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经济运行的逻辑 我所理解的宏观研究[2]
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十年以前，我曾经写过一副对联，上联是：“解释过去头头是道，似乎有理”；下联是：“预测未来躲躲闪闪，误差惊人”；横批是：“经济分析”。这当然是调侃，但也不全是杜撰。
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当今的经济理论在方法上日臻精巧，在思想上直指本性，研究对象包罗很广，数据处理相当复杂，常常给人以深刻的震撼和启迪，这是没有疑义的。但与自然科学和工程领域在预测和操控方面的巨大成就相比，经济分析面对未来提供卓越的预见性和前瞻性预测的能力仍然比较逊色，这应该也是很清楚的。
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人们对于世界的认识总是要从对历史数据的研究出发，因此对未来具备预测能力需要一些重要的假设，即未来在本质上是对过去的重复。对于日升月落、寒来暑往这样的自然现象而言，这样的假设大体上是站得住脚的。对于经济波动、市场起伏而言，这样的假设在一些时候大致说得过去，但在本质上未必能够成立。
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原因是比较清楚的，例如经济主体和政府能够从过去的经验中学习，并调整自己的行为，这显然会影响经济活动的路径；人们总是基于对结果的预期采取行动，这本身有时候会改变结果（有时候也可能强化结果）；技术变化对经济活动具有广泛和难以预知的影响，而且技术演变本身是无法预测的。根据索罗斯的看法，在人们的认识和经济现象之间还存在反射性过程。如果确实如此，那么预测就几乎是不可能的。
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研究总是从简化开始的，爱因斯坦说理论要尽可能简单，但又不能太简单。从学术的角度看，经济分析可以（并且似乎总是）专注一点，不及其余。在尽可能简单的情形下深入剖析所感兴趣的问题和内在机理，从而提出不同于前人的、逻辑上站得住的、能够自圆其说的看法，这可能就算过得去的学术研究了。
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但市场研究的终极价值是提供对未来的准确预测，这使得从学术研究过渡到市场研究面临两个方面的困难：一是未来并非过去的重复，这使得预测在原则上是不可能的；二是即使未来是过去的重复，准确的预测需要对现实和历史全面和没有重要遗漏的认识和把握，而学术分析通常专注于其中的一个（也许是非常重要的）方面，这也制约着其预测能力。
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因此，市场研究分析历史案例和经济周期，在未来能够重复过去的基础上，确实能够提供一些有价值的预测，但其局限性也很明显。
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在操作上，这还涉及两个问题。
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一是如何看待逻辑。
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我曾经在很长时间里认为，评价一份商业研究报告，逻辑上合理是第一位的，预测的正误则是相对次要的。专业从事研究和分析的人可能大多持有这样的看法。现在我开始认识到，对于商业研究来说，尽管从长期来看逻辑和结果之间并无矛盾，并且都很重要，但如果确实要分出主次，那么结果的正确是第一重要的。这是因为作为商业活动，投资者最终追求的是结果，而不是理由，并且他们的绝大多数不具备经济领域的专业分析能力，当然也没有这个必要。
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因此，一些商业报告的逻辑不很完美，依赖经验和主观判断的色彩也许比较多，但就取得正确结果而言，其商业价值是很大的。投资活动总是有不少艺术的成分。运气因素之外，其中对分寸的把握相当地依赖于经验、感觉以及个人的悟性。
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二是如何看待历史。
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对历史数据研究的深度和跨度取决于预测活动所需要的深度和跨度。如果我们要对未来20年的经济趋势进行预测，那么我们必须研究同样长，也许要更长时间的历史数据。如果我们要分析未来6∼18个月的经济活动，那么研究过去几年的数据也许就足够了。从深度方面来说是一样的。
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从商业的角度看问题，我过去的经验是：无论你研究的数据多么扎实、逻辑多么漂亮、思想多么原创，投资者最终可能只关心一个问题，或者只记住一个结果，那就是：你是看多，还是看空。这是投资者试图从宏观分析领域得到的最关键的结果。
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简单地说，投资活动有两个决策：一是买不买？二是买什么？所以投资者从宏观研究中试图解决（也许是部分地解决）买不买的问题，从行业公司研究领域解决买什么的问题。
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所以从现实情况看，投资者需要对未来6∼12个月经济趋势进行判断，以解决多空问题；由于这样的原因，宏观经济分析需要专注于对过去几年数据比较全面的分析和把握，并重点回答三个问题：一是经济走向，二是政策立场，三是资金松紧。
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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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