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宏观研究的潜在客户包括外汇市场、商品市场、债券市场和股票市场的参与者，不同市场的需求各有侧重，但大体如上所言。目前股票市场的投资者与券商研究之间存在稳定的商业模式，其他市场研究的商业模式还不很清晰。在实际工作中，宏观研究领域主要侧重股票市场的需求，顶多偶尔兼顾一下其他市场。
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当然，宏观研究如果能够进一步回答行业层面的配置问题就更好了，但这多由策略研究来完成。
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我个人认为，这样的环境决定了商业领域宏观研究的取向和方法，并使得它与学术领域的宏观研究存在基本的差异。
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那么这种差异体现在什么地方呢？我的体会是三个方面：
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一是数据把握要尽量全面。深刻的片面分析有巨大的学术价值，但在商业领域没有意义；全面的数据把握可能不够深刻，但也许会具有更好的预测能力。
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二是重点关注方向和趋势，而不过分计较数值的大小和误差，不过分计较琐碎的细节。例如政策立场偏宽松，或者相当宽松，这是重点；至于加息次数、贷款规模等，相对次要一些。
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三是作好数据在横断面上的交叉验证和横向比对，绝不轻信单一数据来源。过去几个月所发生的事件，对现在和未来几个月常会保留一些影响。从长期来看这样的事件也许是扰动，从目前来看它就可能是关键趋势。
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对于短期数据分析，我们一般抱有两个假设：一是在横向上数据之间应该存在紧密的关联，并且可以相互印证和说明；二是一件事情的发生一定会留下一些痕迹，一定会在不同的领域都有所表现。
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第一个假设的重要性在于框架，它使得我们可以合理把握和预期主要变量的方向，并且通过数据之间的相互印证对框架及其推论的合理性建立信心。
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第二个假设的重要性在于识别冲击，从而把握对原来预测可能形成的偏离。
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举例来说，如果总需求在扩张，那么在进出口、价格、利率、信贷、产出、资本流动、汇率、企业盈利等层面都会形成影响。通过同时观察这些广谱的数据变化，我们就可能剔除局部的扰动因素，保留对大的趋势的合理把握。
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那么适合商业研究的宏观分析框架如何形成呢？
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我的体会，基本的原则是逻辑的提出、预测以及与经验事实的比对（详见前文《光线是可以弯曲的》）。其中极为关键的一点是：逻辑必须能够提出可以观察的、确定的、排他性的预测（例如非洲蚂蚁的案例所显示的那样），并得到经验事实的支持。也许我的学识过于局限，但以我来看，就服务于预测的目的而言，照搬教科书的分析或者西方的模型，故作高深地摆弄统计技术和数据，人云亦云地泛泛而谈，这些纸上谈兵式的做法并无实际意义。
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最后，只有当未来代表了对过去的重复时，预测才有可能。但这样的假设许多时候并不成立，因此，对于商业研究及其预测能力的局限，我们必须抱有必要的认识；对市场和未来保持必要的敬畏，并祈求神灵，希望运气总是站在我们这一边。
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[1] 这篇文章来源于2010年夏我在上海一个研讨班上的即席演讲，主要结合我既往对科学史的大致了解和对日常经济研究领域的切实观察，有针对性地提出和讨论了一些方法层面的问题。为了增加趣味性，演讲通过一连串的故事来展开，其优点是语言活泼生动，听众有愉悦感，文字可读性强；缺点是表述并不严谨，甚至不很严肃，内容也不太系统。
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后来我的同事对内容进行了整理和删减，保留了其中的十个故事，但原来的语言表述方式基本没有调整。由于即席演讲的随意性和现场的许多调侃，读者不应过于追究故事的具体细节，而宜略观其大端。
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[2] 2012年夏初，有位清华大学的研究生写信给我，谈到他在实习期间从事市场研究过程中的一些困惑，希望我能够提一些建议。以己昏昏，使人昭昭，这显然是我难以胜任的工作，并且还有误人子弟的风险。但想来想去，借这个机会谈一点我的感受，如果能够抛砖引玉，推动有关话题的深入讨论，应该还是有意义的。因此以个人过去多年从事市场研究的反思和感悟为基础，写了这篇回信，对市场研究的哲学基础及其局限等作了一些讨论。
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经济运行的逻辑 第二章分析通货膨胀
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■为何在我们的框架中，工业品价格由全球供需和一价定律决定，而农产品价格受通胀预期决定？
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■为什么花生比小麦更保值？
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■为什么农村地区的蔬菜涨价比城市更快？
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