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【MarketWatch弗吉尼亚1月25日讯】似乎是嫌这一周的行情还不够让投资者灰心丧气似的,一些专家又开始提醒我们,今年我们还有更多的东西值得担心。
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: k$ E) J8 Z% E# k& `9 j 今年是奥巴马总统四年任期的第二年。, v8 k0 a c4 [+ k3 R, Y
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在市场上,有一种随势操作理论,叫做总统选举年周期理论,这种理论告诉我们,在总统任期的第二年,市场的表现往往是不尽人意的。5 S. x6 P. Y! Y4 c. O
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至少在理论的层面,这种周期规律的总结是颇站得住脚的。有一个非常简单,谁也不能否认的事实便是,总统总希望将权力保持在自己或者自己党派的手中,因此,他们为了谋求连任,或者让自己的接班人入主白宫,便会采取任何可能采取的措施,这当中便包括对经济进行一定程度的操控,以确保后者恰好在大选之日是一派繁荣景象。
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这就意味着,从理论上说来,在一名总统刚刚当选的时刻,他会乐于立即吞下任何必要的经济苦药,以确保经济在将来大选之日的繁荣。归根结底,我们的选民都很难记得太久之前的事情,只要他们在投票时对身边的经济环境满意,他们就会毫不犹豫地支持现任政府。
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不过,这理论也并非没有任何问题,比如说,至少将它应用在总统任期的第二年时,我们会发现,这一理论从统计数据当中得到的支持并没有我们想象的那么大。3 b0 `2 a D# @, T& W
9 c+ Q0 K/ Z. r6 e5 a 我们不妨具体来看看道琼斯工业平均指数的回报数据。道指1896年创建至今,总统任期的第一、二、三、四年当中,指数的年平均回报率分别是6.0%、4.7%、12.5%和7.6%,而1940年至今,这四个数字则分别是4.5%、5.6%、16.5%和3.7%。整体而言,道指创建至今的年平均回报率为7.7%,而1940年至今为7.5%。# q" x2 z4 B6 s; O2 D3 }% I
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除开描述道指创建以来的整体状况之外,我还专门强调了1940年以来的历史,这当然不是没有原因的。颇有一些总统选举年周期理论的信奉者认为,这一周期理论真正发生作用,正是从小罗斯福总统和新政之后开始的,因为从那之后,总统对经济施加影响的客观能力和他们施加的影响本身都和过去不可同日而语了。7 Z! g* z/ _) }5 D. @8 e+ b9 y) B7 A! T$ Q1 s
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从这些数据当中,我们很容易就会看到,总统任期的第三年无论如何都是四年任期当中最出色的一年,1896年至今是如此,1940年至今也是如此。统计学家在确认一种模式是否存在的时候,都会要求95%的准确率,显而易见,这一年的威力是符合统计学的要求的。9 F7 l% @" f! e+ Q7 F6 S
. j( d$ p4 Y7 Z/ w& c) f0 V I 可是,当我们说起总统任期的第二年时,我们的语气就很难那么斩钉截铁了。诚然,假如我们只看1896年至今的数据,它的确是最为糟糕的年头,但是在1940年至今的数据当中,第二年的表现却成了亚军,好过第一年和第四年——至少,我们也可以说,第一年、第二年和第四年之间的差距是很不明显的。
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事实上,根据我们所看到的这些数据,我们是无法得出总统任期的第二年当中,股市表现注定要低于平均水准这样一个结论的。# k5 ^( p' ^0 ^: t
/ m0 b6 h6 z; Z7 Z' y% c7 Z) L8 X 换言之,我们达不到统计学家要求的那个95%的标准,因此我们就没有理由无端怀疑这第二年肯定是个糟糕的年头。4 Y! E5 L: ~: A. a0 \6 U
& P' M( r8 S8 J& r: ~. U& ~8 b 再退若干步,即便总统选举年周期理论向我们传达了强烈的讯号,告诉我们第二年的确是一个糟糕的年头,我们也不应该将2010年简单看作一个和那些历史上所有第二年一样的时间段,这是因为,政府在过去一年多时间当中推出的经济刺激措施已经改变了整个局面。
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这可不是我的一家之言。事实上,这一理论最忠实的信奉者之一格拉汉姆(Jeremy Grantham)也是这样的观点。这位GMO的首席投资官表示,他相信,由于这些经济刺激计划的作用,2010年当中,我们将看到类似总统任期第三年的那种强势。- W }7 i6 n8 U
n M; k; i' P7 z' ~& Y) I0 B 换言之,格拉汉姆其实是认为,股市今年的表现,在很大程度上要取决于政府经济刺激的深度和广度。& \0 ] ?. A% \1 @5 k3 k4 P& v
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总而言之,从前述的这一切当中,我们至少可以得出一个结论,这便是所谓总统选举年周期理论在预测2010年行情方面并不能为我们提供多少帮助。" p5 \8 }8 T' b3 s5 M' e. r' m3 ^- V9 p
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假如你因为听到了这一理论的种种说法而神经紧张,就不免有些杞人忧天了。
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' {) x: P7 S9 t: @0 u, c# v7 N3 x6 G (本文作者:Mark Hulbert) |
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