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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。
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尽管如此，如果对经济学家来说辨别因果关系很难的话，尝试一下总好过放弃。比如，再次仔细考虑一下哈祖斯在2007年11月15日写下的这番话：
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抵押贷款可能造成的损失所引发的宏观经济风险要远远超出公认的水平……这种宏观经济的后果可能会相当戏剧化。如果负债经营的投资者看到贷款的总损失达到2000亿美元，他们可能就会把借款相应地缩减2万亿美元。这是一个很大的打击……显而易见，这样的打击会引发严重的经济衰退，或是长期的经济萎靡。
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哈祖斯还写道，因为房地产泡沫的影响，房价已经超出了消费者的购买能力，所以许多消费者用长期的大额贷款买了房，其中很多人已经停止还贷了，而这样很有可能造成极大的贷款损失。负债经营的程度会使问题复杂化，导致信贷市场和金融业出现更大面积的瘫痪。所以说，这样的打击足以引发严重的经济衰退。
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这正是金融危机爆发的原因。哈祖斯的预测是正确的，他给出的理由也是合理的，不仅解释了金融危机爆发的起因，还预测出金融危机带来的影响。哈祖斯将这一因果关系链称作“故事”。这是一个与经济有关的故事，即使这个故事可能是一个数据导向的故事，但也是根植于真实世界的故事。
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相反，如果你只把经济当作一系列变量和方程式，而没有看到其深层结构，那就很容易把噪声当成信号，误认为自己（还有那些轻信的投资者）正在做出准确的预测，而实际上你的预测并不准确。看看哈祖斯的竞争对手——美国经济周期研究所（ECRI）是怎么做的。
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2011年9月，ECRI 预测到近期可能会出现“双底衰退”（亦称“双谷衰退”），ECRI 认为，“决策者无法阻止这次双底衰退。你认为这就是经济不景气吗？好戏还在后头呢”。在对 ECRI 总经理拉克什曼·阿楚坦的采访中，他认为经济衰退如果还未开始，那么马上就会开始了。对此说法，他们是这样解释的：
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ECRI 的经济衰退预测不是仅仅基于一两个领先指标，而是基于很多特定的领先指标，包括美国的长期领先指标、低迷期的周领先指标还有其他短期领先指标。实际上，那些最可靠、最让人期待的指标现在的集体表现，和完全衰退期的最高峰时的表现一样。
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上面的解释包含了很多术语，可唯独缺乏切实的经济内容。ECRI 的故事与数据有关（仿佛是数据本身引起了经济衰退），却与经济无关，他们似乎还引以为荣。在2004年出版的一本书中，他们这样建议客户：“你不必为了安全驾驶而去了解汽车引擎如何工作，同样，你也无须为了准确地阅读这些评估标准而去了解经济领域的庞杂繁复。”
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进入大数据时代之后，这样的说法越来越常见。有了这么多信息，谁还需要理论呢？但在预测行业中持有这样的态度绝对是错误的，尤其是在数据如此杂乱的经济领域。有了理论支持，或者至少对其根源进行更加深入的研究之后，统计学推理就会变得更具说服力。比如，2011年9月，在欧洲出现债务危机时，对经济持悲观态度是合情合理的，但 ECRI 并不这么认为，它们拥有大量的随机变量，这些变量误把“相关性”当成了“因果关系”。
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