南野隱

著名投資大師洪瑞泰對於用GDP來判斷景氣轉折有著深入的研究

然而對於和大盤指數有點更高相關性的景氣領先指標卻一直採取不屑的態度

最主要的原因在於他認為用景氣領先指標來預測大盤是一種＂自己預測自己＂的行為

雖然大盤指數只佔景氣領先指標的七分之一權重

為了反駁股價只佔七分之一的說法

他舉了一個極端的例子來說明即使權重只佔七分之一，也可能主導整個指標的走向

試著擷取如下

洪瑞泰的意思是

即使權重只佔七分之一，但如果其它六項指標的值都很小的話

那麼加權出來的值還是得取決於大盤指數的波動

說的是有道理

可是，當我們要編列一個綜合指數的時候，都不會先去設想到各成份指標之間數字的差異所帶來的影響嗎？

一個在平均值在7000振幅為3000的數字難道可以這樣隨隨便便就拿來和一個平均為10振幅為3的數字作平均嗎？

首先我們來看看景氣領先指標的成份組成情形如何

可以看見在景氣領先指標的七個構成項目中

數字最大的是M1B，大約在10000左右，其次才是大盤指數

數字最小的是半導體接單出貨比，大約在0.8左右，其次是加班工時，約8左右

像這樣琳琅滿目，大小不一的數字在用來計算指數時，能直接用七分之一的權重來平均嗎？

顯然不行，否則大盤從9000掉到7000的話，這個減幅有辦法用加班工時的數字彌補得回來嗎？

簡單地試著去平均這七個組成項目，得到的也顯然不是126.8這個數字

那麼到底要怎麼樣才能計算出一個有用，有意義的指標呢？

讓我們來看看經建會網站上的說法

擷圖字有點小，看不清楚的話可以點圖的連結看原文

重點在於組成景氣領先指標的七個項目在合成之前必須先經過標準化，使其波動幅度一致

也就是說無論是7000左右的大盤指數，或者是8左右的加班工時

在加權平均之前都會把數字調整到一個不會獨大的程度

以免讓一個擺幅本來就比較大的數字蓋掉擺幅較小的數字的影響力

比如說大盤指數過去約在7000上下2000，加班工時約在8上下2

那麼在加權之前必需先把大盤指數除以1000，讓它成為一個7上下2的數字

這樣的數字拿來平均才會有比較的意義的

（只是舉例，實際的作法似乎是往中間靠，大盤指數往下調整，加班工時往上調整，最後得到一個100出頭的數字）

簡單說明如上

若有不怕被砍帳號的巴菲特班同學，歡迎轉貼於巴菲特班的討論板上

話說回來，即使真的如同洪瑞泰所言，用景氣指標來判斷大盤真的是自己判斷自己的話

只要相關性夠高，準確性夠高（因為不像GDP有對未來作預測，預測的準確性總是不高）

自己判斷自己又有什麼不可以的？

何況景氣領先指標一個月就公布一次，比起GDP一季公布一次更有時效性

附帶一提，就如同洪瑞泰說的，我的統計真的沒有學好，因為我本來就不是學統計的

我不過是個江湖郎中，對統計的了解大概只有高中的程度而已

所以如果有出錯的地方請用力給我指教，謝謝