機器學習財務學

經濟學家，尤其是計量功夫不錯的，要學「機器學習」這現今人工智慧的顯學，困難度不算太高。所以一開始學，不少人都嗤之以鼻，這有什麼，明明是loss function, OLS, logit這些東西的變形，有什麼了不起。Sendhil Mullainathan這堂在年會開給財務經濟學家聽的課，一開始也是讓我這樣感覺，「又一個瞧不起機器學習的傢伙」。我自己也涉獵了一點點機器學習，所以我知道不是這樣的，人工智慧可深可廣，經濟學可以從中學到的東西可多了。

但Mullainathan很快進入正軌，沒有了嗤之以鼻，而指出了機器學習和經濟計量的最大不同，果然行家一出手，便知有沒有。他用的名詞是y hat和 beta的不一樣。讓我用一個簡單的例子說明。網路上有一些幫你算房價的服務，房價在預測模型裡，在等式的左邊，也就是y變數，等式的右邊就是一大堆x變數。x變數的前面有大小不等的係數，比如說房子大小，就是一個x變數，直觀來說，係數該為正，越大的房子，房價越高。

對經濟學家來說，模型好壞很重要，關乎到能不能解釋房價的差異，所以我們注重這些係數，我們上窮碧落追查係數的統計分佈，要知道這些係數有沒有統計上的意義，所以我們的問題是係數的問題，也就是beta的問題。我們擔心這些x變數彼此間的互動關係，會影響係數的準確度，所以我們不敢亂加x變數，但我們也擔心未知變數和x變數的關係太大，也影響準確，所以加與不加，都是一門學問。

但機器學習管你統計分佈去死。除了少數情況外，變數越多越好，數據越大越好，只要「預測」的工作做得好，模型再醜，再沒道理，都沒關係。如果你的服務只是提供客戶準確的房價預測，而不是決定房地產政策，你真的不用管統計分佈，不用管beta，只要管預測值y hat好不好就好。

Mullainathan說明beta問題和y hat問題的不同時，說得生動有趣。他說，經濟學家不但要知道係數有沒有統計意義，甚至還要找出因果關係，有點太貪心了，數據科學家根本不管這些。的確，我們在學院裡受訓練時，討論選題目的重要條件，其中一個要件就是這題目的政策意義是什麼。經濟學家關心的是建出來的模型對政策制定者的建議是什麼，關心的是跑出來的模型係數代表的意義。因果關係如果不是最重要的發現，至少也是追求的方向。但無人自動車仰賴的人工智慧，要的不是漂亮無比的模型，不是要了解環境對車子運行的影響，而是怎麼樣「預測」最好的路徑，不要撞到人車，而穩穩前進。兩種觀點有相關，但角度完全不同。

Mullainathan說，機器學習可以給經濟學家許多的新角度。比如說，機器學習的方法，可以帶來新的數據，real time即時的數據。建傳統的經濟模型，為求係數準確，變數值很少可以即時。但大數據的機器學習，不管係數準確，只管預測值好，所以什麼都用。如果什麼都用作變數，即時的預測，是可行的。而且，越多數據，預測越準。他講著講著，我就想到當年葛林斯潘講過的一個故事。葛林斯潘在福特總統的時候當CEA主席，遇到突如其來的景氣衰退，白宮不知道要採取什麼政策應對，很需要一套即時的景氣指標指導政策。當時還用GNP為主要數據，但GNP一季才統計一次，緩不濟時，葛林斯潘採了許多捷徑，硬弄出一套一週一次的GNP預估，而據以指出當時的景氣衰退只是庫存增加的短期衰退。如果有大數據支持的機器學習預測，憑著這許多即時的數據，其實經濟政策執行者，已經可以有很好的預測模型。這會是總體經濟學家很有用的工具。

又比如說，建造模型。經濟學家可以用機器學習的散彈槍打鳥方式，先求多不求準的塞入x變數，取得一個預測成果。再把經濟學家真正有興趣的變數拿走，再取得一個預測成果。比較下來，我們就可以猜測這x變數本身，是不是有價值，值得加入模型。史丹福的Susan Athey之前在EconTalk裡的一個訪談，也提到類似的模型選取方式，英雄所見略同。Athey也是個經濟學家涉足機器學習的例子。

Mullainathan整篇演講最有意思的一點就是，他說財務學之所以在經濟學的領域裡，堪稱發展最蓬勃的原因之一，就是我們一直都是在做「預測」有關的事。係數對我們來說很重要，但預測成果也很重要。資產鑑價的模型，最後都得拿到真實世界裡做樣本外的「預測」。沒錯，我們做財務的，本來就有許多沒有統計分佈的分析，像是「和random walk比賽」這樣的論文，比比皆是。而且許多財務學家，在找要素解釋資產回報異常的時候，也不一定是要了解係數和政策意涵，我們很多都是在找一個可以發財的要素而已!

從這演講衍生，我有兩個很重要的觀點。一是，社會科學常被詬病缺乏可複製性，不像自然科學，A實驗室做得出來，B實驗室做不出來，是不行的。社會科學多的是你做你的，我出我的論文，沒有可複製性，這樣怎麼推進科學呢? 問題出在那裡? 我覺得很大的一部份原因，就是社會科學家不管「預測」，只管「統計意義」。如果論文的結果，是以「預測」的成功度衡量，可複製性的問題，就去了一大半。

另外的一個觀點是，我相信華爾街的大quant避險基金如Renaissance, Two Sigma，一定早就用上了機器學習。人家早就用人工智慧在賺錢，小散戶還覺得自己有機會嗎?還不乖乖買大盤，抱長期嗎?但另外一個問題是，當主要投資者，都能準確預測未來時，未來還會是未來嗎?模型還會準嗎? Yogi Berra說，「預測是最難的了，尤是和未來有關的預測」，此話不假。

ウィーワークを高値掴みしてしまったソフトバンク…。

この3ヶ月でソフトバンクビジョンファンドで9700億円もの赤字をたたき出してしまっています。。

そして、これがソフトバンクが予期できなかった。。

投資家目線では、本当に第二、第三のウィーワークが出てこないのか？そこがとても懸念ですね。

救済投資は行わない方針と言いつつも、ウィーワークを全面的に救済していたり、矛盾している行動も見られているので心配なところですね。

孫さんは株を担保に銀行から担保にお金を借りているので、ソフトバンクの株が下がり続けるとヤバい気がしています。


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1980年生まれ。東京都出身。研究開発の仕事を2003年から続けるなか、自分でも稼げるようになりたい、会社を経営したいという思いから2014年に不動産投資を開始。これまでに5棟と戸建て2つを購入。2017年からブログで不動産投資の情報を発信し、2018年にYoutube開始。2019年にサラリーマンを退職。自分の法人で、不動産投資、ブログ、Youtubeで収益を得ている。純資産1億円を突破。

#もふもふ不動産　#softbank　#ソフトバンク #ウィーワーク

サラリーマンの給料は、、

もらう時に所得税とか住民税とかすべて引かれています。。

サラリーマンにかかる税金は、ほとんど何もすることはできないです。

しかし、法人ではありとあらゆることができるので、ソフトバンクのような手法もできて法人税を合法的に支払わないこともちゃいます。

個人事業主も、自由にいろいろとできるので、税金面でサラリーマンは結構辛いものがありますよね、、

税金は、詳しくなればうまく節税することも可能だったりします。逆に、しらないと無駄な税金を納めることにもなりかねないのです。。

無駄な税金を払いたくないのだったら、しっかり勉強するのがお勧めです。。

僕も不動産投資を行う時、ものすごく勉強しました。

借り方とか、貸し方とか、専門用語が多すぎて、とっても難しくって…何度も心が折れたのですが、、

頑張りまくって、気合で理解しました(笑)

そんな経験をもとに、専門用語を全く使わずにYouTubeでわかりやすく解説しています！

法人を作って節税する方法なども解説しているので、みてみてください(*´Д｀)

◆法人を作っていくら節税できるか？
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①税金と節税～サラリーマンの税金の仕組みと副業にかかる税金
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②税金と節税～iDeCoの仕組みとサラリーマンの節税の解説
https://youtu.be/o8dI-Q8kxK8
③税金と節税～副業した場合にかかる税金をわかりやすく解説。
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④税金と節税 ふるさと納税がお得すぎる！
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⑤税金～副業で区分マンションを買っても節税にならない
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⑥税金と節税～不動産投資を使ったサラリーマンの節税方法
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⑦税金と節税～サラリーマンが副業で経費を計上して節税
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①法人を作って節税する仕組みを解説
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もふもふ不動産　もふのプロフィール
1980年生まれ。東京都出身。研究開発の仕事を2003年から続けるなか、自分でも稼げるようになりたい、会社を経営したいという思いから2014年に不動産投資を開始。これまでに5棟と戸建て2つを購入。2017年からブログで不動産投資の情報を発信し、2018年にYoutube開始。2019年にサラリーマンを退職。自分の法人で、不動産投資、ブログ、Youtubeで収益を得ている。純資産1億円を突破。

#もふもふ不動産　#不動産投資　#不労所得

ウィーワークに5兆円の価値があるとして、ソフトバンクが1兆円出資しています。しかし、ウィーワーク破綻寸前の状態になっていることが判明しました。

その状態のウィーワークに、ソフトバンクが追加で約1兆円の資金を投入すると発表されました。。


これはかなりヤバいです。総額で2兆円も突っ込んでいることになります。ソフトバンクはここからウィーワークを立て直すことができるのか？期待です。

パチンコの設定6なのになかなか当たらず、1万円突っ込んでも当たらず…さらに1万円突っ込んでも当たらず…いつになったら当たるの？

ここまで突っ込んだのだから、フィーバーするまではやめられない…そんな状態なのかもしれません(;_;)

あなたも似たような経験はないでしょうか？
カイジのように、気が付いたらギャンブルの魔物に取りつかれていて引くに引けない状態になっていた。。そんな状況なのかもしれません。。


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もふもふ不動産　もふのプロフィール
1980年生まれ。東京都出身。研究開発の仕事を2003年から続けるなか、自分でも稼げるようになりたい、会社を経営したいという思いから2014年に不動産投資を開始。これまでに5棟と戸建て2つを購入。2017年からブログで不動産投資の情報を発信し、2018年にYoutube開始。2019年にサラリーマンを退職。自分の法人で、不動産投資、ブログ、Youtubeで収益を得ている。純資産1億円を突破。

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