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然而，在 FOMC 于2007年10月底召开的一次长时间的会议中，仍未提及“经济衰退”这个词，即使是在讨论经济问题时，也没有提到。FOMC 在措辞上十分谨慎，尽管这样，“经济衰退”还是可能通过使用“经济下降的危险”这类词体现出来。但是，FOMC 不认为会发生经济衰退（他们预测经济走势仍会呈增长状态），而且也没有迹象表明他们愿意直面当时正处在严峻的经济衰退期的现状。
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出现这种情况的一部分原因可能是，为了做出准确的预测，FOMC 参考了“大缓和”时期的数据。FOMC 成员对一篇记录了1986~2006年经济预测表现的论文有些过度依赖。只关注近几年的预测表现所带来的问题就是，这些预测包含的经济波动太少，只有发生在1990~1991年和2001年的两次较为缓和的经济衰退。论文作者提醒人们：“用20世纪80年代中期的数据估计现在的不确定性，就是在含蓄地假设‘大缓和’时期之后的平静状态会一直持续到未来。”这是一个十分糟糕的假设。FOMC 正是因为忽视了那些出现严重经济衰退的年份，才得出2007年不会出现严重的经济衰退这一结论。
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一个预测者永远都不应该忽视数据，在研究经济衰退或是美国总统选举这样的少有事件时尤其如此，因为这类事件可供参考的数据并不多。忽视数据通常表明预测者过于自信，或是在对自己的模型进行过度拟合——不是为了使预测更加准确，而是为了炫耀。
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在这个特殊案例中，经济学家的预测准确性并没有明显提高。在图6–5A 中，我将“调查”中GDP增长的预测水平与1968~1985年（这些都是 FOMC 注意过但又忽略掉的年份）的实际增长数字作了对比，你会发现，这一时期确实有很多经济波动，如20世纪70年代中期和80年代初由通货膨胀导致的经济衰退。这些结果并没有让预测者完全沮丧，原因在于预测结果和实际结果之间有着密切关联。
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如果对1986~2006年的GDP增长情况做一个同样的对比图（如图6–5B），情况正好相反。大部分数据点，不论是有关GDP的预测值还是实际数值，都紧密地聚集在年增长率为2%~5%的狭窄区域里，因为这一时期经济波动非常小，预测的平均误差小于之前的那个时期。然而，经济中存在一定程度的可变性，如1990~1991年或2001年较为缓和的经济衰退，这份预测确实没有很好地抓住这一点——实际上，这份预测结果与实际结果之间几乎没有半点关联。没有迹象表明经济学家对经济的预测越来越准确，相反，由于经济运行平稳，他们的工作暂时变得更加轻松，这就好比檀香山的气象预报员的工作要比布法罗的预测者容易得多。
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图6–5A 1968~1985年GDP预测结果与实际GDP对比图
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图6–5B 1986~2006年GDP预测结果与GDP实际结果对比图
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有时你会听说，抛开数据的另一个原因就是，你正在试图解决的问题发生了根本性的转变。有时，这些论断在某种程度上是说得通的：美国经济在不断发展，也会经历周期性的结构转变（最近，制造业主导的经济正在向服务业主导的经济转变）。经济不是棒球，棒球比赛总是遵循同样的规则，而经济规则不会一成不变。
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问题是，你永远都不会知道下一个转变什么时候会出现，也不会知道这个转变会使经济变得更加波动还是更加平稳，更加强大还是更加脆弱。如果一个经济模型是建立在“没什么大变化”的前提条件之上，那么这个经济模型就毫无价值可言。但是，预测这些转折点的出现实非易事。
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经济数据中充满噪声
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经济预测者面临的第三大挑战是，他们的原始数据质量不高。我在前文曾经提到，经济预测者在进行预测时，很少公开自己的预测区间，或许是因为这样做会降低公众对他们的专业知识的信任度。哈祖斯说：“经济预测者为什么不公开预测区间呢？因为他们怕出丑。我认为就是这个原因，他们怕出丑。”
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然而，不仅经济预测中存在着不确定性，经济变量本身也具有不确定性。大多数经济数据序列都需要修正，统计数据一经公布，修正工作可能长达数月甚至数年。修正工作有时是十分庞杂的。美国政府对2008年第四季度GDP增长的估计就是这样一个不算体面的例子，最初公布GDP“仅”下降了3.8%，现在又改为当时经济的降幅将近9%。如果白宫这些经济学家对经济漏洞的实际大小有所了解，他们就会在2009年1月强烈推行更大的经济刺激方案，或者他们会意识到问题的严重性，从长计议，而不是试图速战速决。
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此类错误相当普遍。1965~2009年，美国政府对GDP的季度增长率的初始估值最终得到修正，平均变动幅度为1.7%。这只是一个平均变化，而每个季度的变动幅度仍然较大，最初GDP的季度增长率估值的误差幅度为±4.3%。这就意味着，即使政府最初报告说经济会出现超常增长，可实际上经济有可能正处于衰退期，反之亦然。比如，1977年，美国政府公布第4季度美国经济增长了4.2%，但这个数字后来被修正为–0.1%。
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所以，我们还是应该同情经济预测者。预测经济发展趋势实属不易，但如果连经济预测从何处着手都不知道的话，那就难上加难了。
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经济是一个动态系统，不是一个方程式
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经济学家与气象预报员面对的挑战或许有些可比性，他们都面临着以下两个基本问题。
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第一，经济与大气一样，是动态系统。不同事物之间互相作用，这些系统都处于永久的运动当中。在气象学中，这个问题非常明显，因为天气系统符合混沌理论。从理论上讲，巴西的蝴蝶扇动一下翅膀，就会在美国得克萨斯州引起一场龙卷风。在经济领域中也存在着大致相同的情况，日本海啸或是长滩港口工人罢工也会影响到某个得克萨斯人是否能找到工作。
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第二，气象预报受某些不确定的初始条件的约束。气象预报总是采用一种或然说的表达方式（“降雨概率为70%”），之所以采用这种方式，并不是因为天气本身存在随机性，而是因为气象学家认为他们对初始条件的测量不够精确。天气预测模型（由于符合混沌理论）对初始条件的变化极为敏感。同样的，在经济预测中，初始数据的质量通常都非常差。
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然而，气象预报仍是本书中真正成功的预测例子之一。由于人与机器的通力合作、更好的数据收集方法和一如既往的辛勤工作，不论是飓风轨迹预测还是日间高温预测，都比一二十年前准确多了。
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对于经济预测来说，还不能那么自信。对经济预测的任何幻想，都会被经济学家在金融危机之前所犯的重大错误打破。
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如果气象学家也像经济学家一样遇到一些初始条件不明的动态系统问题，他们会用大量的自然科学知识来补救。像龙卷风这类天气现象，其物理属性和化学属性没有那么复杂，但这并不是说龙卷风很容易预测，而是对于龙卷风的形成和消散的原因，气象学家有着深刻的认识。
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经济学更偏向于人文科学。尽管经济学家对于控制经济运行的基本体系有着相当正确的理解，然而，经济运行中各种情况的因果关系仍然模糊不清，在经济泡沫期和经济恐慌期时尤其如此，因为此时的经济系统中充斥着人为因素决定的反馈环。