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但是经济学家犯了这种错误后，也许无法像其他领域的专家那样总能找到借口。首先，他们的预测不仅过度自信，而且现实意义也不大，比如在预测实际GDP增长率时，误差很大，即经济学意义上的回旋余地很大。其次，有组织地预测GDP增长率这类变量的活动已经持续好多年了，可以一直追溯到1946年的美国利文斯顿调查，这些结果保存完好，可供人们免费参阅。收集人们对我们所作预测的反馈信息是改进预测的一种方式，也许也是一种基本方式。与大多数其他行业的专家相比，经济预测者能得到更多的反馈，但他们却并没有以此矫正过度自信的倾向。
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经济学难道不应该成为研究人类理性行为的领域吗？当然，你可能可以理解其他领域的专家，比如人类学家，在进行预测时会表现出偏向性，但绝不希望经济学家这样。
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然而，这其实只是这个问题的一部分。那些经济学家相当了解理性，这意味着他们也相当了解我们的动机是如何发挥作用的。如果他们做出带有偏向性的预测，就说明他们没有多强烈的动机去做出好的预测。
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相关的两个经济变量未必互为因果
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考虑到上述预测者的跟踪记录，我最想找到的经济学家只有一种：他愿意坦承预测工作并非易事，而且坦承自己的预测很容易出错。而我恰好找到了一位——简·哈祖斯，他是全球性投资银行高盛集团的首席经济学家。
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近几年来，可以说哈祖斯至少比他的竞争对手更可信。2007年11月，当大多数经济学家仍旧认为不可能出现经济衰退时，哈祖斯写了一份颇具挑衅意味的备忘录，标题为“举债经营带来的损失：抵押贷款违约为何事关重大”，这份备忘录警告人们，数百万名房产拥有者拖欠抵押贷款，引发信贷市场和金融市场的多米诺骨牌效应，造成数万亿美元的损失以及一场可能非常严重的经济衰退。事实证明，备忘录中提到的大部分情况都实实在在地发生了。同时，哈祖斯及其团队还迅速地降低了他们对危机后经济奇迹般复苏的可能性的估值。2009年1月，美国通过了经济刺激方案，一个月后，美国白宫宣称，截止到2009年年底，失业率将降至7.8%，而哈祖斯则预计，失业率会升至9.5%（十分接近实际数字9.9%）。
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哈祖斯，一个成熟中略带忧伤的德国男人，在入职高盛8年后，于2005年成为公司首席经济学家，即使对大银行持怀疑态度的人，对他也会心存敬意。保罗·克鲁格曼曾经这样对我说：“（简·哈祖斯）为人友善，我希望高盛总裁劳埃德·布兰克费恩不要对简和他的团队横加干涉。”在谈到对美国经济走势的预测时，哈祖斯总是很谦逊。
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我在纽约西街高盛公司明亮的办公室里与哈祖斯会面时，哈祖斯说：“说起这个问题，谁心里都没有底。商业世界的事极难预料，想要弄懂经济这种复杂的有机组织是非常难的。”
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在哈祖斯看来，经济预测者面临着三大基本挑战。第一，单纯依靠经济统计数据，很难判断起因和结果。第二，经济始终都在变化，某一经济周期的经济运行状况无法被用来解释未来经济的发展。第三，经济学家以往的预测如此糟糕，那么他们作预测时所参照的数据也好不到哪里去。
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美国政府每年公布的数据，与经济指标直接相关的有4.5万个，而私人数据提供者要追踪高达400万个统计数据。一些经济学家忍不住想要把所有数据都混合在一起，并给一般的数据穿上优质的“外衣”。第二次世界大战之后只出现了11次经济衰退的情况，如果一个统计模型试图解释这11次衰退带来的后果，就必须从400万个数据中选择数据，由此得出的许多相关性都将会带有欺骗性。（这是过度拟合的又一个经典例子——将噪声误认为是信号——在本书前面的内容中，这个问题发生在地震预测者身上。）
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想象一下，当你拥有像电话簿一样厚的一摞经济数据时，自己会变得多么富有创造力。比如，美国橄榄球超级杯大赛的冠军队伍曾一度是经济预测中非常有名的“领先指标”。从1967年的第一届超级杯大赛到1997年的第31届超级杯大赛，当来自原美国国家橄榄球联盟（NFL）的队伍赢得比赛时，那么股市就会平均上涨14%，而如果是来自原美国职业橄榄球联盟的队伍赢得比赛时，那么股市就会平均下跌10%。
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1997年之前的31年里，有28年该指标都正确地“预测”了股市的走向。从理论上来看，统计学标准测试可以表明这种相关关系绝非偶然，是偶然的可能性只有470万分之一。
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然而事实上，这种关系的出现只是巧合。最终，这一指标的表现还是退步了。1998年，原美国职业橄榄球联盟的丹佛野马队赢得了美国橄榄球超级杯大赛，按照惯例，这应该是一个不好的预兆，然而，这次股市非但没有下跌，反而在网络公司的强势带动下上涨了28%。2008年，原美国国家橄榄球联盟的纽约巨人队奋力直追，外接手戴维·泰里大放异彩，打乱了新英格兰爱国者队夺冠大卫轮胎队的计划，然而，新英格兰爱国者队的失利并没能阻止房地产泡沫的破灭，这次房市崩溃导致股市暴跌了35%。事实上，自1998年以来，每次原美国橄榄球联盟的队伍赢得超级杯大赛时，股市非但不会下跌，反而会有约10%的上涨幅度，与传说中这一指标的预测走势截然相反。
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为何一个本来失败概率只有470万分之一的指标会一败涂地？出于同样的原因，尽管美国的全国性彩票强力球彩票的中奖概率达到1.95亿分之一，但每隔几周还是会有人中奖。对于所有买彩票的人来讲，中奖概率都是相当小的，但数百万张彩票一经出售，总会有人走运中奖。同样的，在世界上数百万统计指标中，有一些恰好与股票价格、GDP、失业率有很大的相关性。如果不是超级杯的冠军，就可能是乌干达的鸡肉产量。这种关系仅仅是一个巧合而已。
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尽管那些经济学家可能并不会真的把美国橄榄球超级杯大赛的结果当成领先指标，但他们还是说服自己去相信其他类型的变量——所有与经济意义沾边儿的事物都算——也可以成为提前几个月预测经济衰退或复苏的重要“领先指标”。曾有一家预测公司吹嘘自己对400个领先指标了如指掌，远远超过了哈祖斯所说的包含大部分经济事物在内的二三十个领先指标。其他预测者则把一些相对晦涩的指标，如预订量和提货量的比率，高价卖给那些半导体公司。有这么多经济变量可以选择，其中有些变量一定可以将噪声拟合进历史数据。
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想要找到能识别信号的变量就更难了，一个经济周期中作为领先指标的变量经常会成为下一个经济周期的滞后指标。2003年《公司》杂志中的一篇文章提到的7个所谓的领先指标，都曾成功地预测了1990年和2001年的经济衰退。但其中只有两个指标——房价和临时雇工——能够使人们感知到2007年开始的经济衰退。其他指标，如商业贷款，直到2008年，即经济衰退开始一年以后，才开始显现出下跌的趋势。
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即使人人都看好的“领先指标”也存在问题。“领先指标”由经济咨询商局发布的10个经济指标合成。在经济衰退几个月前，“领先指标”就已经普遍地降低了，但它给出的基本上都是假警报，包括1984年最臭名昭著的那次，当时这个指数连降了3个月，预示着经济衰退，然而经济非但没有衰退，反而以6%的增长率快速发展。有些研究甚至声称，“领先指标”在实际生活中，根本不具备任何预测作用。
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哈祖斯对我说：“真正具有预测性的变量几乎不存在，想要弄明白哪些是因果关系，哪些属于相关性，是很困难的。”
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大多数人都听说过这句格言：“相关性并不是指因果关系。”两个变量之间存在统计学关系，并不代表两者互为因果。比如，冰淇淋的销量和森林火灾是两个相关变量，因为两者都会在炎热的夏季出现，但两者之间没有因果关系：当你买了一盒哈根达斯冰淇淋时，并没有点燃蒙大拿的灌木丛。
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然而，这一概念表达起来容易，应用起来却十分困难，在理解经济领域的因果关系时尤其如此。比如，哈祖斯注意到失业率一直被视为滞后指标，有时也确实如此。经济衰退之后，许多企业在对经济的前景恢复信心之前，不大可能雇用新员工，因此失业人员要经过很长一段时间才能重返工作岗位。但是，失业率也可以成为衡量消费需求的领先指标，原因是失业人员对新产品和服务的购买力很低。经济衰退期间，经济发展可能陷入这样的恶性循环：在消费需求上升之前，企业不会雇用新员工，失业的消费者就买不起企业的产品，这样又会导致消费需求不足。
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消费者信心是另一个捉摸不定的变量，总会变来变去。有时，消费者是最先发现经济预警信号的群体之一，而有时他们又是最后觉察到经济复苏的群体之一，因为一直以来，经济衰退实际上早就结束了，但公众却认为经济仍然处于衰退期。于是，对于消费者信心是领先指标还是滞后指标这个问题，经济学家仍存有争议，判断标准也许要视经济运行所处的周期决定。另外，由于消费者的信心会对消费行为产生影响，在经济预期和实际经济情况之间，可能会有各种各样的反馈环（反作用）。
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或许经济预测和经济政策之间的反馈环问题更严重。比如，如果预测到一场经济衰退即将发生，那么美国政府和美联储可能就会采取行动降低风险，或者减少损失。这样就会产生一个问题，那就是像哈祖斯这样的预测者既要预测政治决策，又要预测经济决策，而对美国这种国会拥有的支持率仅为10%的国家，这无疑是一个挑战。
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然而，问题会进一步加剧。正如1976年诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·卢卡斯指出的那样，经济模型以历史数据作为依据，这些数据一部分来自方针决策，而这些决策在当时是适用的。因此，只知道现在的政策制定者想要做什么是不够的，还需要对尼克松政府执政期间的财政和货币政策有所了解。由伦敦政治经济学院教授提出的“古德哈特定律”认为，政策制定者一旦锁定一个特定变量，这个变量就会逐渐失去其作为经济指标的价值。比如，如果美国政府人为地上调房价，房价会上涨，但房价就不再是衡量整体经济是否健康的指标了。
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从逻辑的角度来看，这有点像观察者效应（常被误认为海森堡的不确定性原理）：一旦我们开始测量某物，它的行为就会发生改变。大多数统计模型都是依托这一概念建立的，输入和输出分别是自变量和因变量，彼此之间泾渭分明，但在经济领域中，两者却混在一起、乱作一团。
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变化莫测的经济
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