耶魯歐迅實業

從以往貼的一堆新聞中，不乏許多的數字，例如：第三季經濟成長率、新屋銷售率、出口赤字、經理人指數、消費者信心指數……等等。當然每一個數字都帶有不同的意義，有些數字會提前反應未來的經濟，有些會呈現當下的經濟情況，有些則是只是過去經濟表現的印證，除此之外，不同的數字也可能代表不同產業的情況，總之，數字並不只是數字，其背後充滿著滿滿的統計學，而統計結果的資料源則是來自於許多調查，實務累計的結果，並不是真的用幾個阿拉伯數字，隨便呈現出結果。

數據中有非常簡易的二分法，硬數據和軟數據。硬數據主要就是依照現實情況，去計算統計出的真實結果，比如說出口金額、GDP、失業率等等，這種數據通常是一種絕對的數字，量是多少就會是多少，就像是早餐店的蛋餅價錢，20元一個就是20元一個，漲價到25元就是25元。

因為硬數據往往要統計很多資料，做很多基準比較，還有一些調整的部分，所以公佈的數據資料多是歷史資料，上個月的經濟成長率、去年的薪資水準，諸如此類。就好比早餐店老闆要計算他一個月賣了多少張蛋餅，也要花時間去計算他每天到底賣了多少個，算完之後可能再去做進一步比較，看看跟上個月比起來銷售成績如何？有沒有因為禽流感導致吃蛋餅的人減少了？或者是最近天氣不好，每天下雨使得客人減少？

由此可知，我們可以定義，硬數據是一種理性的歷史資料，只要統計的過程與最終的調整得宜，這個數字是非常可靠的，可惜，通常硬數據都是落後於現實經濟情況反應，拿來預測未來十分不易。

軟數據則比較偏向一種調查或是問卷的結果，很常聽到的製造業經理人指數(PMI)、消費者信心指數(CCI)，就是屬於這種。有點像是對於來早餐店的客人做調查，這家店的蛋餅好吃與否？覺得未來這家店的蛋餅會更好吃還是走下坡？將來會繼續來這家店吃蛋餅嗎？

軟數據因為是調查的結果，樣本通常不會太過龐大，一般都能夠快速得出結論，再加上以問題的形式去做出來的統計數據，就可以包含許多對未來的期待與觀感，藉此推測以後的經濟情勢如何。由此可知，軟數據偏向把感覺量化，比較屬於一種感性且相對的統計結果，雖然可以用來評估對將來的展望，卻也有相當的失準空間。

軟數據的部分就有點像是對於經濟的信心度測試，如同我之前文章所說的，經濟就是靠著對未來的信心，才會促進消費、投資，進而增加經濟的成長，所以軟數據的評估也是很重要。要注意的是軟數據一般而言都是相對值，數字上的絕對性，並不如趨勢走向的重要性。

至於PMI跟CCI計算的方式其實相當簡易好懂，有興趣的話可以參考一下的網頁：
http://en.wikipedia.org/wiki/Purchasing_Managers_Index
http://en.wikipedia.org/wiki/Consumer_Confidence_Index

最後要提一下有關於季節調整，各種經濟數據無論軟硬，都會被季節因素給影響。像是零售業的銷售額，在中元節、中秋節、聖誕節之類的節慶，一定會受到影響而數字較為漂亮，而軟數據的部分，也可能因為節慶效應，導致信心比較充沛。以失業率當作例子，在六月之後畢業生湧入職場，新的求職人口增加，自然失業率會上升，在過農曆年前往往因為大家等待年終發放，不會輕易離職，這時候失業率當然較低。又或者是以台灣而言，有許多節日都是以農曆為主，但是數據統計都是以國曆為主，假設今年的中秋節在九月，去年的中秋節在十月，那麼月統計資料的比較就會產生誤差。

常期間的數據經過完整循環，比如說一整個年度的統計，就不會需要做季節調整。反之，因為曆法、節慶、習俗、法律、宗教等等各種因素，都有可能造成短期數據的波動，有適當的季節調整，才能讓短期數據在一個比較均衡的基礎上一同比較，看出絕對數字的改變和相對趨勢的變化。至於季節調整的方法就十分複雜，我就不在此贅述了。(因為過程太複雜了我也懶得去研究。)