数学模型有时靠不住
2014年08月23日 10:18
网站管理员08
[打印本稿]
在应用模型的过程中所用到的资料、数据、信息，不可能完整、精确。用这些不完整、不准确的信息带入一个非常精确、准确地数学模型得出的结论也会产生误差，何况我们的模型、参数都不可能完全准确。
因此模型本身也不正确，用不准确的数据带入不准确模型所得到的结论是否可靠可想而知。而把这些不正确的参数、数据带进一个不正确的模型中，经过“几经周折”的运算，肯定会导致最后结果误差更大，正所谓失之毫厘，谬以千里。
不过，数学模型“拍脑袋”中也包含不少科学因素，因此，也不能瞧不起“拍脑袋”。因为拍脑袋一般来说都是经验丰富的人凭着多年的经验与感悟“拍”出来的，也并不是随随便便的瞎说，在他们拍脑袋的同时已经在心里进行了“盘算”。所以，证券投资不是不要定量分析，定量分析有必要，但定量分析的结论仅仅是可供参考的依据之一。
实践中，应该以定性为主，以定量为辅投资。即便通过定量计算，也要给出足够的冗余，才能保证计算结果不会犯定性的错误。正如巴菲特为什么喜欢业务简单的企业，因为业务一旦复杂，影响因素就呈几何级数增加，即便抽提出每个业务的主要影响因素，对于企业这个系统而言，输入还是太多，每个变量之间的相互作用关系只能估测，那么会造成巨大的误差，从而导致定性的错误。不是导致安全边际要求太高而失去投资的机会，就是安全边际估计不足，导致投资风险剧增。 |
相关阅读： |
