Clooney
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統計 有什麼用? l<風險之書>

第257天讀後感, 有統計才能夠量化, 量化的數據才能分析及判斷出風險高低水平, 所以統計可以算是風險管理最重要的一環, 所以現在就會講一講統計學發展時期中一位重要人物葛朗特(他不是統計學家)。

2022年8月6日
今日分享有關<風險之書>中的統計學, 所謂的統計學就是把原始數據集合在一起, 然後「賦予」它們意義進行分析。
在1662年一位名叫葛朗特的普通人, 發布一本名叫<根據死亡率所做的自然與政治觀察>的小冊子在英國倫敦出版, 這書綜合了1604年至1661年倫敦的出生率及死亡率, 並用很長的篇幅解釋這些數據。
可能對於我們現代人覺得這是一件很普通的事情, 但是在1600年代並沒有人會在意不同的「原始數據」, 比如死亡率及出生率, 首先, 這樣需要很大的金額費用去做統計, 而且並沒有人認為統計後的用途是有幫助, 卻葛朗特跟當時的人類說, 他有特定的抽樣方式, 機率計算, 以及解釋數據的能力, 所以這一個小冊子的出版, 對於統計學與社會研究發展史上是一大驚人突破。

首先, 葛朗特能夠從, 統計的性別,國藉,年齡,宗教,行業, 壽命等資料去作出解釋及分析, 比如了解當時瘟疫所導致人口死亡的變化, 那一個地區的死亡人數是比較高, 死亡的原因又是什麼, 這樣就能夠推測出不同地區的文化及差別, 作者會認為某些地方的被殺害者為數甚少, 是歸功於倫敦市政府和老百姓天性忠厚等因素。
再者, 在統計上, 我們能夠推斷出該地方的人數, 比如 作者用出生率表示, 每個家庭有8人, 而當中會有1位育齡婦女, 假設每2年生下一位小孩, 我們就能夠從出生率每年 1萬人從中推算出,8x10000 * 0.5, 就會擁有4萬人口, 這個簡單的算法的確對於運用數據十分有效。

所以我們在現今社會, 很多上市公司估值高的公司也是因為有龐大的數據庫, 比如中國的「美團」外賣公司, 香港的八達通公司, 正因為他們持有相關購買數據, 口味, 消費能力, 活躍時間等, 就能夠作出更多的分析及理解, 自然能夠更透徹地理解當地的文化特色, 也更易進入這個市場當中。

而這正是由葛朗特革新的抽樣理論, 對原始數據的系統推理方式, 前無古人, 其分析數據方法, 打下統計學的基礎, 這樣也令我明白「原始數據」的威力及利害之處。
當時還有人認為葛朗特並沒有一定的學術地位,阻止他加入新成立的「皇家學會」, 因為他只是紀錄「出生率及死亡率」的人, 幸好受當時英國查理二世極力邀請才令葛朗特順利成為會員。這證明當時「大家一向不屑一顧的死亡率報表, 沒想到有如此大的作用。」比如在現今的量化分析的世代, 很多人也只針對著「有用」的數據並作出分析, 甚至過度地理解。 而很多時候會忽略一些我們以為沒有用的數據, 例如: 教育程度的提升, 會否令股票市場的價格行為有所改變? 網絡普及的數字又會不會令 股票價格變得更敏感度上升? 這樣數據可能只有很少人會儲存及留意, 但是如果能夠捕捉到一點的機會就能夠提升一些勝率, 用槓桿後就是數十倍的盈利分別。
而不是單純地只獲取市場的收市價, 開市價, 最高位, 最低位, 這麼最基本的數據而已, 甚至一些「聰明人」認為的聖誕節, 感恩節, 總統大選的股市變動作出數據分析...就能夠勝於大部分人, 這樣就更搞笑了。

在<風險之書>中, 還有很多不同的有趣故事, 好讓我們理解不同風險管理的理論由來, 也能夠從中思考他們如何從「零」變有, 推動至今的發展, 如果我們能夠理解出來, 就能夠更透徹地看現在的世界, 因為很多理論也是從一開始演變出來的。

Credit:<風險之書>

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