Milo充電時刻：模型化的新潮流

其實，當經濟學家是件很妙的事情。大家常常開經濟學家的玩笑，說什麼10個經濟學家有11種意見、經濟學家預測能力比股市名嘴差等等的。但是，制定政策時又需要經濟學家的建議。有時我在想，經濟學家，會給你短期、中期、長期的意見，總比出示一張專利，就說奈米水有效來得客觀吧？沒錯啦，經濟學家是搞過很多好笑的是，比如說前美國財政部長(經濟學家)指稱男性學者的產出比女性學者高、有LTCM(諾貝爾經濟學獎得主開的)差點搞垮美國經濟等，不過，很多的想法也是有相當有遠見的。

這篇文章主要在談的是經濟預測模型的效果，文章說，根據Frydman與Goldberg的說法，過去理性預期學派/行為學派的模型預測能力低，是因為沒有把專業人員的直覺、判斷加入，僅用數學模型會出亂子。因此，他們發展出了新的方式，將這些變數也納入，創造出表現較佳的模型。前提條件是，大家要接受"不完全知識(Imperfect Knowledge)"隱含了無法有完美預測的天生缺陷。

這篇文章中有幾點必須要先了解：

1.理性預期(Rational Expectation)：這個學派認為經濟體中的個人，都是能夠有先見之明(Perfect Foresight)，每個人在做決定或採取行動時，都已經想好了會發生的狀況才行動。在政策意涵上，代表長期經濟政策會是無效的。

2.不完全知識(Imperfect Knowledge)：有未揭露的資訊/知識，在決策的當下是不知道的，這和以前假設不完全資訊(Imperfect Information)的概念是相同的，但是範圍更廣一些。

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模型化的新潮流

原文：A new fashion in modeling, Economic Focus, The Economist, Nov.22^nd 2007

當你一無所知時的做法

"預測人員就像是個企業家"，Roman Frydman說道。"他會用些數量方法，但同時也須研讀歷史，亦須依靠直覺與判斷。絕不是科學家"。據這位紐約大學(NYU)的經濟學家指出，這個事實已經不復見於當代經濟學家了，盡管大多數的證據指出，完美的經濟預測無法達到也不存在，他們還是持續追求。他們無視於重複的失敗，就像Mr. Frydman波蘭老家那些自以為是的改革者，曾經堅持社會主義很棒，只是需要執行得更好。

在經濟學專業領域中，這種共產心態的繼承者，據Mr. Frydman的指出，就是那些"理性預期理論的支持者"，他們假設，經濟體與其中的個人都依"先見之明"行動。不過，他同樣批評較流行的行為學派，或那些奉行者，宣稱雖然群眾並非理性，但他們的"不理性"仍然可被精確地模型化，以至於未來可被清準地預測。

在與新漢普夏大學的Michael Goldberg合著的新書"Imperfect Knowledge Economics"中，Mr. Frydman首先使用其他方式進行預測，在其中，預測人員認知這個模型終將是不完美的。他們的研究受到諾貝爾獎得主Kenneth Arrow與Edmund Phelps的高度讚賞，也為此書寫了序文—雖然不大可能受到以"理性預期"研究獲得諾貝爾獎的Robert Lucas的認同。

人們必須依靠不完全的知識作決定，這個看法在經濟學領域中並不新奇。Frank Knight的大名被用在"Knightian Uncertainty"上，在其1921年的著作"Risk, Uncertainty and Profit"中指出，絕大多數的商業決策中，都牽涉了多少無法衡量的未知。John Maynard Keynes曾經觀察到，"會影響未來的人類決策，不管是個人、政治面或是經濟面，絕無法靠嚴謹的數學預測，因為進行這些運算的基礎並不存在"。

當我們省思這些見地時，imperfect-knowledge economics仍可在經濟預測理論中扮演其角色。Frydman與Goldberg指出，為了讓經濟預測模型發揮功用，應該以市場參與者應對新訊息的規則做基礎，也就是說，觀察到的行為模式多少可被預測。雖非完美，比沒有模型或理性預期/行為學派的模型，可提供掌握未來狀況的較佳線索。

就拿熊市和牛市為例。基本面的分析終究會產生對價格走勢的對立看法。但是，有證據顯示，依據價格走勢而修改預測可能會有共通的特點，例如，當價格進一步地偏離公認的長期基本價值時，會越來越傾向風險趨避(Milo按：翻譯成國語，其實講的是，如果你觀察到價格有巨幅的波動時，例如本益比太高，市場價格會慢慢地修正，漲幅會變小，必須有更高的誘因，才會讓價格近繼續推升)。遲早資產價格會回到其基本價值，雖然也可能會持續顯著偏離該水準。這個方法無法產生當代經濟學家所偏愛的"精準的預測(Sharp Prediction)"—雖然"Imperfect Knowledge"已註定這是錯的。但是，這卻提供了廣泛的可能性，讓企業預測人員可在做決策時，結合經驗與直覺等等。(Milo按：在翻譯這篇文的同時，發現金融時報上(Financial Times)有一篇John Kay的文章，指出經濟學家追求精準的預測(Sharp Prediction)是肯定會失敗地，應該是同一時間對這"經濟預測"這件事，在英國引發了一些討論！原文參見：http://www.johnkay.com/in_action/519)

為了證明這是可行的，Frydman與Goldberg檢視了經濟學家預測貨幣市場走勢的重複失敗。根據Kenneth Rofoff指出，哈佛大學經濟學者，長期以來嘗試尋找預測貨幣波動的的理性模型，"解釋匯率波動的困難度，相當令人震撼"。基於理性預期的所有模型都指出，從基本面來看，歐元兌美元是高估了，他說道。難道這代表美元近期就會回升嗎？Mr. Rogoff說他完全沒想法。

在理性預期理論中，包含通貨膨脹、利率、成長率等的變數，應該都會對貨幣走勢產生可預估的影響，不過，事實上已經證明，這理論的可用性跟猜硬幣正反面(Toss a Coin)差不多。在理性預期學派的經濟學家當中，他說道，爭論是在於"杯子是5%空的還是95%滿的"。只有較長期的過程，例如2到4年，才會有所謂的匯率的可預測性，對交易員和政策制定者來說都太長而不實用。

相對的，由Frydman與Goldberg所發展出來的模型，假設不完全知識(Imperfect Knowledge)與學習(Learning)，比猜硬幣的正反面好得多，雖然並非每次都正確。Mr. Rogoff稱其為創新的研究。他相信，雖然如此，當務之急是，這模型必須展現在將來與跨市場間，它能一致地維持解釋能力。

數學課

Frydman與Goldberg目前正將注意力轉到危機重重的次貸市場，以及評等機構的績效表現。Mr. Frydman指出，評等機構一般來說，評價企業債券的表現高過於評價以資產抵押的擔保債權。為什麼呢？一個原因是評等機構在預測公司債券壞帳機率時，使用了數學模型與公司內部專家的判斷；而與次貸相關的證券，他們僅能使用數學模型，這絕不是因為這些是最新的工具。他說，"他們完全沒有經驗、沒有直覺、沒有企業家精神"。也就是"僅依靠模型的實證結果絕非妙計"。

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這其實讓我聯想到我的工作。HRD的專業人員會遭遇的最大問題就是訓練投資報酬的挑戰。其實這個問題滿單純的，只是老闆很在乎他所花的錢，是否能用在刀口上，一分錢、一分效果。其實，如果純粹以投資報酬率來計算，其實訓練肯定是划算的，舉個例子，花100萬請一個老師，每天訓練工程師畫光罩，確保不出錯，1個光罩算1億好了，這將會是多大的效果啊。還有，如果因為你的管理訓練，確保主管能在面談的時候，找到一個合適的人進公司，例如斯容和莉菁，那3000元的訓練費用，其實也不貴。

不過，深入想，要證明的事情，其實不在這些地方，而是，你如何確保訓練後，所習得的技能會被100%地執行出來，這才是關鍵，但是，這也是看不到的地方。有時只能憑藉直覺、經驗，找到合適的方案(包含後續的應用)，整個訓練方案執行的過程(包含應用，但還需要公司主管、政策的配合)才是關鍵。前兩年，熱門的話題是訓練ROI(Return on Investment)的估計。Jack Philips提出的一套方法論，包含數學方法來估算訓練成效，然後推估最後的ROI。理想的狀態下(Perfect Knowledge)會相當容易操作，不過如果是在Imperfect Knowledge下，我們還須考量學員對訓練方式、品質、教材、政策、獎賞等考量，這些都是"知道"但"無法估算"的。因此，就像我老闆說的，HRD的專業人員，對"人"必需要特別敏感，才能夠掌握可能發生的狀況，其實也就是經驗、直覺、判斷吧。972 155641