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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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在位于加利福尼亚芒廷维尤的谷歌总部，公司的首席经济学家哈尔·瓦里安对我说：“在我们看来，是否领取了失业保险中的最初赔偿，这一指标能够很准确地预测失业率，也能准确地预测经济活动。如果你在某一家公司上班，公司里即将裁员的谣言不胫而走，人们就会纷纷开始搜索‘失业人员救助办公室在哪里’、‘我该如何申请失业救助’等词条，从而更早地预测出申请失业救济的失业人数了。这算是一个领先指标。”
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经济学和其他领域的预测历史显示，如果受到人类偏见的影响，技术进步也许就无法提高预测水平，而迄今为止鲜有迹象表明经济预测者已经克服了自身偏见，比方说，那些经历过“经济大衰退”的经济预测者似乎就没有刻意控制个人偏见。看看2011年11月“调查”对GDP增长做出的预测（图6–6），你就会发现其中显示出的过度自信倾向仍然和我们在2007年看到的一样，那些预测者对经济运行的上升和下行态势的预测都估计不足，按照他们预测的历史准确性来看，这次的预测错得有些离谱。
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我们永远都无法彻底摆脱偏见，但是如果想减少这些偏见，我们有两个基本选择。一种是“供应性”选择，即为准确的经济预测创造市场。另一种是“需求性”选择，即减少对不准确且过度自信的预测的需求。
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图6–6 预测的概率分布：美国GDP的真实增长水平（2012年）与历史预测误差对比图
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乔治梅森大学的经济学家罗宾·汉森是供应性选择的支持者。我曾经在弗吉尼亚北部的一家摩洛哥餐厅与汉森共进午餐，这是他最喜欢的地方之一。汉森刚过50岁，尽管头顶脱发严重，但是看上去很年轻，也有些古怪。他打算死后把自己的头冷冻保存起来。除了供应性选择之外，汉森还支持被他称为“法达奇政府”（一种在一定程度上受投机市场控制的理论上的政府形式）的系统，在该系统中，为政治决策拍板的是预测市场，而不是政治家。汉森显然并不惧怕挑战传统观点，他写过一篇题为“战胜偏见”的博文供读者思考，文化禁忌、思想观念或者错位动机，究竟是哪个因素限制了人们做出最佳决定的能力呢？
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服务员端来我们的食物时，汉森对我说：“我认为最有趣的问题是，我们为预测付出的努力其实是多么微乎其微，即使对于那些我们认为十分重要的事情也是一样。”
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他继续说道：“在一个工商管理学硕士学院，你看到的管理者都是大决策者的形象或科学决策者的形象，他们每天忙于电子数据表和统计测试，权衡各种各样的选择。但是，现实中的管理人员所做的大多是管理团队和维持项目计划免遭终结等工作。如果他们组织各方协作完成一个项目，在最后时刻，预测结果突然变得起伏不定，而你却不能在最后关头放弃这一项目，不是吗？”
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后来，汉森还说道：“即使是专业学者，对收集预测跟踪记录也没有多大兴趣——他们对做出准确的预测不感兴趣。还有一个更为基本的问题，那就是我们的社会需要专家，但不怎么需要准确的预测。”
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为了解决这一缺陷，汉森一直力挺那些预测市场—可以让人们在某一特定的经济或政策结果上投下赌注的一些系统，如以色列是否会与伊朗交火，或是气候变化会导致全球气温升高多少。对于这些问题，汉森的观点十分明确：预测市场能够保证我们在作预测时获得实实在在的经济利益，而不仅是在同行面前“赚面子”。
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在本书后面的内容中，我们会再次对预测市场进行讨论。预测市场其实不是什么“万灵药”，尤其是在我们误认为它们无所不能的时候更是如此。但是正如汉森所言，预测市场至少可以通过整理人们的动机来改善预测质量。
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预测市场最基本的应用可能，就是对GDP增长率和失业率等宏观经济变量进行预测。我们有各种直接或间接的方法预测通货膨胀、利率和物价波动，但是对于GDP增长率，却还没有大的预测市场。
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或许也有人会关注这样的预测市场：近年来，普通股与宏观经济风险之间的联系越来越密切，因此，可以找到降低二者潜在风险的办法。预测市场也可以为决策者提供实时信息，主要是不断更新的GDP增长率预测。人们对预测市场有了更多选择，如打赌GDP会增长5%还是下降2%，这对那些过度自信的预测者是一个不小的打击，而同时人们在预测经济时，也会得到更加可靠的关于不确定性的估值。
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而另外一种解决方案——需求性选择要求我们必须成为更好的预测用户。在经济预测领域，这也许就意味着，我们应该把更多的目光投向像哈祖斯这样实实在在地探寻经济实质的人的身上，而不应关注那些将各种领先指标混在一起冒充预测专家的骗子；还可能意味着我们应该更加关注经济指标和经济预测中的噪声。与政治预测一样，GDP增长率的初始预测值在公布时也应该提到其误差幅度。
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从更广义的角度来看，在预测中表现出的自信并不能代表预测的准确度，相反，这两者经常成反比。在经济领域或其他领域中，当我们阻止预测者对我们周围世界的内在风险给予百分之百的重视时，就会埋下巨大的风险。
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信号与噪声：大数据时代预测的科学与艺术 [:1704435326]
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信号与噪声：大数据时代预测的科学与艺术 第七章 传染性疾病预测：禽流感为何会突然爆发，又突然消失？
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每年1月，流感都会准时地在新泽西州迪克斯堡陆军基地蔓延，几乎成了一种惯例。绝大多数美国士兵每年都会回家过圣诞节，他们分散到全美各个角落休冬假。假期结束回到基地时，这些士兵个个膘肥体壮，精神饱满，但同时也把各自家乡盛行的流感病毒带回营队。若美国上下流感肆虐，那么士兵们很可能将病毒带回军营。军营的生活环境狭窄，毫无隐私和个人空间，如果某位患上流感的士兵回营，很容易就会传染给战友，几乎没有哪个地方比军营更适合病毒的传播了。
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通常，这样的流感并不足以引起重视，每年一月和二月，美国都会有几千万人患上流感，但死亡病例却微乎其微。年轻健康的戴维·李维斯是一个罕见的例外，这位来自马萨诸塞州西艾希利的19岁的二等兵于1976年1月回到迪克斯堡后，不幸患病去世。当时队伍中李维斯病得最厉害，上级命令他留在营房休息，但他坚持同战友一起穿越新泽西中部白雪覆盖的沼泽区，完成80公里的行军。1976年是美国建国两百周年，“水门事件”和越南战争之后，美国上下亟须良好的秩序和严明的纪律，在这样的大环境下，李维斯不想让发烧这点小事打乱自己的训练。