最后更新时间: 12/10/2022
从1993年2月的 [预测的价值，或者一切源自何处]（The Value of Projections, or Where ' d All This Rain Come From） 开始，我几乎每次在撰写备忘录的时候都会表达我看淡预测的想法。其后的多年里，我详细解释了为何我对预测没有兴趣。以下章节中一些我最喜欢的引述内容表现出我对预测的不屑一顾，但我从来没有专门写过一份备忘录来解释为何做出有用的宏观预测如此困难。因此就有了这份备忘录。
完成备忘录＜敢于另辟蹊径＞（I Beg to Differ）最后的润稿后，没多久我与一些经验丰富的投资者以及投资业外的人士一同出席一次午餐会。这并非一项社交活动，而是让在场的人有机会交流对投资环境的看法。
期间，主持人曾提出一系列问题：您预期通货膨胀将会如何发展？会不会出现经济衰退，如果会，情况有多严重？俄乌冲突将以何种方式结束？您认为台湾地区的未来形势如何？ 2022年和2024年美国大选可能会产生什么影响？我听到了各种各样的观点。
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我备忘录的老读者应该可以想像到我当时的想法：「这个房间里没有人是外交事务或政治方面的专家。在场没有人对这些话题有特别深入的了解，当然也不会比今天早上读报的一般聪明人知道得更多。」在场人士表达的想法，即使是针对经济问题，似乎也没有比其他人更有说服力，而且我绝对相信，没有一个想法能够强化投资成果。这就是关键。
正是那次午餐会让我开始考虑写另一篇关于宏观展望并无帮助的备忘录。不久之后，我发现一些额外的素材——一本书、一篇来自＜彭博观点＞（Bloomberg Opinion）的文章和一篇报纸文章——所有这些素材都支持我的论点（或者可能发挥了我的「确认偏差」——即人们倾向于确认自己先前已有的观点，并以此方式来接受和解读新的资讯）。那次午餐会和这些素材共同启发了这篇备忘录的主题：预测很少有用的原因。
为了生产有用的东西——无论是在制造业、学术界，甚至是艺术领域——你必须有一个可靠的流程，能够将所需的输入转换为期望的产出。简言之，问题在于，我认为没有一个流程能够始终如一地将与经济和金融市场相关的大量变数（输入）转化为有用的宏观预测（产出）。
在我任职于第一国民城市银行（First National City Bank）的最初十年前后，有一个词汇在当时很热门但现在已经很久没听到过：计量经济学。这套方法是在经济资料之间寻找关联、从而得出有效预测。或者，简而言之，我会说计量经济学研究的是如何建立经济的数学模型。在1970年代，计量经济学者们炙手可热，但我觉得现在他们已风光不再。我认为这意味着他们的模型不起作用。
无论模型是复杂精密的还是潦草简单的、基于数学的还是出于直觉的，预测者都别无选择，只能根据模型做出判断。模型从定义而言是由假设组成的：「如果发生A，则会发生B。」换句话说，模型陈述了关系与反应。但想要我们愿意采纳模型的输出结果，必须让我们相信这个模型是可靠的。当我想到要模拟经济体时，我的第一反应就会想到那是多么复杂的一件事。
例如，美国的人口约为3.3亿人。除去其中最为年幼和年老者，其他人都是经济的参与者。因此，有数以亿计的消费者，以及数以百万计的劳工、生产者和中间商（而且其中的许多人分属多个类别）。要预测经济的发展路径，你必须预测这些人的行为——就算并非预测每位个别的参与者，至少也要针对总和群体。
要真正模拟美国经济，必须处理数十亿的互动或节点，包括与全球各地的供应商、客户和其他市场参与者的互动。是否有可能做到这一点？例如，是否有可能预测消费者在以下情况下做出的行为：（一）如果他们获得额外的收入（「边际消费倾向」是多少？）；（二）如果能源价格上涨，挤压了家庭预算中的其他类别会如何；（三）如果一种商品的价格相对于其他商品上涨（是否会产生「替代效应」？）；以及（四）如果地缘政治舞台被其他大洲的事件搅动会如何？
显然，由于模拟这么复杂，导致需要频繁使用经简化的假设。例如，如果可以假设在B并非更好或更便宜（或两者兼而有之）的情况下，消费者不会购买B来代替A，这将使模型模拟变得更简单。如果生产X的成本不低于Y，那么假设生产者不会将X定价低于Y，这将有所帮助。但尽管B的价格更高（或者正因如此），消费者仍受B的声望所吸引，结果会怎样？如果X是由愿意亏损几年以获取市占率的企业家生产开发的，结果会如何？模型是否有可能预测消费者所做出的支付决定和企业家愿意少赚一点（甚至亏损）的决定？
此外，模型必须预测经济中每组参与者在各种环境中的行为方式。但变幻莫测的因素涉及诸多方面。例如，消费者可能在某一时刻表现出一种方式，而在另一类似时刻则表现出不同的方式。考虑到所涉及的大量变数，两个「相似」时刻似乎不可能以完全相同的方式发生，而我们也不太可能看到经济参与者表现出相同的行为。除此之外，参与者的行为将受到他们的心理（或者我应该说他们的情绪？）的影响，而且他们的心理可能会受到定性的、非经济发展的影响。这些如何模拟？
一个经济模型如何做到够全面，能处理以前从未遇到过的情况、或者在现代未曾出现过的情况（即在可比情况下）？这是又一个例证，说明模型无法简单复制如同经济一样复杂的事物。
当然，其中一个典型例子就是新型冠状病毒疫情。疫情导致全球大部分经济体停摆，改变消费者的行为，并激发政府大规模放宽政策，解囊纾困。疫情前已经存在的模型有哪个面向能够预测疫情影响？有的，世界曾在1918年经历过一场疫情，但情况很不相同（当时没有iPhone、Zoom视讯等等其他很多东西），以至于那个时期的经济事件与2020年几乎没有任何相关性。
除了复杂性和难以捕捉心理波动和动态过程的问题外，还要考虑到试图预测无法预料到维持不变的事物，本身就具有局限性。在开始撰写本备忘录后不久，我收到了摩根·豪瑟（Morgan Housel）发送的周刊，这份通讯刊物总是很精彩。其中一篇文章描述了与我们的经济和投资领域相关的其他领域的一些观察结果。以下是从统计领域借用的两个观察结果，我认为与经济模型和预测的讨论有关（「世界运作的小方法（Little Ways the World Works），摩根·豪瑟，《协作基金公司》（Collaborative Fund），2022年7月20日）：
平稳性：这是一种假设，基于影响系统的主要因素不会随时间推移而变化，认为以统计数值而言，过去是未来的指引。如果您想知道要建造多高的堤坝，请查看过去100年的洪水资料，并假设未来100年将保持不变。平稳性是一个奇妙的、基于科学的概念，并在失效之前一直有效。平稳性是经济和政治中重要事件的主要驱动力。史丹福大学教授史考特·萨根（Scott Sagan）说，[但在我们的世界中]「一直发生以前从未发生过的事情。」 克伦威尔法则（Cromwell’s rule）：永远不要说某事不会发生……即使某件事成真的机会仅有十亿分之一，而你在一生中会与数十亿件事物互动，因此你几乎肯定会经历一些令人震惊的意外事件，并且应该始终保持开放态度来看待不可思议的事情成为现实的可能性。
平稳性在物理科学领域可能是合理的假设。例如，因万有引力定律，在既定的大气条件下，物体总是能以相同的加速度下降。结果总是这样，而且将永远这样。但在我们的领域里，很少有过程是平稳的，特别是考虑到心理、情感和人类行为，并且它们会随着时间的推移而变化。
举个例子，失业率和通货膨胀之间的关系。在过去约60年，经济学家依赖菲力浦曲线（Phillips curve），该曲线认为薪资通货膨胀将随着失业率的下降而上升，因为当未就业的待业员工减少时，员工获得议价能力，并可顺利透过谈判获得更高的薪资。几十年来，人们还认为5.5%的失业率代表「充分就业」。但失业率在2015年3月降至5.5%以下（并在2019年9月达到3.5%的50年低点），但直到2021年通货膨胀（薪资或其他方面）都没有显著上升。菲力浦曲线描述了一项几十年来纳入经济模型中的重要关系，但似乎在过去十年的大部分时间里并不适用。
克伦威尔法则也很重要。与物理科学不同，在市场和经济领域中，绝对必须发生或绝对不能发生的事情很少。因此，在我的书《掌握市场周期》（Mastering the Market Cycle）中，我列出了投资者应该从词汇表中清除的七个词：从不、总是、永远、不能、不会、将要和必须。但如果真的必须抛弃这些词，那么同样也该抛弃建立一个能可靠地预测宏观未来的模型的想法。换言之，在我们的领域中，几乎没有什么是不可变的。
行为的不可预测性是我最喜欢的话题。著名物理学家理查·费曼（Richard Feynman）曾经说过：「想像一下，如果电子有感觉，物理学将会难很多。」物理规则是可靠的，正是因为电子总是如定律起作用，所以永远不会忘记履行自己的职责，从不反抗，从不罢工，从不创新，从不以相反的方式行事。但这些都不适用于经济中的参与者，正因如此，他们的行为是不可预测的。如果参与者的行为不可预测，则如何模拟经济体的运作？
我们在这里讨论的是未来，没有任何一种方法可在不需要做出假设的情况下预测未来。经济环境相关假设有一点小错误与参与者行为有一点小变化，都可能造成严重的问题。正如数学家兼气象学家爱德华·罗伦兹（Edward Lorenz）有句名言：「巴西的一只蝴蝶拍动翅膀，就可能在德州引发龙卷风。」（在我接下来要讨论的文章中，历史学家尼尔·弗格森（Niall Ferguson）也提到了这一点。）
综上所述，我们可以认为经济模型可靠吗？模型可以复制现实吗？可以描述数以百万计的参与者及他们的互动吗？试图建模的过程是否可靠？这些过程可以简化为数学吗？数学能捕捉人及其行为的定性细微差别吗？模型能否预测消费者偏好的变化、企业行为的变化以及参与者对创新的反应？换言之，我们是否可以相信模型的产出？
显然，经济关系并非一成不变，经济也不受原理示意图（模型试图模拟的，便是原理示意图）所支配。因此，对我来说，最重要的是，在不违反假设的情况下，模型的产出大部分时间可能提供正确的方向指引。但模型并非总是准确，尤其是在转捩点等关键时刻……而这正是准确预测最有价值的时候。
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再高的复杂性都无法缓和这样一个事实，即你所有的知识都是关于过去的，你所有的决定都是关于未来的。—伊恩·威尔逊（Ian H.Wilson）
在考虑了经济不可思议的复杂性以及简化假设的必要性（这将降低任何经济模型的准确性）之后，现在让我们来考虑一个模型所需的输入资料——这是产生预测的原物料。估计的输入资料是否有效？我们能否对它们有足够深入的了解，从而得出有意义的预测？还是让我们简单地想起关于模型的终极真理：「输入垃圾，产出的还是垃圾」？显然，任何预测的品质都不会高于作为其根据的输入资料品质。
以下是尼尔·弗格森7月17日在＜彭博观点＞撰写的内容：
“考虑一下当我们提出这个问题时我们的隐含问题：通货膨胀是否已见顶？我们在问的不仅仅是94,000种不同商品、制成品和服务的供需情况。撇开备受吹捧的「前瞻性指引」不谈，我们还在关心联准会设定的未来利率路径，而其走向仍极不明朗确。我们在问的是美元强势还会持续多久，因为它目前正在压低美国进口商品的价格。 但还有更多的问题有待解答。与此同时，我们也在含蓄地询问，俄乌冲突还会持续多久，因为自2月份以来，俄乌冲突造成的混乱已经显著加剧了能源和食品价格的通货膨胀。我们在问沙乌地阿拉伯等产油国是否会回应西方政府增加原油产量的请求。 我们可能还应该问问自己，最新的新型冠状病毒omicron子变异毒株BA.5将对西方劳动市场产生什么影响。英国资料指出，BA.5的传染性比其前身BA.2高35%，而后者的传染性又比原始omicron高20%以上。” 如果要将所有这些变数添加到你的模型中，那我祝你好运。事实上，通货膨胀的未来路径，如同乌克兰战争的未来走向和新型冠状病毒疫情的未来路径一样，都无法确定。
我发现弗格森的文章与本备忘录的主题非常相关，因此我在此处附上该文章的连结。该文章提出了很多重要的观点，尽管我在某一方面不敢苟同。弗格森在上文提到，「事实上，通货膨胀的未来路径，如同乌克兰战争的未来走向和新型冠状病毒疫情的未来路径一样，都无法确定。」我认为要准确预测通货膨胀，比预测其他两个结果「更不可能」（前提是如果真可以预测的话），因为要准确预测通货膨胀，需要正确预测这两件事的结果以及其他一千个影响因素。怎么可能有人把所有这些事情都做对呢？
我在此粗略地介绍一下《预测的价值》中提及的预测过程：
"我想，对于大多数基金经理人来说，该过程是这样的：「我预测经济体会出现A。如果发生A，利率应该会是B。如果利率为B，股市应该是C。在此环境下，表现最好的区块应该是D，而股票E应该上涨最多。」然后据此构建投资组合，以期在这种情况下实现最好的表现。 但说真的，真的是E的可能性有多大？请记住，E以A、B、C和D为条件。在预测领域中，三分之二的正确率将是了不得的成就。但如果五个预测中，每一个都有67%的可能性是正确的，则结果是，所有五个预测都是正确的并且股票将按预期表现的可能性为13%"
基于对A、B、C和D的假设预测事件E，就是我所说的单一情境预测。换言之，如果关于A、B、C或D的假设结果证明是错误的，则E的预测结果就不太可能实现。只有所有潜在的预测都必须是正确的，E才可能像预测一样，但这是极不可能的。如果不考虑（一）每个要素的其他可能结果，（二）替代方案的可能性，（三）其中一个要成为实际结果必须发生哪些前提，以及（四）对E的影响是什么，则任何人都无法进行明智的投资。
弗格森的文章提出了一个关于模拟经济的有趣问题：关于由经济参与者运作的一般宏观环境，我们应该做出什么假设？这个问题不就正好指向了一个没完没了的回馈回圈吗：为了预测经济的整体表现，我们需要对消费者行为等方面做出假设。但要预测消费者行为，难道我们不需要对整体经济环境做出假设吗？
在我首份关于疫情的备忘录＜无人知晓II＞（Nobody Knows II）（2020 年 3 月）中，我提到在讨论新型冠状病毒时，哈佛流行病学家马克·利普希奇（Marc Lipsitch）曾说过：（一）事实；（二）从其他病毒类推得出的有根据的推论，以及（三）观点或推测。这是我们处理不确定事件时的标准作法。在经济或市场预测中，我们有大量的历史和许多类似的过去事件可以推断（但新型冠状病毒疫情都没有）。但即使我们使用这些资料作为输入资料，放进一个建构得宜的预测机器里，仍不太可能预测未来。这些资料可能是有用的饲料，也可能是垃圾。
为了说明这一点，人们经常问我在过去所经历的哪个周期最像目前这个。我的回答是，当前的发展与过去的一些周期有短暂的相似之处，但没有绝对的相似之处。在每种情况下，差异都是巨大的，并且超过了相似之处。即使我们可以在过去找到一个相同的时期，但，对于单一个样本，我们应该投以多大的信任？我想说并不多。投资者依赖历史参考资料（以及他们据此提出的预测），因为他们担心如果没有这些参考资料，他们会盲目行事。但这并不意味着它们可靠。
预测创造出「可得知未来」的妄想。 —彼得·伯恩斯坦（Peter Bernstein）
如果不首先确定我们的世界是有序的还是随机的，我们就无法考虑预测的合理性。简言之，是完全可预测的、完全不可预测的，还是介于两者之间？对我来说，结论是介于两者之间，但更倾向于无法预测，以至于大多数预测都无济于事。既然我们的世界在某些时候是可以预测的，而在另一些时候是不可预测的，那么如果我们不能区分什么时候是可预测什么时候是不可预测，预测又有什么用呢？
我从阅读弗格森的文章中学到了一个新词：「确定性的」（deterministic）。 《牛津语言》（Oxford Languages）将其定义为「由先前的事件或自然规律因果决定的」。当我们按照规则处理事情时，世界就简单多了……就像费曼的电子一样。但很明显，经济和市场不受自然规律支配——这要归功于人们的参与——之前的事件可能是「奠定基础」或「倾向于重复」，但事件很少会以同样的方式发生两次。因此，我认为构成经济和市场运行的过程不是确定性的，这意味着它们是不可预测的。
此外，输入资料显然是不可靠的。许多都是随机的，例如天气、地震、事故和死亡。其他的则涉及政治和地缘政治问题——一些我们已经意识到，一些还没有浮出水面。
在＜彭博观点＞文章中，弗格森提到了英国作家G.K.贾斯特顿（G.K.Chesterton）。这让我想起了我在＜风险再访＞（Risk Revisited Again）（2015年6月）中引用的贾斯特顿名言：
"这世界真正的问题不是这个世界不可理喻，也不在于这是个理性的世界。最常见的问题是：这个世界几近合理，但却不完全是。生活并非总是自相矛盾，但却是逻辑学家的陷阱。它看起来比实际上要略微精准且有规律；其精准显而易见，但其不精准的一面却隐藏了起来；其野性也在潜伏以待"
回到第一页所介绍的午餐会，主持人的开场白大致如下：「近年来，我们经历了新型冠状病毒疫情、联准会援助行动的惊人成功以及俄乌冲突等事件。这是一个非常富有挑战性的环境，因为所有这些发展都突如其来。」我想，对他来说，这意味着与会者应该让自己摆脱对2020-22年预测不准确的困扰，回到预测未来事件的工作中，并押注于自己的判断。但我的反应完全不同：「影响当前环境的事件有很多。而没有人能够预测其中任何一个事件，这一事实难道不足以让在场的人相信他们应该放弃预测吗？」
再举一个例子，让我们回想一下2016年的秋天。有两件事几乎每个人都深信不疑：（一）希拉蕊·柯林顿（Hillary Clinton）将当选总统；（二）如果出于某种原因唐纳·川普（Donald Trump）当选，市场将会崩盘。尽管如此，结果是川普赢了，市场飙升。过去六年对经济和市场的影响深远，我相信，从那以后，任何对2016 年大选持传统观点的预测都不会是正确的。这难道还不足以让人们相信：（一）我们不知道未来会发生什么，（二）我们无法了解市场将如何对所发生的事情做出反应？
让我们陷入困境的不是无知，而是看似正确的谬误论断。 —马克·吐温（Mark Twain）
正如我在最近的备忘录＜思考宏观＞（Thinking About Macro）中提到的，在1970年代，我们曾经将经济学家描述为「从不进入市场的投资总监。」换言之，经济学家做出诸多预测；实际情况会证明他们是对还是错，而他们继续做新的预测；但，他们并不追踪自己的预测多常是对的（也有可能是因为他们并未发布统计资料）。
您能否想像不参考过去绩效就聘请一位基金经理人（或换做您是一位基金经理人，您能否想像公司不检视绩效纪录就聘用您）？但，经济学家和策略专家却不会因为无迹可循而丢了工作，原因可能是他们的预测总有客户愿意买帐。
您运用这些预测结果吗？您工作的地方有这些预测专家和经济学家吗？或者，您是否订阅他们的出版刊物并邀请他们进行简报，就像我以前的雇主一样？如果是这样，您是否知道他们每个人的预测有多常是正确？您有没有找到一种方法来严谨判定这些预测当中哪些是可靠的，哪些是要忽略的？是否有方法可以量化这些预测对您投资报酬的贡献？我提出一连串的问题，因为我尚未看到或听说过任何这方面的研究。令人难以想像的是，关于宏观预测是否会带来增值，全世界都缺乏相关的资讯，考量到这方面涉及的人数极多，相对之下显得特别不相称。
尽管缺乏证明其价值的证据，但宏观预测却仍在继续。许多预测专家是股票基金管理团队中的一员，或者在为这些团队提供建议和预测。我们可以肯定的一点是，由于主动管理的绩效不佳，主动管理型股票基金几十年来一直在流失市占率，被指数基金和其他被动工具取而代之，主动管理型基金现在在美国股票共同基金中只占不到一半资本。宏观预测在本质上并无帮助，是否是其中的原因？
据我所知，有关这个问题，唯一可以找到量化资讯的是所谓的宏观避险基金表现。避险基金研究（HFR）发布了广泛的避险基金绩效指数以及一些分类指数。以下是各类避险基金指数、宏观基金分类指数和标普500指数的长期表现。
上表中，根据HFR的资料，在研究期间，平均避险基金的表现远远低于标准普尔500指数，而平均宏观基金的表现更是差得多（尤其是在2012年至2017年期间）。考量到投资者继续将大约4.5兆美元的资金委托给避险基金，除了报酬之外，这些基金必定还能带来其他益处，但目前尚不清楚这是什么，以宏观基金来说尤其如此。
为了支持我对于预测的观点，接下来我要举一个很少见的自我评估相关例子：7月24日《纽约时报》（New York Times）的＜周日观点＞（Sunday Opinion）专栏刊出一篇长达七页的专题文章，题为「我错了」（I Was Wrong）。文中，八位《纽约时报》的＜观点＞专栏作者公开了他们曾做过的错误预测以及提供的偏颇建议。内容最为相关的是保罗·克鲁曼（Paul Krugman）所写的一篇题为「我看错了通货膨胀」（I Was Wrong About Inflation）的自白书。我将把其中的一些内容摘录并串连起来：
"2021年初，经济学家就「美国救助计画」（American Rescue Plan）的可能后果展开了激烈的辩论……我当时也在其中[支持无需太担忧通货膨胀影响的一边]。当然，事实证明，这是一个非常糟糕的主张…… ……我们无法经由历史预料到通货膨胀会如此过热。所以我的模型有问题……一种可能的原因是历史记录造成误导……此外，为因应疫情及其后果而产生的一些干扰可能仍在发挥重大作用。当然，俄乌冲突以及中国各大城市的疫情防控措施无疑把干扰程度推升到一个全新层级…… 无论是何原因，整体的发展最终都成了教我们要谦逊的一课。这让人难以相信，在2008年金融危机之后，标准经济模型一直运作得十分良好，我当时认为在2021年运用同样的模型没有问题。现在回想起来，我真就该意识到在冠状病毒疫情后所呈现的新世界趋势中，这种推断本身就存在风险"
我很钦佩克鲁曼能表现出如此惊人的坦率（虽然我不得不说，我并不记得在2009到2010年间有这么多乐观到足以预测未来十年现实情况的市场预测）。就目前而言，克鲁曼解释了他的错误，这个做法本身是好的，但我并未看到他提到未来要放弃模型模拟、推断或预测。
这种谦逊态度甚至可能渗透到世界上最大经济预测机构之一的联准会，那里有400多名博士经济学家。以下是经济学家盖瑞·席林（Gary Shilling）于8月22日在＜彭博观点＞中所写的内容：
"联准会的前瞻性指引方案成了一场灾难，使得联准会本身的公信力面临挑战。主席杰洛米·鲍威尔（Jerome Powell）似乎也持相同看法，外界应该停止揣测联准会在未来不同时间点对利率、经济成长和通货膨胀的相关看法…… 前瞻性指引的根本问题在于其仰赖数据，而联准会过去预测数据时的纪录很糟糕。联准会一直对2007-2009年大衰退后的经济复苏过于乐观。 2014年9月，决策者预测2015年实际国内生产毛额成长率为3.40%，但到2015年9月却被迫不断将预期值下调至2.10%。 联邦基金利率不是市场决定的利率，而是由联准会设定和管控的，并且无人挑战联准会的权威。此外，联邦公开市场委员会（FOMC）成员在预测他们自身将会采取何种行动方面也是出了名的糟糕……2015年，他们对2016年联邦基金利率的平均预测为0.90%，2019年为3.30%。实际数字分别为0.38%和2.38%…… 可以肯定的是，当前的许多事件都造成了市场的不确定性，但联准会的前瞻性指引一直备受追捧且受人重视。回想一下，今年稍早，联准会还认为疫情和供应链中断后重启经济的摩擦造成的通货膨胀是暂时性的。直到后来联准会才发现情势不妙而转向，提高利率，并发出了进一步大幅升息的信号。联准会的错误预测导致错误的前瞻性指引以及金融市场波动性加剧"
关于这个主题最后再提一点，就是透过从宏观观点获利而成名（和致富）的人究竟在哪里？我当然不可能认识投资界的每个人，但在我了解或知道的人之中，我认为只有很少几位非常成功的「宏观投资者」。当某件事的实例数量很少时，正如我母亲曾经说过的那样，这代表它们是「印证规则的例外情况」。本例中的规则就是，宏观预测很少能带来出色的绩效表现。对我来说，成功案例的卓越成绩恰好证明了这一说法是普遍真理。
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预测中透露的资讯通常更关乎预测者本身而非未来。 —华伦·巴菲特（Warren Buffett）
有多少人能够做出大多数时候都有价值的宏观预测？我认为并不多。又有多少投资经理人、经济学家和预测专家尝试过？至少是数以千计。这就产生了一个有趣的问题：为什么要预测？如果长期来说宏观预测不会促成投资成功，为什么投资管理业有这么多从业人员信奉预测并对预测结果趋之若鹜？我认为其中典型的原因可能是：
这是工作的一部分。
投资者向来这样做。
我认识的每个人都这样做，尤其是我的竞争对手。
我一直这么做——我现在不能就此罢手。
如果不这样做，我将无法吸引客户。
既然投资涉及配置资本以便从未来事件中受益，于是，少了对这些事件的看法，怎么能指望有谁能做好工作呢？我们需要预测，即使并不完美。
今年夏天，我儿子安德鲁（Andrew）推荐我读了一本非常有趣的书：《错不在我：为什么我们会替愚蠢的信念、错误的决定和伤人的言行辩解？ 》（Mistakes Were Made （but Not by Me）: Why We Justify Foolish Beliefs, Bad Decisions, and Hurtful Acts），作者为心理学家卡萝·塔芙瑞斯（Carol Tavris）和艾略特·亚隆森（Elliot Aronson）。本书的主题是自我辩护。作者解释说，当人们面对新的证据来质疑他们先前所秉持的立场时，就会出现「认知失调」，而当这种情况发生时，潜意识会使他们极力去证明和维护先前的立场。以下是一些精选片段：
"如果您持有一套导引您实践的信念，并且您了解到其中一些是不正确的，您要不然就必须承认自己错了，或者改变您的方法，要不然就要拒绝新的证据。 大多数人，当直接面对他们做错的证据时，不会改变他们的观点或行动计画，而是更加顽固地予以辩驳。 一旦我们接受了某个信念，并证明了其中的智慧，要想改变我们的想法显然是一大难事。将新证据放入现有架构中并在内心验证以方便接纳，会比改变整个架构容易得多"
人们在回应质疑自身信念的证据时，通常采用的机制包括以下这些（改写两位作者的话）：
不愿意听从不一致的资讯；
选择性的记住某一部分的人生，专注于那些支持自己观点的部分；以及
在认知偏见下行事，人们只看到他们想看到的事物，并寻找证据来确认他们已经相信的事。
我相信，就是这些因素导致人们做出并仰赖预测，而且继续这样做。在这种情况下，他们可能会采取什么具体形式？
将宏观预测视为投资不可或缺的一部分；
愉快地回忆起正确的预测，特别是任何大胆和非共识的预测；
高估预测的正确频率；
忘记或尽量淡化那些错误的预测；
不去保留预测准确性的相关纪录或不去计算平均而言击败市场的成绩；
聚焦于未来奖励正确预测的「大奖」；
强调「每个人都这样做」；以及
也许最重要的是，将失准的预测归咎于被随机事件或外生事件蒙蔽了双眼。 （但是，正如我之前所说，这就是重点：如果预测这么容易就不准确，为什么要预测？）
大多数人（即便是出于善意和诚信的人）也会采取符合自己利益的立场或行动，有时以牺牲他人或客观真理为代价。他们并不自知自己这么做，反而这是做对的事；他们也找到了很多支持的理由。正如查理·芒格（Charlie Munger）经常引用狄摩西尼（Demosthenes）的名言，「没有什么比自欺欺人更容易。因为每个人只要有愿望，就会相信那是真的。」
我认为预测者不是骗子也不等同于骗子。他们之中大多数都是聪明、受过教育的人，他们认为自己正在做一些有用的事情。但是，自我利益使他们以某种方式行事，而自我辩护使他们能够在面对相反的证据时坚持己见。正如摩根·豪瑟在最近的一份通讯刊物中所说：
"过去做不到精准预测，不影响我们愿意预测未来。确定性是如此宝贵，以至于我们永远不会放弃追求，如果大多数人诚实地说出未来有多么难以预料（以至于难以掌控），他们大概也无法在清晨从床上满怀希望地一跃而起" （「大信念」（Big Beliefs），《协作基金公司》，2022年8月24日）
几年前，在我的生日那天，橡树的共同创办人理查·马森（Richard Masson）给了我一件他常会送人的有趣礼物。这次的礼物是装订本的《纽约时报》。我一直希望有机会写一写我最喜欢的1929年10月30日那一期的小标题，之后的第二天，道琼工业指数下跌了近23%。标题是这样写的：「银行家表示乐观」（Bankers Optimistic）。 （然而不到三年后，道琼指数下挫了大约85%。）大多数银行家和大多数基金经理似乎天生就对未来抱有乐观的态度。除此之外，这符合他们的最佳利益，因为这样可以帮助他们做更多的生意。但他们的乐观态度肯定塑造了他们的预测观点和由此产生的行为。
「我从不去想未来——因为它马上就要来临了。」—艾伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）
考虑宏观预测的以下面向：
所需的假设/输入项的数量，
必须纳入的流程/关系的数量，
这些流程中既有的不可靠性和不稳定性，以及
随机性的作用和出现意外的可能性。
对我来说，基本上，预测精准的频率不够高，并不值得去做。我已经讲过很多次了，但为了完整起见，我将重申我对宏观预测用处（或者，更准确来说是没用处）的看法：
大多数预测包括对过去表现的推断。
由于宏观发展通常不会偏离先前的趋势，因此推断通常是成功的。
在这个基础上，大多数预测都是正确的。但是，由于证券的价格通常已经预测到了推断结果，因此，基于推断预期的人在推断成立时并不会享受到额外的利益。
偶尔，经济趋势确实会大幅偏离过去的模式。由于这种偏差对大多数投资者来说都是一种意外，出现这种情况时会推动市场，这意味着准确预测出偏差将非常有利可图。
然而，由于经济不会经常偏离过去的表现，因此很少能正确预测出偏离，而且，大多数的偏离预测都不正确。
因此，我们有（一）推断预测，其中大部分是正确的，但不会产生利益，以及（二）潜在有利可图的偏差预测，这些预测很少正确，因此通常不会产生利益。
得证：大多数预测不会增加报酬。
在本备忘录开头描述的午餐中，人们被问及他们预期（例如联准会政策）会发生什么以及会如何影响他们的投资立场。有一个人回答说：「我认为联准会仍将非常担心通货膨胀，因此将大幅升息，从而导致经济衰退。所以我选择避险模式。」另一位说：「我预计通货膨胀将在第四季度放缓，而联准会将在明年一月份转为鸽派态度。这将使他们能够开始降息并刺激经济发展。我非常看好2023年。」
我们总是听到这类说法。我们必须体认到，这些人正在应用单因素模型：说话者的预测基于单项变数的发展。谈论简化假设：这些预测者隐含地认为，除了联准会的政策之外，一切都是不变的。当他们需要下3D国际象棋时，他们却还在玩平面跳棋。撇开难以预测到联准会的行为、通货膨胀对这种行为的影响以及市场对通货膨胀的反应，还有哪些其他重要的考虑因素呢？如果有一千件事情在决定经济和市场的未来方向方面发挥了作用，那么其他九百九十九件事情是什么？薪资谈判、期中选举、俄乌冲突和石油价格的影响如何？
事实是，在任何特定时间点，人们只能在脑海中记住非常有限的事物。很难涉及大量的考虑因素，特别是要理解大量事物将如何相互作用（相关性始终是真正的思考障碍）。
即使您以某种方式设法得到正确的经济预测，那只是成功的一半。您仍然需要预测经济活动将如何转化为市场结果。这需要完全不同的预测，也涉及无数的变数，其中许多与心理因素有关，因此实际上是不可知的。班杰明·葛拉罕（Ben Graham）的学生华伦·巴菲特回忆，他的老师曾表示：「从短期来看，市场是一台投票机，但从长远来看，它是一台称重机。」如何预测投资者的短期选择？一些经济预测人士预测到正确的结论，指出联准会和财政部在2020年3月宣布的行动将拯救美国经济并引发经济复苏。但我不知道有谁预测到股市在复苏开始之前已经形成火热的牛市。
正如我之前所说，2016年巴菲特与我分享了他对宏观预测的看法。 「一条资讯要可取，必须满足两个标准：首先必须重要，其次必须可知。」
当然，宏观前景也很重要。目前，投资者好像都在等着看预测专家要说什么、会发生哪些宏观事件以及联准会会有哪些大动作。这与我早期在这一行时不同，如今似乎宏观因素就是一切，而相对而言少考虑到企业的发展。
但我非常同意巴菲特的观点，即宏观未来是不可知的，或者说，至少几乎没有人能持续地胜过一般的投资大众，做到比谁都更清楚知晓未来，但，想要获得知识优势并做出卓越投资决策，这才是重要因素。
显然，巴菲特的名字在成功投资者名单中名列前茅，他避开宏观预测，转而比其他人更注重了解微观领域：公司、产业和证券，从而获得成功。
在2001年的一篇名为＜阿尔法究竟是关于什么的？ ＞（What’s It All About, Alpha?）的备忘录中，我引入了「可知论」派和「不可知论」派的概念，而在2004年，我在＜我们和他们＞（Us and Them）一文中对此进行了详细阐述。我将插入我在后者中所写关于这两派的一些内容，作为本篇备忘录的结论：
这些年来，我遇到的大多数投资者都属于「可知论」派。在1968-1978年期间，当我分析股票时，甚至在1978-1995年期间，当我转向非主流投资但仍在以股票为中心的基金管理公司工作时，情况尤其如此。 要辨识出「可知论」流的成员很容易： • 他们认为，了解经济的未来方向、利率、市场和广泛关注的主流股票，对于投资成功至关重要。 • 他们相信这是可以做到的。 • 他们也知道自己能做到。 • 他们知道许多其他人也在努力做到这一点，但他们认为要不就（一）每个人都可以同时成功，不然就是（二）只有少数人可以，但他们就是其中之一。 • 他们愿意根据自己对未来的看法进行投资。 • 尽管正确的预测蕴藏着极大价值、应该没有人会免费赠送，但他们很乐意与他人分享自己的观点 • 他们很少回头来严格评估他们作为预测专家的记录。
「自信」是形容该此派成员的关键字。另一方面，对于「不可知论」派而言，这个词，尤其是在看待宏观未来时，应是「谨慎」的同义词。其信徒通常认为无法知道未来；也不必预知未来；正确的目标应是在不可知未来或不可预知未来的基础上，尽最大努力进行投资。
作为「可知论」派的一员，您可以对未来发表意见（也许让人们做笔记）。可能有人会向您征求意见，您也会被视为理想的晚宴嘉宾……特别是当股市上涨时。
如果加入「不可知论」派，结果则更加复杂。您很快就会厌倦对朋友和陌生人鼓吹「不可知论」。过不了多久，即使是亲戚也不再问您关于市场走势的看法。就算您侥幸预测成真，您也永远不会享受千分之一的惊喜时刻，也享受不到《华尔街日报》刊载您照片的喜悦。另一方面，即便当预测不准时，您也将免于遭遇所有伴随时刻，以及基于对未来高估的知识进行投资而可能导致的损失。但是，您认为让潜在客户询问您投资前景，而您不得不说「我也不知道」，这会是什么感觉？
对我来说，要评判哪一派好，底线标准来自于已故的史丹福大学行为主义者阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）的名言：「认为您可能不知道某些事情很让人害怕，但更可怕的是，认为整体而言，管理这个世界的是那些相信自己知道发生了什么事的人。」
在投资管理业中，提出宏观预测，在有人要求时分享并根据预测投资客户的资金，确实是标准作法。对于基金经理人来说，相信预测、尤其是他们自己的预测，似乎也是惯例。如上所述，不这样做会造成巨大的隔阂与不妥。但是，从事实上看，他们的信念是否就是合理的呢？我很想听听各位的意见。
多年前，一位备受尊敬的卖方经济学家（我还在花旗任职时的一位旧识）打电话给我，告诉我一个重要资讯：「您改变了我的人生，」他说。 「我早已经不做预测了。我只是告诉人们今天发生了什么，以及我认为可能会对未来产生的影响。生活从此变得更加美好。」
我能帮您达到同样的幸福状态吗？
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