8

不正确的推理

该类谬误最好通过一些实例来解释。

首先，不能用饲养牛数量推算潜在牛屠宰量，理由是：饲养牛中不包括草料喂养的牛。

如果草料喂养的牛占总屠宰比例不变，上述推理就没什么问题。

实际上，该比例在预测期间经常发生变化，因此，仅用饲养牛数预测牛的屠宰量，结果可能不准确。

例如，在饲料价格偏高的情况下，草料牛的数量可能增加，甚至可能出现饲养数量减少，但牛的总头数增加的情况。

9

价格比较

当前的价格不能与历史价格进行比较，不同时期的价格要考虑通货膨胀因素。

例如，我们可以从过去的统计数据发现，当前的基本面与1965和1972年的情况类似，这并不意味当前的价格与1965和1972年的价格相同。

就实际价格来说，由于通货膨胀的影响，现在的名义价格会比过去的高。

应注意的是，从1980年开始，许多商品需求呈现逐步下降的趋势，由于需求数量很难量化，因此通胀调整后的价格可能偏高。

总之，预测商品价格要考虑需求变化和通胀因素，否则预测的价格可能不准确。

10

忽略市场预期

一般情况下，市场都侧重于未来（下一季或来年）的预期，特别是在供应面由松转紧，或由紧转松的过渡期。

例如1990年小麦行情，在1989-1990年间，冬麦收成率较低，结转库存是15年来的最低水平。因此，这意味着下一年小麦供给将短缺。

基本面似乎偏多，但小麦价格却从1990年开始下降，这种情况不能用基本面数据解释，只能说明预测不准确。

市场的1990或1991年冬麦收成符合预期，事实证明冬麦产量较前期增加16%。

这是在种植面积少量增加的情况下，年产量却增加了39%，因此结转库存也恢复了正常水平。

上述基本面数据到1990年后期才公布来，但市场在1990年初就做了这方面的预期，因此，为1990年上半年小麦行情提供了有价值的参考数据。

11

忽略季节性变化

一般情况下，商品都会出现季节性变化形态。

如果忽略了行情的季节性影响，容易对基本面资料产生误解。

例如，活猪屠宰量的预测。

通常猪的屠宰量4季度要比3季度增加5%，这可能使产量减少，而不是增加的原因，听起来有点矛盾但实际上是活猪产量有很明显的季节性形态。

因猪的繁殖在春季达到高峰期，冬季最低。小猪需要6个月左右才能达到交易需要的重量，猪的屠宰量在秋天最多，夏天最低，所以在估算猪的屠宰量是一定要考虑季节因素。

再比如棉花的销售。

棉花的销售量也具有很高的季节性变化，比如，夏季期间，棉花的销量就会降低大约30%，而到秋季后棉花的销量会增加20%。

这样的变化比较大的，如果了解棉花的季节性销售特点，就不会准确预估棉花的销售量数据。

12

价格预测与国际协议的目标

从以往的例子可以看出，商品价格预测很难与国际协议制定的目标价格相符。

交易协定通常是通过调节出口与库存达到支持交易价格，这种调整手段有时在一定程度上有些效果，短期内可能刺激价格上涨，但很难维持长期的上升趋势。

用最近的“国际可可协议”来说明，是无法使价格维持在目标价格区间内。

OPEC是国际上最有影响力的价格支持组织，但也不能阻止油价经常跌破目标价格区间的下限。

当价格上涨超过价格区间的上限时，这些组织也只能取消所有的管制——让市场进行自由交易。

13

预测行情采用的资料不够充分

由于历史数据不充分或不精确，无法根据这些资料预测行情或建立预测模型。

例如，《商品杂志》，现改名为《期货杂志》，1972年8月出版的一期有一篇研究棉花基本面的文章，文章指出：自从1953年以来棉花市场仅有2年是名副其实的自由交易市场。

事实上，正确的结论是，很多时候分析市场行情的基本资料都不充分，如果采用的统计资料不准确或不够多，如何精确预测市场发展趋势呢？

遗憾的是，上述文章中的作者仅根据很有限的资料得出结论，比如他说：

棉花库存不到31/2百万包，说明供应非常紧张，价格有可能上涨超过30美分。

事实证明，他严重低估了市场的上涨潜力。

一年后，棉花的价格达到94美分/磅，创历史新高。

14

混淆需求与消费概念

期货领域的一些文献与分析资料中，经常混淆需求（demand）与消费概念。

其实两者代表完全不同的概念，由于被视为同一意思，从而造成分析上的错误结论。

要详细解释这两个词，需要涉及基本的供需理论。