股票市場近日異常波動，市場的解釋是美國加息步伐、朝鮮半島和中東等地的地緣政治都存在各種的不明朗因素。經濟前景不明，影響的不止是金融資產的價格，也會打擊實質經濟活動。在前景不明的情況下，一方面企業的借貸成本會因為銀行和金融市場更趨審愼而增加，從而限制投資，另一方面企業本身亦會傾向對於擴充和招聘採取「睇定D」（wait and see)的策略。經濟前景無疑是個重要資訊，可惜卻不易量度。
量度經濟前景看法困難
過往經濟學界硏究經濟前景對於各項經濟活動的影響時，通常根據專家的意見去測量經濟前景，這些專家意見可能來自中央銀行會議報告內的經濟展望，也可能是從經濟師或是業界得來的意見調查。雖然專家不是神仙，也沒有能預知未來的水晶球，但畢竟他們擁有較多的資訊和較強的能力處理資訊，著名的宏觀經濟學家羅默夫婦(David Romer and Christina Romer)的一項硏究就發現聯儲局在預測經濟前景的確勝人一籌(註1)。
專家意見準確歸準確，只可惜這些意見和報告往往都不是一時三刻可以得到，公眾更加可能無法直接取得。這些問題雖然無礙學術硏究，但這些專家意見作為讓公眾及時了解經濟前景的指標，則明顯力有不逮。要更快、更頻密知道經濟前景存在的不確定性，更好的方法是直接搜集大眾對經濟前景看法的數據，而每日有著大量交易的金融巿場自然是首選。現時傳媒經常引用的「恐慌指數」（VIX index)，正是由金融市場上的期權價格所隱含的引伸波幅計算而來。雖然「恐慌指數」正好彌補專家意見在時間性上的不足，只是金融市場上的雜音甚多。正如不少硏究都發現股價的波幅往往遠超背後基本因素的波幅一樣（註2），「恐慌指數」恐怕也包含了很多經濟前景預期以外的雜音。
大數據助即時量度經濟前景
除了金融市場以外，大眾對經濟前景的看法其實也存在在不少地方，隨著資訊科技的發展，不少的經濟學者都正嘗試把這些數據發掘出來。 現正在斯得歌爾摩大學任教的達杰林斯基（Michal Dzielinski)就曾利用谷歌搜尋經濟相關字眼的數據，量度大眾對於經濟前景的憂慮（人類自古以來面對前景不明就喜歡求諸鬼神，現時只是換上谷歌大神），結果的確發現搜尋愈頻密、短期內股市下跌的風險就愈大（註3)。
另外一個愈來愈多人關注的經濟前景指標，則是美國西北大學的貝加(SR Baker)及他在史丹福的博士導師布盧姆(Nick Bloom)等人利用報章報導與經濟政策不確定性有關字眼的數據，量度由經濟政策所帶來的不確定性（註4）。貝加等人在硏究中利用這個經濟政策不確定性指標，成功驗證經濟政策不確定性對股價、商業投資、就業等各種經濟活動的負面影響，難怪短短數年間便被引用超過千多次，而貝加等人更加建立網站，每日更新多個地區的有關指標方便各界應用。
這個經濟政策不確定性指標用途廣泛，但不難想像香港這個小地區當然不在貝加等人的硏究之內。幸好同事陸尚勤博士跟幾位金融管理局經濟硏究部的朋友運用類似的方法，根據中文報章的報導數據為香港建立了一個經濟政策不確定性指標(註5)。這個香港指標最近還被貝加「睇中」，成為載於上述網站中環球不確定性指標的一員。陸尚勤博士等人的硏究中，證實他們的指標能夠預測香港多項重要的經濟活動，但詳情如何和後市如何就只能留給他和他的團隊介紹。
大數據現時已經打開了直接探索經濟前景的大門，更多利用人工智能的後續硏究正接踵而來，現時已有幾篇研究嘗試以文字探勘（text mining)和機器學習（machine learning)的方法，取代貝加等用「以人為本」作為鑑定與經濟政策不確定性有關的字眼的方式，希望進一步改善量度前景的準確性。政府正努力把香港構建成為一個智慧城市，但單是開放給予大眾和學界的數據數量和取得數據的便捷程度仍然有很大的改善空間。
註1:Romer, C. D., & Romer, D. H. (2000). Federal Reserve information and the behavior of interest rates. American Economic Review, 90(3), 429-457.
註2: Shiller, R. J. (1981). Do Stock Prices Move Too Much to be Justified by Subsequent Changes in Dividends?. The American Economic Review, 71(3), 421-436.
註3: Dzielinski, M. (2012). Measuring economic uncertainty and its impact on the stock market. Finance Research Letters, 9(3), 167-175.
註4: Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. The Quarterly Journal of Economics, 131(4), 1593-1636.
註5: Luk, P., Cheng, M., Ng, P., & Wong, K. (2017). Economic Policy Uncertainty Spillovers in Small Open Economies: the Case of Hong Kong. Working Paper.
刊於2018年3月7日信報
量度經濟前景看法困難
過往經濟學界硏究經濟前景對於各項經濟活動的影響時，通常根據專家的意見去測量經濟前景，這些專家意見可能來自中央銀行會議報告內的經濟展望，也可能是從經濟師或是業界得來的意見調查。雖然專家不是神仙，也沒有能預知未來的水晶球，但畢竟他們擁有較多的資訊和較強的能力處理資訊，著名的宏觀經濟學家羅默夫婦(David Romer and Christina Romer)的一項硏究就發現聯儲局在預測經濟前景的確勝人一籌(註1)。
專家意見準確歸準確，只可惜這些意見和報告往往都不是一時三刻可以得到，公眾更加可能無法直接取得。這些問題雖然無礙學術硏究，但這些專家意見作為讓公眾及時了解經濟前景的指標，則明顯力有不逮。要更快、更頻密知道經濟前景存在的不確定性，更好的方法是直接搜集大眾對經濟前景看法的數據，而每日有著大量交易的金融巿場自然是首選。現時傳媒經常引用的「恐慌指數」（VIX index)，正是由金融市場上的期權價格所隱含的引伸波幅計算而來。雖然「恐慌指數」正好彌補專家意見在時間性上的不足，只是金融市場上的雜音甚多。正如不少硏究都發現股價的波幅往往遠超背後基本因素的波幅一樣（註2），「恐慌指數」恐怕也包含了很多經濟前景預期以外的雜音。
大數據助即時量度經濟前景
除了金融市場以外，大眾對經濟前景的看法其實也存在在不少地方，隨著資訊科技的發展，不少的經濟學者都正嘗試把這些數據發掘出來。 現正在斯得歌爾摩大學任教的達杰林斯基（Michal Dzielinski)就曾利用谷歌搜尋經濟相關字眼的數據，量度大眾對於經濟前景的憂慮（人類自古以來面對前景不明就喜歡求諸鬼神，現時只是換上谷歌大神），結果的確發現搜尋愈頻密、短期內股市下跌的風險就愈大（註3)。
另外一個愈來愈多人關注的經濟前景指標，則是美國西北大學的貝加(SR Baker)及他在史丹福的博士導師布盧姆(Nick Bloom)等人利用報章報導與經濟政策不確定性有關字眼的數據，量度由經濟政策所帶來的不確定性（註4）。貝加等人在硏究中利用這個經濟政策不確定性指標，成功驗證經濟政策不確定性對股價、商業投資、就業等各種經濟活動的負面影響，難怪短短數年間便被引用超過千多次，而貝加等人更加建立網站，每日更新多個地區的有關指標方便各界應用。
這個經濟政策不確定性指標用途廣泛，但不難想像香港這個小地區當然不在貝加等人的硏究之內。幸好同事陸尚勤博士跟幾位金融管理局經濟硏究部的朋友運用類似的方法，根據中文報章的報導數據為香港建立了一個經濟政策不確定性指標(註5)。這個香港指標最近還被貝加「睇中」，成為載於上述網站中環球不確定性指標的一員。陸尚勤博士等人的硏究中，證實他們的指標能夠預測香港多項重要的經濟活動，但詳情如何和後市如何就只能留給他和他的團隊介紹。
大數據現時已經打開了直接探索經濟前景的大門，更多利用人工智能的後續硏究正接踵而來，現時已有幾篇研究嘗試以文字探勘（text mining)和機器學習（machine learning)的方法，取代貝加等用「以人為本」作為鑑定與經濟政策不確定性有關的字眼的方式，希望進一步改善量度前景的準確性。政府正努力把香港構建成為一個智慧城市，但單是開放給予大眾和學界的數據數量和取得數據的便捷程度仍然有很大的改善空間。
註1:Romer, C. D., & Romer, D. H. (2000). Federal Reserve information and the behavior of interest rates. American Economic Review, 90(3), 429-457.
註2: Shiller, R. J. (1981). Do Stock Prices Move Too Much to be Justified by Subsequent Changes in Dividends?. The American Economic Review, 71(3), 421-436.
註3: Dzielinski, M. (2012). Measuring economic uncertainty and its impact on the stock market. Finance Research Letters, 9(3), 167-175.
註4: Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. The Quarterly Journal of Economics, 131(4), 1593-1636.
註5: Luk, P., Cheng, M., Ng, P., & Wong, K. (2017). Economic Policy Uncertainty Spillovers in Small Open Economies: the Case of Hong Kong. Working Paper.
刊於2018年3月7日信報
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