貶低新台幣匯率的後遺症

台灣央行長期為保護外銷產業而刻意貶低新台幣匯率  已使得台灣從四小龍變成蟲  也許有人會認為如果不這樣做  今天台灣會更糟

但事實上 當你刻意照顧某產業時 往往就會犧牲其他人的利益  長期貶低新台幣會有以下幾種後遺症

仰賴進口物品的消費者成本增加  例如購車的人  台灣並沒有製造汽車主要零組件如引擎的能力  也缺乏設計的團隊  幾乎全是進口車  台灣人購車的成本以所必須付出的工作時間而言相對增加

出國觀光留學研習出訪的成本較高  以相同的勞力付出 卻只能做較少的消費  而觀光留學等對提升台灣競爭力長期而言有相當大的幫助

國內內需產業服務人員的國際薪資水準偏低   台灣一個大學生的起薪(NTD165/hr)不如美國加州的最低薪資(NTD240/hr) 這再怎麼樣也說不過去  有人會說台灣物價較便宜  問題是美國的物價在已開發國家中也是算低的  以洛杉磯的物價水準 台灣大學生起薪約為(NTD193/hr) 這還是遠低於加州的最低薪資

產業轉型不易  在保護政策下 產業較不願意做技術上或管理上的投資開發  只願意在削減人力成本上動腦筋

以總體經濟學的理論  要刻意貶低台幣  央行就必須付出相對的代價 這也是台灣大眾要負擔的成本  而<長期>貶低新台幣的成本累積  早晚有一天會壓垮央行 抑或是壓垮台灣的競爭力

貶低新台幣就好像貶低台灣的產品價格與勞動成本  最主要的就是犧牲台灣人民因勞動所得到的報酬

當然有人會認為筆者所言並不一定會發生 或舉出貶低新台幣的好處

沒錯  這些後遺症並不一定會發生  但事實上在台灣就有這些問題發生   有時候很難從匯率去比較  但如果從購買力指數  或大學生與專業人員的國際薪資水平 就可看出來台灣有很嚴重的問題所在  台灣的人才外流與外留已不是新鮮事  人才的流動可不是政府能夠控制的

醒醒吧 央行!

巴菲特一封關於養老基金的信

巴菲特(Warren Buffett)在1975年寫了一封信給當時華盛頓郵報的CEO Katharine Graham  內容是有關養老基金的一些問題和如何避免它們

養老基金(pension fund)主要的兩個問題在於  未來養老金發放的合理承諾 與 養老基金投資報酬的增加

針對第一點  養老金制度本身是一種契約 一種對於未來的承諾  所以如果公司無法履行 這會增加公司經營上的困擾  也可能會危及公司的未來

雖然養老金制度都經過精算師精算過  問題是計算本身是準確無誤 但是精算的假設常因時空的變遷與大環境的影響而有相當大的不確定性  其中尤其是物價通膨率更是難以掌握  還有如人的預期壽命

公司的養老基金基本性質上類似政府的年金制度  但是公司不像政府有向人民徵稅的權利  所以一旦入不敷出 會對公司的財務影響相當的大

當公司大到一定的程度且經年累月下來 可能養老基金的規模已佔公司資產相當大的一部分  所以養老金制度的設計對於公司經營的影響相當重大且長遠  不可不慎

針對第二點 公司基本上都希望能增加養老基金的報酬 並期望能打敗一般市場大盤的指數  事實上幾乎不太可能大家都打敗大盤的指數  即使你雇用一些明星經理人 他是否能維持之前的投資報酬率也是一大問號  另一方面當基金越大 績效就越難維持

有些人認為如果一個基金規模達到兩百億美金的基金 應該可以請到最優秀的人才 如經理人和分析師  但問題是規模兩百億美金的基金 可以說還不難找到  彼此間的競爭下 在扣除費用後要能真的超越大盤也是不容易

同時這些明星經理人 到底是運氣好 還是真的有兩下子 也很難證實  以丟銅板為例 連續猜中十次的機會 一千人可能就有一人  同時根據歷史的資料顯示 股票基金要能長期打敗大盤是相當不容易的 而且你要能事先知道誰做的到

針對養老基金的管理 巴菲特提到幾種選項 這些選項或可同時進行
一、採用大型傳統基金公司來管理 可能會因為管理費用 績效會比大盤有稍許的落後 但總不會讓別人產生公司在基金管理上不盡責的質疑

二、由自己人根據大盤建立投資組合或直接投資大盤指數的基金 可能會省去一些費用 但基本上跟第一項差不了太多

三、找到績優(績效好但不是靠運氣)的基金經理人管理一小部分的資產 並希望他不會被挖角

四、投資債券 當時債券利率到達9% 從歷史上看 他認為這是相當不錯的 除非之後通膨高到難以控制

五、最後一項 也是他較傾向的 是比較非傳統的 也比較對董事會有較大的法律風險  他認為與其以傳統股票投資的方式來經營基金  倒不如用企業經理人商業收購的角度來經營基金 有點像現在巴菲特的公司 Berkshire Hathaway Inc. ...(原文中有較詳盡的說明)

他總結說到

如果經濟持續兩位數的通膨(雖然不可能但並不是無法想像) 那私人公司的養老基金將會很慘...

如果經濟恢復到軌道 傳統的投資方式很難預期會打敗大盤 但其績效在低通膨下已經可以接受

另外採用一些非傳統的投資方式 以商業的角度來進行 在不增加風險下 長期的投資報酬率應有打敗大盤平均的機會

...
巴菲特常話中有話 所以本人的理解可能會有偏差 有興趣的朋友請參考以下原文
http://www.scribd.com/doc/160301289/Warren-Buffett-Katharine-Graham-Letter

The Signal and The Noise by Nate Silver

作者 Nate Silver 擅長於統計分析  曾利用工作之餘自行開發出分析棒球球員能力的工具  有點像魔球(Money Ball)  另外他也喜歡玩德州撲克  後來也曾辭掉工作而從事職業撲克  不過因一些法規改變導致而到更專業的網站賭博而虧了些錢後  就放棄以賭博為生的日子  他也做一些美國大選的預測  由於有相當的準確性  因此目前在紐約時報有一專欄 專門分析美國大選

他的新書 The Signal and the Noise 主旨在於說明有哪些事是比較容易做預測的  哪些較不容易  書中有提到  選舉  棒球  籃球運動彩券  西洋棋  天氣  地震  撲克  股市  傳染病  經濟 恐怖活動等等

書中提到信號和雜訊常混在一起  所以如果誤把雜訊當信號 則會影響到預測的準確性

另一方面很多科學太強調簡化的觀念  簡單的模式固然容易懂  但有些行為是較複雜的  如果用這簡單的模式來預測就會不切實際

書中也提到一個簡單的機率分析概念<貝氏定理>  最通常的應用在於醫學的檢測上面  例如若 癌症基因檢測為陽性  那真的有癌細胞的可能性有多少  這跟此癌症在人口的比率有直接的關係  簡單的說明如下

人口中可分為 有癌症基因 與 無癌症基因 的兩族群

有癌症基因檢驗出陽性的機率為 X

無癌症基因檢驗出陽性的機率為 Y

那檢驗出陽性且有癌症基因的機率為

X * 有癌症基因的人口比率 / (  X * 有癌症基因的人口比率 + Y * 無癌症基因的人口比率 )

以大腸癌為例  假設大腸癌發生率約為每10萬人有307.4人  X 假設為 99%  Y 假設為 5%

檢驗出陽性且有癌症基因的機率為  0.003074*0.99 / (0.003074*0.99 + (1-0.003074)*0.05)
約為 5.75%

所以即使 X 高達 99%  實際上 驗出陽性且有癌症基因的機率僅為 5.75%

榮總有一癌症篩檢快報

　　癌症 - 陽性人數 - 確診癌病(比率)
子宮頸癌 - 104 - 56(53.9%)
　　乳癌 - 630 - 26(4.1%)
　直腸癌 - 303 - 19(6.3%)
　口腔癌 - 201 - 4(2%)

由此可知即使篩檢陽性的正確性很高也並非意味著確診的比率會很高

不過如果把發生率提高十倍  把 307.4 改為 3074
則 0.03074*0.99 / (0.03074*0.99 + (1-0.03074)*0.05) = 38.57%

由此可看出癌症的人口發生率與確診的比率有相當大的關係

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有一個簡單的觀念可以加深大家對<貝氏定理>的印象  例如下雨地上會濕 X=100%   那如果地上濕了 下雨的機率有多少呢  顯然不會是100%  也不會相當高

地上濕了是因為下雨的機率   跟 { 下雨的機率 與 不下雨地上會濕的機率(Y) 還有 X } 有關

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有些時候事件的發生率並無法掌握得很好  就必須用推估的  然後根據結果再回去修正  例如先假設一癌症發生率去推估確診比率  再用實際的確診比率去修正假設的癌症發生率  這樣循環下去就會得到更接近真實的資料

這也意味著一個模型通常僅是真實世界的一個簡化的版本  經過不斷的修正會慢慢接近真實的世界  當然也必須謹慎的選用資料  避免把雜訊當成正確的信號來處理

書中還提到很多有關於預測與賭博的趣事  有興趣的人不妨參考看看

The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-but Some Don't