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资料来源：（美国）劳动统计局
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然而，普通民众看到这幅预测图后，得出的结论与罗默的说法有所不同，事实上，两者的结论根本就是截然相反的。但经济学家保罗·克鲁格曼一开始就认为这项刺激计划的投资明显不足，他认为此次刺激计划的失败证明，白宫过分低估了个人及企业需求的降低幅度。克鲁格曼说：“尽管采取了特别的经济刺激手段，失业率却并没有明显降低，这一事实让我们明白，我们面对的是金融危机的致命冲击。”当然，其他经济学家都没有看到这一点，他们认为这些图只是证明刺激计划彻底失败了。
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白宫可以像标准普尔评级机构一样为自己辩护：“出错的不单是我们，别人也都犯了同样的错。”的确，白宫的预测与当时很多独立经济学家发布的预测结果如出一辙。另外，最初的经济统计数据明显严重低估了此次危机的严重程度。在实施经济刺激计划期间，罗默和萨默斯得到的第一份政府评估结果显示，2007年年底，美国国内生产总值的下降率为3.8%。但事实上，此次金融危机对经济造成的危害比这个评估结果多出一倍以上。美国国内生产总值的实际下降率曾一度接近9%，这就意味着这个国家的国内生产总值比政府的第一份评估结果实际上要少2000亿美元。
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也许白宫犯下的更不可宽恕的错误是，他们做出这样一个看似很精确的预测，却没有告诉人们这个预测也有可能会出错。白宫内外的经济学家都没能成功地预测失业率等主要经济指标的走势。（在本书第六章中，我将详细论述宏观经济预测的问题）。经济衰退时所作的失业率预测，因为不确定性而常常存在2%的误差。所以，即便白宫认为8%的失业率是最有可能出现的结果，这个数字也极有可能攀升至两位数（或也有可能会降至6%的低水平）。
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为刺激消费所投入的资金的效力也具有很大的不确定性。不同研究得到的乘数效应——为刺激消费而投入的每一美元对经济增长的贡献——的预估结果也有出入。一些研究认为，投入一美元会带来高达4美元的国内生产总值的增长，另一些研究则认为，一美元只能带来60美分的回报。任何形式的宏观经济预测本身都具有很大的不确定性，一旦以这种不确定的预测结果为基础对刺激手段的有效性进行评估，就相当于把两种很大的不确定性叠加在一起，此时的预测就很有可能失败。
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失败的预测都是非样本预测
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此次金融危机的预测至少存在4大失败之处：
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·人们本来可以发觉这次的房地产泡沫是一个错误的预测，但那些房主和投资者却错误地认为，不断走高的房屋价格表明房屋价值还会不断提高。事实上，历史证明，房屋价格走高时，其价值反而更容易降低。
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· 各大评级机构以及像雷曼兄弟这样的投资银行没有预测到抵押贷款支持证券的巨大风险。但问题是，这些评级机构之所以预测错误，并不是（他们在美国国会听证会上辩解的那样）由于他们没有发现房地产泡沫的存在，而是由于其预测模式存在着很多错误的假设，对这次房价暴跌可能带来的风险估计不足、盲目乐观。
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· 人们普遍没有预料到一次房地产危机竟会触发一场全球性的金融危机。这次危机是由市场中的高负债经营导致的，只有在1美元的风险有50美元的风险资金支持的情况下，美国人才愿意将资金投到一所新房子里。
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· 金融危机发生后，人们没能预测到这次危机可能引发的巨大经济问题。莱因哈特和罗格夫已经发现金融危机常会导致严重而长久的经济衰退，但许多经济学家和政策制定者对这个观点并不在意。
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这些失败的预测有一条共同线索，即在上述每种情况下，人们在评估数据时都忽视了一个重要因素：
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· 近些年来，美国的房价从未出现过大幅回落，这种情况使得很多房主对房价信心满满。然而，美国的房价在房市崩盘前高得离谱，这种提升幅度是前所未有的。
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· 穆迪和标准普尔等评级机构过去总能对各种金融资产做出准确的测评，基于此，各大银行对这些评级机构对抵押贷款支持证券的评估能力毫不怀疑。然而，这些评级机构此前从未为这种复杂的新型信用违约率证券做过测评。
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· 过去，房价的浮动并未对金融体系造成多么严重的影响，于是许多经济学家便对金融体系承受房地产市场危机的能力充满信心。然而，金融体系或许从未出现过这样高负债经营的局面，自然也就从来没有为房地产市场投入过这么多的资金。
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· 最近几次经济衰退几乎都呈现出“V”字形的迅速恢复态势，这种经历使那些政策制定者坚信，此次金融危机之后，经济也会迅速恢复。然而，之前的那些经济衰退都和金融危机无关，其严重程度不可与这一次同日而语。
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此类问题有一个专门术语：以上这些预测者所考虑的事件都属于“非样本”预测。一个预测一旦出现严重错误，其中通常都会存在“非样本”预测这一问题的痕迹。
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“非样本”究竟是什么意思呢？我们举个简单的例子解释一下。
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失败预测的公式——非样本，无思考
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假设你是一名非常出色的司机。每个人都认为自己是一个好司机，但是你有实际的驾驶记录可以证明这一点：驾龄长达30年，在20000次出行过程中，只发生过两次轻微剐蹭事故。
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你也不是酒鬼，醉驾这种事情似乎永远不会发生在你的身上。但是，有一年在公司的圣诞派对上，一位好友要离开公司，你当时的工作压力又很大，于是情绪出现了波动，不知不觉间喝了12杯伏特加，你喝醉了。此时该开车回家，还是叫一辆出租车呢？
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这个问题的答案肯定是叫辆出租车载你回家。
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但你突发奇想要自己开车回去，你是这样为自己找理由的：自己曾经有20000次驾车出行的经历，只发生过两起小意外，其他19998次都安全抵达目的地。安全率这么高，又何必那么麻烦让出租车载你回家呢？
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但问题是，20000次出行记录没有一次是像这次醉酒驾车的，你的醉驾样本数量不是20000次，而是零次。因此，用先前的经验预测此次驾车的风险是毫无根据的。这个例子就解释了什么是“非样本”问题。
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这一问题看似很容易避免，但评级公司正是犯了这一错误。穆迪公司根据过去的数据——特别是美国自20世纪80年代以来的房地产市场数据——构建了一个预测模式，以此来评估不同抵押违约行为之间的关联程度。问题是，从20世纪80年代到21世纪初期的二十几年的时间里，美国的房价一直保持稳定或略有增长。在这种情况下，认为一个房主的抵押贷款与其他贷款没有什么关系，这种假设看起来好像没有什么问题。但这些从前的数据无法显示当房价开始不断走低时会出现什么情况。房市崩盘是“非样本”事件，评级公司在此基础上对违约风险进行评价的预测模式也就毫无价值可言。
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