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相关性的误区

2022-07-27 10:33 来源:汉和资本

摘要:无论是生活中,还是在投资研究中,寻找相关性这个抽丝剥茧,不断分辨真伪的过程有时会很繁冗,但却是必不可少的,这本身也是乐趣和挑战所在。

20世纪60年代,美国的心理学家米尔格兰姆设计了一个连锁信件的实验,他把信随机发送给160个奥马哈的居民,信中写了一个波士顿股票经纪人的名字,他要求每个收件人将信寄给自己认为最接近这个股票经纪人的朋友,收到信的人再按相同规则寄出,直到信寄到这名股票经纪人手中。实验的结果每封信平均经手6.2次到达,米尔格兰姆也因此提出了六度分割理论,简单来说,就是通过不超过六个人,就可以在任意两个人之间建立联系。

这一理论是否有足够的样本支撑,以及如果将地域范围扩大,叠加互联网时代的背景,这个数值是否会发生变化我们暂且不去讨论,单就这一理论,从不同角度出发,我们可以得出不同的两个观点:第一,即使是旁人看来关系应该并不远的两个人(两件事),也可能完全不会有交集(不具有相关性);第二,看似完全没有交集的人(事),可能距离并没有想象中遥远,甚至对彼此有着潜移默化的影响。

看似有关实际也有关的情况,和看似无关实际也无关的情况,属于能够明确界定的相关性。误区往往产生于看似有关实际无关的,和看似无关实际有关的两种情况,本文我们将就此进行一些探讨。

相关性与因果性

相关性和因果性是常被混淆的两个概念,两个变量经过计算的结果可能是具备相关性,但并不意味着一个变量的变化是因为另一个变量引起的。因果关系可以推出相关性,但是相关性并不能得出两者具备因果关系的结论,甚至当样本取得很小时,相关性可能仅仅是源于巧合。

当两个变量具备相关性而无因果关系时,通常是因为存在其他变量,对这两个变量都有直接或者间接的影响,但我们并没有考虑或者观察到它的存在,而误以为可视的两个变量间具有因果关系。这样的例子有很多,比如统计数据显示,冰淇淋销量升高的时候,空调的销量也在上升,两者具备相关性,但显然并不能由此得出冰淇淋消费带动了空调消费的结论,而是因为夏天气温升高,对这两者的销售产生的影响。

会带给人困扰的,往往是那些起决定性作用的中间变量藏得更深,而且更复杂的情况,这在医学研究中尤为常见,比如疾病的致病机理,药物的真实疗效等等,往往需要进行大量的对照组实验才可能得出初步的结论。如果没有发现决定性的隐性变量,而将没有因果关系的两个变量错误地联系起来,自然也会得出错误的逻辑推论。如果是由强行归因得出的结论开始回溯,去寻找诱发因素的话,则会将时间精力放在了错误的问题上。

相关性与逻辑简化

除了前文所说的,中间变量的存在可能会使具备相关性的变量并不具备因果关系之外,我们也经常遇到多个变量共同决定同一结果的情况,很难界定其中的因果主次。当事件由开端到结束完整的发生过一遍后,我们总会想从中提炼出可以复制的经验,推广到其他事件上去,这个归因的过程,也是简化和提炼共性的过程,但错误的归因、过度简化,会扭曲原本变量间的相关性关系。这就好像射箭的时候,不再追求瞄准靶心,而是变成先把箭钉在一张空白的靶纸上,然后以插入的位置为圆心,画出一个靶子来。

为了便于理解和传播,被简化掉的可能是实践中起到决定性作用的部分,这部分原本承担的功能被强加在被保留的部分上,自然也会扭曲理论本身的意义。比如具备A假设,在B条件下,经过C步骤,能够得到D结果,如果被简化为只要有A假设就能得到D结果,不能说完全是错误的,但依此行事,几乎不可能得到D结果。

作家格拉德威尔在《异数》中提出了一万小时定律,即想要成为某个领域的专家,需要在这个领域里进行至少一万小时的学习和实践。我们不去探讨一万小时这个数字是否经过严谨的论证,但它足以说明,无论是不同的学科、行业中的细分领域,还是延伸到我们作为投资者去研究的每一家上市公司,都不存在一套框架、几个指标就可以放之四海而皆准的。也不会三分钟阅读一份精炼版的说明书,就能达到他人日复一日的投入时间精力所达到的结果。

相关性错觉

有时候两件事本身并不具备相关性,只是因为在某一段时间里,你的注意力更多地放在上面,更加关注它们出现的频率,导致产生相关性的错觉,得出错误的规律。当你不再关注或者注意力转移到其他事物上时,这种相关性自然就消失了,甚至你已经不记得曾经关注过两者的相关性。比如某一件商品刚买到的时候,总是会觉得从自己买入的时刻起,它就变得越来越常见,大家或许都有过类似的经历,但读到此处,可能已经不记得引发自己这种感受的商品是什么了。

出现主观上对相关性的错觉的根本原因在于,我们总是很难脱离自己的利益诉求去进行完全抽离的客观分析,就会有主观上强化有利因素的贡献而弱化不利因素的倾向。当你得到的素材都带有倾向性时,由此做出推理,可能就会得出有偏差的,甚至是错误的逻辑关系。

比如在研究分析中,会有上市公司交流和调研的环节,公司会有意无意地强调自身所具备的优势,展现最好的一面,对此我们不仅需要听取一家之言,也需要多方交叉验证,找到交集的部分,再做出判断。可以是和自己事前进行的案头研究成果进行对比,可以是寻找尽量中立的第三方,例如同时和多家公司都有业务往来的上游供应商、下游经销商等等。此外也可以是和其竞争对手探讨它的缺点,对于自己缺点最清楚的往往是自己的竞争对手,这种正面和负面观点的碰撞抵消,也会提供很好的压力测试的角度。当然也有些主观因素是能够一定程度上起到增信的作用的,例如公司在过往遭遇困境、面对诱惑时,是否牺牲长期利益换取短期利益;高管在看好公司前景的同时,是否也愿意将自身利益和公司进行绑定等等。

相关性的延伸

当思维陷入到非此即彼的二选一关系中,就可能为了得出结论,强行安排一套利好或者利空的逻辑,选择一个否定一个,而忽略更多的可能性。举个例子,A公司和B公司为同一领域的两家有竞争关系的公司,利好A公司的事件发生时,不一定A公司就是最好的投资机会;利空A公司的事件发生时,不一定是B公司的机会来了,也可能会出现C公司,对A、B两个公司所在的行业产生了颠覆性的影响。

就像口香糖作为食品公司的一个品类,曾经大家会将其作为可选消费品进行横向和纵向的分析,但打败口香糖的不是其他品牌的口香糖或者其他类型的糖果,而是智能手机。因为消费者排队时不再是百无聊赖地拿起旁边货架上的口香糖研究,而是低头翻看着手机里的内容;以Kindle为代表的电子阅读器刚问世的时候,大家从携带的便捷性、阅读感受、购书成本等方面就Kindle与纸质书的优势劣势产生过热烈的讨论,如今Kindle退出中国市场时我们再去看,并不是因为纸质书又重新占了上风,而是电子阅读器随时可以拿出来看的便捷性,以及对碎片化时间的填补功能,逐步被社交平台、短视频所取代。

这也是为什么我们需要进行跨学科,跨行业的学习与思考,去尽可能地扩展视野,兼顾深度和广度,而不只局限于面前的一城一池。对于任意一家公司而言,和它有关系的并不只是竞品、自身的上下游和其他看得见的利益相关方,看似并不相关的行业,也可能在各自的变化中产生交集,而未来更大的竞争对手,可能并不在此时此刻的视域范围内。

写在最后:

无论是生活中,还是在投资研究中,寻找相关性这个抽丝剥茧,不断分辨真伪的过程有时会很繁冗,但却是必不可少的,这本身也是乐趣和挑战所在。

声明:

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