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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總經數據驚喜與股價

大哥翻譯翻譯,什麼叫做驚喜

最近在閱讀FED的一些研究結果的時候意外地發現了一篇由Jack McCoy、Michele Modugno、Dino Palazzo以及Steve Sharpe在2020寫的一篇研究報告叫做”Macroeconomic news and stock prices over the FOMC cycle“挺有趣的,在這邊紀錄一下。

關於總體經濟數據,我想很多人都大概知道的事情在於我們可以透過數據的好壞來大略知道股市會如何成長,而更進一步的人或許知道要去查市場預期以及實際數據,並且分析這之間的落差。

但如果更深入地去問,你可以問說每種類型的總經數據都一樣嗎?什麼總經數據對於股價更明顯?總經數據解釋全部了嗎?這些種種的問題都是非常有趣的。而這篇討論的文章,就針對這點而寫成的。

不過,這只是一篇簡單的討論的文章而已,我會首先呈現這篇文章的背景以及資料,接著跟你講他們的發現,最後提出我覺得可以改進的地方,那我們就開始吧。

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投資或者投胎-有錢人是怎麼練成的

2021年的七月,在夏季研討會的時候有一篇論文挺有趣的,是由Elin Halvorsen以及他的同事們寫成的”Why are the Wealthiest So Wealthy?
An Empirical-Quantitative Investigation of Lifecycle Wealth Dynamics
“,採用挪威的豐富資料來去研究為什麼有錢人會變得更有錢以及對於財富不均的現象體現。

近幾年探討財富不均的論文其實很喜歡用挪威的資料庫,原因在於他們的豐富性充足,你可以追蹤一個人一輩子的資產變化進而去推算他為何會變得有錢,而這對於一般人而言其實也很值得探討。雖然很多人都說北歐國家比較平等,但事實上挪威在OECD國家裡面的財富不均是屬於名列前茅的,1%的人占據了20%的國家資產,比英國還有法國來的高出許多。

這篇論文就是在探討到底有錢人是如何越來越有錢的,到底有錢人做了什麼使得其資產與一般人拉開?我想,無論是對於想變成有錢人的人或者是對於社會財富分配不均甚至是想探討要如何課徵稅收才能使得所得分配均衡的人而言都是一篇非常值得研究的論文。

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P,Q,M:有關於資產定價的一些數學理論

在資產定價相關的文獻裡面往往會看到P,Q,M這些東西出現,其實這是屬於測量理論(measure theory)裡面的東西,但是對於資產價格定價其實挺重要的,由於之後可能會寫有關於wu-xia的影子利率的文章,而好死不死她們用的概念是從布萊克的選擇權遠期利率而來,因此真的要完全讀懂wu-xia的影子利率怎麼來的就會需要稍微提到P,Q,M之類的測量理論的東西,這篇雜談就當作一些數學上的雜談。

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為什麼會有抗拒疫苗的行為?

隨著COVID-19疫苗的開發,各國都開始呼籲民眾去打疫苗,但我們也看到很多有關於疫苗副作用的報導,而許多人也因此不敢去打疫苗。這個理由聽起來似乎很合理,但是如果單純從統計數字上面來分析,打疫苗的風險其實應該比不打而得到COVID-19的風險來的高。

從行為經濟學來看,這或許跟Mathe Rabin提出的reference dependence 理論有關,這個理論說明人們在做出決定的時候往往需要找一個特定的點去做基礎,無論這個點是否理性,並且以這個點出發去讓自己效益最大化。而當一個人看到新聞報導副作用的時候或許就會將副作用的新聞作為這個點,進而放大疫苗致死的機率,因此他依然是理性的極大化自己的效益。

2021年的心理學期刊”Journal of Behavioral Decision Making”在七月份有一篇名為Contribution of rationality to vaccine attitudes: Testing two hypotheses“作者為Helena Tomljenovic, Andreja Bubic, Nikola Erceg等人的論文特別把抗拒注射疫苗的心理去做分析,這篇論文挺有意思的,就想說來寫一篇來討論這篇論文,探討到底為何人會在心理上抗拒疫苗。

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