0050跟0056,都幾?

0050 or 0056?, it is a problem<—-莎士比雅沒說過這句話

股利還是股價?

在ETF崛起的台灣,最大的黨爭除了藍綠以外大概就是到底要買0050或者0056,我個人一項對此抱持著0050的態度,原因不是因為我有什麼信仰,而是經濟學裡面有個 Modigliani and Miller Theory,與Fisher Seperation Thoery並稱奠定現代財務學的兩大理論之一,這理論其中一個延伸就是你公司發股利還是發直接把錢拿下去研發導致股價衝高,對於投資人而言其實理論上沒差,原因在於投資人長期是理性的,而效率市場會讓有差的地方磨平不然就會有人套利。

而台灣的稅率資本利得不課稅,股利算是所得收入,所以從學術的角度如果兩者沒差,但是稅率制度導致有差的話,那理論上0056整體稅後報酬會低於0050,但我並沒有認真檢視過資料,這篇就認真檢驗資料來檢驗到底哪一種投資策略在2008-2022年會表現比較好而我不是專業投資人,過去的資料不代表未來,所以不要把這當成投資建議。

但是科學是靠實踐才能實現,而經濟學雖然被很多人認為不是科學,但我們經濟學家自認自己還算是科學,所以我們就靠資料來說話吧。

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那些GDP以外的事情

GDP等於國家生活品質嗎?

GDP這個概念其實是當初Simon Kuznets為了衡量美國的收入有更好的理解國家所得的概念,儘管現在許多經濟學家都用人均GDP來衡量一個國家的福祉,但是Kuznets在1934年面對美國國會的時候自己親口說出:”一個國家的福祉很煩單純用國家的收入來衡量”(The welfare of a nation can scarcely be inferred from a measure of national income),儘管後來其他人像是Samita Sen用了人類發展指數(HDI)或者有所謂的快樂指數來衡量,但大家還是普遍使用GDP,21世紀初的時候再2009年由幾位諾被俺經濟學獎得主寫的Stiglitz Commission Report 是最後一次對於GDP衡量社會福利的批判。

在2016年,Chard Jones以及Peter Klenow發表在經濟學頂級期刊American Economics Review的這篇:Beyond GDP? Welfare across Countries and Time 再一次拾起這個話題,他們用了很簡單的方式重新衡量社會福利,概念上其實很簡單,他們透過各國居民的問卷資料,然後問說:”假設你不知道你有沒有錢,你也不知道你是什麼工作,你什麼都不知道,請問在這個國家要給你多少相對於美國的消費,你才願意投胎去這個國家”,例如我原本在美國的消費量是1,那你可能要給我1.5我才願意投胎到更不平等或者工時更常的國家,而這個相對消費量則是Jones跟Klenow認為可能更接近衡量福祉的作法。

這個概念其實更接近經濟學家說的效益最大化,當我們身為經濟學家在解一個問題的時候,往往都是去解根據我們選擇,如何最大化效益,你當然可以效益函數只考慮收入,例如一個完全不會因為超時工作而感到痛苦的人,也不會因為收入不平等而不爽的人,或者不在意自己小孩受到什麼教育的人,當然可以,但這不是常態。事實上,一個人他可以嘴上說不在意,但身體往往很老實,他會根據自己在議的程度去調整,而這種行為在經濟學上被稱為reveal preference,所以我們經濟學家常做的就是先假設人們在意某些東西,然後去fit我們觀測到的資料,進而去看人們真正在意什麼。

而根據這個概念,被他們稱為consumption equivalence(消費福祉相等),下面就來簡單介紹到底他們是如何把這個衡量的。

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從Becker到Goldin 和 Katz,探究GPT對工作的影響

本文原本由GPT-4 (r)和Scott Cunningham (r)以Scott Cunningham的提示進行製作,由GPT進行翻譯,然後由作者進行修改。

這個圖表是由Stable Diffusion生成的。


引言

在家庭生活中,洗衣機的出現改變了許多人的生活方式。原本每週需耗費20小時的洗衣工作,現在只需花費1-2小時,這樣就能讓人們有更多的時間從事其他工作或休閒活動。這種轉變背後的經濟理論是由著名的經濟學家Gerry Becker提出的時間分配理論。他認為,人們可以透過平衡市場工作、家庭生產和休閒活動來優化他們的效用。

另外,Claudia Goldin和Lawrence Katz也提出了技能偏差技術變革理論。他們認為,技術進步往往使高技能或教育程度的工人受益,從而加大了他們和低技能工人之間的差距。很多人常常忽略了技術在降低生產成本和改變相對投入價格方面所扮演的角色,進而影響時間分配。但這種更廣泛的視角有助於我們欣賞技術對我們生活的多面影響。

GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一種人工智能技術,可以在自動化和提升創意寫作方面發揮重要作用,改變時間和認知成本等輸入成本。與洗衣機類似,GPT的興起也可能帶來新的效率時代。熟練的GPT用戶可以在更短的時間內生產更多的內容,從而增強他們的工作效率。這些人可以更加依賴GPT,簡化編寫過程,並為其他追求(無論是市場工作、休閒還是更進一步的創意)釋放時間。

總之,GPT的轉型能力承諾著開啟潛在的潛力,促進專業和個人領域的增長和創新。這種新的技術可能為擅長使用它的人帶來新的效率時代,而這種時代也許只是剛剛開始。

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何時散播政治醜聞?

在美國有一個著名的研究叫做十月效果,也就是每次在總統大選的十二月以前,往往十月過後的政治醜聞總是特別的多。圖一繪製統計了美國從1977年到2008年所有總統大選期間醜聞的分佈,y軸是數量,x軸則是離大選還有多久,我們可以看到政治醜聞總是在大選逼近的時候特別的多。UNSW的經濟學家,Gabriele Gratton以及他的同事們就在2018年的這篇“When to Drop a Bombshell”建立一個有趣的模型來討論這現象。

圖一:政治醜為數量以及離近大選日子的關係,出自Nyhan 2014
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關於通膨不平等的那些事

通膨對於執政者而言,往往都是一個很重要的統計數據,甚至許多人都會拿一個執政者領導期間對於通膨的掌握來衡量這個人的領導能力如何。而近代的中央銀行,例如FED或者是BoE,都是以通膨為目標之一來制定政策。但通膨數字其實都是依照所有物價以及國民的消費比例來計算的,例如全國的統計數字如果有20%在汽車,然後有80%在衣服,那麼假設衣服上漲2%而汽車沒漲,那麼物價指數告訴我們通膨會是0.8*2%+0=1.6%。

但這在收入所得分配是中型分布平均的時候當然沒問題,但如果是收入分配所得是不平等的長尾分布的時候,就很容易產生民眾對於通膨數字無感的現象。為什麼呢?因為窮人以及富人的消費產品有所不同,例如上面提到的例子,可能全國平均是有20%在汽車,然後有80%在衣服,但對於窮人而言可能100%都在衣服,而對於有錢人而言則是30%在汽車而有80%在衣服。因此,雖然都是1.6%的通膨,對於窮人的感受而言會遠比有錢人來的高。

事實上,類似的概念早在19世紀就由統計學家Ernst Engel提出,並且成為現在廣為人知的Engel’s Law,也就是說當收入提高的時候,食物佔總消費的比例會越少。換句話說,食物的物價波動對於有錢人其實沒啥感覺,但是對於窮人卻有感覺。然而現代人的消費組成成分已經跟19世紀有很大的差別,而會隨著收入增加而有所變化的商品消費比例也有很大的不同,隨著大數據的普及,其實我們能夠有效地分析不同時期的通膨對於不同收入族群產生的影響。

2021年的經濟學年刊裡面,LSE的教授Xavier Jaravel在”Inflation Inequality: Measurement, Causes, and Policy Implications“就特別介紹這個問題,而我自己也很喜歡這篇文章,算得上是2021年我讀過的文章裡面我最喜歡的之一,就特別寫下來記錄一下。

在這篇文章裡面,Jaravel先介紹了模型上面對於不同消費者對於商品偏好的差別如何定價,接著講述如何衡量通膨不平等以及現況如何,最後講述為什麼會有這樣現象的原因以及對於政策的影響,而我會跳過第一部分數學理論的部分,從通膨不平等的資料直接開始講,那麼就開始吧。

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疫情期間個類別股票的表現以及因子模型的失效

2020開始的COVID-19對於金融市場其實是一個巨大的衝擊,而疫情期間其實許多很多現象都不太一樣,這一篇就記錄一下2020-2022的資料以及先前的資料預測不太一樣的地方。

基本上資料展項兩個有趣的地方:1.產業之間的共變異數改變,2.價值投資的失靈。我個人覺得挺有趣的,就寫一下當作紀錄。

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油價是造成1970美國高通膨的問題嗎:通膨預期定錨與通膨的關係

圖一:Ricardo Reis的”Losing the inflation Anchor”

1970年代由於國際油價飆漲,美國出現了大量的通貨膨脹,在大學課本上面的總體經濟學教科書都會跟你說這是因為供給面出現問題,當綜合供給(AS)減少移動到左邊,由於綜合需求(AD)不變,導致價格上漲,如同圖二所看到的一樣。

但這些其實是1970年代很常見的凱因斯理論學派的看法,而當時主流的貨幣學派以Milton Friedman為首則認為這跟通膨預期循環有關,也就是如果我預期下一次通膨會上升,我就會因此而行動,例如我就去多買東西儲備起來,而這樣的預期心理使得預期心理成為一種自我實現的預言。而由於人們是理性的,所以你改變了了外在環境(例如影響需求),人們會根據你改變的需求調整自己原本的理性預期,導致防止通膨的政策無效,只能等待通膨自己調整,如同圖三。

圖三:貨幣學派的通膨理論

那問題出在於哪裡呢?問題在於這兩種說法在當時都沒有有效的資料去佐證,凱因斯那一派的說法不符合真實的資料,1970的停滯性通貨膨脹直接打臉了凱因斯的AS-AD模型。Friedman那一派的說法雖然看起來比較符合資料,但問題是當時沒有資料去衡量所謂的”通膨預期”,導致當時的聯準會主席們面對國會質詢的時候只能用非常模糊的”心理因素”這種概念去呼攏過去,而沒有太多的積極作為。

2021年在Brookings Economics Activity的研討會上面普林斯頓以及LSE的教授,總體經濟學的權威之一Ricardo Reis就特別針對這個議題,結合了總體經濟理論以及一些行為經濟學的理論來驗證實證資料。在這篇名為””Losing the Inflation Anchor“的論文中,他發現其實供給面的通膨並不是造成1970年代停滯性通膨的主要原因,而是因為當時的通膨不確定性導致了通膨預期的定錨與長期穩定的通膨預期脫鉤才導致的。

換句話說,儘管高油價的確短暫的影響了1970年代的高通膨,但問題在於市場、企業以及家庭對於通膨預期的不穩定導致政策無效才是主因,並不一定高油價就代表會出現長久的高通膨。Reis不僅僅使用了美國的資料,同時還使用了土耳其、巴西以及南非的資料來佐證,而他也跑了2010-2021的美國資料去交叉佐證,至於及果如何就讓我們繼續讀下去。

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認同請分享? 假消息如何透過分享來傳播

假新聞的議題在社群媒體一直都是困擾許多人的問題,無論是政治或者生活,都會有一堆假消息充斥在生活之中,這些可能是內容農場的文章,也有可能是無異議捏造的訊息。

但是為什麼人們會散布假消息呢?經濟學家普遍認為是因為意識型態的關係,例如Roland Bénabou以及Jean Tirole在2011的這篇”Identity, Morals, and Taboos: Beliefs as Assets“就認為我們會根據自己相信的意識形態來決定要去相信什麼消息,例如我討厭某政黨A,那我就會相信任何符合我這個意識形態的消息,又或者我喜歡某名嘴B,那我就會無條件相信名嘴B講的任何消息。

心理學家 Gordon Pennycook與其同事們在一系列的論文例如”Prior Exposure Increases Perceived Accuracy of Fake News“以及“Who Falls for Fake News? The Roles of Bullshit Receptivity, Overclaiming, Familiarity, and Analytic Thinking“則針對這方面的理論提出了心理學上面實證的證據。

而今天我要講的這篇由Marta Serra-Garcia以及Uri Gneezy在2021年於美國經濟評論發表的這篇”Mistakes, Overconfidence, and the Effect of Sharing on Detecting Lies“則提供了一個更基本的可能答案:

「或許,人們只是不善於去偵測什麼是假消息?」

而他們的結果非常有趣的發現假消息的散波其實跟網軍有沒有拿到錢的關係不大,反而是因為人們過度自信自己分辨假消息的能力有很大的關係,換句話說,人們真的能夠分辨什麼新聞是假新聞的能力其實不會比50/50好到哪裡去,但是卻認為自己可以準確的分析什麼消息是假的,而加大這個力道的則是分享消息這件事情,他們發現越多人分享的消息越容易被當作是真的。

同時,他們用心理學常用的表情辨識系統去分析人們如何透過一個人的表情去選擇要不要相信消息為真以及要不要去相信,他們發現其實我們接受到真實消息的表情變化以及判斷消息是不是真的表情剛好是一個相反的關係,這也加大人類其實不是很擅長偵測其他人在唬爛的弱點。

總歸來說,這篇論文對於想理解為什麼假消息會被散波的人其實挺有趣的,接下來我主要把他們的實驗分三個部分,以及最後探討這篇文章有趣的地方。那麼,我們就開始吧。

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男性器官與經濟成長

赫爾辛基大學的教授Tatu Westling在2011發表了一篇名為”Male organ and economic growth: does size matter?“的文章,這篇文章雖然只是單純地未出版論文,但卻有高達十幾萬次次的下載量,可謂一時洛陽紙貴。而這篇論文提出來的”男性器官假說”(male organ hypothesis)直到現在都還沒被推翻。

身為一個經濟學家,我覺得自己有必要來介紹一下這個著名的男性器官假說,來說明為什麼自己的收入不高而且偏好風險決策。並且透過資料來做出科學化的解釋來說明為何男性器官大概在12公分到16公分的國家收入最高。

經濟成長的因素

總體經濟學教科書的第一章最著名的理論其實並非凱因斯模型,而是Solow-Swan model,有些學校其實根本沒教你新凱因斯模型(遠目MIT的教科書講義),但是Solow-Swan解釋經濟成長是不可或缺的。簡單來說,Solow以及Swan根據不同國家的資料得出了經濟成長取決於:科技(生產要素)、人力、資本,而當時間拉長以後,人力以及資本的重要性會大幅降低,只有科技才能決定經濟成長。

而隨著Solow-Swan model,許多人開始解釋為什麼有些國家會窮有些國家會富有,例如Acemoglu以及Robinson著名的那本”國家為什麼失敗”或者是Paul Romer的”The Origins of Endogenous Growth“。而基本上的資料回歸方式都不出Greg Mankiw以及他同事著名的那篇”A Contribution to the Empirics of Economic Growth“。

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畢業遇到景氣轉折對於人生的影響

COVID-19對於全期景氣造成巨大的衝擊,而去年也有一卡車的畢業生在這樣的勞動市場底下受到巨大的衝擊,而許多博士甚至還為了這個特別留級一年,而身為一個經濟學家,我們很好奇到底同樣的人,如果畢業在景氣擴張以及景氣衰退對於他終生的收入會有什麼影響。而耶魯大學的Joseph G. Altonji與他的同事們在2015年的這篇”Cashier or Consultant? Entry Labor Market Conditions, Field
of Study, and Career Success
“給出了有趣的答案。他們發現景氣的衰退以及擴張的確對於起薪有所影響,而這樣的影響會延續多久以及有多大則是取決於你的專業,透過這篇文章,我想對於現在還在猶豫要讀什麼科系或者是要怎樣才能把景氣衰退對自己的升入影響降到最少的人一些參考,反正這篇文章是寫在十一月,而學測也要到了。

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