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我们还可以从交易活动中研究预测错误。数理专家掌握着大量经济和金融预测数据,从宏观经济变量的一般数据,到电视“专家"和“权威”的预测数据。这类数据的充足性以及我们用计算机处理它们的能力,使得这个问题对经验主义者毫无意义。假如我是一名记者或者一名历史学家,我评价起这些口头预测的有效性来就会困难得多。你无法用计算机处理口头评论至少没那么容易。而且,许多经济学家会犯一种天真的错误,那就是针对许多变量提出许多预测,这使我们形成了一个关于经济学家和变量的数据库,让我们能够看出哪些经济学家比其他经济学家优秀(没有很大差别),或者是否存在一些他们能够较为准确地预测的变量(唉,可惜没有)。
对于近距离观察我们的预测能力,我处于一个近水楼台的位置。在我全职从事交易的日子里,我的电脑屏幕每周都会有一两次在早上8点半闪现美国商务部、财政部或其他体面的大机构公布的数字。我一直不明白这些数字是什么意思,也一直看不出花精力弄明白它们的必要。所以,我不会对它们有任何兴趣,只除了一点,那就是人们非常热衷于这些数字,他们热情地谈论它们的隐含意义、大做预测。这些数字包括消费者价格指数(CPI)、非农业从业人数(就业人数的变化)、先行经济指标指数(Indesof Leading Economic Indicators)、用品销量、国内生产总值(最重要的一个)以及许多其他依出现时机不同而制造不同兴奋水平的指标。
这些数据贩子让你能够了解“顶尖”经济学家的预测,他们是为J.P.摩根和摩根士丹利这类令人敬畏的大机构工作的(穿西装的)人。你会看到这些经济学家夸夸其谈、以一种雄辩而肯定的语气大谈理论。他们大部分人赚着7位数的收入,俨然一副明星的派头,他们背后则有成群的研究员处理数据和预测结果。但这些明星却很愚蠢,竟会在大庭广众之下大谈这些预测数字、让他们的子孙能够看到并评价他们的能力。
更糟糕的是,许多金融机构每到年底都会发行名为"20XX年展望”的书、对来年做出预测。当然,他们不会检查他们之前的预测在事后的准确性。公众不进行下面这个简单的测试就购买这些预测则更为愚蠢-虽然这个测试很简单,但很少有人做过。这个简单的实证检验就是把这些明星经济学家与一个假想的出租车司机(就像第一章中的司机米哈伊尔)做比较:假想一个对比对象,他把最近公布的数字当作对未来的最佳预测,而他本人什么也不知道。接下来你只需要把明星经济学家的错误率与假想的对比对象做比较。问题在于,当你被各种故事弄得晕头转向时,你会忘记做这个测试的必要性。
——摘录自：《黑天鹅——如何应对不可预知的未来》（Nassim Nichoals Taleb)
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