1. Scale

許多系統很重要的一個法則在於其對規模(scale)很敏感。其特性(或者行為)會因為規模的擴張和縮小而改變,在研究複雜系統時,我們應該要大略的量化,以order of magnitude(概略估計)的方式,至少在我們觀察、分析和預測系統時需考慮到規模對其的影響。

評論: 在business上,scale會產生許多好處,如Philip Fisher提到之規模優勢(Economy of Scales),此外,相同的毛利率、營益率和賺的稅後盈餘,對於不同規模的公司其影響性就不同,許多分析小型股的人很重視營收股本比這項數值,此便類似過去Ken Fisher開發的市值營收比,對於營收股本比大的公司來說,只要ASP能夠顯著上升,其爆發性將非常恐怖,最直接的例子便是近期受惠比特幣而大賣的許多板卡公司如撼訊,其營收暴漲反映的是ASP的漲幅,加以其營收股本比非常大,改善的毛利直接反映的就是最終EPS的翻幾倍上漲。去看撼訊2016年的PSR約落在0.18,極低的PSR遇到毛利率的拉升將會推高其報酬,股價漲到現在PSR接近1,反映的是其產品毛利率短期暴衝的影響,以長期觀點來說,這樣的毛利率幾乎確定無法維持,因為其是因為數位貨幣的泡沫所產生的短期利多,但因為被打壓到跟狗屎一樣的PSR值搭配上這樣的時空環境而產生的股價暴漲(以及之後很可能的暴跌)。另外這類沒有盈餘能力受惠短期毛利上升的公司是無法以本益比去評價的,部分有資產的公司可以用股價淨值比去看,但for撼訊這家公司用PB去看怎麼看都是很貴,只有在確定其1.報價上漲以及2.極低的PSR才可能看出這家公司的機會,而要看出報價上漲這件事需要的研究工作可能要非常多,且基本上並不容易,但常去逛實體店面確認板卡、顯卡的供貨和價格也許是一個可能實行的方式,總而言之這類機會是無法長期投資,但短期很可能存在機會,只要一人擁有上述兩項洞見。其可以被歸類為聰明的投機,但不是投資。

2. Law of Diminishing Returns

大部分真實世界裡重要的結果都在一個程度之後與規模呈現邊際效應遞減關係,一個例子是貧窮的家庭,給他們足夠的金錢將使其不再貧窮,但是金錢給到一個地步之後,再多的金錢將無法實質對生活有所改善,通常,Law of Diminishing Returns在超過一水平後會產生負向關係,如給予一貧窮家庭過多的金錢將可能摧毀他們。

評論: 明顯的例子在於許多美國可以追蹤到的中樂透的家庭,其悲慘者多過幸福者,這就是Law of Diminishing Returns到負面影響的最佳實例,因許多人根本就還沒準備好要擁有那麼多的金錢,所以在中樂透後揮霍無度,亂花錢的結果就是一場空。對於中樂透者強制信託其獎金可能反而會是一項明智的措施。 此外這也凸顯出增進人民福祉的重點在於教育以及學習之普及,只有令其能力增長到足以享受其應得之財富和福祉才能長久。

3. Pareto Principle

亦即80/20法則,義大利博學家Vilfredo Pareto首先發現,義大利80%的土地掌握在20%的人手裡。Pareto Principle描述一個很少的現象可能會引發相對大很多的效應。其亦是一Power-law type之統計分布,不同於傳統的鐘形曲線。此現象普遍發生在如城市人口的財富、和人類的習慣上。

4. Feedback Loops (and Homeostasis)

所有的複雜系統都有正向和反向的feedback loop(回饋循環),亦即A引發B,但又反過來影響A(和C),並且持續循還。在動態平衡(Homeostatic)的系統內,A的改變通常會引發B的對應變化以使系統平衡。如人體溫度和組織文化的行為。自動回饋循環通常會維持一"穩態(Homeostatic)"的環境直到被外力改變。一失控的回饋循環描述的是一反映的產物本身變成一催化劑,亦即自催反應(auto-catalysis)。

評論: 自催反映就是索羅斯所言之反射效應,在泡沫產生時股價的上漲產生如蒙格所說之財富效應以及泡沫末期股價本身的上漲吸引更多的買盤,其本身就是一項明顯的自催反應,並且會引發繁榮-崩解循環(Boom-bust)。

查理蒙格在2008年金融海嘯發生時說,08年第四季,在信用危機最盛時,加上崩盤的股價和房價,產生的癱瘓式恐懼瀰漫在全球,緊接而來的是商業活動的直接中止,其狀況是蒙格前所未見。美國和世界的其他國家在此時被此惡性循環給限制住。恐懼本身產生商業活動的緊縮,此緊縮本身又產生更多的恐懼。

評論: 蒙格上述對08年海嘯情形的描述就是最典型的反射效應。

在Universal Principles of Design中,William Lidwell, Jill Butler和Kritina Holden說,每項動作都會產生相應的反應,當反應反過來影響其本身,回饋循環就會產生。所有世界的系統都存在許多這類回饋循環,如動物、機器、商業和生態系等等。而回饋循環(Feedback loops)本身有兩種形式,正向和負向。正向循環將會放大系統的產出,產生成長或衰退,負向循環則會壓抑產出,使系統穩定而趨於平衡。

正向回饋循環用來產生改變最有效果,但通常最終在沒有負向循環介入使其緩和的話會產生負面的結果。舉例,1950年末期在面對許多美式足球員頭頸部受傷的問題下,設計者設計出塑膠的頭盔取代皮革頭盔,這新型頭盔提供更多的保護,但卻因此使許多球員在達陣時更積極使用更危險的方式,因此而引發比之前更多的頭頸部受傷。當其聚焦在單純的頭頸部受傷問題時(不考慮球員的行為會如何被影響),頭盔設計者的頭盔改善反而產生一正向循環使得球員使用更危險的方式去達陣而產生比之前皮革頭盔更多受傷的結果。

反向回饋循環則對於抗拒改變很有用,如賽格威這項代步器,其便是運用反向回饋循環去保持平衡,駕駛者會以身體的往前和往後靠,而賽格威代步器則可以加速和減速去使系統保持平衡,為了使此過程平順,賽格威代步器每秒依據操作者的動作調整數百次,若不如此調整,操作者前次的改變影響幅度將被放大而使駕駛此代步器變得不平穩。

對於回饋循環最大的一課是所有事情都是互相連結的,改變系統中的其中一變數將會影響到系統其他的變數和其他的系統,這項概念非常重要,因為他告訴我們在設計產品或改變一樣變數時不僅要考慮設計本身的因子,亦要考慮這項產品本身和整個大環境本身將如何互動以及如何被影響。

評論: 如蒙格在微觀經濟學裡提到波克夏紡織業的例子,每年都會有人去跟當時的紡織業者說,我們有最新的機器將會使你的生產成本降低一半,紡織業者聽了很動心,結果是,的確,生產成本降了一半,但是因為所有紡織業者都跟進買了新設備降低生產成本,所以產品的價格也降了一半,如此無限的循環,這就是紡織業在當時是個慘業的原因,所有的降低成本好處都跑到了最終消費端。反之,如See's Candies這類企業的價值建立在其無形的商譽上,其不用跟人比誰的設備比較先進或者生產成本比較低,其甚至可以依據通膨而有效提高其產品價格,因在顧客心目中其產品的商譽價值非常高,這就是一非常紮實的護城河。

Sanjay Bakshi說,正向回饋循環在商業上並不一定就具毀滅性,雖然它們可能具備毀滅性。舉例如一家銀行可能在很短的時間內倒閉並擴散到其他家銀行(Systemic risk),同理股市的泡沫也可以想成是一正向回饋循環,高價使得投資人更加樂觀,而樂觀本身又推升股市的價格,此不會永久持續,但其可以持續很久的時間。 (反射效應)

他認為正向回饋循環可以被想成是一存在負向回饋循環內的機制。舉例,為何牛市之後會緊接而來熊市? 因為長期來說,市場將是在一個負向回饋循環內運作,其本身有一修正機制存在。(亦即回歸平均) 當價格跑離價值太遠,會有作用力將其拉回。如當股價低於取代價值(replacement value)太多,當沒有更多的誘因去產生新的產能,產業內的整併便可能發生並使得裡面比較強勢的競爭者開始併購其對手,而非自己建新產能。

相反地,當股價遠超於企業重置成本時,便可能會使企業有動力去產生新產能,故短缺後產生過量,過量後又產生短缺,這是一長期景氣循環的模式,亦即負向回饋循環。

評論: 在股價大幅高於內在價值時,新產能則會誕生,所謂的新產能我認為可以分兩面去看,一是資本市場籌資的產能,亦即股票發行的量的增幅,如過去2000年初泡沫時期因過熱的股價而引發的IPO熱潮,此現象同樣發生於2015年中股暴漲時。以及Pabrai在其演講中提到的,當SAP的股價高的徹底時,其實際上股價某種程度反應的是其業務未來的成長性,因而其在當時創了一家軟體公司提供如SAP一樣的服務,很順利地搭了此順風車而獲利豐厚,又如近期的被動元件、PCB設備、DRAM、NAND FLASH和矽晶圓缺貨潮,其反映的是短期這類業務需求大升,但供給卻無法馬上滿足,結果就是這類生產設備短時間的"製造現金流"能力大幅的提升,所以會吸引企業主開始擴產增加新產能以增加其企業製造現金流的能力。這類時期通常伴隨著許多的假性需求而使的企業擴產過度而引發隨後的價格大崩盤,這就是一個負向回饋循環,供需關係自供過於求(價格崩跌) -> 產能削減,許多企業破產 -> 需求開始上升、新的創新應用出現 -> 供不應求(價格暴漲) -> 企業獲利大升,加開產能、建廠 -> 供過於求(價格崩跌) 。 整個負向回饋循環中的上升和下降延續期間可能長達好幾年,去看過去矽晶圓和DRAM的例子就知道。部分例子會產生機會如過去鐵路業的供過於求和破產潮,以及其重置成本非常非常高,所以在近20年其體質早已調整成相對穩定獲利的供需關係,而非過去的循環關係,因而巴菲特在看到這項模式後在08年蕭條時大舉進軍鐵路業併購BNSF。其近年買入的航空業亦是相類似的判斷,雖其無法完全確定這項判斷是正確的,但至少航空業在過去經歷幾輪暴漲暴跌的循環後,至少目前美國航空業剩下的四大家航空公司並不願重蹈過去的覆轍,只要其能持續下去,以現價本益比個位數投資航空業長期應能獲得不錯報酬,但此仍有可能出現問題,算是一項期望值有利的隱含投機性質之投資,我認為在BRK的資產配置中其並不算投機,因為其是巴菲特認為有機會的投資,並且僅分配一小部分的BRK資產在裡面,且又是期望值有利的機會。同理,我認為近年的矽晶圓和DRAM業亦有類似航空業的這項特性,當然實際上是與不是只能在幾年過去之後回顧才知道了。

但投機性泡沫的發生又是怎麼回事? 為何人們突然對一產業或者區塊變得瘋狂並且一起投資在那些領域? 這些現象比較適合用正向回饋循環去解釋。

此外也可用正向回饋循環去解釋某些商業上的成功,Sanjay在此舉兩個例子,過去的報業和Walmart。在一些產業上,先行者有巨大優勢,其能夠有非常高的市占,並且取得規模經濟。並且當其取得如此巨大之競爭優勢時,其競爭對手將非常難以取代。

評論: 關於報業和Walmart之競爭優勢以及其產生的正向回饋循環在蒙格的演講中有關於微觀經濟學的部分其解釋得很清楚。而對於網路業來說,先行者更是有此特性,其具備許多優勢,包括規模優勢,並且此規模優勢會產生一正向回饋循環使其護城河更深更廣,Jeff Bezos在其1997年致股東信中就提到Amazon很多資本支出的考量都在於"規模",因為在網路業取得規模優勢的人會獲得非常大之競爭優勢,並且更容易持續下去。而在整個資本市場上,我認為正向回饋循環亦即泡沫或者泡沫破裂的過程可能持續一陣子,尤其是在泡沫形成的過程中,其時間可能遠超過投資者想像,而如果打算以回歸平均這項近期"可能"發生而長期必定發生的事情去deprive市場者,其可能需要忍受好一段的績效落後時間,所以巴菲特從來不去放空,如果你買入低估嚴重的公司,你只需要具備耐心,因為價值就在那裏,你知道回歸平均必將發生,你需要的只有耐心,但對於放空股市者,其若在泡沫末期放空,整體股市可能再漲一倍使其虧損達到100%,如此補保證金壓力將使其無法等到回歸平均的到來,這會讓其投資組合更加脆弱和不穩定。長期回歸平均亦即負面回饋循環幾乎肯定一定會發生,但在這之前正向回饋循環可能會持續好一陣子,遠久於多數人的想像。

Michael Mauboussin在2005年說, 與系統有關的想法為那些展現超級線性行為(super-linear behavior)的系統 vs 展現次線性行為(sub-linear behavior)的系統。在超級線性行為的系統,你增加更多就會創造更多: 這就是正向回饋循環。最明顯的例子便是市場的社群效應(network effect),一產品或服務當使用的人越多其價值就越高。如eBay,其以一拍賣業務起家,具備非常明顯的社群效應,之後eBay投入Paypal這項支付業務,同樣受惠於社群效應。上週他們宣布併購Skype,亦是一項具備社群效應的商業模式。

評論: Jeff Bezos 1997年如此強調規模的重要性便是網路業普遍具備的社群效應將使此規模優勢放大。

次線性系統則關乎於在較成熟的產業內最大化單位效率,投入資本於創新對這類企業可能並不那麼有益,其必須專注在效率的提升。

評論: 具備強大品牌價值這項天然護城河之企業其亦具備社群效應,如可口可樂、佳士得拍賣會等等,其雖非網路業,但卻因為越多人使用其產品和服務而使其價值大幅的提升,但對於一般的競爭性產業如製造業、零售業和保險業,控制成本並提升效率就變得至關重要,裡面成功的例子如GEICO、Walmart和台灣的部分製造業應亦屬此範疇。

Thomas Goetz在Wired上說,回饋循環為何能成立? 為何給予人類數據會促使其行動? 部分原因在於這類回饋引發人類本能深層的經驗。人類本身是自制的生物,有許多系統使其能達成動態平衡。演化本身便是一回饋循環,雖然期間長到使人無法感受到。回饋循環就是我們如何學習,我們可以稱其作trial and error或者行為矯正。在人生中的許多領域,我們會因為我們知道自己站在何方以及自己的進步幅度而取得成功。事實上,我們會渴望獲得這些資訊,這些是我們發自內心想取得的資訊,無論其好壞。如Bandura說,人類是主動且有抱負的生物。回饋本身便觸發了人類此抱負。

評論: 因為人類是主動且有抱負的生物,故會有反射性。

Richard Koch說,如果沒有回饋循環,整個自然的現象分布會是50/50,進入的一項變數會產生相對應的結果。因為正向和負向回饋循環的存在而產生不對等的結果。並且正向回饋循環似乎僅會影響到少部分的變數(inputs)。

5. Chaos Dynamics (Sensitivity to Initial Conditions)

在我們所處的世界,其被chaos dynamics(混沌)所主宰,很少的變化(擾動)便會產生很巨大的影響,幾近無限的回饋循環會產生。這現象又被稱作蝴蝶效應。這告訴我們一些物理的系統(如幾天後的天氣)和社會系統(如一群人類的行為)基本上是無法預測的。

評論: 股票市場亦有混沌之現象,如每天價格的變化基本上是無法預測的,股市的修正(向上或向下)亦是如此。

6. Preferential Attachment (Cumulative Advantage)

此情況發生在當一個領先者被給予比落後者更多的報酬時,其將傾向保護或者增強領先者的優勢。前述提到之社群效應(network effect)就是一好例子。一個市場比其次大市場有10倍多的買賣者將會有Preferential Attachment之競爭優勢。

評論: 如國富論裡Adam Smith提到之大市場的好處,同理,Philip Fisher提到的規模優勢亦是此一model描述之現象。對投資人的重點在於其是否可以看出此pattern的存在,其影響力是否會蓋掉其他因素? 如果是,其將會是非常大的護城河,如蒙格提到的早期的Walmart、可口可樂和報業的特性。

7. Emergence

高階的反應通常是因為低階的元素互動下的結果,此反應一般不是線性,而是非線性或指數性(exponential)。emergent behavior最重要的特性在於其無法藉由研究其組成而預測其結果。

評論: 如化學反應中的鏈鎖反應(chain reaction),其無法以研究單一反應或者反應物而預測鏈鎖反應帶來的極端結果。而如衍生性商品同樣具備鏈鎖反應的特性,衍生性商品其本身可以為使用者避險和分散風險,但是整體來說,其將會增加整個系統崩潰的風險。

8. Irreducibility 

大部分的系統中其有無法再刪減的量化特性,這類特性如其複雜性、最低量、時間、長度等等。再低於irreducible level下,想要的結果就不會發生。如我們無法將女生要懷孕的時間降低到10個月以下。我們可能可以再10個月內誕生多個嬰兒,但無法以低於10個月的時間誕生一個嬰兒。我們亦無法將一台完整的汽車分拆到單一零件,這些結果都是無法被刪減分拆的。

9. Tragedy of the Commons 公用品悲劇

此概念由經濟和生態學家Garrett Hardin提出(其亦是蒙格的好友)。此概念描述一系統內公物如果沒有單獨個人對其的正常運作負責,將會使其隨著時間很快就壞掉。此現象可以看做一個動機引發的狀況: 除非人們合作自律,否則每個人都會在公物使用上獲得比他付出還要多的價值,而使得公用品損壞率會隨著人們擔心沒辦法使用到而大幅增加。

亞里斯多德說: 公有物是最被疏於照料的,對所有人來說其會對他們自己的物品相對於公用品有更多的照護和維護。

評論: 此便是因何資本主義能夠運作並增進社會進步之原因之一。同理亦是共產主義會失敗之原因之一。

Garrett Hardin告訴我們何謂公用品悲劇,想像一公有的牧場,所有的牧羊人都會試著使他們的牛在此公有牧場內吃越多草越好,過去可能包括部落戰爭、疾病和偷獵種種因素使包括牧羊人和牛隻的數目維持在某個數值以下,但當承平時期來臨,整個公有牧地就會變成一悲劇,很快就全數耗竭。

對於一理性的牧羊人來說,對待公有牧地最好的方式就是最大化他的獲利。其會問:"增加一隻牛到這裡來吃草對我的效益為何?" 這效益有一正面一反面。

1) 正面點在於其增加一動物在此牧場吃草,所以在這隻動物長大後其可以多售出一隻動物,對其正效益為+1

2) 負面點在於,增加一動物進入此牧場將會增大過度放牧的機會,因為過度放牧的結果是所有人來承擔,所以對於牧羊人來說多放牧一隻動物而產生過度放度的負面後果對其的影響小於-1。

將兩者效益相加,理性的牡羊人便會得出結論,對其較好的方式是再多放牧一隻動物,再多一隻,再多一隻....這就是對一公有牧地來說所有理性的牧羊人得出的結論。這便產生了一悲劇,每個人都被鎖在一系統使其無限制地增加放牧的動物,但整個系統整個世界卻是有限的。每個參與者追逐其最大利益的結果就是公有品很快就會被破壞殆盡。

評論: 這樣的情況很像Nash Equilibrium描述之囚犯困境。 而許多環境汙染問題便可能由此公有品悲劇使其惡化。

Greg Mankiw在其著作微觀經濟學裡說,為何會產生此公有物悲劇? 為何牧羊人會使其羊群成長如此大而完全摧毀掉公有牧地? 原因在於對於牧羊人來說公有的動機和私有的不同,避免整個公有地被過度放牧需要所有牧羊人共同努力,如果其共同合作將可以降低放牧羊群到一可接受之範圍。但沒有一個牧羊人會有動機去降低其放牧羊數,因為每隻羊僅代表著整個問題的一小部分。

事實上,公用品悲劇來自外部性影響,當一牧羊人多放牧一隻羊,他會降低一點整個公有地讓其他牧羊人去放牧的品質,但人們在決定要放牧幾隻羊時大多都忽略此影響,因為對其個體來說其影響對整體不大,但加總起來卻會產生悲劇性的結果。

評論: 公有物悲劇這項模式很有趣,其發生在社會很多層面,如環境汙染,甚至如資本市場的衍生性商品,我亦認為其中存在公用品悲劇的模式,亦即每個單一使用衍生性商品的個體其得利於其風險轉嫁性,但全部人都在使用時卻增大了整體市場的脆弱性以致於所有人都受害,並且每個在運用衍生性商品的人就其利益上不會考慮到當衍生性商品大發利市時會對所有人產生的災難,因其單一的個體貢獻度低。如果去看投票率,許多不投票的人可能會認為其那一票不重要可忽略,但如果將每次投票拿出來看,沒投票的那一區塊占比非常大,如果那一區塊出來投票都可能對時局產生決定性的影響。

當公有物悲劇能被事先預知到,那其可使用幾種方法加以解決,對於羊群放牧這個例子來說,其可以限制每人的放牧數,藉由對放牧的羊課稅,或是拍賣固定放牧的許可給需要的人,以自由市場去決定供需。其可以與現代社會的汙染問題用相同的方式被解決。

對於土地來說,其有更簡單的解法。其可以分割許多土地給予特定牧羊人,每個牧羊人在被分配到土地後其變成私有財將會比公有才得到更好的照顧和維護,如17世紀英格蘭的作法。

評論: 此便是資本主義的一項實行,其能有效解決公有品的悲劇,而共產主義則可能引發更多的公有品悲劇。

公有品悲劇是個普遍的課題,當一人使用公有資源,其將會減少其他人使用公有資源的權益,因為這項因素,公有品通常會被過度使用。政府可以藉由課稅和限制來避免此現象,或者政府可以藉由將這些公物私有化來解決這問題。

評論: 去看看台灣過去幾年的現象,如水價,若其訂價過低便會產生過度濫用,每年台灣總是會在特定時間缺水,每次缺水時都是用道德勸說叫人要節約,這樣用處肯定不大,如富蘭克林所言,要說服一人不應用道德去勸說,而要從其利益去考量。要使人節約用水最簡單的方式就是調漲水價,讓市場供需去決定誰比較需要更多的水,並且亦可因此而促進更多節約用水的行為甚至是創新。但這卻是台灣政府從來沒做過的事情,由政府控制的水價使得台灣每年都會遇到幾次乾旱無水的問題,結果就是用間歇性停水大家一起受苦這類愚蠢的方式解決。同理過去曾經有過的油價凍漲亦是如此,因為台灣許多根深的意識形態,其將上漲的油價電價歸咎於政府,這真是再愚蠢不過的行為,重點在於資源非免費,正確定價反應其供需價值才是正確的事情,而不是運用公有稅金實行虛幻的油價凍漲以討好無知的人民,如此的凍漲行徑不僅造成浪費亦會壓抑創新的誘因(獲利)。

評論: 由此衍生,當政府控制水價,那用水大戶便會因為此水價的錯誤定價而大幅得利,當政府愚蠢的施行凍漲油價的措施討好人民時,用油大戶大企業便會大幅得利。我認為對資本市場來說,部分錯價來自不同地區、環境、形式而造成同商品不同定價的情況,像台灣的低水價和凍漲的油價一樣,其將能使買入較低價者產生高於平均獲利機會或者產生套利機會(如香港的H股vs中國的A股)。更廣泛去看甚至能應用於股債利差(如近10年的全球狀況),套利年化高於10%股市長期報酬才至少值得去評估是否要做。以及機會成本的比較本身就是在辨識長期報酬的錯價,其需至少在能力圈範圍內或者使用一些model(地圖)辨識出來並加以依據確定性分散配置(確定性高者相對集中 低者相對分散 但期望值需是正的甚至夠高)以控制風險。

 

 

 

 

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