中興大學 生物系統工程研究室 陳加忠

https://www.barrons.com/articles/chinas-economic-data-have-always-raised-questions-its-coronavirus-numbers-do-too-51581622840

 By Lisa Beilfuss, Updated February 15, 2020 / Original February 13, 2020

中國的經濟數據總是令人擔憂。現在所有人的目光都集中在冠狀病毒的數量上，經濟學家和投資者正在用此數據以估算疫情造成的損失。但是這些冠狀病毒的數據太完美了，因此無多大意義。

對中國冠狀病毒傷亡數據的統計分析表明結果顯示，這是一種近乎完美的數據預測模型。數據分析師認為這不太可能自然發生。這使中國向世界衛生組織報告的數字其可靠性產生了懷疑。除了在星期四的新聞，中國疫情爆發中心的衛生官員在改變了他們的診斷疫病的方法之後，報告了新感染的激增數據。

世界衛生組織的最新數據統計，60,000多例感染病例和近1,400例死亡。這些案件中的大多數在中國。除了一名以外，所有死亡都在中國。德意志銀行證券（Deutsche Bank Securities）首席經濟學家Torsten Slok 預計，今年的疫情暴發將使中國國內生產總值（GDP）減少1.5個百分點。他最近將對中國的2020年GDP預估從6.1％修訂為4.6％。他並且表示該病毒將使今年的全球增長率降低0.5個百分點。當然，像Slok這樣的估計數字是取決於中國發佈的數據中，所報導的冠狀病毒感染和死亡人數。

中國官方的經濟統計數據通常不其他私人機構對中國重新估計數據而不同。取得一組。在2019年的每個月中，以一組purchasing manager’s Indexes(PMI,採購經理的索引)數據而言，中國政府創造的版本擊敗了其他受到密切關注的私有機構版本。一些經濟學家說，這種異常數據報告是中國其規模大小，增長率和相對缺乏透明度的綜合區域函數。

High首席經濟學家Carl Weinberg說：“這是一個新興經濟體，數據自然地粗糙”。一位量化財務專家Barron對中國冠狀病毒病害數據進行回歸分析後，發現就病毒感染數據而言，報導的累積死亡人數可以通過一個簡單的數學公式，以非常高的準確性加以描述。因為此模式的準確性非常高。這位專家說，方程式解釋了近乎完美的99.99％的變異量，(R²=0.9999)。

Barron重新針對該病毒引起的總死亡人數的回歸分析。該分析應用於去年年底首次出現在中國中部城市武漢，並且發現變異值有很巨大的解釋力。此回歸分析是由紐約大學全球公共衛生學院生物統計學副教授Melody Goodman進行的。 Goodman說 “我這幾年從未見過0.99的R²。當涉及到流行病時，真實的人類數據永遠無法完美預測，因為人們可以通過多種方式接觸該病毒。〞 Goodman說就公共衛生數據而言，一個非常好的R²可是0.7。任何0.99數值，都會讓我覺得有人正在模擬製造數據。這意味著您早已經知道會發生什麼。

Goodman說，在一種情況下，可以理解地為何對數據進行微調。由於公共衛生數據存在隱私問題，可以想像有人會根據真實數據進行數據模擬調整，以使個人資料無法識別。但是即使這樣，在這種情況下，中國數據的R²值仍然太高。此外在操縱數據以保護隱私時，需要披露此數據操縱方式，但是世衛組織網站上沒有顯示披露此類數據操縱方式。 

這對投資者和分析師代表著什麼？如果某件事看起來好得令人難以置信，那在事實上就是不可能。

lisa Beilfuss的email：lisa.beilfuss@barrons.com

<評論>

以一個簡單的數字模式，對於中國公佈武漢肺炎死亡人數進行迴歸分析， R²為0.9999。一般的公衛調查數據，數據與模式之最佳符合性是0.7。

學過統計，學過迴歸分析，就知道對於人類的病害數據，模式對數據之解釋能力是否能到達0.99？中國武漢肺炎的官方公佈數據，以簡單模式進行迴歸其結果R²為0.9999。這種數據代表的意義是甚麼？