Гэри Смит (экономист)

Эта биография живого человека слишком сильно опирается на ссылки на первичные источники . Пожалуйста, помогите, добавив вторичные или третичные источники . Спорный материал о живых людях, который не имеет или имеет плохие источники, должен быть немедленно удален , особенно если он потенциально клеветнический или вредный. Найти источники:  экономист "Гари Смит" – новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR ( март 2017 г. ) ( Узнайте, как и когда удалять это сообщение )

Гэри Нэнс Смит (родился в 1945 году) — профессор экономики имени Флетчера Джонса в колледже Помона . Его исследования статистических рассуждений финансовых рынков и искусственного интеллекта часто включают аномалии фондового рынка, статистические ошибки и неправильное использование данных, которые широко цитируются.

Смит получил степень бакалавра математики в колледже Харви Мадда и поступил на программу магистратуры по экономике Йельского университета . После занятий с Джеймсом Тобином и Уильямом Брэйнардом он решил сосредоточиться на макроэкономике. Он получил докторскую степень по экономике в Йельском университете в 1971 году и был нанят в качестве доцента. Демонстрируя закон сравнительных преимуществ, Смит преподавал курс по макроэкономике на первом году обучения, в то время как Тобин преподавал курс по микроэкономике на первом году обучения. Экономический факультет опросил студентов о том, какие курсы они хотели бы добавить в учебную программу, и безоговорочными победителями стали Маркс и фондовый рынок. ^[1] Смит не интересовался Марксом, но председателем его диссертационного комитета был Тобин, который был удостоен Нобелевской премии по экономике, отчасти за его анализ финансовых рынков. Поэтому Смит вызвался создать курс по фондовому рынку и попросил Тобина порекомендовать учебник. Его немедленным ответом стала работа Джона Берра Уильямса « Теория инвестиционной стоимости» , опубликованная более 30 лет назад, в 1938 году, и на самом деле не являвшаяся учебником. ^[2] Это была докторская диссертация Уильямса, которая была отклонена несколькими издательствами за излишнюю академичность (в ней были алгебраические символы!). Издательство Гарвардского университета опубликовало ее, но Уильямсу пришлось оплатить часть расходов на печать самостоятельно.

Этот курс по фондовому рынку увел Смита от макроэкономики к финансам, а использование и неправильное использование статистики в финансах подтолкнуло Смита к пожизненному интересу к злоупотреблению данными и статистическому анализу. Тобин однажды иронично заметил, что плохие старые времена, когда исследователям приходилось делать расчеты вручную, на самом деле были благословением. На современном языке это была особенность, а не недостаток. Расчеты были настолько сложными, что люди много думали, прежде чем делать расчеты. Сегодня, с терабайтами данных и молниеносными компьютерами, слишком легко сначала посчитать, а потом подумать. Смит утверждает, что лучше много думать, прежде чем делать расчеты.

Смит всю жизнь был сторонником стоимостного инвестирования, покупая акции на основе денежных средств, которые они генерируют, вместо того, чтобы пытаться предсказать краткосрочные движения цен на акции. ^[3] Те же принципы применимы к недвижимости. С финансовой точки зрения решение о покупке дома должно основываться на денежном потоке — сбережениях на аренде за вычетом ипотечных платежей, налогов на имущество и других расходов, связанных с владением домом, — а не на догадках о будущих ценах на жилье. ^{[4] [5]} Вся недвижимость является локальной, поэтому ответ на вопрос, является ли дом хорошей финансовой инвестицией, варьируется от места к месту.

Широко цитируемая статья Брукингса, написанная в соавторстве с его женой Маргарет Х. Смит, применила эту аргументацию к десяти мегаполисам США в 2005 году и пришла к выводу, что общенационального пузыря на рынке недвижимости не было. ^[6] В таких городах, как Индианаполис и Даллас, жилая недвижимость выглядела как потрясающая долгосрочная инвестиция, поскольку экономия на аренде была намного больше расходов. Последующее исследование Смита показало, что не только в этих 10 мегаполисах, но и в городах по всей Калифорнии районы с относительно низким соотношением цены и арендной платы были наиболее устойчивы к падению цен на жилье в период с 2005 по 2010 год. ^[7]

Когда интеллектуальные способности, спортивные достижения и другие черты измеряются несовершенно, те, кто кажутся наиболее способными, скорее всего, были переоценены, чем недооценены. Их последующие результаты, следовательно, имеют тенденцию к регрессу, приближаясь к среднему значению, чем раньше. Это малопонятное явление регресса проникает почти во все аспекты жизни, от академических достижений до спортивных результатов, от корпоративных прибылей до предвыборной кампании. Это происходит со студентами, спортсменами, генеральными директорами, политиками и родственными душами. Звезда бейсбола, которая в один год стала MVP, скорее всего, покажет худшие результаты в следующем году. Горячая компания в конечном итоге остынет; популярные президенты со временем увидят падение в опросах. И наоборот. Смит исследовал регресс в образовании, ^{[8] [9]} спорте, ^{[10] [11]} прогнозировании, ^{[12] [13]} бизнесе, ^[14] и инвестировании. ^{[15] [16] [17] [18] [19]}

Гипотеза эффективного рынка утверждает, что цены акций учитывают всю соответствующую информацию, так что ни один инвестор не может победить рынок, воспользовавшись неосведомленностью других. Доказательства, которые противоречат гипотезе эффективного рынка, стали известны как аномалии. В дополнение к аномалиям фондового рынка, созданным недостаточным пониманием регрессии к среднему значению, Смит обнаружил, что портфель акций, которые журнал Fortune каждый год определяет как самые уважаемые компании Америки, превзошел рынок, что противоречит гипотезе эффективного рынка. ^{[20] [21]} Он также обнаружил, что портфель акций с умными, привлекательными символами тикеров — например, LUV (Southwest Airlines), MOO (United Stockyards) и GEEK (Internet America) — превзошел рынок, что снова противоречит гипотезе эффективного рынка. ^[22] В другом исследовании Смит обнаружил, что фондовый рынок США работал лучше в солнечные дни, чем в пасмурные дни в Нью-Йорке, хотя ежедневные колебания облачности в Нью-Йорке не влияют на фундаментальную стоимость торгуемых акций. ^[23]

Хотя это и не аномалия фондового рынка , в другой статье Смита были найдены дополнительные доказательства когнитивных предубеждений, которые сбивают инвесторов с пути: опытные игроки в покер, как правило, менее осторожны после крупных проигрышей, очевидно, пытаясь быстро возместить свои потери. ^[24] Если инвесторы похожи на игроков в покер, на их поведение вполне могут влиять крупные прибыли и убытки, например, когда они делают необдуманные долгосрочные инвестиции в надежде дешево компенсировать предыдущие убытки.

Анализ баскетбольных данных, проведенный Гиловичем, Валлоне и Тверски, развенчал распространенное мнение о том, что у игроков иногда бывают «горячие руки». ^[25] Фактически, они обнаружили, что вероятность сделать бросок обычно была несколько ниже после того, как они сделали броски, чем после того, как они промахнулись. Однако данные по баскетбольным играм имеют несколько сбивающих с толку влияний. Два последовательных броска игрока могут быть сделаны с интервалом в 30 секунд, 5 минут, в разных половинах игры или даже в разных играх. Другая проблема заключается в том, что игрок, который делает несколько бросков, может быть более готов делать сложные броски, чем игрок, который промахивался. Кроме того, команда противника может по-разному защищать игрока, когда он воспринимается как горячий или холодный.

Смит проанализировал боулинг и бросок подковы — виды спорта, не имеющие этих сбивающих с толку влияний — и обнаружил доказательства наличия горячих рук. ^{[26] [27]} Игроки с большей вероятностью добивались успеха после того, как выступили хорошо, чем после того, как выступили плохо. Наблюдаемые колебания в результатах не так велики, как думают многие, но достаточно велики, чтобы быть разницей между победой и поражением.

В своих ранних учебниках по статистике Смит цитировал исследование, утверждающее, что известные люди могут откладывать смерть до момента празднования своего дня рождения. Несколько студентов Смита попытались повторить это открытие, но не смогли. Озадаченные этим, Смит и еще один студент ( Хизер Ройер , теперь сама профессор) пересмотрели данные о днях рождения/смерти и обнаружили, что автор свалил в одну кучу все смерти, произошедшие в течение месяца рождения, не различая те, которые произошли до дня рождения, от тех, которые произошли после. ^[28] Смерти, произошедшие в течение месяца рождения, считались отложенными до момента празднования дня рождения. Нет никакой логической причины для этого странного учета, кроме того, что он дал желаемые авторами результаты.

Ройер и Смит обнаружили, что из 26 известных людей, умерших в месяц своего рождения, 13 умерли до своего дня рождения, 1 умер в свой день рождения и 12 умерли после своего дня рождения! 26 человек, умерших близко к своему дню рождения, были совершенно неспособны отсрочить смерть. Ройер и Смит также разделили смерти на 30 дней до дня рождения, 30 дней после и т. д. и не нашли никаких доказательств того, что люди способны отсрочить смерть.

Эти открытия побудили Смита пересмотреть исследования, которые якобы показывали, что люди откладывают смерть, чтобы отпраздновать еврейские праздники ^[29] и Праздник урожая. ^[30] Он обнаружил, что эти исследования также подтасовывали данные, чтобы поддержать желаемый вывод.

Затем Смит обратился к нескольким другим опубликованным исследованиям, которые казались неправдоподобными. Каждое из них иллюстрировало изречение Рональда Коуза: «Если достаточно долго пытать данные, они сознаются».

Смит опроверг утверждения о том, что американцы азиатского происхождения склонны к фатальным сердечным приступам в четвертый день месяца (эффект Баскервиля), ^[31] американцы китайского происхождения более уязвимы для тех болезней, которые китайская астрология и традиционная китайская медицина связывают с их годом рождения, ^[32] люди, чьи имена имеют положительные инициалы (например, ACE или VIP), живут дольше, чем люди с отрицательными инициалами (например, PIG или DIE), ^{[33] [34]} люди, чьи имена начинаются с буквы D, умирают относительно молодыми, ^[35] бейсболисты, избранные в Зал славы, имеют меньшую продолжительность жизни, ^[36] бейсболисты, родившиеся в августе, склонны совершать самоубийства, ^[37] а ураганы более смертоносны, если у них женские имена. ^[38]

Научный метод основан на строгих проверках фальсифицируемых гипотез. Вместо этого интеллектуальный анализ данных ставит данные перед теорией, ища статистические закономерности. Иногда теории создаются после того, как закономерность найдена ( HARKing : выдвижение гипотез после того, как известны результаты); в других случаях предполагается, что теории не нужны.

Например, системы искусственного интеллекта и машинного обучения часто полагаются на алгоритмы добычи данных для построения моделей с небольшим или полным отсутствием человеческого руководства. Смит утверждает, что компьютеры не являются интеллектуальными в каком-либо значимом смысле этого слова и им не следует доверять выбор моделей для принятия важных решений: «Сегодня настоящая опасность заключается не в том, что компьютеры умнее нас, а в том, что мы думаем, что компьютеры умнее нас». ^[39]

Изобилие закономерностей неизбежно в больших наборах данных, и компьютерные алгоритмы не имеют эффективного способа оценки того, являются ли закономерности, полученные с помощью добычи данных, действительно полезными или просто бессмысленными совпадениями. ^[40] Хотя добыча данных иногда обнаруживает полезные связи, Смит утверждает, что поток данных привел к тому, что число возможных закономерностей, которые могут быть обнаружены, относительно числа действительно полезных, растет экспоненциально, что делает все более маловероятным, что обнаруженные закономерности полезны. Это парадокс больших данных: добыча данных наиболее соблазнительна, когда есть большое количество переменных для анализа, но неизбежные совпадающие закономерности в больших наборах данных повышают вероятность того, что статистические связи, обнаруженные с помощью добычи данных, являются ложными.

• Смит, Гэри и Смит, Маргарет. (2008). Houseonomics , Аппер Сэддл Ривер, Нью-Джерси: Pearson/Financial Times. ISBN  978-0-13-713378-9
• Смит, Гэри. (2015). Essential Statistics, Regression, and Econometrics , Энн-Арбор, Мичиган: Academic Press, второе издание. ISBN 978-0-12-803459-0 
• Смит, Гэри. (2014). Стандартные отклонения: ошибочные предположения, искаженные данные и другие способы лгать с помощью статистики , Нью-Йорк: Overlook, Лондон: Duckworth. Китай: Ginkgo. ISBN 978-1-46-831102-0 
• Смит, Гэри. (2016). Что за удача?: Удивительная роль удачи в нашей повседневной жизни , Нью-Йорк: Overlook, Лондон: Duckworth, Китай: Shanghai Soothe Cultural Media Co. ISBN 978-1-4683-1375-8 
• Смит, Гэри. (2017). Денежная машина: Удивительная простая сила стоимостного инвестирования , Нью-Йорк: AMACOM, ISBN 978-0-8144-3856-5 
• Смит, Гэри. (2018). Заблуждение об искусственном интеллекте , Оксфорд: Oxford University Press, ISBN 978-01-9882-430-5 
• Смит, Гэри и Кордес, Джей (2019), «9 ловушек науки о данных» (лауреат премии Prose Award 2020 в номинациях «Популярная наука» и «Популярная математика»), Оксфорд: Oxford University Press, ISBN 978-01-9884-439-6 
• Смит, Гэри и Кордес, Джей (2020), Проблема фантомного шаблона: мираж больших данных, Оксфорд: Oxford University Press, ISBN 9780198864165 

• Смит, Маргарет Хванг, Смит, Гэри. (2006). «Пузырь, пузырь, где же пузырь на рынке жилья?», представлено на заседании Брукингской группы по экономической активности, 30–31 марта 2006 г.; впоследствии опубликовано в Brookings Papers on Economic Activity , 2006 (1), 1–67.
• Смит, Гэри. (1998). «Изучение статистики путем ее изучения», Журнал статистического образования , 6 (3), www.amstat.org/publications/jse/v6n3/smith.html.
• Бэкус, Дэвид, Брэйнард, Уильям С., Смит, Гэри, Тобин, Джеймс. (1980). «Модель финансового и нефинансового экономического поведения США», Журнал денег, кредита и банковского дела , 12 (2), 259-293.
• Смит, Гэри, Кэмпбелл, Фрэнк. (1980). «Критика некоторых методов гребневой регрессии», Журнал Американской статистической ассоциации , с обсуждением и ответом, 75 (369), 74-81. (Журнал Американской статистической ассоциации пригласил доклад по теории и методам для заседаний Американской статистической ассоциации 1979 года) JSTOR  2287386
• Саллис, Роберт Э.; Джонс, Кирк; Саншайн, Сэм; Смит, Гэри; Саймон, Лорен. (2001), «Сравнение спортивных травм у мужчин и женщин», Международный журнал спортивной медицины , 22 (6), 420–423.
• Андерсон, Джефф, Смит, Гэри. (2006). «Великая компания может быть великой инвестицией», Financial Analysts Journal , 62 (4), 86-93. JSTOR  4480762
• Дорси-Палматир, Рид, Смит, Гэри. (2004). «Горячие руки боулеров», The American Statistician , 58 (1), 38-45.
• Такер Тол, Роберт; Саллис, Роберт Э.; Рубин, Аарон Л.; Смит, Гэри. (2001). «Распространенность бронхоспазма, вызванного физическими упражнениями, у бегунов студенческого кросса», Медицина и наука в спорте и упражнениях , 33 (10), 1641–1646.
• Смит, Гэри. (1975). «Ловушки при построении финансовых моделей: разъяснение», The American Economic Review , 65 (3), 510-516.
• Смит, Гэри, Брейнард, Уильям С. (1976). «Ценность априорной информации при оценке финансовой модели», Журнал финансов , 31 (5), 1299-1322.
• Смит, Гэри (2003). «Горячие руки питчеров Horseshoe», Psychonomic Bulletin & Review , 10 (3), 753-758.
• Смит, Гэри; Левере, Майкл; Курцман, Роберт. (2009). «Поведение игрока в покер после крупных выигрышей и крупных проигрышей», Management Science , 55 (9), 1547-1555.
• Ли, Маркус; Смит, Гэри (2002). «Регрессия к среднему значению и ставки в футболе», Журнал поведенческого принятия решений, 15 (4), 329-342.

Гэри Смит женат на Маргарет Хванг Смит и имеет шестерых детей: Джошуа, Джоанну, Часку, Кори, Кэмерона и Клэр.

Часка получил степени бакалавра и магистра по математике и информатике в Корнеллском университете. Сейчас он проживает в южной Калифорнии и надеется открыть Taco Bell.

• Страница факультета в Pomona College
• Персональный сайт