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“忽悠”大众的财经数据—《华尔街金融真相》选摘(七)

《华尔街金融真相》 丨陈思进 2014-04-15 17:58:44

另外,看一个统计数据要注意是从哪个部门发布的。就像咖啡公司请人研究喝咖啡对身体的影响,其结果绝对是利大于弊的,就像问理发师要不要理发,得到的答案永远是YES,即便你是光头。
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四年前,与美国唇齿相依的加拿大,随着企业赢利每况愈下,失业率也节节上升,申请破产的人数比例比美国有过之而无不及,房价自然也和美国一样,一年前开始下跌,然而,“跌破眼镜”的是,有个统计数字却显示加国房市“逆市反弹”。

2009年6月15日,加拿大房地产协会(CREA)公布了一个统计数字,指出在过去四个月中,全国的平均房价从一月的最低点恢复了16.4%,破纪录到达32万上下,比美国的平均价格19万高出了近40%!这个统计数字令人大惑不解。难道作为美国难兄难弟的加拿大,房价却会在全球的危机中独善其身?

统计学对人类人口的统计是非常有效的,比如,不管是哪儿的人,成年人再高不会高过3米,1米以下的人是凤毛麟角;而体重超过1000磅和不到50磅的人也几乎绝无仅有,存在的概率和中六合彩差不多。但是将统计学运用在经济学上,有时就好似将苹果与橘子作比较,会误导大众。

多年前,我在华尔街十大投行之一做“中层干部”。一年底,媒体报道我们公司“平均奖金”是50万美元,“坏事传千里”,我周围的亲友都祝贺我,“一个红包就是半个百万富翁了!”而事实上呢,虽然那年我的年底业绩评估还拿了个“A+”(属于“劳模”级),可拿的红包只是公司“平均奖金”的20%而已,难以启齿。探问周围的同事,红包大小多半儿比我还少。

后来才知道,我们公司一个特级销售经理的红包就是1个亿,那些CEO、CFO、CTO,及几个基金经理的红包是千万以上。就这样,我们的钱都“平均”到他们的腰包里去了。而我则“被平均”成了半个百万富翁!

事实上华尔街90%的奖金被1%的人拿去了,而这种将我们5万~10万的红包和他们千万上亿的红包放在一起的统计方式,就像将一头大象和一万只小蚂蚁加在一起算平均体重那样。CREA的统计方式就是如此,它是用MLS(多重上市服务机构)上所有重售房屋来计算的。

比如,只要有一栋1000万的房子售出,就会将其他1000栋售价在30万的“平均房价”抬高到31万(上升了3.33%):(1000栋×30万)+(1栋×1000万)=31000万,而31000万/1001栋=31万。就这样,由于这段日子的加国的富人对豪宅的需求上升,便推高了再售屋的“平均房价”。

其他的指标就露出了CREA统计数据的破绽。根据经济合作和发展组织OECD的统计数字,2009年上半年加拿大的房屋价格下跌了11%;而按加拿大统计局发布的新屋价格指数显示,2009年6月的房价比2008年9月下跌了3.2%,当然这几个统计数字也不能反映整体房市的全貌,但至少靠谱多了。

另外,看一个统计数据要注意是从哪个部门发布的。就像咖啡公司请人研究喝咖啡对身体的影响,其结果绝对是利大于弊的,就像问理发师要不要理发,得到的答案永远是YES,即便你是光头。

而美国的标准普尔的房价指数相对来说就比较靠谱了,它是将相同地区类似的房子,如类似的居住空间、风格、卧室数量等作为统计基础。

不同机构很容易利用不明就里的大众将财经数据拿来为自己所用。财经数据是哪里发布的?参考依据是什么?如何来解读都很有学问,读者们要多长个心眼。

责编 张旭

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