证券时报多媒体数字报

　　《我在高盛的经济预测法》，是一本有趣的经济类书籍，是作者多年实践经验的总结。那么，我读过此书的最大感想就是：在经济进入衰退之后的残局中，这本书的作者就是足以应付这样残局的预测大师。

　　在这本书里面，作者举了一个阿珂姆衬衫店的实例，来说明他所发明的那个经济预测法。

　　从原始数据来看，2001年至2003年间，阿珂姆衬衫店的销售量是逐年增长的。由此，我们自然可以得出经济形势很好的判断。那么，如果我是这家商店的船长，我们当然应该决定增加进货，扩大销售。当然，如果经济转入衰退，我们会遭受重大的损失。但是从销售数据来看，经济怎么会转入衰退呢？

　　令人感到惊讶的是，作者运用他的专业方法进行分析之后，却得出了销量增长率是在逐年降低的相反结论。更重要的是，作者运用他所总结的独特的预测法来分析。实际上，在2001年至2003年之间，经济的前景已经注定要进入衰退了，此时扩大业务，必然会在将来遭到重大的损失。而运用作者的预测法，则可以提前觉察出消费支出增长率的减缓，从而就可以及时避开这轮衰退所带来的损失了。

　　在观察阿珂姆衬衫店的销售数据时，是什么使我们得出了错误的观点呢？作者例举了一些原因，例如说：每年的换季期，衬衫的销售量会猛增。另外，圣诞期间，人们会大量购买衬衫做为礼物赠送亲友，也使得当期的销量大增……。所以，直接以原始数据所绘成的图表，不能消除如此之类的许多“噪音”，使得我们无法直观地判断出正确的经济趋势。

　　作者的方法是，使用专业的统计方法对原始数据进行调整，过滤掉那些“噪音”之后，再绘制成图表之后，就容易看出大趋势了。

　　但是，假如我们是一家零售店的老板，即使我们不懂得高深的数据处理技术，却因为我们熟悉这个行业，成年累月地在这个行业辛勤工作。我们岂不是也必定可以及早觉察出经济趋势的转向吗？就好像是一位老船长，凭借多年的航海经验，总是可以提前预感到暴风雨的来临。

　　另外，如果我们也与作者一样，是一位零售业的分析师，我们整天接触成千上万家的零售商店的数据，固然每一份数据都有较强烈的“噪音”，但是，综合许多份不同商店在相同时期的不同数据，我们岂不是也能够觉察出趋势的转变吗？就好比是不同偏见的辩论，总是可以冲撞彰显出唯一正确的真理。

　　在任何一种工作中，经过长期的实践，总是会总结出一些实用的工作方法的。而外行人根据普遍的常识却很难理解这些特殊的方法。在我们外行人看来，即使实践证明这些专业方法是有效的，但是，我们难道不是总是可以有更符合常理的其他方法吗？那些更符合一般常理的方法更容易被我们理解，难道不是更好的方法吗？

　　就好像是在一盘刚刚开始的棋局中，我们拥有那么多的机会，我们拥有那么多的工具，何不随意选择我们最喜欢的那个方法呢？

　　另外，在这本书里，作者又举了一个实例。这个例子，可不是一家小小的零售店了，而是一家大公司——爱佩斯化学公司。玛丽女士是这家大公司的一位统计员。她的老板交给她一项任务，要求她对公司的塑料制品的未来销售情况做出一个预测。

　　根据作者的描述，这个案例最适合应用他的那个预测法了。根据相关的公司销售记录，可以绘制出历史销售序列，再根据相关的国民消费支出资料，又可以绘制出消费支出序列。经过这两个序列的对比，可以证明作者在本书中提出的那个重要结论：消费支出，是决定一切经济生产活动的最关键因素。消费支出的变化，总是会引起其他所有经济序列的相应变化。于是，根据作者所述，在他的帮助下，玛丽女士成功地完成了老板交给她的预测任务。

　　玛丽女士只是大公司里面的一位卑微的统计员，她不可能像阿珂姆衬衫店的店主人那样熟悉销售业务，因而也就无法凭借自己的经验去预感经济的走势。甚至于，玛丽女士也无法像本书的作者那样，接触到海量的销售数据。虽然玛丽女士可以详尽地占有本公司的历史数据，但也仅仅只能主要利用本公司的数据而已。所以，相对狭窄的工作环境限制了玛丽女士可以选择的方法。那么，运用更为晦涩的专业方法，对较为贫瘠的数据进行更为有效的利用，似乎才是唯一可用的工具。

　　我们大多数人在职场上所遇到的实际情况很可能更类似于那位玛丽女士，或者说，我们大多数人必须要从玛丽女士这样的职位做起。我们的视野是受到拘束的，我们的活动余地是极为有限的，而我们能够运用的资源，几乎从来是不会令我们感到满意的。那么，基于长期经验而形成的那些职业方法，就是唯一可以帮助我们的津渡川筏。