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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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的确，ECRI 的预测似乎标志着一个经济转折点，但却是朝着积极的方向转变。在 ECRI 发出经济衰退预测的5个月后，标准普尔公司的赢利率达到21%，同时，2011年第4季度GDP不但没有陷入衰退，反而实现了3%的平稳、健康增长。ECRI 采取了缓兵之计，并“澄清”说它们的预测一直延伸到2012年，尽管这与它们最初的说法根本就不沾边儿。
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经济预测中不可避免地会存在偏见
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如果你想进行经济预测，最好的选择就是查看平均预测或群体预测，而不是求助于某个经济学家。我对“调查”的研究显示，群体预测总是比个体预测更准确，在预测GDP增长、失业率和通货膨胀这三个方面，群体预测比个体预测的准确率分别高出20%、10%和30%。通过研究许多领域的预测结果，人们发现几乎所有的群体预测都优于个体预测。
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然而，虽说群体预测优于个体预测这一观念已成为重要的经验性规律，可是当预测与事实有很大的出入时，这一观念有时就会成为蹩脚的借口。群体预测是由个体预测组成的，如果个体预测的质量提高了，群体预测的质量也会提高。另外，在现实生活中，经济群体预测的质量也很差劲儿，所以还有很大的提升空间。
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大多数经济学家作预测时，会在一定程度上依赖自己的判断，而不是依据统计模型输出的信息进行预测。考虑到数据是那么杂乱，这种做法或许是有益的。波士顿联储前副总裁斯蒂芬·K·麦克内斯曾经进行过一项研究，他发现根据统计学预测方法对人为的判断进行调整会使预测的准确率提高约15%。20世纪七八十年代计算机开始广泛使用时，人们普遍认为统计模型能够“解决”经济预测问题。但是，改进的技术无法掩盖对经济领域理论认识的缺乏，只会让经济学家更加快速、更加煞费苦心地将噪声误认为是信号。看似前景不错的预测模型在某些方面一败涂地，最后惨遭淘汰。在其他领域，比如那一时期的地震预测，也会遭遇这样的状况。
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援引某个人为判断也会带来潜在的偏见。人们在进行预测时，会倾向于使预测满足自己的经济动机或政治信仰。人们或许太过自负，即使事实和环境要求他做出改变，他也不愿对自己的预测进行修正。哈祖斯告诉我：“我认为人们绝对有这样的倾向，急切地希望事情能按照自己希望的方式发展下去。”
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是否有经济学家更擅长把握这种权衡的度？预测出上一次经济衰退的经济学家是不是也可以预测出下一次经济衰退？这个问题有一个非常有趣的答案。
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用于评判预测技能的统计测试，在应用于“调查”时给出了否定的结果。也就是说，从这份调查中，人们似乎找不到证据证明某些经济学家总是比其他同行出色。然而，对另一个小组——“蓝筹经济调查报告”——的研究却总能给出肯定的结果。经济预测中显然少不了运气的成分，暴躁或是顽固的经济学家偶尔也会做出正确预测。但是对“蓝筹经济调查报告”的多项研究发现，长期来看，某些经济学家似乎确实要比其他同行略胜一筹。
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这两份调查有什么不同呢？“专业预测人员情况调查”是匿名操作的：每位经济学家随机分配一个身份标识号码，他们在不同的调查中会一直使用这个号码，但是不会暴露自己的身份和职业。而在“蓝筹预测调查报告”中，每个人的预测都标有其姓名和曾经获得的荣誉。
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当预测结果标有自己的名字时，你的动机就会发生改变。比如，如果你在一家名不见经传的小公司工作，你的那些大胆预测就会备受重视，不管这个预测是准确的还是离谱的，你都会受人关注，这是合情合理的。而像高盛这样的大公司，为了能达成一致意见，预测反而会比较保守。
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事实上，在“蓝筹经济调查报告”中，已经发现了这个特点：名气越小，作预测时就越不怕冒险。一项研究把这一现象称为“合理偏见”。即使知道这个预测十分冒险，你还是会为“大比分”放手一搏，这样做是可以理解的。反过来，如果你已经声名鹊起，即便自己手头的数据要求你做出大胆的预测，你可能也不愿意做出过于大胆的预测。
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这两种对声誉的关注都有可能使你远离做出最诚实、最准确的预测这一目标，甚至还会使群体预测更加糟糕。整体来看，在对GDP增长率和失业率的预测上，“专业预测人员情况调查”的匿名参与者略优于参与“蓝筹经济调查”的那些名誉至上的受访者。
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克服预测偏见的两种选择
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如果说做出失败的预测是合乎情理的，那么这些预测肯定是在一些用户的纵容下做出的。正如一些政治专家以向党派支持者提供虚假消息为生一样，经济领域的投机者也因其特有的经济思想而拥有一定的市场。（有时，经济预测也有明确的政治意图，比如，从历史上看，不论是民主党还是共和党执政，白宫提供的经济预测通常都是最不准确的。）
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然而，经济预测的风险要比政治预测高得多。正如罗伯特·卢卡斯所言，经济预测与经济政策之间的界限十分模糊，一个不准确的预测可能会使现实中的经济状况变得更加糟糕。
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技术进步还是有望提高经济预测的准确度的。例如，谷歌的搜索流量就可以作为预测失业率这样的经济数据的领先指标。
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