量化金融专家用数学公式证明中共官方冠状病毒数据与其经济数据一样完美得难以置信

中国的经济数据总是令人担忧。现在,所有人的目光都集中在冠状病毒的感染人数上,经济学家和投资者会用这些数据来估计疫情的损失,但是数据太完美了,就失去了意义。 

     对中国冠状病毒致死数据的统计分析,显示出一种接近完美的预测模型,数据分析师认为这不太可能自然发生,这使向世界卫生组织报告的数字的可靠性产生了怀疑。除了星期四的新闻外,疫情爆发中心的卫生官员还报告说,在改变了他们对疾病的诊断方式之后,新感染病例激增。 

      世界卫生组织的最新数据统计了60,000多例感染病例和近1,400例死亡。这些病例中的大多数感染者都在中国。但是这些数据遭到越来越多的质疑。

      德意志银行证券(Deutsche Bank Securities)首席经济学家托斯滕·斯洛克(TorstenSløk)预计,今年的疫情暴发将使中国国内生产总值(GDP)削减1.5个百分点。他最近将对中国的2020年GDP预估从6.1%修订为4.6%,并表示他认为该病毒将使今年的全球增长率拉低0.5个百分点。当然,像斯洛克(Sløk)这样的估计数字是根据中国报告的冠状病毒感染和死亡人数做出来的。 

中共官方的经济统计数据通常跟民间统计出来的数据有所不同。拿一组采购经理指数举例:在2019年的每个月中,政府建立的指数大大超过了备受密切关注的民间版本。一些经济学家说,这种数据报告异常,原因是该国经济规模、增长率以及行政相对缺乏透明度。

   “这是一个新兴经济体,数据自然就粗糙一些。” High Frequency Economics首席经济学家卡尔·温伯格(Carl Weinberg)说。根据一位量化金融专家为巴伦(Barron)把数据做了回归分析,就病毒数据而言,用简单的数学公式可以非常准确地描述报告的累积死亡人数。这位人士说,方程式解释了近乎完美的99.99%的方差。 

     在投资环境中,这种差异或所谓的r平方值将意味着投资者可以几乎完美的准确性预测明天的股价。在这种情况下,较高的r平方表示日复一日报告的病例中的意料之外的变化基本上为零。 

巴伦(Barron)重新创建了由该病毒引起的总死亡人数的回归分析,该分析于去年年底首次出现在中国中部城市武汉,并且发现相差很大。我们是请纽约大学全球公共卫生学院的生物统计学副教授Melody Goodman进行的。

    “我这几年从未见过0.99的r平方,作为一名统计学家,这让我质疑数据。”古德曼说,当涉及到某种流行病时,真实的人类数据永远无法完美预测,因为人们可以通过多种方式接触该病毒。

     根据上下文,古德曼说,就公共卫生数据而言,“非常好的” r平方应该0.7。她说:“任何0.99,都会让我认为有人正在模拟数据。这意味着您已经知道将会发生什么。” 

古德曼说,有一种情形之下,对数据进行简单的调整是可以理解的。由于涉及公共卫生数据存在隐私问题,可以想得到有人会根据真实数据对数据进行模拟,从而使个人无法识别。但是即使是那样,在这种情况下,r平方仍然非常高。此外,古德曼说,在操纵数据以保护隐私时,需要将其披露。在世卫组织网站上没有此类披露。

这对投资者和分析师意味着什么?如果某件事看起来完美得令人难于置信,那很可能就是假的!

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翻译报道:匿名

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7 月 之前

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linli
1 年 之前

这个数字什么都不需要看,自己闭门造车即可,太完美也就是太假,七哥都说已经7位数几天了。

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