#巴菲特指標與現況
巴菲特指標是巴菲特在2001年提出的指標,計算公式為股市市值除以GNP(現多以GDP代替GNP),是一個用來計算整體股市估值的指標。近幾個月以來,由於美股的巴菲特指標已經超過2000年的高點,因此市場上許多人在討論,從巴菲特指標來看,當前的股價是否已經過高?
從公式(美股市值/GDP)來看,拆解近期狂漲的巴菲特指標,上漲的原因有部分來自於尚未從疫情中完全恢復的GDP,但最主要推升指標的因素,是不斷創新高的股市。也正因為如此,這幾個月來不斷有人指出泡沫已經形成,並認為股市和經濟已經脫節了。
不過老實說,這種「脫節」的狀況其實很常見,一般來說,股市只要不是衰退,通常都會呈現一片樂觀的走勢,所以大家才會感覺巴菲特指數在過去70年,似乎每次都能夠抓到衰退的契機。從圖表來看,1990經濟衰退時的巴菲特指數和2020年的狀況很像,在衰退初期,指數就已經達到低點,而到了後期,指數更是大幅攀升,當前的巴菲特指數甚至已經超越2000年的高點。
#股市 vs GDP
之所以會出現這種狀況,是因為股市是經濟的領先指標,通常會比GDP還早反應經濟狀況,因此在衰退結束前,市場就會提早開始上漲;而在GDP真的開始下滑之前,股市也會先一步修正。
#巴菲特怎麼說?
許多人用巴菲特指數來做為買進、賣出的時間指標,可能是因為「巴菲特」這個名字本身就很有吸引力。不過估且不論這個指標兩大組成之一的GDP反應經濟延遲嚴重,巴菲特本身其實也不太使用這個指標。
1.波克夏本身的投資策略是以超長期投資為主。
2.巴菲特在2013年指出,巴菲特指標並沒有那麼精準,並且僅在2000年的衰為中較有用。以事後觀察來看,巴菲特認為股票在絕大部分的時間之中,都處於合理價格區間。
3.巴菲特在2019年指出:「倘若你相信美國 30 年期公債當前的 3% 殖利率是合理的,那麼股票其實「便宜到荒謬」(ridiculously cheap)。」而現在的30年期公債殖利率還遠低於3%。
#從股市的角度來看
而從這個指標本身的意義來說,拿市值與GDP來比較,背後蘊含的概念,完全無助於推斷股市未來的發展。
1.股市反應的是投資人對於公司未來3~30個月的獲利預估,並且依據情緒或是當下環境而調整,而市場情緒並不是簡單就能用公式得出的結果。
2.美國許多大公司是跨國企業,獲利來源並不在美國境內,因此股價有部分反應的是整體國際成長,而不僅僅是美國本土而已。在這種狀況下,將其市值與GDP作比較,其實已經有點偏頗了。
#從GDP的角度來看
GDP是一段時間之中,整體經濟活動的結果,因此和美國企業的表現並不會完全重疊,其中不論是進出口對於GDP的影響,或是政府在GDP之中扮演的角色,都讓GDP與股市差異更大。而單就巴菲特公式來說,GDP每季才公布一次上一季的結果,股市卻是在持續反應未來,光從這點來說,兩者之間的差異就非常大了。
#如果巴菲特指標真的有用?
如果拋開上述假設不談,假設巴菲特指標真的有用,那麼整個市場都會依據巴菲特指標來行動,如果指標上升,市場會馬上把股價賣下來,反之亦然。而後巴菲特指標就只會在一個區間之中移動,此時又會開始有投資人覺得可以早一步行動,最終這個指標會無效化。
#結論
沒有一個指標能真的顯示股價太貴還是太便宜,即使真的有這種指標,我們也無法單以那個指標判斷後續會更貴、更便宜,還是回到均值。換個角度想,假設巴菲特指標顯示可能崩盤,而三年後真的崩盤了,從數十年的線圖來回顧,可能我們會覺得指標很準,但是在當下,投資人是要空手錯過三年的行情,還是作空被嘎三年,這種狀況下,投資人是否還會覺得這個指標準確呢?
原文連結:https://scantrader.com/article/017864f14d55000005dd000000000000
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過31萬的網紅Spark Liang 张开亮,也在其Youtube影片中提到,“2019今年國內生產總值增長率為5.4%” “2018國內生產總值高達3472億美元” “人均生產總值高達1萬零7百美元“ 這些句子是我們常在新聞或收音機聽到的 但是我們真的了解國內生產總值代表什麼嗎? 它對我們的經濟會帶來什麼影響? 它的成長與下跌會對國家帶來什麼? 它對國民的生活又有什麼關聯呢...
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機器學習財務學
經濟學家,尤其是計量功夫不錯的,要學「機器學習」這現今人工智慧的顯學,困難度不算太高。所以一開始學,不少人都嗤之以鼻,這有什麼,明明是loss function, OLS, logit這些東西的變形,有什麼了不起。Sendhil Mullainathan這堂在年會開給財務經濟學家聽的課,一開始也是讓我這樣感覺,「又一個瞧不起機器學習的傢伙」。我自己也涉獵了一點點機器學習,所以我知道不是這樣的,人工智慧可深可廣,經濟學可以從中學到的東西可多了。
但Mullainathan很快進入正軌,沒有了嗤之以鼻,而指出了機器學習和經濟計量的最大不同,果然行家一出手,便知有沒有。他用的名詞是y hat和 beta的不一樣。讓我用一個簡單的例子說明。網路上有一些幫你算房價的服務,房價在預測模型裡,在等式的左邊,也就是y變數,等式的右邊就是一大堆x變數。x變數的前面有大小不等的係數,比如說房子大小,就是一個x變數,直觀來說,係數該為正,越大的房子,房價越高。
對經濟學家來說,模型好壞很重要,關乎到能不能解釋房價的差異,所以我們注重這些係數,我們上窮碧落追查係數的統計分佈,要知道這些係數有沒有統計上的意義,所以我們的問題是係數的問題,也就是beta的問題。我們擔心這些x變數彼此間的互動關係,會影響係數的準確度,所以我們不敢亂加x變數,但我們也擔心未知變數和x變數的關係太大,也影響準確,所以加與不加,都是一門學問。
但機器學習管你統計分佈去死。除了少數情況外,變數越多越好,數據越大越好,只要「預測」的工作做得好,模型再醜,再沒道理,都沒關係。如果你的服務只是提供客戶準確的房價預測,而不是決定房地產政策,你真的不用管統計分佈,不用管beta,只要管預測值y hat好不好就好。
Mullainathan說明beta問題和y hat問題的不同時,說得生動有趣。他說,經濟學家不但要知道係數有沒有統計意義,甚至還要找出因果關係,有點太貪心了,數據科學家根本不管這些。的確,我們在學院裡受訓練時,討論選題目的重要條件,其中一個要件就是這題目的政策意義是什麼。經濟學家關心的是建出來的模型對政策制定者的建議是什麼,關心的是跑出來的模型係數代表的意義。因果關係如果不是最重要的發現,至少也是追求的方向。但無人自動車仰賴的人工智慧,要的不是漂亮無比的模型,不是要了解環境對車子運行的影響,而是怎麼樣「預測」最好的路徑,不要撞到人車,而穩穩前進。兩種觀點有相關,但角度完全不同。
Mullainathan說,機器學習可以給經濟學家許多的新角度。比如說,機器學習的方法,可以帶來新的數據,real time即時的數據。建傳統的經濟模型,為求係數準確,變數值很少可以即時。但大數據的機器學習,不管係數準確,只管預測值好,所以什麼都用。如果什麼都用作變數,即時的預測,是可行的。而且,越多數據,預測越準。他講著講著,我就想到當年葛林斯潘講過的一個故事。葛林斯潘在福特總統的時候當CEA主席,遇到突如其來的景氣衰退,白宮不知道要採取什麼政策應對,很需要一套即時的景氣指標指導政策。當時還用GNP為主要數據,但GNP一季才統計一次,緩不濟時,葛林斯潘採了許多捷徑,硬弄出一套一週一次的GNP預估,而據以指出當時的景氣衰退只是庫存增加的短期衰退。如果有大數據支持的機器學習預測,憑著這許多即時的數據,其實經濟政策執行者,已經可以有很好的預測模型。這會是總體經濟學家很有用的工具。
又比如說,建造模型。經濟學家可以用機器學習的散彈槍打鳥方式,先求多不求準的塞入x變數,取得一個預測成果。再把經濟學家真正有興趣的變數拿走,再取得一個預測成果。比較下來,我們就可以猜測這x變數本身,是不是有價值,值得加入模型。史丹福的Susan Athey之前在EconTalk裡的一個訪談,也提到類似的模型選取方式,英雄所見略同。Athey也是個經濟學家涉足機器學習的例子。
Mullainathan整篇演講最有意思的一點就是,他說財務學之所以在經濟學的領域裡,堪稱發展最蓬勃的原因之一,就是我們一直都是在做「預測」有關的事。係數對我們來說很重要,但預測成果也很重要。資產鑑價的模型,最後都得拿到真實世界裡做樣本外的「預測」。沒錯,我們做財務的,本來就有許多沒有統計分佈的分析,像是「和random walk比賽」這樣的論文,比比皆是。而且許多財務學家,在找要素解釋資產回報異常的時候,也不一定是要了解係數和政策意涵,我們很多都是在找一個可以發財的要素而已!
從這演講衍生,我有兩個很重要的觀點。一是,社會科學常被詬病缺乏可複製性,不像自然科學,A實驗室做得出來,B實驗室做不出來,是不行的。社會科學多的是你做你的,我出我的論文,沒有可複製性,這樣怎麼推進科學呢? 問題出在那裡? 我覺得很大的一部份原因,就是社會科學家不管「預測」,只管「統計意義」。如果論文的結果,是以「預測」的成功度衡量,可複製性的問題,就去了一大半。
另外的一個觀點是,我相信華爾街的大quant避險基金如Renaissance, Two Sigma,一定早就用上了機器學習。人家早就用人工智慧在賺錢,小散戶還覺得自己有機會嗎?還不乖乖買大盤,抱長期嗎?但另外一個問題是,當主要投資者,都能準確預測未來時,未來還會是未來嗎?模型還會準嗎? Yogi Berra說,「預測是最難的了,尤是和未來有關的預測」,此話不假。
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我就讓大家了解國內生產總值,到底是什麼
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gnp怎麼算 在 林佳龍 Youtube 的最佳貼文
今(29)日林佳龍委員在財政委員會就央行及財政部預算,質詢彭淮南總裁與張盛和部長。林佳龍指出,中央銀行14年來盈餘累計高達2.67兆元新台幣,近年央行盈餘繳庫超過政府歲入10%以上,以今年央行總盈餘2,047億7,500萬單單獻給官息紅利就1,800億2千403萬,就高達88%,國家債台高築,大量使用央行盈餘無異掏空,甚至把過去全部的盈餘挹注政府財政,真是三代累積,一代全給敗光。
林佳龍委員表示,國家財政困難除了表現在赤字增加也顯現在耗掉的資產,馬政府執政四年使中央政府負債增加約1兆3千億元,大約等於民進黨執政八年增加的盈餘。林佳龍表示,102年中央政府的歲入一兆7千300億,央行就貢獻1800億2千403萬,繳庫超過政府歲入10.4%,換言之有央行的〝貢獻良多〞,才使我們的預算編得出來,
林佳龍舉央行的預算書指出,最近5年央行淨利折線圖簡直是溜滑梯!從98年淨利從2976億6313萬到102年的1231億7500萬,降幅58.62%,但上繳財政部卻高達接近九成。林佳龍質詢張盛和,若非央行幫忙,我國財政的現況會如何?張盛和部長表示,政府負債將遠超過法定上限,甚至陷入財政危機。林佳龍再問,未來若央行無法再繳這麼多盈餘,財政會如何?張盛和表示,只好增加舉債,但舉債已經不能舉了,也可以加稅或大幅減少支出。
林佳龍提問彭總裁,總裁明年退休嗎?這些盈餘能用且可長期繼續用嗎?若無法確保外匯利息,國家會面臨很大的風險,央行從98年淨利從2,976億6,313萬到102年的1,231億7,500萬,下降幅度接近六成。彭總裁回答,目前的工作是最後一個公職,明年就會退休,他也說中央銀行的收入有高度不確定,投資報酬率是國外決定,而且這幾年利率已經開始走低,好比76年~79年央行沒有繳過一塊錢給國庫。
中央政府債務佔前三年GNP平均值的比率由2008年的30.0%增加到今年底預計的36.9%,距法定上限只剩3%。林佳龍指出,政府亂花錢是整個國債的兇手,近年政府動用的央行盈餘超過1兆! 從2007年底央行有淨值1兆3,617億元,2011年底只剩7,786億元,減少近6,000億元,也就是表示而且從央行拿走的錢比實際盈餘多了近6,000億元。彭總裁答覆,央行最多是80%繳庫,不可能超過整個盈餘,淨值的減少是因為以前台幣貶值,貶值一元就多了4,000億淨值,後來升值,這4000億就沒有了,是損益的部分消失掉。林佳龍表示,央行盈餘的虧空,若再加上其他國營事業的虧損,這四年政府增加的負債及耗掉的資產,也就是真正的赤字,實在很驚人。
林佳龍強調,政府不宜把央行盈餘全部花掉,甚至把以前之盈餘累積的淨值也拿來花掉。林佳龍也問彭淮南,如果新台幣升值,央行和政府實質上將有鉅額虧損,而沒有央行盈餘可用,該怎麼處理危機預防? 中央存保公司,央行持股49.05%,央行若沒有盈餘沒辦法挹注中央存保公司,若發生擠兌,那將是台灣的金融風暴,政府就不該把央行目前並未考慮新台幣升值之損失的帳面盈餘用掉!彭淮南表示,央行庫存的黃金若用市價計算會多出5,000多億,暫時可以應付匯率的變動,而且央行依法必須提列法定公積,所以還有8,000多億的淨值
最後,林佳龍向彭淮南「9A總裁」喊話,彭總裁曾舉出「牽馬去喝水」來比喻央行降息並非萬靈丹,希望彭總裁要讓馬政府知道「馬快要跌到水裡去了」。