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2020年7月5日 ·
【我如何運用法律與經濟學在投資決策:營業中斷保險】
2004年左右我就曾為文記錄如何從消費者保護法中的「科技抗辯(state of art)」判斷當年因止痛藥Vioxx瑕疵陷入集體訴訟法律風險、股價腰斬的默克藥廠,其實真正面臨的風險並不高,並大膽$26美元危機入市,兩年半後$50多美元陸續獲利了結。
這部份可以參考後來2018年寫得更清楚的【效率市場假說是錯誤的】一文。
這是一次靠法律專業知識的價值投資操作。
近日因Covid-19在美國失控的疫情,我們又看到新一波影響更廣的法律爭議浮出抬面:營業中斷(business interruption)。
美國各州政府的封城(lockdown)措施使得許多中小企業面臨無法營業、營收中斷、現金流鎖死的倒閉危機。原本這些中小企業購買的商業保險,幾乎都有「營業中斷條款」,此條款大概涵蓋範疇如下(以Allstate公司為例):
1. 預期收入損失(For lost income from the destroyed merchandise (minus expenses you may have already paid, such as shipping).Your pre-loss earnings are the basis for reimbursement under business interruption coverage. Lost earnings, also known as the actual loss sustained, are typically defined as revenues minus ongoing expenses. )
2. 額外支出( For extra expenses if you must temporarily relocate your business because of the fire (for example, the cost of rent at the temporary location).)
然而近日上百萬家申請保險賠償的中小企業卻遭到保險公司拒付,理由是:「Covid-19疫情並未造成實質物理損失(actual physical loss)」。
什麼?賠到當內褲還叫沒有損失?這是怎麼一回事?
一、美國商業保險營業中斷(business interruption)條款法律爭議
多數保險公司紛紛於近日在各自網站上強調「實質物理損失(actual physical loss)的存在是申請保險支付的先決條件」。實質物理損失在保險公司方面的定義為:真實損害(damage)造成營業設備、不動產失去部分或全部原本功能/效用,造成商業收入損失。
換言之,目前美國保險公司的態度是 -- 病毒並未造成中小企業保戶物理上營業設備或不動產失去運作能力,病毒讓人致病又不讓機器廠房店面生病,當然不構成支付賠償金的條件。
中小企業主的立場顯然相反 -- 病毒與政府封城措施造成營業上之不可能,我當初買保險不正是為了這種不可預期之風險?沒了收入但租金、工資與各項支出依然照付,損失哪裡不真實不存在?
為何保險公司可以如此狹隘限縮解釋?這是因為此類商業保險的營業中斷條款最早源自於美國南北內戰時期,當時的商家因戰爭破壞或徵調的關係,其所擁有的商業設備或店面因此不再能持續生產失去收入,在此侷限條件下商界所應運而生的保險制度。故,美國保險法律與習慣上,對實質物理損失的看法是有歷史累積,而因循前例恰恰是普通法(common law)的核心邏輯。
可是現代世界與南北戰爭相差100多年,難道法律上都沒有可以擴張或改變的突破口?
有的,而此問題的法律突破口在一個我想台灣讀者大概都想不到的關鍵點 -- 「附著與污染」。
⟪附著與污染⟫
附著概念在1980、1990年代都已經有州法院判決提供了初步概念,但最標誌性、最多後來者引用的則是2002年康乃迪克州聯邦地方法院的⟪Yale University v. CIGNA Ins. Co.⟫一案。
此案中耶魯大學於1980年代的建築外牆塗漆後來證實含有重金屬鉛與石棉,造成第三人健康受損。耶魯大學根據產物保險條款,要求保險公司支付賠償金。保險公司稱:「塗漆又不影響建築物原本功用,不構成物理性實質損害。」拒絕賠償。
官司先在康乃迪克州州法院打,州法院也是採取與保險公司相同的限縮解釋。
但後來官司打到聯邦地方法院,聯邦地院卻採取擴張解釋:「附著」於耶魯大學建築物上的油漆,實質上「污染(contaminated)」了建築物,使其一部或全部失去了原本功用,因此構成實質物理損害。
此觀點在2009年也於⟪Essex Ins. Co. v. BloomSouth Flooring Corp.⟫案得到位於麻州的聯邦第一巡迴法院支持,認為附著於財產上的「惡臭(odor)」也是種能造成實質物理損害的汙染。
這也是為什麼目前我們看到針對Covid-19相關幾百個保險訴訟案中,最活躍的佛羅里達州律師John Houghtaling II主張:「『附著』於建築物、商業設施表面的冠狀病毒也是一種造成實質物理損害的汙染」。即便事實上多數公衛專家均指出目前科學證據顯示,Covid-19主要還是透過人傳人機制傳染,透過附著物體表面傳染案例屬於極少數特例。
因為熟悉英美法的人都知道,common law的先例是一個比較可能勝訴的框架,律師多盡量把訴之主張想辦法塞進成功框架裡,即便看起來很彆扭。要是跳脫既有框架另創新法律見解,則勝訴機率很可能大減。
但前述「附著與污染」見解並非每個法院都買單,例如紐約州州法院在2002年與2014年不同判決中都否定此擴張見解,堅持南北戰爭留下的狹義解釋。
可這就進入我們第二個重點...
二、經濟學角度切入:
各州法院之間對於營業中斷(business interruption)的法律定義不同勢必會增加各州中小企業與保險公司各自在營運上的不確定性。當然,這也會增加再保險公司的不確定性。
依據美國法架構,各州法律見解不同牽涉到跨州商務,是有高度可能最後進入聯邦最高法院以求一統一見解。然而法律訴訟程序的曠日廢時將使得中小企業不見得有足夠資金支撐到訴訟結果,但反之,希冀減少損失的保險公司們卻有相當高誘因要把戰場拖到最高法院。
從經濟學競爭(competitiveness)的概念切入,中小企業方也必將嘗試繞過既有遊戲規則,即法律程序,試圖建立有利於自己的新遊戲規則。
於是乎我們就見到美國知名四大主廚--Daniel Boulud (米其林兩顆星), Thomas Keller(米其林三顆星), Wolfgang Puck(米其林一顆星) 以及 Jean-Georges Vongerichten(米其林三顆星)-- 結盟,並於今年3月底去電美國總統川普,要求逼迫保險公司支付停業的商業損失。
川普果然也在4月份內部會議上提出:「他知悉保險公司對多年支付保費的餐廳業者雨天收傘一事,雖然他也知道保險公司保單涵蓋範圍有限,但如果支付賠償金是公平的,則保險公司就應該支付。(... saying restaurateurs had told him they paid for business-interruption coverage for decades but now they need it and insurers don’t want to pay. He said he understood that some policies have pandemic exclusions, adding: “I would like to see the insurance companies pay if they need to pay, if it’s fair.)」
熟悉制度經濟學的朋友都知道,當「無主收入」出現時,意味著租值消散(rent dissipation),也代表著整體社會的浪費。租值消散是整個經濟學最難掌握的高級概念,許多有名的經濟學家或教授,甚至某些諾貝爾獎得主,也不見得能正確理解並掌握此概念,本文並不打算詳談,請有興趣的讀者自行參考我過去幾篇舊文。
就我所知,一般經濟學者未曾討論「準租值消散(rent dissipation on depend)」狀況 -- 在法律定義未由最高法院統一見解前,被保險人無從得知是否可以取得保險賠償金;保險人雖暫時對保費有所有權,但一旦訴訟發生依會計原則也必須劃出一部分作為賠償準備金。可是在真實世界,我們目前不存在比曠日廢時的司法或所費不貲的政治遊說(包含政治獻金/賄絡),更有效率且廣為接受的制度來安排這樣的權利衝突。
(此處on depend概念類同於英美財產法中的on depend概念,我就不岔題解釋)
這是說,從經濟分析角度看,在統一法律見解未出現前,此狀況是一種社會費用,以租值消散形式暫時存在。
這就轉到本文的第三個重點,身為證券市場投資人,怎麼看怎麼應對?
三、投資人角度
在日常法律爭議上,此類「未有最終判決前,權利範圍或收入歸屬處於未定狀態」的狀況實屬常見。換個角度說,其實這些案件多屬於個體性風險,即便在系統內會產生一定權利範圍/未來收入預期影響,可幾乎都不會構成「系統性風險」。
但此次對「營業中斷」定義爭議卻碰上歷史罕見的大規模被迫停業狀況,根據美國普查局 (United States Census Bureau)的資料顯示,截至今年5月8日,因被迫停業而申請Paycheck Protection Program (PPP)的中小企業高達360萬家,借款金額達$5370億美元。4月26日~5月2日該週資料更是超過51.4%企業受到疫情影響(見圖)。
有保險公司代表說得清楚:保險原理是基於「大數法則」,亦即平時由多數人分別出資一小部分,於個別性風險實現時支付賠償金彌補其風險。但若「近乎所有出資者的風險都實現」,保險公司根本不可能同時支付所有被保險人賠償金,這已經不是個別性風險而是系統性風險,保險公司只能宣告破產。
2008年金融風暴主因之一也是原本以為透過大數法則建立的CDOs,包裹大量不同債信的房貸債權很安全,結果不堪系統性風險實現而崩潰。
我在今年五月份【美國失業人數破2千萬為何股市上漲?再來怎麼看?】一文中特別強調我們應該多關注CLOs(Collateralized Loan Obligation)潛在違約危機,也是著眼於此類別個別性風險轉為系統性風險的可能性激增。
同樣的,前述營業中斷保險條款無論美國法院最終見解為何,都很可能發生二選一結果:「大規模中小企業因封城出現流動性枯竭引發的大規模倒閉風險」對上「保險公司支付如此大量賠償金恐陷大規模財務危機」。
即便是繞過法律程序,透過政治遊說施壓美國行政單位,依然繞不開上述兩項風險必然實現其中一種的局面。
根據富國銀行(Wells Fargo)的推估,美國目前含有營業中斷條款的保險金額約$8千億美元,其中50%透過再保險方式轉嫁。值得慶幸的是我並未查到此類保險有轉化為其他衍生性金融商品,這表示風險可能未如CDO、CLO般倍數放大。富國銀行認為美國商業保險公司應該有能力吸收$1500億左右的賠償,但根據美國普查局資料受影響商家超過5成,意味著假設$4千億索賠發生時,即便能移轉$2千億至再保險公司,依然還有約$500億的差額。
我們要特別注意的是保險公司收到保險金後必須轉為投資方能獲利,這表示當股市下挫時保險公司的資產也會跟著縮水,償付能力也會隨之下降。例如巴菲特的Berkshire Hathaway旗下保險集團於今年第一季因支付保險賠償金淨損$4.89億美元,但同時集團資產卻也記入$550億資產減損。
故,我前述二擇一風險實現時,會不會引發股市下挫傷害保險公司資產也值得注意。
另一方面,有誘因把法律戰拖到聯邦最高法院的保險公司即便此策略成功執行,流動性短缺的中小企業恐怕提早實現第一種風險,對整體經濟乃至於股市同樣不利。
身為投資人還要再小心的,是本屆Fed主席Jerome H. Powell屢破歷史紀錄的灑鈔救市風格,也很可能在前述因保險爭議而生之系統性風險可能實現時再度開啟瘋狂印鈔機制,而在經濟學上會有什麼效果,我在【美國失業人數破2千萬為何股市上漲?再來怎麼看?】一文已經講得清楚,簡言之:
a. 證券資產價格將局部出現嚴重通貨膨脹。尤其這段時間持有美國資產者獲利率可能超越持有其他國家資產者。
b. 各國因貨幣政策多少掛著美元,而將出現輸入性通膨。
c. 寬鬆貨幣產生的貨幣幻覺(money illusion)將埋下更多錯誤投資地雷。
d. 每次寬鬆貨幣救市都是以美元地位為代價。當美元地位跌破均衡點,人民幣等主要貨幣不再支撐美元,美國將出現全面性嚴重通貨膨脹,美國債券價格將大跌,許多州政府、市政府有破產可能。此時,持有美元與美國境內資產者恐受相當傷害。
結論:
我批評過很多次,坊間常見的「價值投資」多半只是拿幾個財務數字挪來搬去,從嚴謹的經濟學角度看這只是看圖說故事的自我欺騙行為。我認為真正有效的價值投資,是依據如經濟學這類具備科學解釋力的理論架構,蒐集真實世界的關鍵侷限條件與條件轉變從而預測未來,並嘗試從中獲利。
掌握真實世界的關鍵侷限條件必須:a. 累積大量、多範圍的各種知識,其中法學、經濟學、基礎物理/化學/醫學乃至於某些工程實務等都是必須;與b. 有足夠的能力從無數侷限條件中分離出「關鍵」。
我也談過,Benjamin Graham以降至巴菲特的傳統價值投資法最大缺失在於「忽略貨幣因素」,一旦出現極端貨幣現象時,價值投資幾乎失效。這部份價值投資者必須自行強攻以價格理論出發的貨幣學來彌補。
巴菲特老夥伴Charlie Munger認為投資者需具備各種不同知識體系,吾人深以為然。此文為一又牛刀小試。
參考資料:
✤ Yale University v. CIGNA Ins. Co., 224 F. Supp. 2d 402 (D. Conn. 2002)
✤ Matzner v. Seaco Ins. Co., 1998 WL 566658 (Mass. Super. Aug. 12, 1998)
✤ Arbeiter v. Cambridge Mut. Fire Ins. Co., 1996 WL 1250616, at *2 (Mass. Super. Mar. 15, 1996)
✤ Essex Ins. Co. v. BloomSouth Flooring Corp., 562 F.3d 399, 406 (1st Cir. 2009)
✤ Roundabout Theatre Co. v. Cont’l Cas. Co., 302 A.D. 2d 1, 2 (N.Y. App. Ct. 2002)
✤ Newman, Myers, Kreines, Gross, Harris, P.C. v. Great N. Ins. Co., 17 F. Supp. 3d 323 (S.D.N.Y. 2014)
✤ The Wall Street Journal, "Companies Hit by Covid-19 Want Insurance Payouts. Insurers Say No." June 30, 2020
✤ Steven N.S. Cheung, "A Theory of Price Control," The Journal of Law and Economics, Vol. XVII, April 1974, pp. 53-71
✤ Willam H. Meckling & Armen A. Alchian, "Incentives in The United States," American Economic Review 50 (May 1960), pp. 55-61
✤ Milton Friedman, "Money and the Stock Market," Journal of Political Economy, 1988, Vol. 96, no. 2
✤ Irving Fisher, "The Money Illusion," 1928
文章連結
https://bit.ly/3gsJK6l
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅朱學恒的阿宅萬事通事務所,也在其Youtube影片中提到,用民調判別民意走向,才能有正確的選舉方式。從科學角度,探究民意,才能夠掌握民意。 藍營每次都無法掌握民意,甚至還使出過蓋牌通通都不信的大家閉上眼相信我之術,最後不但大敗,而且還敗得比民調還慘。組頭都比政治人物相信科學呢! 請大家仔細思考吧。 民調以一個社會科學來講 它的科學性在哪裡 為什麼現...
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這幾日因為台灣疫情擴大,陸續收到一些親友詢問:「你們打疫苗了嗎?AZ疫苗安不安全?」由於同樣的問題回答了許多次,想想乾脆上來跟大家分享。
#疫苗打了嗎?
英國的疫苗施打率目前應該是名列前茅,超過人口一半的3500萬人已經完成第一劑施打,更有1800萬人完成了兩劑接種。但由於英國是按照年齡依序向下施打,目前僅提供40歲以上與高風險的民眾接種,所以我目前還是溫室中的花朵,每天躲在家中,等待被翻牌子的那一天。
#AZ疫苗安不安全
身為一位成天與數學、程式、葡萄酒為伍的理工宅,面對這類問題,一向都是從理性角度出發。疫苗接種對社會整體而言,由於樣本數夠大,根據大數法則,幾乎可以100%肯定有益;而對個體來說可以做的是風險評估。但畢竟我不是醫學相關專業,因此與其不專業地評價疫苗是否安全,該不該打,我想把數字提供給大家參考,各位心中應該就有答案:
根據WIKI與BBC新聞中最新的資料統計,英國一共有6819萬人口,迄今共有442萬確診,12萬7千人死亡;而2850萬次的AZ疫苗接種紀錄中,一共有242個血栓案例,其中造成49人死亡。
依比例計算:英國每15.43人中有一人染疫、每537人當中有一人因疫情死亡;每11萬7千人次的疫苗接種有一人有血栓症狀,每58萬人中有一人因接種疫苗後嚴重血栓死亡。
另外根據BBC報導,英國政府預計將提供AZ以外的選項給30歲以下的民眾作為接種選擇。
目前的數據顯示血栓發生率與年齡有相關性(但統計上不見得是因果關係),年齡越低發生率越高。40-50歲的血栓發生率約為10萬分之一,每50萬人中有一人死亡;30-40歲著血栓發生率為6萬分之一,每25萬人中有一人死亡。
台灣民眾的接種意願低,我想很大原因是因為之前沒有本土疫情,至於安不安全,該不該打,大家可以參考上面的數字(雖然群體間有差異性),做好自我風險評估,再做定奪。
你若非要問我的話...有機會我肯定是會打的...
#酒哥碎碎念
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用民調判別民意走向,才能有正確的選舉方式。從科學角度,探究民意,才能夠掌握民意。
藍營每次都無法掌握民意,甚至還使出過蓋牌通通都不信的大家閉上眼相信我之術,最後不但大敗,而且還敗得比民調還慘。組頭都比政治人物相信科學呢!
請大家仔細思考吧。
民調以一個社會科學來講
它的科學性在哪裡
為什麼現在我們會說
民進黨現在執政幾乎完全看民調來做事
當初你是怎麼樣接觸民調
民調 因為我念政治系
那我是1975年念政治系
正好是美國行為主義的革命
民調其實就是
可以這麼講就是近百年社會及行為科學的結晶
因為我當時在念大學的階段
正好接觸到這一個行為主義革命
我非常投入到這個裡面
因為一般對政治學的了解都是傳統政治學 對啊
我們講的政治學是科學政治學
也就是說是政治科學
Political science
就量化的研究方面最出名的那當然就是
我們講說政治態度與行為的研究
以前我們不叫民調
民調比較像說是市調啊民調這些東西
不過無論如何
我講比較簡單一點
民調作為一個科學它的根據是在於說
它有嚴謹的統計學的基礎
然後有嚴謹的社會科學研究法的這些測量方法
那麼結合起來
然後再加上這個心理學
社會心理學 人類學等等等等
這些所謂其實是一個科技整合的東西
民調作為一個目前這個
了解一般社會大眾的政治態度和行為
做一個科學工具來講那是非常成熟的
董事長我可不可以問一下
因為你知道我們學電機的時候
物理有一個叫海森堡測不準原理
行為科學呢在調查方面
有沒有類似這樣狀況
因為我先講我見過很多很惡質的民調方法
他根本沒做民調
他就是打給你
我告訴你喔 這個我們今天要做個民調
但我告訴你朱學恒是一個徹頭徹尾的人渣
請問你支不支持人渣來選立委
像這樣子的干擾行為
在民意調查裡面
這個董事長是專家你要怎麼去隔離
isolate這一類的變數
而不會導致民調變成是誰做就可以操縱
我題目設計就可以操作 這要怎麼辦呢
我跟你講這很簡單
如果是蓄意要做假民調
那種就沒有什麼科學的可談
它不是科學 不是科學
所以假民調或劣質民調是很多的到處都是
如果你要講說憑什麼我要講我們這個是真正的民調
民調的過程裡面也會碰到很多
有些人故意惡作不表示真實態度
對不對 對
可是我用一個簡單的理論講
你可能也聽過大數法則
所謂的大數法則簡單講就是說
當你的樣本足夠大的時候
你的樣本所得到的一些估計值
比如說平均數
它會跟跟母體平均數會幾乎完全一致
那如果你的樣本夠大怎麼樣叫夠大呢
以目前來講其實100個樣本都相當大
100個就夠大啦
那我們都要求1000個以上的樣本數
比方說在我們說在百分之九十五信心水準的情況底下
我們希望因為任何調查都會有誤差
我們希望你這個誤差不會太大就正負三
在正負三的這樣的一個誤差範圍之內
我們是可以接受
那樣本那隱含的說樣本會多大呢
就是1068
1068個隨機取樣的樣本得到的
那它的估計母體的這個誤差
我們大概就是正負三
我的意思就是說
談民調的精準度要先撇開所謂假民調
假民調沒辦法去談
就完全沒辦法就跟玄學一樣
他是故意做假民調根本沒做民調對不對
沒有做民調宣稱做假民調然後還有數字
那他絕對不會把他的樣本拿出來給你看
那但是正規的民調
一定是經由這樣的一個非常嚴謹的程序
得到的一個就是抽樣完之後他還會訪談
訪談之後呢所得到的一個結果
你知道我從小到大
其實對政治不是那麼感興趣
我最近幾年才開始注意政治因為工作的關係
是從什麼時候開始民進黨才把
民意調查或是數據化的政治科學
當成那麼重要的一個施政依據
而不相信自己能夠聆聽民眾的聲音
那這個事情我覺得最近很嚴重
就民調不跌
他根本不在乎你在那邊靠北什麼東西
他認為都假的
這個狀況演變我覺得可能跟您當年的民進黨也不一樣
這個是怎麼一回事
這個我倒是可以提供你一個非常重要的理論跟經驗
理論是什麼
有一位非常...叫??一個德國人
他曾經講過一個好的政治人物
他必須具備一種能力
就是說能夠預期民意反應的能力
能夠預期民意反應的能力
不但是專制的君主也好或者是這個
民主國家的元首總統也好
都應該具有這種能力
因為這樣才能夠知道民心知道民意
民心之所向
但是這個
民調其實是可以補足這些政治人物的不足
因為天縱英明的這種政治領袖很少見
一般的這種很平庸的這些政治人物要怎麼樣去了解
影響民意在哪裡
你比方說好了 美國這麼大一個國家
美國總統怎麼了解美國選民的意向是什麼
當然是民調
除了民調還有什麼
那民調就是一定要很精準的民調
所以美國歷屆總統沒有一個不重視民調
所以重視民調不是一件錯誤的事情
在台灣才很奇怪
台灣在批什麼民調治國
這是一個完全錯誤的這是一個威權心態很重的
或者是對民調不了解的人講出來的話
你當然講說這個市井小民
比方說菜市場 夜市啦
那是輿情應該去搜集應該去了解
但民調跟這個輿情沒有互相排斥 沒有互斥
民進黨對於民調的態度
特別是過去 我講過去這5年好了
我覺得是跟過去是不一樣的
跟更長遠的過去是不一樣的
小英當政之後我有一個感覺
民調高她就很高興 民調低她就怪民調
我最後簡單的問一個問題
以游盈隆老師過去5年的民調的經驗
你覺得2022年民進黨好不好選
當然不好選
民進黨的政黨支持度
是一個很敏感的指標很好的指標
在測量政黨的社會支持
現在是最低的時候
民進黨次低的時候是在2018年的11月12月的時候
那時候就是慘敗的時候
慘敗的時候就是23
現在選戰都還沒開始你就已經22點幾了
怎麼可能好 不可能好
所以你現在要收拾殘局嘛
民進黨政府要怎麼樣收拾殘局來避免2022全軍覆沒
或者是2022能夠勉強維持目前兩都四縣市的局面
可不可能不知道
那顯然是一場苦戰
直播日期:游盈隆6/30
直播連結:https://www.youtube.com/watch?v=vxDJ45oODCE
大數法則30 在 賭Sir【杜氏數學】HermanToMath Youtube 的精選貼文
杜氏數學 國際官方網站 http://www.hermantomath.com
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Title:
被莊家永遠隱藏的機率原來很易計?
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Subtitle:
一張凳、一本簿、一枝筆,便可以簡單運算?
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Script:
要知道某投注方法會否為你帶來長期穩定盈利,你要靠EV;而EV的計算,則涉及賠率(Odds)和機率(Probability)。一般賭局,賭率無論是固定,抑或不固定,都必定會顯示(例如球賽主勝、賽馬獨贏、六合彩派彩等);然而,勝負機率卻永遠隱藏。
計算機率可以非常複雜,看過賽馬博彩經典名著《計得精彩》的,相信都會深深感受得到。但計算機率亦可以非常簡單,有些連小學作業都有教。
為什麼又可以簡單?又可以複雜呢?這要由「機率是什麼」說起。
首先,機率就像重量、長度、價錢等,是一個量度值。當你想知道自己的體重,你會站在電子磅;當你想知道自己的身高,你會用尺量度;當你想知過大海船票幾貴,你會查一查價錢;而當你想知道一件事情發生的可能性,你便要計算機率。
那麼,有什麼事你會想知它的可能性呢?擲一粒骰「擲到七點」的可能性,你會想計算嗎?不。因為擲一粒骰「必定」不會擲到七點。那麼,擲骰擲到整數的可能性,你又會想計算嗎?不。因為擲骰「必定」擲出整數。由此可見,當你已經知道問題的答案是鐵定的YES或NO時,你不會問可能性。換言之,當你不肯定某事情是YES還是NO時,你才會想窺探可能性。
最家傳戶曉的例子,非擲毫莫屬:究竟下一回是公定字呢?
雖然機率是數學之中的一個範疇,但機率在語言之中也佔了一席位,縱使未曾學過機率,都會以「五十五十」來描述擲毫的結果,即擲到公和擲到字的機率均是百分之五十(50%)。
對有分數概念的則會以「二份之一」描述之。兩者相通,因為一整份是100%,各分一半自然是各佔50%,亦是兩份之中取一份,二份之一也。
分數概念對機率非常便利,將虛無飄渺的機率圖像化,轉化成「切蛋糕」的情況--由於你深信擲公和字的可能性均等,公和字就像一對雙胞胎,要吃相同份量的蛋糕,身為父母你便得把蛋糕一分為二,一份給公,一份給字,二份之一也。
此平平無奇的「二份之一」概念,更足以延伸至更多情況:
擲一粒骰子,擲得一點的機率是多少?
由於你深信一粒骰子六面的可能性均是相同,它們就像六胞胎平分生日蛋糕,你把蛋糕一分為六,一仔、二仔、三仔、四仔、五仔和六仔各取一份。擲得一點的機率,六份之一是也。
只要看得穿多少胞胎在分蛋糕,便能運算出機率。
雖然擲毫的機率十分顯淺,顯淺得令不少自稱患有「數學恐懼症」的人也會對機率產生興趣,然而,由擲毫和擲骰引起的誤解,同時惹來不少人放棄了機率,甚至徹底訴誅運氣鬼神之說。最常見的誤解是:
「擲公字的機率是二份之一,那麼,要是第一局己擲到了一次公,下一局將必定擲到字嗎?」
當然不是!否則每次擲硬幣不就只會公字公字公字……梅花間竹地出現嗎?這是天方夜譚吧。再者,若「必定」梅花間竹地出現,機率該是100%,這一點也抵觸了「二份之一」的說法。
「既然二份之一的機率,並不代表能夠預測下一局,對賭客來說又有什麼意思?」
答案很簡單,就是用來計算EV,預知定然的長遠結果。
明白了機率的意思和功用之後,接下來正式講解機率的3大運算方法:
1. 窮舉法(Exhaustive Method):一次隨機事件
先前提過,基本的機率運算,是平均分蛋糕的遊戲。由此可見,「有幾胞胎」以及「拿幾件蛋糕」都是舉足輕重的問題。幸好,這種「有幾」的問題,都只是嬰孩學「數手指」(即數數目)可以應付的問題。
由擲公字的例子起步,全部的情況有「公」和「字」,我們就這樣數:
「公……第一個;字……第二個。總共兩個。」
即問題涉及雙胞胎,將蛋糕分成兩份。
如想知擲得「公」的機率,我們又再數過:
「公……第一個。總共一個。」
可見「公」的機率便是「兩份之」中的「一」份,二份之一也。
擲骰子亦同樣,這樣數全部的情況:
「一點……第一個;兩點……第兩個;三點……第三個;四點……第四個;五點……第五個;六點……第六個。總共六個。」
即問題涉及六胞胎,將蛋糕分成六份。
如想知擲得「雙數」(即2、4、6)的機率,我們又再數過:
「兩點……第一個;四點……第二個;六點……第三個。總共三個。」
可見「雙數」的機率便是「六份之」中的「三」份,六份之三也。
兩題的答案,分別是「二份之一」( )和「六份之三」( ),究竟誰大誰小呢?欲比較分數,可以先將它化簡,繼續直接觀察,或者相減或相除。然而,分數的觸覺並非人皆有之,曾有趣聞說超過一半的美國受訪者誤以為「四份之一」比「三份之一」大。由此,我建議採取較「平易近人」的百份率(%),換算方法是--將分子除以分母,再乘以100,便是百份之多少,即多少%了。
機率(%)=分子÷分母×100
以上述的結果為例,先把1除2,再乘以100,得出50,即擲得公的機率為 50%;把3除以6,再乘以100,得出50,即擲得雙數的機率同為50%。平分秋色,「一樣那麼可能」。
由這兩個例子得知:只要能夠準確細數可能發生的情況(我稱之為懂得數手指)便能夠計算基本的機率了。
當然,懂得數手指並不等如一定數得清,當數量太多的時候,例如打麻雀(144隻牌)一起手便食糊(又稱食天糊)的機率,逐個數並非明智之舉。雖然「理論上」只要有一位有無比耐性的人,的確能夠把所有可能性徹底列出,但整個過程也拖太久了吧?
因此,數數目亦應該要有聰明的方法。
2. 列表法(Tabulation):兩次隨機事件
以擲骰子為例,擲一粒骰當然能夠「數手指」,因為只得6面。可是,如果擲兩粒骰呢?總有多少個可能的結果?
「第一粒骰一點、第二粒骰一點……一個;第一粒骰一點、第二粒骰兩點……兩個;第一粒骰一點、第三粒骰三點……三個……」給些少耐性,最終便會得知,總共有36個可能發生的結果。
列出來當然可以,但無可否認實在太煩了,而煩,亦自然代表較易出錯。究竟有沒有什麼方法可以將情況整齊地表達出來呢?
日常生活中,有一種表達方法,很值得參考,就是馬經表達「連贏」賠率的列表法。由於「連贏」是要預測單一賽事的冠軍和亞軍馬匹,因此會是兩個馬匹號碼互相配搭,例如「一號馬匹」搭「六號馬匹」,情形就像2粒骰的點數,「一點」加「六點」。
由「馬經作圖法」可以將擲兩粒骰的情況歸納如下:
每一格分別代表一個情況,例如橙色的格子代表「啡色的骰子五點,綠色的骰子三點」。 由此可見,擲2粒骰總共有36個可能結果。換言之,將蛋糕切成36份。
如問擲得總點數為10的機率,使用「馬經作圖法」答案一目了然:
非常明顯,共有3個格子,是兩骰點數相加為十(分別是(4,6)、(5,5)和(6,4))因此這三十六胞胎,現在有三胞胎說要吃蛋糕了,在「36份之」中吃了「3」份,答案是「36份之3」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)
值得留意的是,這招「馬經作圖法」有一個值得每次使用之前都要小心思索的地方:
試想想,現有6張卡,分別畫了骰子的6面,現在你隨機抽取兩張,請問2張卡的點數相加為十的機率是多少?
很多人會照舊作答「36份之3」,原因是問題只是將骰子變成卡片,情況不甚改變,而且,使用「馬經作圖法」會得出了一幅相同的列表:
可惜這是錯的,答案錯,列表也是錯的,錯在算少了一著:擲骰子可以擲到相同數字,例如2粒骰都是一點,但抽卡並不能抽到相同數字呢!卡片只得1張,你怎樣也不能抽到2張都是一點。因此,列表應修正如下:
灰色代表根本不可能發生的情況,即不存在的胞胎。根據這個修正後的列表,蛋糕應平分為30份,而不是36份。符合相加為十的結果,亦不是3個,而是2個,因為根本沒可能抽出2張都是五點的卡片。有見及此,修正後的答案為「30份之2」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)
3. 樹狀圖(Tree Diagram):兩次或以上隨機事件
雖然列表可以將可能性整齊地列出來,但列表也有它的局限之處,就是只能解決兩次隨機事件。如有三次或以上隨機事件,則要靠樹狀圖了。
以擲毫為例,如連擲三枚硬幣,擲得至少一次公的話,你便可以獲得8000元,這個遊戲值得花5000元去玩嗎?
首先,你得知道勝出這賭局的機率,即擲三枚硬幣能夠擲得至少一次公的機率。由於這涉及三次隨機事件,因此無法使用列表法,非用樹狀圖不可:
樹狀圖就像旅行路線圖,每一條路都是一個行程,每一個行程就是每一個可能性,不妨逐個寫出來看看:
由圖所示,這年遊戲總共有8個結局,而當中有7個結局能使你獲得8000元獎金,由此使用「分蛋糕」概念,你勝出遊戲的機率是8份之7,換算成百分率,即87.5%。
賠率則這樣計算:以5000元當作1注,如得勝則淨贏3000元,即贏3000÷5000注,又即0.6注。因此,你若參與這個賭局,你的EV = 0.6 × 87.5% - 12.5% = 40%,是一個正數。長賭下去,你將會獲取40%的純利,當然值得參與賭局。
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《賭Sir數學戒賭》糸列
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大數法則30 在 大數法則與中央極限定理 的推薦與評價
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大數法則30 在 [問題] 取樣數大於30? - 看板Statistics - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
統計雖然在工作上使用也算多,但是有一個問題是我接觸統計以來一直想不懂的
就是有關中央極限定理相關的說明
有提到當取樣數>= 30時,母群的分佈近似常態分佈
想請問一下,30這個數字有什麼學理上的依據嗎?
還是說這真的是一個經驗值?
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