐元區而使自己的競爭力下降(無法透過貨幣貶值來增加需求)。 高居不下的物價與服務價格對其它國家的遊客的吸引力不高。 而且看起來,希臘也缺少一個高生產力的產業來讓其國內過太爽的公務員來間接受惠。 要怎麼辦呢? 也許答案只有奧林匹斯山上的眾神才知道了。

 
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Posted by 於 2012 年 03 月 07 日 in 閱讀的心得