自从我们于2017年8月21日发表IMAX中国(1970.HK)首次覆盖深度报告以来，IMAX中国的股价已经从谷底上涨约30%。这个涨势似乎很容易理解：公司估值已经降低到重置成本附近；国内票房增速已经触底回升；9月是IMAX大片云集的时间，而且这个趋势可能持续到年底；IMAX一直在强化与国内片方的合作，提高选片成功率；IMAX的竞争对手(杜比影院、中国巨幕等)的市场地位有所下滑，等等。
在此，我们不想重复关于IMAX中国长期竞争力的论据，也不想再分析中国电影票房为何减速、又为何回升。我们只想讨论一个有趣的问题：
为什么在2016年，IMAX中国面临种种危机、行业周期明显下行的时候，市场忽略了这些风险？为什么在2017年，IMAX中国的基本面问题都得到了解决，行业周期回暖的时候，市场反而在夸大这些风险?市场到底错过了什么？
或者说，作为市场构成者的我们，曾经犯下什么错误，现在还在犯什么错误?
记得我读大三的时候，学过一门《金融中的数学方法》课。授课老师是金融数学领域的大拿，教材都是自己写的，甚至引用了最新的诺贝尔经济学家得主的研究成果。令我记忆犹新的是，老师在课堂上不止一次地讲过一句话，这句话写进了打印教材，后来出版成书：
数学只能分析一个事物的外延，而不能分析它的内涵。要分析内涵，必须借助数学之外的手段。
当时我并不理解这句话――它只给了我一个翘数学课的借口。现在，我越来越深刻地理解了这句话。数学，及其分支学科统计学、数理经济学、计量经济学等等，只能告诉我们“发生了什么”，以及“事物之间的关系”;它们不能告诉我们“为什么会发生”，也不能告诉我们“事物的因果关系”。
例如，在讨论《战狼2》票房大卖的意义的时候，甲乙双方可能会发生如下对话：
甲：我认为，《战狼2》的热卖是内容质量提升导致的。这部片子的工业水准虽然达不到好莱坞一线水平，但是远远高于此前的大部分国产战争、动作片。如果后续的国产片都能达到这个水平，观众的热情肯定会被调动起来。
乙：不，你错了!看看数据就知道，《战狼2》比其他国产片的优势，主要在三四线城市，这些地方的观众的票房贡献很高。你觉得接下来的国产片都能重复这个奇迹?不可能。所以中国电影市场仍然是没救的。
你认为甲和乙哪个是正确的?答案是“不在一个逻辑框架下”，谈不上谁对谁错。乙的论据是数据，数据只能告诉我们“《战狼2》在三四线城市很有人气”，但是不能告诉我们原因;所以，我们还是不知道《战狼2》对未来有没有指导意义。甲的论据是数据之外的东西，但是挖的不够深，没有提供详实的案例或定性分析，所以也无法说服乙。他们的方法论都有问题。
如果我们把所有精力放在数据分析上，完全忽视定性分析、地面调查和案例分析，会是什么结果?那就是“用数据分析数据”，始终在事物的外延上做文章。我们永远不知道事情是怎么发展变化的。同样的数据，从不同的角度看，可以得出完全不同的结论。
例如，一家公司的毛利率水平很高，比所有竞争对手都高，而且很稳定。我们进一步拆分数据，发现毛利率高是因为产品价格高、供应商成本低、人力成本低;我们观看数据走势，发现这几年，产品价格和成本都只有微弱波动。
甲：这说明公司的竞争力很强，能够长期维持高于竞争对手的价格，对供应商的议价能力不错，拥有宽阔的“护城河”，理应给予高估值。
乙：不!这种优势是不可持续的，随着市场成熟，竞争会导致价格下降，供应商的选择也会更多，毛利率早晚会降到同行的水平，不应给予高估值。
甲和乙到底谁对谁错，不重要;重要的是他们都不及格。他们应该去看看消费者到底为什么买这家公司的产品，问问供应商为什么愿意低价供货，甚至去车间感受一下工人的工作氛围。他们不应该坐在办公室里摆弄Excel图表，从数据来、到数据去，最后什么都没有得到。
历史数据从诞生的那天开始，价值就在下滑
很显然，我们都没有预知未来的能力，所以我们掌握的都是“历史数据”。鉴于我们处在一个动荡的、不确定的世界之中，所以，一切历史数据从诞生之日起，价值就不断下滑;若干年之后，它们就只具备考古研究价值，而没有市场分析价值了。
有一个著名的故事：诺基亚曾经建立了一个庞大的手机用户数据库，可以轻松地分辨某个地区、某个特征的用户，喜欢使用什么手机。想知道中国长三角地区高收入单身女性喜欢什么手机吗?想知道美国南部城乡结合部的红脖子老农喜欢什么手机吗?想知道18岁以下的中学生最想收到什么手机做生日礼物吗?有有有，数据应有尽有。诺基亚没有料到，这个庞大的、不断更新的、涵盖一切的数据库，被乔布斯的iPhone打的落花流水。
上个月，我在上海跟一位著名电影出品人兼创业者聊天。我问他：为什么迄今基于大数据的影视内容开发都以失败告终?是因为数据不够健全，还是因为观众变化太快?
他说：“就拿吃饭举例吧。你昨天喝了粥，今天喝了粥，明天还是喝粥;这些数据都被系统捕捉到了，积累了足够的数据量，分析出了规律。于是，系统很科学地判断：你后天还是会喝粥。系统要求厨师给你准备了一大锅粥，然而你看都不想看了，把粥扔进垃圾桶，说："我已经喝腻粥啦，今天我要吃煎饼，而且未来一个星期都不会喝粥了!"然而，系统不会觉得自己的思路有问题，它反而觉得自己的数据分析还不够完善呢。”
当然，真正的大数据专业人士知道数据的局限性，会努力纳入多角度的数据，补充定性分析的元素，并且绝不会排斥人的判断力。问题在于，现实中的决策者一般都不是大数据专业人士，他们只会直观地观察数据，希望一劳永逸地解决预测未来的问题。这在逻辑上就是不可能的。
回到IMAX中国的问题，我们都知道，历史票房数据很重要，历史影院经营数据(包括利润率、单银幕产出之类)也很重要。但是，我们必须先认识到数据的局限性，才能妥善利用它们。2010年以前的IMAX中国票房数据几乎没有任何参考价值了，因为2010年1月，一部叫《阿凡达》的电影在中国上映，IMAX的品牌形象和客户关系都异军突起。2015年是一个特别好的年份，2016年是一个特别差的年份;2017年的1-8月都不好，但是9月很好，就连《敦刻尔克》这样票房不算热卖的电影都能拉高股价。这些数据代表什么?我们能从2015年票房数据的“好”得出什么结论?能从2017年1-8月票房数据的“差”得出什么结论?
如果我们不去研究事物的内涵，只在外延上打转转，那么有数据还不如没有数据。
在预测未来时，“锚定效应”占据绝对统治地位
2016年初，我在一次影视投资论坛上问三位影视专业人士：2015年的中国电影票房增速是49%，那么2016年应该是多少?我记得答案依次是：20%以上;40%左右;50%以上甚至更高。
应该说，当时能有人说出“20%”，已经很有勇气了――毕竟电影市场在2016年第一季度还维持着50%的增速。问题在于，没有一个人的预测接近最终的真实水平：5%。搞笑的是，在2016年的惨淡经营之后，大家普遍放低了对2017年的期望值，认为2017年的票房增速也会是5%上下;从上半年的情况看，似乎是如此，但是下半年的《战狼2》和一系列好莱坞大片已经打破了这个趋势，看样子今年电影票房增长重回两位数的可能性不小。
站在事后诸葛亮的角度，媒体和投资者会说，电影票房增速骤降，原因太简单了，太容易解释了：
BAT等互联网巨头旗下的票务平台提供的补贴数量下降了(怪盗团注：并没有那么严重!这是一个常见的误解!);
网络视频、直播、短视频、游戏等新娱乐形式对电影造成了冲击(怪盗团注：否!网络视频一点也不“新”，游戏更不“新”!);
一二线城市的票房市场趋于饱和，三线以下城市还没有成长起来(怪盗团注：这无法解释为什么饱和发生在2016年而不是2015年!)
国产电影的内容质量太烂，观众看不下去了，也就不买票支持了(怪盗团注：总算说到点子上了，但还是没说的很明白)。
回到2016年初，在我主持的那次电影投资座谈会上，业内嘉宾们的乐观预期也有很强的基本面支撑，你们看看是不是如此：
中国经济正在减速，根据美国、日本、韩国和香港的经验，经济萧条时期恰好是人们需要娱乐的时期，包括电影在内的泛娱乐产业都会发展;
中国的影院建设如火如荼，三四线以下城市到处是新建的影院，有句话叫“供给会创造需求”，观众看到影院了当然就有看电影的冲动;
虽然国产电影的质量普遍不高，但是接地气、符合观众口味，而且工业水准在提高，假以时日必能达到世界一流水平;
二线以下城市消费者的“出门娱乐”和“合家欢娱乐”选择很少，大家总不能永远宅在家里，或者永远在打麻将，所以电影有独特的魅力。
显然，以上观点被证明是错误的，至少在2016-17年是错误的。我们可以看到，对于任何数据走势，总能找出合理的解释。在事后去找理由，找到的不一定是可验证的理由。在预测未来到时候，因为锚定效应的存在，我们总是在脑海中先产生一个“大致的数据”，然后再千方百计去寻找支持这个数据的论据。
最后玩一个小游戏：2017年上半年，中国手机游戏行业的同比增速大约是50%，那么2018年上半年会是多少?
答案可以有很多，我们自己的答案是：不低于30%。但是，我们可能是错的，市场也可能是错的。如果错了，原因恐怕仍然在于“锚定效应”：因为2017年是50%，那么2018年应该在这50%的上下浮动，不应该是5%，也不应该是100%。可是，2017年的增长速度可能与2018年是完全无关的，毕竟现实是现实，不是线性回归游戏。
要真实地预测未来，就必须跳出数据去看行业。（编辑：曹柳萍）
