经济是否可以预测
经济学家，就是一个明天才知道为什么昨天的预测今天没有发生的人。
——劳伦斯·彼得
保罗·萨缪尔森曾说过：“过去的5次经济衰退，股票市场就预测到了9次。”这句话在经济学界里，已经脍炙人口了。由于股市和经济之间的关系非常密切，或者从直觉上说，如果是基本面在一定程度上驱动着股市，那么要预测股市，就不得不预测经济。这也是为什么中国市场里的宏观策略师往往还要承担经济学家的工作责任。有人说，中国的股市严重失真，早已经脱离了经济的基本面。在前文的讨论里，我们也论述了股市的定价可以如何与经济脱节。由于人性的贪婪、未来固有的不确定性、流动性好且交易成本低的市场的存在，通过基本面分析而确定短期股票价格，基本上是不可能的。在这样的市场里，人们希望不劳而获地赚快钱，市场上充足的流动性决定了投机者可以很快找到下一个买家，股票定价短期内可以完全脱离其所代表的公司的长期盈利能力。这么多年以来我们观察到的经典案例，往往都证明了这一点。如果是这样，那么预测经济还有什么意义？
在中国市场做市场预测的时候，我比较喜欢用上证指数作为预测的标的物。很多人可能会嗤之以鼻，认为上证指数早已失真，因此并不是中国经济基本面最好的反映。的确，由于历史原因，上证指数里的周期股和老工业板块、经济板块所占的比重非常大。一眼望去，上证指数的前十大权重股，是茅台、银行、保险和“两桶油”（中石油和中石化）等，这几个股票就已经占了上证指数权重的25%。然而，如果股市的定价在满足上述条件的时候可以完全脱离基本面，那么股市的预测在逻辑上就可以用任何标的物做指标。因为我们要预测的只是下一个投机者愿意为这只股票付出的价钱，而不是经济基本面决定的价值。很多投资者抱怨中国股票价格完全脱离了基本面，没有投资价值。然而，在一个投机市场里，市场是用来提供流动性的媒介，而不是用来有效定价基本面的工具。因此，我们选择预测标的时，应该找出最能反映市场流动性的标的，而并不是最能反映经济基本面的标的。上证指数历史悠久，同时在所有的主要金融报价软件里，中国市场往往是由上证指数来代表的，而不是其他一些狭义的指数，如上证50指数。这就像美国市场的报价往往是看标普指数和纳斯达克指数，而只有30个成分股的、等权重的道琼斯指数的报价往往只作为参考。
至于上证指数是否真实反映经济的基本面，我们在上一章已经论述过了，上证指数往往提前反映经济基本面的变化。同时，是上证指数的变化反映经济基本面的变化和中国经济增速的快慢，而不是上证指数的绝对点位水平反映经济的总量水平。在做了股票价格变化时间上的领先调整之后，我们就可以看到上证指数点位的变化，反映的是3～6个月之后经济增速的变化。在做了时间调整之后，中国股票市场和经济的一致性就会跃然纸上（见图3.1）。
图3.1 上证指数的变化提前反映了经济基本面的变化 ：名义国内经济增加值（右轴内），上证指数（右轴外）。
数据来源：彭博，作者计算。
当然，在中国市场里浸淫了多年后，我们也深深地感受到为什么许多投资者对中国的经济和股市之间的关系有诸多抱怨。在国外，当经济数据好并超预期的时候，股市往往会因为基本面好就马上有所反应。股市的这种效应，在一些重要数据发布的当天，比如制造业平均工作时长、每周新增失业保险救济金领取人数、消费品制造新订单、非国防资本耐用品（除飞机）新订单、ISM（美国供应管理协会）新订单、建筑开工许可数量、领先信贷指数、息差和消费者信心指数等，会非常明显。
当这些经济领先数据好于预期的时候，股票市场往往走强，而债券却会收益率上升、价格下跌。这是因为在经济表现良好的时候，央行加息的概率或者不选择宽松货币政策的概率往往会上升，导致债券收益率上升。同时，基本面好转将导致市场整体风险偏好上升，也会推动股票价格上行。而在经济表现欠佳的时候，对于央行实施宽松货币政策的预期将导致市场债券的收益率下降、价格上升。由于投资者对于经济前景看淡，股票往往在债券价格上升的初期下跌，形成一种对冲的效应。许多风险平价对冲基金都是按照这个历史规律进行资产配置和仓位调整的。可惜的是，在2020年3月市场史诗级的暴跌中，股债双杀，甚至连投资级别的债券也在几个星期之内跌去了25%的价值。这时，股债之间历史相关性的逆转，使债券失去了其对冲价值。许多大师级别的对冲基金经理纷纷马失前蹄。
在中国，市场参与者的博弈情绪非常浓重，往往采取逆向的思维对经济数据进行解读。比如，如果经济数据好于预期，市场往往就会解读为央行实施宽松货币政策的概率在下降，因此股票市场下跌。反之亦然。很明显，在中国市场里，市场的参与者并不那么关心基本面的好坏，而会关心基本面变化对央行实施宽松货币政策概率的影响，进而影响到市场其他参与者对股票定价的预期。在这样的市场里，投机主义占了上风，基本面分析则很难在短期内带来额外的收益。同时，这样的市场往往也容易沉溺于对流动性的臆测而出现波动，并在市场对充足流动性有强烈预期的时候产生泡沫化的趋势。可能这也是为什么在不做数据时间领先和滞后的调整时，中国股票市场的走势和经济基本面的变化似乎呈现负相关的关系：经济好，股市差；经济差，股市反而好。因为经济差的时候，股票价格里隐含着对宽松货币政策的预期。因此，市场参与者预期市场上的其他人将愿意为同一只股票给出更高的估值。同时，流动性的充足也将使市场参与者觉得自己可以在价格泡沫破灭之前全身而退。当然，在所有人都竞相奔向出口的时候，市场的挤兑导致没有一个人可以安全地走出去。
由上可见，中国股票市场对于经济基本面变化的反映，类似于美国的债券市场。尤其是最近几年，由于市场“资产荒”，部分股票投资者买股票的时候往往看的是股票的股息收益率。中国香港一些银行股的股息收益率可以达到5%以上，甚至更高，而一些公用事业股的股息收益率可以达到7%～8%。买股票犹如买债券。渐渐地，美国市场也出现了类似的情况，股债之间的相关性由历史上的负相关变成了正相关。这是一个令人担忧的市场现状：当债券失去了其安全性和投资组合风险对冲的功能时，在下一次的暴跌中，股债双杀的情况将会更严峻。在债券收益率步入负数的时代，债券的价格久期趋向无穷。市场利率只要有细微的波动，就会引起债券价格理论上无限的损失。如果是这样，在下一次暴跌来临时，投资者将无处藏身。2020年3月的史诗级暴跌，只是一次彩排预演。
如何预测美国经济
预测经济最重要的任务可能是预测经济运行的拐点。然而，多年以来，尽管数学理论和统计模型技巧已经突飞猛进，但对于经济拐点的预测仍然没有可靠的方法。美国有历史悠久的经济数据。早在1937年美国经济由于通胀压力上升而再次陷入衰退的时候，美国财政部部长小亨利·摩根索就让美国国家经济研究局（NBER）开发一组经济指标。当时，摩根索希望预测1937—1938年的经济衰退什么时候可以结束。这个经济指标开发项目，不仅让人们对经济拐点的预测有了一些系统性的认知，还整理出了一套追踪经济表现的表格，也就是现在做美国经济分析时大家都经常用到的国民收入和生产账户（NIPA）表格。很多人可能并不知道，现在大家耳熟能详并广泛使用的GDP指标，是到了20世纪40年代才开发出来的。NBER在经济研究领域里前瞻性的研究工作是功不可没的。值得一提的是，NBER是一家私立民间机构，并不隶属任何政府经济部门或党派。它客观而详尽的经济数据和分析，以及它倡导的对于经济周期运行的理解和预测，都为我们今天的经济分析理论和方法提供了扎实的基础。
到了1961年，美国商业部下属的经济分析局开始对其每月发布的经济指标进行领先、同步和滞后指标的划分。根据当年NBER开发的经济领先指标，美国经济分析局以经济重要性、统计准确度、拐点出现的时间、与过去经济扩张和衰退的吻合度、数据频率和数据及时性等为原则，选出了12个领先指标，最后修订为11个经济领先指标，每月发布。在美国，以通胀调整后的实际GDP来衡量经济增长的长期基本趋势，从1948年以来大约为每年3.8%。当然，经济增长有快有慢，经济扩张中往往也穿插着衰退。所幸，经历了这么多个经济周期，经济的扩张往往是主旋律，经济扩张的时间长度远远超过了经济衰退。经济衰退的出现，往往是因为经济过热使美联储为了压抑通胀而过度收缩货币政策，但同时也压抑了经济增长；又或者是财政部的财政政策过于紧缩，公共支出不足或减税不得力，最终导致经济衰退。当然，有的时候，经济也会因为一些外来的冲击而陷入短暂的衰退，比如第一次海湾战争导致了美国历史上为期最短的经济衰退。而20世纪70年代的石油危机，与其他一些伴随的因素一起，也导致了当时美国经济的衰退。从1854年起，美国经济的扩张最长约120个月，最短约10个月；美国经济的衰退最长约43个月，最短约6个月。
经过了这么多年的积累，有这么多的领先指标，我们是否可以比较可靠地预测美国经济的拐点呢？毕竟，美国仍然是全球最大的经济体，其经济周期的运行与欧洲国家、中国的经济周期运行高度相关。能够比较可靠地预测美国经济周期的起伏，也就意味着对全球经济周期的运行将有比较好的把握。
经济同步指标、领先指标和另类领先指标
世界大型企业联合会每月都会公布一组经济领先、同步和滞后指标。顾名思义，那些预测经济未来状况的指标是领先指标，反映经济现状的指标是同步指标，而滞后指标则是那些事后确认经济拐点的指标。有的读者或许会问，如果经济研究的最重要的问题之一是对经济拐点的预测，而有着悠久历史的经济领先指标可以指引我们大致判断经济的拐点，那么为什么还需要经济同步指标和滞后指标？在接下来的讨论里，我们会看到，尽管经济领先指标有着悠久的历史，但这些指标对经济拐点的判断并不是万无一失的。在过去100多年的经济历史里，它们曾错误地预警过经济衰退的到来，同时也曾错过一些经济的拐点。因此，经济领先指标并没有完美地回答关于经济拐点预测的问题。我们还是需要同步指标来告诉我们，现阶段经济运行的情况，以及用滞后指标来检验经济领先指标对拐点的判断。
经济同步指标
世界大型企业联合会的经济同步指标包括非农就业人数、个人收入（除转移支付）、工业产出、制造业和贸易收入。一般来说，这些经济同步指标并不是决定市场走势的关键数据，因为它们只是在告诉市场参与者有关经济现状的信息。如果像有效市场假说认为的那样，市场定价完全反映了基本面的信息，那么这些同步指标的发布早已被反映在市场价格里了。如果像市场投机理论认为的那样，市场定价有时候甚至可以完全脱离基本面，那么这些同步的基本面数据，也就影响不了短期市场的价格。因此，经济同步指标的发布，很少能改变市场运行的方向。市场交易员往往只是把这些同步指标作为交易的参考和当前仓位的交叉验证。
然而，同步指标并非一无是处。这些指标的价值在于，它们有着悠久的历史，甚至可以回溯到第二次世界大战以前。同时，由于这些同步指标的统计和测量不太需要事后修正，所以它们会比领先指标更精准、更可靠。美国实体经济里最广义、最重要的部门是：就业、收入、产出和销售。比如就业数据中，每周新增失业保险救济金领取人数就是一个影响市场走势的高频数据。
由于新冠肺炎疫情在美国大范围暴发，2020年4月以来，美国新增失业人数在几周之内就达到了2000多万，失业率超过了20%，数倍于20世纪30年代大萧条时期的失业情况。这是现在所有人都从未见过的情况。这种极端的失业情况，很可能是美国自2009年大衰退复苏以来很多新增就业都是临时的服务业职位所导致的。同时，整个产业链由于物流管理技术的进步，逐渐变成了一个依赖于及时供应的物流系统。这些实体经济里的结构性变化都加剧了这次经济衰退的失业压力。同时，由于新冠肺炎极易传染的特性，甚至连许多高端职业，都出现了失业的现象。当然，从事高端职业的人群，由于平时收入较高，应该有一定的积蓄，所以他们在经济衰退中感受到的压力应该没有社会底层人民高。
至于工业产出和销售数据，它们在历史上曾经占有重要地位。这是因为在1930年末NBER设计的NIPA表格在演化为今天被普遍使用的GDP指标之前，工业产出和销售数据曾是衡量经济表现的重要指标。当然，在20世纪三四十年代，美国的经济仍然以制造业为主。因此，这些与制造业相关的数据或许是当时对经济情况最好的表述。
这些经济同步指标是以月度的频率发布的。高频率的发布让这些指标比每季度发布的GDP数据更具有时效性。而且，GDP数据还经常会在一段时间后被显著修正，使这些数据对市场实时交易的影响很小。值得注意的是，经济同步指标并不会告诉我们经济增长的实际具体水平，而会确认经济运行的方向。对于同步指标这样的解读与我们之前讨论的关于预测的目标是一致的。GDP实际增速变化与经济活动同步指标亦步亦趋的情况，如图3.2所示。
图3.2 GDP实际增速变化与经济活动同步指标亦步亦趋 ：GDP（左轴），经济活动同步指标（右轴）。
数据来源：彭博，作者计算。
经济领先指标
其实，经济领先指标也无法完全可靠地预测经济和市场。世界大型企业联合会的经济领先指标里的成分数据，其实都来自其他经济数据统计机构。换句话说，构成领先指标的数据，其实在领先指标公布之前，就被市场参与者仔细地分析和研究过了。因此，我们也可以认为它们反映的经济情况早已计入市场价格了。同时，市场的价格是实时变化的。实体经济里的活动，虽然没有即时数据表达，但也是每时每刻都在改变的。一般情况下，领先指标是在所有的指标成分数据都齐备了之后再计算发布的。因此，尽管每一个指标成分数据本身都具有领先性，但因为领先指标发布的时间滞后而失去了它们的领先意义。经济学家往往会注意领先指标的长期趋势，以及它的持续时间、变化程度、一致性和扩散性，而不是其绝对水平。经济活动领先指标其实并不领先GDP实际增速变化的情况，如图3.3所示。
图3.3 经济活动领先指标其实并不领先GDP实际增速变化 ：GDP（左轴），经济活动领先指标（右轴）。
数据来源：彭博，作者计算。
一般来说，经济领先指标里包含了10个领先经济的数据。我们可以把这10个领先数据分为3组：第一组，实体经济数据，包括制造业平均工作时长、每周新增失业保险救济金领取人数、消费品制造新订单、非国防资本耐用品（除飞机）新订单、建筑开工许可数量；第二组，金融市场数据，包括息差、股票价格；第三组，预期数据，包括ISM新订单、领先信贷指数、消费者信心指数。这些数据，仅仅从它们的名字来看，就是对于未来的预期，如新订单、消费者信心指数等。
虽然经济领先指标常常在经济增速放缓的时候开始下行，但是如何用这个指标对经济拐点进行预测一直是一个有争议的话题，至今悬而未决。一个完美的经济领先指标，应该每一次都可以预测出将要到来的经济衰退。当然，如此苛刻的预测要求，也决定了要达到这样精确的预测结果是不可能的，预测难免会给出错误的衰退信号。因此，我们要折中一下预测目标的两个极端：一个有用的领先指标，应该是避免给出错误的衰退预警，但是也要在衰退真的到来前释放出准确的衰退信号。毕竟，错误地预警衰退将造成的损失，远小于在毫无准备的情况下发生衰退会造成的损失。同时，预测也应该给出充足的预警时间，让人们对或许会出现的经济衰退有所准备。
对此，经济学家做了不同的尝试。在使用经济领先指标的时候，经济学家更关心的是指标变化的程度、持续的时间和成分数据之间的一致性或者扩散性，以及经济领先指标的长期趋势。由于指标每月都会发生变化，所以以每月的变化来做出对经济运行的预测，将会使预测结果随时改变。通常的做法是，看经济领先指标的数据在给定的一段时间内有多少次是下行的。然而，如果以连续5个月的领先指标下行作为判断经济衰退将要到来的依据，那么预测将错过始于1988年的衰退；如果以连续7个月的领先指标下行作为判断依据，那么预测将错过1951年、1966年和1984年的经济衰退；如果以连续10个月的领先指标下行作为判断依据，那么预测将错过所有的经济衰退。这些例子告诉我们，如果在经济领先指标持续下行时等待过久，就会错失正确预警经济衰退的时机，增加事后应对经济衰退的成本。
既然我们知道没有一个指标可以完美地预测经济衰退的到来，那么我们可以把预测的目标改为在给定的一段时间内，以有多少个月指标下行作为判断依据，并找出一个最优的组合。比如，我们可以把判断的标准设定为：8个月中有5个月指标下行，或7个月中有4个月指标下行。也就是说，在给定的一段时间里，有超过半数的时间，经济领先指标在下行。如果出现这样的情况，我们就判断经济衰退即将到来。这个放宽了的预测经济衰退的标准，对20世纪90年代以前的经济衰退，基本上都能够有准确的预测。在做Excel（电子表格软件）数据模型的时候，我们可以用两个矩阵滚动计算连续7个数据里出现4个下行数据的频率。当条件公式结果成真的时候，用条件格式来突出衰退开始的时间，使结果一目了然。这个模型预测提示，在实战中是非常容易出现的。
然而，在实战中，交易员可能连看Excel模型的时间都没有，因为市场价格反映新信息的速度是瞬间到位的。因此，交易员往往会用一个简单的概率预测法：连续3个月经济领先指标下行，就意味着经济衰退即将来临。这个简单的方法预测的结果，和上述以7个月中有4个月指标下行为标准预测的结果，并没有根本的差别。值得注意的是，如果市场参与者大部分都以这个简单的概率预测法来计入新的经济领先指标的信息，那么市场价格马上就会有所反应，而不是按照前述更严谨的判断方法来得出定价的结论。即使判断失误，经济衰退最终没有到来，市场的价格在数据公布的时候也会有所反应。这很可能就是“过去的5次经济衰退，股票市场就预测到了9次”的原因。对于一个交易员来说，更重要的是预测市场价格的走势，而不是经济未来将要发生的变化。当宏观的变化发生时，一开始是非常缓慢的，然而一旦量变积累为质变，则往往是以迅雷不及掩耳之势发生的。因此，对于一个做资产配置决策的人来说，要把握宏观环境早期的变化，在经济领先指标发出预警的时候，无论最后的预测结果如何，都要对投资组合的资产配置进行微调，这样才可以有充分的时间避免让投资组合受到经济衰退的冲击。
另类领先指标
美国国债收益率曲线被誉为预测经济增长拐点最准确的指标之一。一般来说，在进行预测的时候，交易员可以用美国十年期国债的收益率，减去两年期国债的收益率或三个月国债的收益率，来衡量美国国债收益率曲线的坡度。在正常的情况下，债券的期限越长，其收益率就应该越高，反之亦然。这是因为期限越长，债券持有者被绑定的时间也就越长，就越要牺牲自己资金的短期流动性，并承担更多的不确定性，来获取长期的债券收益率。因此，在视觉上，一条正常的收益率曲线应该是一条斜率向上的曲线，一条左低右高、向右上角倾斜的爬坡线（图3.4中下半部分斜率向上的曲线）。
图3.4 美国国债收益率曲线从2020年第一季度倒挂到正常化 据来源：彭博，作者计算。
然而近几年，随着各国央行逐步进入负利率区间，国债收益率曲线的短端交易变得异常。到了2019年下半年和2020年的第一季度，所有主要西方国家的国债收益率曲线都倒挂了。一条倒挂的收益率曲线往往预示着经济衰退的到来，而收益率曲线出现倒挂的情况，可以领先经济衰退最终的到来最长达18个月（见图3.5）。20世纪90年代以来，国债收益率曲线的倒挂，预示了美国经济的每一次衰退。可以说，这个指标预测的历史成绩，几乎是所有领先指标里最好的。收益率曲线倒挂之所以能够预测经济衰退的到来，是有经济基本面原因的。银行是实体经济的心脏和供血器官，银行系统的健康直接反映了整个实体经济的健康。很难想象，一个心脏病患者整体的健康状况会有多好。银行都是在金融市场上开展借短放长的业务的。当市场上的国债收益率曲线倒挂的时候，银行的短期融资成本将高于它放贷产生的利息收入。这时，银行放贷的意愿将下降，而实体经济将因为缺乏流动性而不能正常运转。这是从基本面的角度来解释国债收益率曲线倒挂的现象的。
图3.5 美债收益率曲线领先经济增长可长达18个月（衰退时是负增长）
注：美债收益率曲线（左轴），GDP同比增长（右轴）。
数据来源：彭博，作者计算。
从交易的角度来看，一条倒挂的收益率曲线显示了市场参与者整体风险厌恶的情绪。在交易员厌恶风险，需要把投资组合的风险降下来的时候，他们往往会把资金从短端挪到国债久期的长端，也就是买长期国债。这是因为美国国债是市场公认的最安全的投资标的，其避险功能甚至比具有两面性风险偏好的黄金还要好。因此，在交易员卖出短端，买入长端国债，并把这个卖短买长的交易策略进行到极致的时候，国债收益率曲线就开始倒挂了，反映了市场极度风险厌恶的情绪。而银行作为交易员的对手盘，其商业模式决定了它天生就是一门卖短买长的生意，对应的是正常时期市场交易员买短卖长的交易策略。然而，当市场上的交易员的交易方向和银行一致的时候，银行的资金来源自然也就出现了问题。
在2019年7月美国国债收益率曲线平坦化并即将倒挂的时候，美联储主席鲍威尔不得不出面解释这个让市场非常担忧的现象。毕竟，这是所有经济领先指标里最可靠的一个指标，而且自20世纪90年代以来根据该指标对美国经济衰退进行的预测没有一次失手。当时，鲍威尔在接受CNBC的采访时说道：“我认为国债收益率曲线告诉我们的，并不仅是大家都非常担心的收益率曲线对经济前景的预示。这条曲线蕴含着更多其他的信息，而最重要的是收益率曲线的斜率告诉我们长期中性利率的水平。”也就是说，鲍威尔认为，当时国债收益率曲线的平坦化，以及短端收益率和长端收益率的趋同告诉他，美联储当时的货币政策的取向是对的，美联储的基准利率和长期中性利率一致。很明显，鲍威尔不重视收益率曲线即将倒挂对经济前景的预测。今天回过头来看，鲍威尔对曲线倒挂的解释，更多只是对美联储货币政策的辩解，而完全忽略了曲线倒挂对经济衰退的预警。当然，作为美联储的首脑，鲍威尔的言辞可能也是要安抚市场的疑虑。毕竟，如前所述，美联储的货币政策并不是要管理甚至刺破泡沫，美联储货币政策的目标不是预防，而是善后。
还有其他不被经常提及，但是历史预测成绩很好的经济指标。由于经济领先指标里的成分数据都是在指标生成之前就公布过的，所以当这个领先指标公布的时候，指标包含的经济数据反映的经济运行的情况，其实已经反映在市场定价里了。同时，由于一些经济数据后期会有修正，所以领先指标在发布的时候可能不完全精确。然而，我们知道经济同步指标和滞后指标的后期修正比较少。毕竟，经济同步指标和滞后指标都是对当前经济活动水平的确认。于是，我们可以创造性地组合使用这两个指标。例如，把经济同步指标和滞后指标之差作为一个新的领先指标。这是因为这两个指标里包含的经济数据有时间上的差异。当我们求它们之间的差异时，可以看到几个月之前的经济活动情况现在是否得到了确认。这个经济同步指标和滞后指标之间的差异将告诉我们经济的内部变化。历史数据分析证明，这个差异在一定程度上领先于经济运行的拐点，在做决策的时候有参考价值。
最近几年，美国各个地方联储都曾尝试开发新的经济指标。一个比较值得关注的，然而在大众眼里又很少提及的指标，是芝加哥联储的全国经济活动指数（见图3.6）。这个指数是美国85个经济指标的加权平均，包括产出和收入，个人消费和房地产，销售、订单和存货数据，以及就业、失业和工作时长等数据。由于这个指标基本上囊括了所有主要经济指标，所以我们可以把它看作对美国经济最广义的量化衡量。同时，我们在使用这个指标的时候，不要看它报道的绝对水平的数字，而要看它的各个成分数据的离散度。当我们把这个离散度做一个3个月的移动平均之后，就可以体验到这个指标对经济周期拐点预测的作用——20世纪60年代以来，这个指标只给过两次错误的衰退预警。在最终被市场重点关注之前，这个指标保持着额外的决策价值。
此外，亚特兰大联储发布的GDPNow（国内生产总值增长的直播指标），也值得关注。亚特兰大联储的经济学家，每个月会更新这个模型5～6次，以预测将要公布的GDP增长数据。这是一个对美国经济运行的“实时播报”指标，是对美国经济最及时的数据衡量。至于对美国经济活动最好的衡量指标，应该就属费城联储的GDP＋了。这个指标结合了GDP和GDI（国内收入总值）的数据。由于GDP是以支出法估算出来的，所以存在很多遗漏的地方。而GDI则把整个经济各个部门的收入加总，以收入法来弥补支出法统计经济规模的不足。这个指标可以用在量化模型中，以提高预测的可靠性。
图3.6 芝加哥联储全国经济活动指数领先经济增长可长达1～3个季度 ：GDP同比增长（左轴），芝加哥联储经济活动指标离散度（右轴）。
数据来源：彭博，作者计算。
如何预测中国经济
中国宏观经济波动性消失
中国可能是对宏观经济学家最顶礼膜拜的一个国家了。或许是因为我们今天的市场经济，是从学习苏联的计划经济后破茧而出的。即便在今天，中国在宏观经济规划里仍然非常强调一个具体的增长目标。比如，一个粗线条的增长计划就是，让中国的经济规模每10年翻一番。我们可以用简单的“70原则”换算，这个隐含的经济增长目标就是70/10（年）=7（％）每年。“70原则”是一个简单的拇指计算法则，给定一个每年的增长速度，再用70除以这个增长速度，就可以得出以这个速度增长的经济体的规模每翻一番所需要的时间长度。比如，如果中国经济的年增速放缓到5%，那么中国经济的规模则需要每14年[70/5（％）=14（年）］翻一番。
现今，我们在做宏观经济规划的时候，还是非常强调5年计划的。而苏联在其计划经济时代，也是以每5年来计划其经济发展的规模的。虽然设定增长目标对计划宏观经济有一定的意义，但是在中国经济体量已经达到100万亿元规模的今天，在宏观杠杆率居高不下，基建投资效应开始边际递减的现在，如果再设定一个具体的增长目标，那么很可能会为了达到增长目标而浪费资源。
国外对于宏观经济的管理，鲜少设定具体的增长目标。比如美联储货币政策的双重目标，是要保证充分就业和稳定通胀。这两个货币政策的目标，都与保证民生息息相关。保障就业，就是保证人民有工作收入；稳定通胀，就是要保证人民收入的购买力。当然，如上所述，美联储货币政策的隐含目标，也是最终极的目标，其实是美国的股票市场。如果保证市场能正常运行，并在市场出现危机之时出手相救，那么其他两个显性的目标则更容易实现。毕竟，股票市场的上涨有很强的财富效应。2020年的新冠肺炎疫情使中国和世界经济遇到了前所未有的挑战。这也是中国首次放弃具体的增长目标的一年。疫情虽然带来了新的挑战，但或许会让中国的宏观经济管理进入一个新的模式。
中国宏观经济管理的另一个执着，就是对波动性的厌恶。尤其是最近几年，在宏观管理者论述宏观经济情况的时候，“稳”“可控”等字眼屡见不鲜。甚至对于反映宏观经济的股票市场，管理者对价格波动性的容忍度也非常低，在市场出现一些波动的时候，很容易习惯性地以“慈父”的心态去出手平抑市场波动，保护中小投资者。其实，中国投资者经过了这么多年的市场波动的洗礼，心态早就非常坚韧了。中国市场需要的，并不是管理者在市场波动的时候挺身而出。如果那样做，在平抑了市场的同时，也剥夺了市场以价格信号分配资源的功能、投资者受教育的机会，以及宏观交易员通过波动性获取回报的机会。一潭死水似的市场看似没有波动，安静平和，但也没有了交易机会。2020年3月市场史诗级的暴跌并非没有赢家，美国各大投行的交易收入其实都创了历史新高。
这种对于宏观经济管理的思路，也在最近10年开始反映在中国宏观经济变量的变化上。如果我们看一下中国宏观经济变量在2010年前后的表现，就会发现这一年是中国宏观经济重要的分水岭。许多重要的宏观经济变量，如GDP增长速度、工业增加值、货币供应、投资增速和价格通胀等的波动性，似乎在2010年之后突然崩塌了，与之前这些变量在20世纪90年代表现出来的巨幅波动大相径庭（见图3.7）。
图3.7 自2010年11月以来，除PPI（生产者价格指数），所有宏观经济变量的波动性均大幅下降 ：生产者价格指数（左轴），工业增加值（右轴内），消费者价格指数（右轴外）。
数据来源：彭博，作者计算。
对于价格通胀波动率的消失，去通胀甚至通缩现象的出现，我认为很大一部分是社会贫富分化导致有效需求的不足造成的。这是一个长期的社会经济现象，我在之后的章节将详细讨论。即便如此，我的这个理论似乎也无法解释为什么2010年成了一个关键的时间节点。回溯历史，我们会发现，2010年正好是2008年全球金融危机之后，中国进行4万亿经济刺激计划，2009年经济开始复苏之后的第一个完整的年份。在这一次开闸放水之后，中国货币政策的有效性开始边际递减，表现为每一个单位的GDP增长，都对应着越来越高的信贷增长，信贷增长的速度远远超过了经济增长的速度。
因此，如果要用货币政策来平抑波动，宏观经济里过度的流动性的确压抑了波动性。或者说，这种类似于美联储货币政策的隐含目标和宽松的货币政策，让所有参与者都达成了一个共识，那就是如果经济再次遭遇困境，那么政府一定会再次出手相救。美国市场里流行的“美联储看跌期权”，就是建立在宏观经济的流动性不断上升、波动性不断下降的基础上的。在这样一个环境里，投资回报形成了一个下面有底、上不封顶的不对称分布。过去10年，美国市场里做空波动性来获得这个不对称回报的交易一直很流行。这个交易的主要逻辑就是基于“美联储的看跌期权”——每当市场陷入困境时，美联储都会出手纾困。由于持续的流动性供应抑制了市场波动，押注波动性会趋势性下降是有利可图的——这个波动性的趋势性下降会持续到2018年1月中美贸易摩擦升级导致的波动性巨震为止。当时，许多之前专注于做空波动性，押注市场波动性长期趋势性下降而获益的基金，一夜之间回吐了多年来积累的几倍的收益。许多做空波动性的ETF的价格暴跌近零，被迫清盘。
2008年果断的宏观救市，最终使“美联储看跌期权”策略登上了对冲策略的王者之巅。然而，当人们认为下行的风险受到政策保护的时候，他们在做投资决策时的风险偏好将被无节制地放大，甚至乐于承担与回报不相称的风险，以达到回报最大化的目的。这就是传说中的市场道德风险——反正爆仓了有央行兜底。这是一种类似于中国市场里刚性兑付的逻辑，比如，过去几年盲目加杠杆去追逐一些回报非常低的地产项目融资。这些鲁莽的行为，都将导致系统不能产生足够的回报来偿还资金成本，最终导致系统崩溃，降临一个“明斯基时刻”。
我们还可以从中国人的储蓄和投资习惯的角度，来观察中国宏观经济波动性消失的现象。2010年以来，我们不仅仅观察到宽松货币政策的效应正在边际递减，同时中国人的储蓄和投资习惯也发生了变化。在宏观经济里，广义地说，储蓄等于投资。在2010年左右，我们看到中国的以经常性账户与GDP比率定义的宏观储蓄率达到了一个高点，并开始下降（见图3.8）。在2010年随后的几年，美国的宏观储蓄率上升，表现为美国的经常性账户与GDP的比率开始上升。当然，这个现象也和美国经济在经历了2008年严重的金融危机之后，私人部门开始修复资产负债表，以及美国的页岩气革命导致美国从历史上一个最大的原油进口国变成了出口国息息相关。
图3.8 自2010年以来，中国人的储蓄和投资习惯发生了显著变化 ：广义货币同比增速（左轴），经常性账户与GDP比率（右轴内），固定资产投资（右轴外）。
数据来源：彭博，作者计算。
历史上，中美两国经济互补性很强。中国生产，美国消费。在中国出口获得美元之后，中国人民银行从市场上回收了这些美元，形成中国的外汇占款，并在此基础上根据中国经济发展的需要酌情提供货币供应。因此，美国依赖于进口和过度消费导致的经常性账户赤字，曾是中国货币体系流动性的重要来源。2010年之后，由于美国的宏观储蓄率下降，回笼出口美国带来的美元收入对中国货币增长的贡献也就下降了。而中国的宏观储蓄率下降，同步于投资增速放缓的现象。假如我们把中国的经常性账户与GDP的比率看作一个全球化的代理指标，那么可以把2010年看作全球经济一体化的顶峰。从那时候起，全球经济逐步走向分化。直到今天，在疫情之后全球供应链崩溃，形成各国开始各自为政的局面。
中国宏观经济里的波动性逐步消失，也反映为最近几年中国的GDP增速在图上表现出来基本上就是一条直线。也就是经济学家热议的，中国经济进入了一个“L形”区间。许多国外的中国观察家认为，出现这种经济增长的轨迹是经济数据造假的结果。我对此观点并不能苟同。很简单，如果GDP增长的速度被造假，那么为什么宏观经济里的一些其他变量，如PPI、猪肉价格等，仍然保持着相当的波动性呢？同时，我们在上诉的论述中也展示了各个主要的经济变量，如货币供应、工业增加值、通货膨胀和投资增速等之间的相关性一直是非常密切的。这些数据在2010年前后同时发生了趋势性变化，也同时呈现出一个“L形”的走势，但是它们之间的相关性却没有改变。换句话说，如果GDP的数据造假，那么其他宏观数据也必须同时造假才能圆谎。在我看来，进行如此大规模的造假是非常困难的。而其他民间数据的运行趋势，如温州地区民间贷款利息，也在2010年之后出现了逐步下行并平坦化的趋势，与上述宏观数据的走势一致。因此，我认为中国经济的“L形”走势并非如西方观察家所认为的是数据造假的结果，而是由深刻的经济结构变化导致的，尤其是中美两国人民储蓄和投资习惯的变化和中国货币供应的变化。
预测中国经济
预测中国的经济运行，一般可以采用自下而上的方法。比如，预测“三驾马车”——投资、消费和净出口各自变化的情况，归总后得出整个经济的增速。对于计划制订者来说，也可以将各个省市自治区的经济增速加和归总来计算全国的增速。还有自上而下量化回归分析的方法，以货币供应、发电量、信贷、铁路货运量为自变量，来预测作为因变量的GDP增速未来的水平。然而，这些预测的结果，往往是滞后的。同时，这些预测的方法也是所谓经济增长目标形成的方式。这样的目标，其实在一个日益市场化的经济里意义并不大，有的时候还存在揠苗助长之嫌。
如果中国宏观经济的波动性消失了，那么中国经济的预测也就变得比较直白了。在这样的新环境里，对于宏观经济的预测，重要的并不是去过分纠结于经济数据的绝对水平，甚至也不是这些数据的每个报告周期的变化。因为在一个“L形”经济里，这些数据对于经济基本面的反映已经钝化了。更重要的是，我们要预测经济未来运行的趋势，以及趋势发生改变的大约的时间节点。作为一个投资者，重要的并不是去预测经济数据，而是判断市场里各种类别资产的价格如何反映经济运行的趋势变化，并将这个判断付诸投资决策、资产配置。
在中国经济的宏观波动性消失之后，究竟哪一个变量能更好地反映经济运行的波动性？毕竟，明斯基的观点是，波动性并不能够被平抑，而只能被管理者用宽松的货币政策来暂时压抑。这种对于波动性的暂时压抑，也将导致市场参与者产生波动性永久消失的错觉，并不计后果地增加风险以获得更高的回报。这种不计后果的追逐风险收益的行为，最终也将导致整个系统不负重荷而崩溃。
中国宏观经济波动性的消失是对资产定价的一个重要观察。过去，广义货币供应增长对中国股市的表现至关重要。如果没有它，我们就不会看到4万亿刺激计划之后股市的复苏反弹，以及随后几年随着货币增长放缓而出现的黯淡回报。我们把经济里超额的流动性定义为广义货币增速和工业增加值之差。因为只有超额的流动性，也就是超过了实体经济增长所需要的资金供给，才会导致经济增速超过潜在的增速，并导致通胀过热。我们可以把这个计算超额流动性的指标，和上证指数的回报率做一个比较。我们会发现，上证指数的回报率领先超额流动性3～6个月（见图3.9）。也就是说，虽然超额流动性可以解释经济超潜力增长的情况，但股票市场往往更能提前反映未来。
图3.9 上证指数领先货币超发3～6个月
