那些实为定性的定量分析(旧文)

LoveKonan
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1月16日
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“模糊的正确好于精确的错误。”——凯恩斯。

本段文字写于2020年第一季度,该季度读的第七本书是《证券分析》。全文约800字。

正文:

第七本是Benjamin Graham的《Security Analysis》1962年第四版。经过了几年的努力,我终于有能力阅读这本750页的巨著了。今天刚刚读过104页。格雷厄姆所搭建的投资思想大厦,以理性和逻辑为基石,书中每一页都能让我学到新东西。17年我听过一遍,所得尚浅。鉴于本书的深度和广度,我这里只讨论一个前天让我感到为之一震的讨论:定性变量和定量变量。

比如现在十分流行的基于折扣现金流的股票估值模型,虽然其基于数学公式,但在格雷厄姆看来,这个模型是定性的。这取决于你的模型有多少基于过去的事实,以及有多少基于对于未来的推测。这个模型十分基于对未来现金流增长率的估计,在格雷厄姆看来,这是有极大的不确定性的,所以说这个数学模型顶多是定性分析。

那么什么是定量变量的呢?在证券分析里,安全边际是最最重要的定量变量,即金融产品购入价格与该产品的内在价值有多大的边际,来提供对于未来不确定性错误估计的补偿。

这加深了我最近在科研和投资时思考方式的转变。对于定性和定量变量的思考是很重要的。比如现象M在现有认知下,主要有因素A,B,C决定,即ABC能解释90%的现象M。如果在A,B,C对于这90%的贡献的分配不是很清楚的情况下,研究其他因素D,E,F就显得不那么重要了。

这是定性分析,决定了格局。

那么什么是突破呢?就是发现C,其实是有两个独立的变量C1和C2影响的,其导致C的影响分量能解释50%的M。

那么在这个过程中,什么样的定量分析有意义呢?即能大致确定A,B,C对于M的大致贡献。比如说A,B,C分别贡献了之前提到的90%的10%,30%和50%。至于具体阐明A是贡献了8%还是13%,可能意义不大。

加之人类认知的局限,很有可能有其他未被发现的重要变量,而这个时候模糊的正确要远比精确的错误要有意义。

 @裸K女王  感谢女王的一次讨论,让我想起了这段文字。

END

感谢您的阅读,希望这里的文字对您有所帮助

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本文作者不持有文章中提到的股票,且近72小时内无任何买入计划
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