Uncertainty Shocks

在台灣可以感受到之前在美國看大學籃球的熱鬧情境，美國世大運男籃是由普渡大學代表，去年在 Big 10 聯盟例行賽稱王的球隊，實力非常堅強，陣中有2~3位球員，未來有機會挑戰 NBA。 另外就是台灣的女籃隊，第一次在台灣看女子國際籃球比賽，聽到小巨蛋爆滿觀眾熱情的叫喊聲著實很震撼，大概國內女籃比賽也只有 HBL 能有這種分貝數。 話說以前在 Duke 看女籃時，常身旁都坐著上了年紀的阿公阿北，看球資歷少說20、30年起跳，常揮舞著手中的毛巾，嘴巴念念有詞，罵著裁判、激勵自己支持的球隊成員。跟今天身旁叫聲多來自年輕的球迷，有著不同的看球氛圍！

出生於 1924 年 8 月 23 日，Robert Solow 是著名的總體經濟學家，其關於經濟成長的研究，Solow 成長模型更是教科書的必學教材，主張長期而言，技術進步是經濟成長的重要來源，教育改善人力素質，也可以帶動長期經濟成長。使 Solow 在 1987 年獲頒諾貝爾經濟學獎，並且在 2014 年得到總統自由勳章，感謝他在經濟學界的長年貢獻。 Solow 在大學一開始主修社會學和人類學，求學期間遇到第二次世界大戰爆發，曾至北非和義大利作戰，戰爭結束後回到哈佛大學，在 Wassily Leontief 的指導之下完成就業和薪資方面的論文。畢業後長年在麻省理工經濟系任教，培養出非常多經濟學家，其中 George Akerlof, Joseph Stiglitz, Peter Diamond 皆是諾貝爾奬得主。 參考資料： Wikipedia , 諾貝爾官方網站

在計算通膨前，我們需要先了解物價指數如何計算，根據行政院主計處給予物價指數權重的 統計方式 ，和編制方法 詳細說明 ，以消費的七大類來說，最高的是居住、食物類，權重佔比都超過25%；而教育娛樂、交通/通訊類，佔比也同樣超過 15%。 然而有的人會覺得通膨怎麼好像沒有反應房價過高的現象？原來是因為物價指數的計算僅含房租 (18.22%)，因此和房價並未有直接的關係，主計處的 解釋說明 如下： CPI係衡量家庭購買消費性商品及服務價格水準的變動情形，查價項目僅涵蓋食、衣、住、行、育、樂等消費支出；而住宅屬固定資產，家庭購買住宅並非消費，因此CPI不查房屋價格，居住負擔則以房租成本或租金價格反映 (包括實際租金以及自用住宅租金設算)。 從七大類拆開分項來看，的確房租是佔比最高的項目，較高的中、小類權重項目還包括： 房租 (18.22%) 外食費 (9.90%) 教養費 (9.72%)：學雜費、補習；教科書、書籍報章雜誌；電腦及其他耗材等。 交通服務及維修零件 (8.74%)：行動電話、網路費；公車、捷運：停車費等。 娛樂費 (7.12%)：國內外旅遊、有線電視、運動、看電影等。 詳細購買的品項可參考此 文件 和 常見問答 。當我們算出物價水準後，就可以比較每一期的改變量，因此就可以算出通貨膨脹。簡單的說，就像我們去大賣場，購物推車內裝的商品都一樣，如果這次我們花 1,000 元，下次買花了 1,010 元，則通膨經過計算後是 1%。當然通膨的實際計算，涵蓋商品和服務更多更複雜，但同理是比較每一段時間內，消費一樣的商品和服務，其價差的變化。 回顧台灣近40年來的通膨指數，絕大多數時間都落在-2~7% 之內，近十年間也只有在2007、08年曾經超過4%。另外政府也有公佈 2009 年至今，各所得間的通膨影響，採用的是可支配所得，分成三組：前 20%、中間 60%、後 20%。如果我們將前 20%和後 20% 的可支配所得作比較，大部分的時間兩者差距都在正負 1.5% 內，從2009年起算，有 10 個月份的後 20% 可支配所得，高於前 20%者超過 1%；相對來說，僅 3 個月份的前 20% 可支配所得，高於後 20%者超過 1%。

出生於1912年7月31日，Milton Friedman是20世紀最為知名的經濟學家之一，研究興趣廣泛且深入，從總體貨幣到個人消費選擇，另外經濟史和計量方法皆有極大貢獻，因此在1976年獲頒諾貝爾經濟學獎。除此之外，他的經濟思想影響美國和其他西方國家政策，於1988年獲頒總統自由勳章。著有《資本主義與自由》(Capitalism and Freedom) 一書，並且在1980年代已錄製同名節目，暢談他的經濟和政治理念，主張小政府和市場自由的概念，書中也提及有關教育、歧視、企業壟斷等議題。 Friedman著名的理論包含恆常所得假說 (Permanent income Hypothesis)，此理論說明人們的消費習慣，不會受到暫時性的收入改變而變化，被應用至許多總體經濟模型。對於菲利浦曲線 (Phillips curve) 提出挑戰，此理論是解釋通膨和失業率的反向關係，也就是高 (低) 通膨常伴隨著低 (高) 失業率，Friedman認為此現象此在短期成立，在長期上人們預期改變後，則此現象不成立。《美國貨幣史》(A Monetary History of the United States, 1867 - 1960) 則是他重要的學術代表作，分析了1929金融大恐慌時期的政策，主張貨幣供給對於經濟運行有很重大的影響。 Friedman大學時就讀Rutgers，一開始主修數學想成為精算師，後來喜歡上經濟學，在老師的鼓勵之下前往芝加哥大學攻讀碩士，緊接著前往哥倫比亞大學攻讀博士，在 Simon Kuznets 的指導之下完成論文。畢業後曾在美國財政部工作，接下來便長年任教於芝加哥大學，指導的學生包含Harry Markowitz, Neil Wallace 等，影響後代經濟學的發展。Friedman於2006年辭世，享壽94歲。 參考資料： Chicago University , 諾貝爾官方網站 , Wikipedia

出生於 1944 年 7 月 31 日，Robert C. Merton 是著名的財務經濟學家，主要研究領域在資產定價、衍生性金融商品、金融機構等領域。最為人所知的理論是和 Fischer Black、Myron Scholes 一同發表的 Black-Scholes-Merton 模型，被廣泛應用至衍生性金融商品的定價。由於在財金領域有著重大的貢獻，使得 Merton 與 Scholes 在 1997 年一同獲頒諾貝爾經濟學獎，Merton 獲獎時僅 53 歲，是史上第二年輕的經濟獎得主。Merton 的恩師 Paul Samuelson 曾形容他在財金領域研究的影響，就如同牛頓對於物理學界的貢獻，足見他在財金研究領域的份量。 早期求學過程 Merton 出生於書香世家，父親 Robert K. Merton 是著名的社會學家，長期在哥倫比亞大學任教。儘管從小對學術界並不陌生，Merton 卻不想成為大學教授，更不打算走社會科學相關的研究。年輕時候的 Merton 對於如何打造車子較為有興趣，目標是成為相關領域的工程師，就讀哥倫比亞大學工程學院期間，曾花幾個暑期的時間在福特汽車實習。 從哥倫比亞工程數學系畢業後，Merton 先是前往加州理工大學攻讀應用數學的博士班，完成首年的課業後，Merton 開始思考博士論文的研究方向，發現自己喜歡股票交易跟經濟學的主題，但卻沒上過相關課程。曾任美國總統經濟首席顧問 Walter Heller 表示總體經濟研究已經幫助美國避免大蕭條和高通貨膨脹，受到這番談話的鼓舞，Merton 認為經濟研究可以影響上百萬人的生活，是非常有意義的事情。緊接著 Merton 在書店買了經濟數學的書籍，覺得自己可以在該領域做一些貢獻，便毅然決然決定離開加州理工大學，轉而申請經濟博士班。 然而轉領域申請博士班的道路並非十分順利，Merton 申請九家學校被其中八家拒絕，包含他的母校哥倫比亞大學。但是時任麻省理工大學招生委員會的 Harold Freeman 卻十分賞識 Merton 的數理背景，並建議 Merton 剛入學就可以上博士第二年的經濟數學課程，而授課教授正是 1970 年的諾貝爾經濟學獎得主 Paul Samuelson，日後也成為 Merton 的論文指導教授。由於 Merton 有扎實的數學背景，Samuelso...

美國的經濟數據可以至 聖路易Fed 的官方網站查到，發現他們也有提供互動圖表及更新，可以直接放在網頁上，自行點閱想要的時間範圍，並且可以直接查看、下載每年數據，裡面的統計指數包羅萬象，此篇文章引用幾個新聞中常看到的指數作為參考： 經濟體：GDP成長。 勞動市場：失業率、勞動參與率、工資變化。 物價：通貨膨漲指數，包含所有商品，和去掉食品、能源類的核心通膨。 生產：製造業產出、非農 (每小時)。 利率：聯邦基準利率 (聯準會每次開會是否要調升的利率)、10年期公債利率 (經常當成無風險利率)。 消費：消費信心、新屋銷售。 指數：S&P 500, 西德州原油。 Bonus：新台幣兌換美元指數。 Real GDP Growth 失業率 勞動參與率 工資變化 通貨膨漲 生產力 (製造業產出) 生產力 (非農每小時產出) 聯邦基準利率 10年期公債殖利率 消費信心指數 新屋開工 S&P 500股票指數 西德州原油指數 美元兌換新台幣

CEO是公司的領頭羊，每當股東會時，他們對於公司的業績展望是股東們注意的重點，對此許多研究人員開始探討CEO如何描述其公司表現。從芝加哥商學院的 研究報導 指出，根據CEO的用字遣詞可以將他們分成五大類型：有責任感 (conscientiousness)、外向 (extroversion)、親切 (agreeableness)、神經質 (neuroticism)、坦承開放 (openness)。 像是親切型的CEO傾向使用副詞 (ex: about, absolutely)，每句話用較少的文字，會使用模糊不清的量詞 (ex: a lot, a bit)。外向型的CEO則喜歡使用焦慮詞 (ex: worried, fearful)，而這也反應在他們的公司特性，有較低的現金流量和資產報酬率。 然而當CEO開始使用委婉語，像是逆風 (headwinds)、觀望 (wait-and-see)等，則股東們或許該開始調節該股票，公司的股價和業績，在之後的表現並非理想。另外根據波士頓大學Tarek Hassan等人的研究，如果CEO提及關於政治風險，則該公司會減少投資和聘雇，並且會有較高的政治捐獻和遊說行為。 Reference: Chicago Business Review

Edmund Phelps出生於1933年7月26日，是著名的總體經濟學家，研究主題包含就業、通膨、薪資、人們的儲蓄消費行為等方面，並且評估經濟成長和政策的短期、長期影響，在2006年獲頒諾貝爾經濟學獎。 菲利浦曲線 (Phillips curve) 是解釋通膨和失業率的反向關係，也就是高 (低) 通膨常伴隨著低 (高) 失業率，然而Phelps在60年代對此理論提出挑戰，他表示通膨並非只和失業率有關聯，也必須考量到人們對於物價和工資的預期。Phelps也提出效率工資 (efficiency wage) 的概念，也就是此工資較一般來得高，因為公司希望吸引或留住人才、降低人員流動率，這可以解釋自然失業率 (nartural rate of unemployment) 的發生原因，描述經濟體在充分就業之下，仍然會發生失業的情形。 Phelps另一大理論貢獻在於資本形成的過程，究竟要多少的儲蓄率，以在維持消費和經濟成長，Phelps提出的黃金律 (golden rule) 是「像他們對你們一樣對待別人」 (do unto others as you would have them do unto you)，也就是消費和儲蓄水準應該在每一世代，都維持在類似的水準，以支應所需的經濟成長率。Phelps的研究也強調投資在教育以提升人力資本，以及投資R&D，皆對於經濟成長和生產力有所助益。 Phelps大學是就讀Amherst，在那裡受到人文社會和哲學等學科的影響，最後選擇經濟學作更深入的研究，在耶魯經濟博士班期間，受到James Tobin, Thomas Schelling等人的影響，畢業後在RAND公司、耶魯、賓州大學等地工作，從70年代至今都在哥倫比亞大學任教。Phelps平日喜好音樂，高中時喜歡吹奏小號。 Reference： Phelps Home Page , Nobel website , Wikipedia , 百度百科

除了市井小民、CEO、新聞媒體的談話和文字會影響市場之外，官員的談話更是左右市場的關鍵因子，舉美國聯準會為例，底下的聯邦公開市場委員會（Federal Open Market Committee, 簡稱FOMC)，被笑稱應該是Federal Open Mouth Committee (聯邦張嘴委員會) 的縮寫。 根據美國知名財金網站Business Insider的 報導 ，會有此玩笑出現是因為近年來Fed委員的談話次數逐年增加，從1996年平均每人4次左右，到2017年預計此數字將達到14次，顯見其官員在媒體上出現的頻率愈來愈高。 這也反應出Fed認為政策對大眾愈資訊透明，更能達到其貨幣政策的目的，從近來的政策像是量化寬鬆 (QE) 和前瞻指引 (Forward Guidance)，都可以看到Ben Bernanke, Janet Yellen歷任主席，在媒體前講解政策實施依據，Bernanke 便說過貨幣政策是百分之98的談話，和百分之2的行動 (Monetary policy is 98% talk and 2% action)。 每當Fed官員關於是否升息的意見時，媒體不但會逐字逐句分析其用字遣詞，分析發表人的個人特質和 成長背景 ，試圖找出一點蛛絲馬跡來預測未來市場走向，因此每次官員談話，也影響該日金融市場的波動變化。 Photo： Federal Reserve Flicker

Thomas Sargent出生於1943年7月19日，是著名的總體經濟學家，他的研究被廣泛應用至評估總體經濟政策改變，對經濟體的影響，像是美國聯準會的利率決策，會如何影響通膨及失業率。在2011年Sargent和Christopher Sims一同獲頒諾貝爾經濟學獎，兩人是哈佛博士班的同學，並一起在明尼蘇達大學長期擔任教授，教導出另一位諾貝爾獎得主Lars Peter Hansen，三人都在總體和計量方法有著卓越的研究貢獻。 Sargent和Lars Ljungqvist出版的總體經濟學教科書，是國內外博士班的重要參考課本。近來Sargent與John Stachurski合作，投入數量經濟和程式撰寫的工作，他們成立的 Quant Econ 網站，有提供Python和Julia在經濟模型的實際應用。 參考資料： Nobel website , Wikipedia