事实上,商业人士、政策制定者、投资者以及大多数美国人,在领会经济形势时显然是在猜测:当前经济是处在上升的初期还是中期,抑或是处在衰退期,需多长时间才能走向复苏?或者,经济仍处在当前趋势的末端?经济走势是否将发生重大转变,如果是的话,是将变好还是变坏?预测人员能否在大部分时候确定未来6~12个月的经济走势,特别是能否预测主要的经济拐点?而这些预测对股票市场又会产生什么影响?
任何一位公司CEO或投资经理都确信:即使经济学家在理论研究、数据搜集、专题分析(如劳动、医疗保健等)等诸多领域做出了卓越贡献,整个经济学界仍然很难预测关键的经济拐点并及时向人们证明这些预测是有用的。事实上,各国政府和金融机构都在发布年度或季度经济预测报告,而经济理论的发展为这些预测提供了支撑,并因此而被授予诺贝尔奖。然而,几乎没有(即使有也很少)哪个预测人员或哪些经济学家能够利用历史数据足够准确地预测经济走势,并向企业界或投资机构保证其预测结果是可信的。
的确,政府、企业和投资者都订阅一些经济读物或关注某些经济预测人员的言论,但是他们很少相信并按照这些预测结果行事。他们使用经济预测的方式就像准备在美国独立日(7月4日)举行野餐会的人看待天气预报那样:即使根据经验,某个人完全不相信未来五天的天气预报,但是6月29日,他还是觉得有必要调到天气频道,看一看五天后的下午天气晴朗、适合野餐的概率有多大。即便过去在预测经济活动的主要拐点上,极少获得成功,人们对预测结果也抱有很大疑问,但是大多数人仍然觉得有必要继续关注各种经济预测。
尽管存在种种疑问,但不论是分析师还是投资者,更不用说与经济周期密切相关的各行业的部门经理,如果想在经济增长加速或放缓、股票市场上涨或下跌之前采取相应措施,他就必须如本章标题指出的那样,通过理解经济运行的每个细节来预测主要的经济走势。股票市场上的各行业部门及整个股票市场就是一种灵敏的贴现机制(discounting mechanism),也就是说,在公司或行业实际经营业绩公布之前,股票价格就已经上涨或下跌了。
由于每天湮没在大量的经济报道中,企业和投资机构,有时甚至是经济学家自己,都难免慢慢地习惯于使用所谓的臆测方法(an anecdotal approach)来预测经济和商业前景,这一点儿也不奇怪。我所说的“臆测”,特指根据政府、贸易组织以及报纸、杂志的摘要和电视广播等公布的大量资料来做出预测,更不用说凭借个人经验预测了。这些资料仅仅阐述了最终结论,而没有用专业的方法给出与之相关的其他数据,并说明如何根据数据得出这些结论,其结果只能是让关注经济的人对这些资料感到迷惑不解。
2003年2月28日,《纽约时报》(New York Times)商业专栏的头条标题写道“数据说明经济存在两种走势”。这不是一个普通的论断。事实上,这篇文章报道了2月26日公布的两套完全不同的数据,它们表明的经济走势正好相反:新房销售下降,耐用品订单增加,而且后者增加幅度超过了预期。这则头条新闻以一种简单的方式反映了经济报道的读者每天面对的实际情况:无论他们的目的和意图是什么,各种错综复杂、相互矛盾的指标不可能帮助他们正确地预测经济走势,甚至不能了解当前的经济状况。 1
不论哪天,如果人们快速浏览《华尔街日报》(Wall Street Journal)、《金融时报》(Financial Times)、《经济学家》(Economist)、《财富》(Fortune)等商业读物,就会发现与大量最新经济数据序列有关的各种简要报道。在每则报道中,经济数据序列本身的上升或下降都被看做是“积极的”或“消极的”信号,但是这些报道很少谈到这些数据序列的长期历史变化及其与其他经济数据序列的关系。例如,人们常看到一篇报道谈到消费者信心指数上升或下降,却很少能发现这些报道用图表来说明过去该指数与消费支出上升或下降之间的相互关系(以及隐含的因果关系)。如果最新报道毫无根据地凭空阐述人们所关注的经济序列,那么读者又如何能通过经济报道获得经济走势的相关信息呢?
2003年8月2日,星期六,《纽约时报》报道:“受失业率上升、工业生产指数低于预期值等消息的影响,股票市场下跌。”几天后(8月6日)《华尔街日报》报道:“消费者信心下挫,而国内生产总值上升;失业率和新房销售水平相对较高,而生产者价格指数下降。预算赤字上升,这是利空消息,利好消息是利率下降了。大量数据所表明的信号是错综复杂的,所以不用奇怪,许多经济学家关于美国经济状况的观点毫无意义。”
“一方面,由于有兼职需求的学生人数增加,导致失业率上升,但是就业市场的扩张在一定程度上抵消了这种趋势;另一方面,受季节性因素和暑期即将结束的影响,有兼职需求的学生人数逐渐减少。总的来说,实际失业率会出现小幅度却可以察觉到的上升。”
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月月如此,商业人士已经习惯了这些可信度不同的报道。表面上,人们经常能够获得公布的经济数据,但是发布数据的政府部门以及写报道的记者却没有为他们提供这些数据的背景资料以及分析方法。由于不了解背景资料,他们往往从内心感到严重的不信任和困惑,或者至少对数据的预测价值完全没有信心。