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经济学能预测经济发展趋势吗

简单谈一谈预测的方法体系吧，感觉这方面一直被很多经济系忽视。
首先，预测有两大基本门类：定性和定量。
定性包括：调查问卷、专家意见（德尔菲法）、独立判断。
定量包括：回归方法、实验方法、时间序列方法、领先指标、弹性估计法、插值法、重力模型、灰度关联分析、机器学习、预期理论、博弈论、DSGE 等。
先来说说回归方法，不少人以为回归是专门用来做因果推断的，其实不然。当你用它来做因果推断的时候，你关注的是
经济学能预测经济发展趋势吗
；当你用它预测的时候，你关注的是
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。
举一个应用场景的例子，比如你正在经营一家工厂，你需要预测市场需求，从而决定自己的生产计划。怎么预测呢？一般可以根据历史的销售数据来预测。但是，销售量不完全就是需求，特别是市场需求超出库存（stockout）的时候，这时候你没有销售量，但不代表没有需求！这个现象叫 censoring 。
如果只有 censoring 没有 self-selection 的问题，那么你可以 1）只选取 non-censoring 的数据部分进行建模； 2）合理猜测一个存货水平，估计在此之上的真实需求。方法 1）往往会低估需求，所以方法 2）更为常用，这里需要用到的 technique 是 Expectation-Maximization (EM) Algorithm 。如果既有 censoring 又有 self-selection，就可以用 Hackman 两阶段方法来处理。
实验也是企业预测市场需求的重要方法。比较常见的包括社科人士熟悉的 RCT，IT 人士熟悉的 A/B test，Marketing 的人喜欢搞的 pilot test 等等。实验设计最重要的是要保证实验组和对照组的随机分配。一些公司会通过发邮件来邀请被试参与实验，但如果大家点开邮件的概率比较低的话，就会影响到实验的可信性。一般来说，做实验比较烧钱，所以是否要进行实验我们往往需要权衡再三（可以构建一个决策树）。当然，像梁建章这种在自己开的公司里做实验，然后还可以拿去发 QJE，我们只有羡慕的份了。
时间序列方法，顾名思义就是从历史数据中预测未来。比较简单的有，增长率不变法、移动平均法、指数平滑法，复杂的像 box-jenkins 方法。使用 box-jenkins 模型的一个重要假设是时间序列满足弱平稳性，没有这一点，预测就无从谈起了。时间序列还要提防伪回归，这时候就要做协整检验来判别。
领先指标，像 PMI、PPI、固定资产投资、消费者信心指数都是，这一方法已经被投资分析师们在基本面分析中广泛运用了，这里就不多说了。
弹性估计法，其实我们在经济学原理这样的入门课就接触到了，比如，需求弹性、供给弹性，只是老师不一定会告诉你，弹性是可以拿来预测的。因为在一定的时期内，弹性可能是相对稳定的一个变量。
其他方法不细说了，我就提两个：机器学习和博弈论。
现在经济学实证领域的文章，用机器学习的是越来越普遍。诸如 Lasso、Ridge、Random forest，不要太多。 这股风潮的流行，很大是受到 Varian （谷歌首席经济学家）、Susan （微软顾问）等经济学家的推动。
Varian 早在2014年就指出，计量经济学和机器学习应当相互借鉴，以下摘自他的 slides。可以看出，机器学习大大扩充了计量经济学的工具箱，而计量经济学在因果推断的所长，也将是机器学习的有力补充。
经济学能预测经济发展趋势吗
经济学能预测经济发展趋势吗
上有一个问题，经济学是不是不能用于预测，只能用于解释，我是反对这个看法的。预测经济学家 Francis Diebold 也认为，哪里有什么解释和预测之分，都是用于预测的，只不过是一个是基于因果来预测，一个不基于而已。
长期以来，计量经济学和机器学习分别在两个不同的领域发展壮大起来，两边各有自己的粉丝，都以数据科学家自居，但彼此互不知晓，各干各活。面对越来越复杂的应用场景，我们既关注
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，也关注
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；既要追求精确，也要有逻辑框架来支撑我们的商业直觉。因此，这两门学科的融合一定是未来的发展趋势。而一旦融合，也将彻底重塑数据科学。
最后讲一讲博弈论。博弈论可以预测厂商之间的竞争、政治竞选、以及制定公司策略等，但它的问题在于，有时候它给出太多均衡了，精确性不够好。而且对人的理性程度要求太高，应用上不如搞行为的那一派贴近实际。
■网友的回复
不能，经济发展趋势不光是经济问题，人，自然都有决定性因素，光研究经济学是无法预测经济发展趋势的，不然就不会有那么多经济问题得不到解决了。
■网友的回复
当代经济学研究（预测）一般包括三个环节：提出理论猜想、建立理论模型、验证理论模型。我们从理性预期学派的例子谈起，说明经济学能否预测经济发展趋势，怎样预测经济发展趋势。
一
提出理论猜想。
小罗伯特.卢卡斯（Robert Lucas,Jr.)、罗伯特.巴罗(Robert J.Barro)、托马斯.萨金特（Thomas J. Sargent) 等提出理性预期猜想，主要由四个假设提供支撑：
1、理性预期假说。经济活动当事人与经济制度有相同的信息背景，当事人的预期趋向于经济制度给出的结果。
\t2、中性假说和非中性假说。“中性假说”，暨“货币中性假说”，指经济的总产量和就业的实际水平和自然水平间不同的时间类型（这种时间类型构成商业周期划分），与对商业周期发展做出反应的货币和财政政策无关。“非中性假说”，认为商业周期以一种有意义的方式依赖于货币和财政活动。两个假说之间的关系是：“中性假说”并不意味着政府的行为一般不能影响总产量和就业，而是说，系统的货币活动在这方面的作用是不连续的，有时起正向作用，有时起反向作用，有时不起作用，这就是“非中性假说”。然而，从从最终意义上讲，系统的货币活动对经济不起作用，是“中性”的。
3、自然率假说。认为经济总量（产量、就业）与通货膨胀率之间不存在固定关系，而与实际通货膨胀率和通货膨胀率预期间的差别之间，存在固定关系。自然率假说认为，给定经济的微观结构、私人活动者（企业家、消费者、工人）基于对通货膨胀率正确的预期，会形成唯一的总产量和就业水平，即“自然水平”。总产量和就业高于、等于或低于自然水平，是同通货膨胀高于、等于或低于一般预期通货膨胀率相联系的。
4、政府行为无效假说。经济活动者（企业家、消费者、工人）熟知政府的货币、财政行为，因为政府在各个时期反复重复同样的措施，会使参与者形成对政府行为的预期，人们便将以自己的行动来抵消政府政策的影响，从而使政策的作用降到最低。
二
建立理论模型。
当代经济学的理论猜想不能仅用文字表述，文字表述的不严谨会导致歧义，必须要翻译成数学语言，这一点在理性预期学派尤为明显，它强调经济活动的动态分析，每种经济变量都打上时期概念，形成独特的理性预期动态经济分析模型。
比如，卢卡斯在其《经济动态的递归方法》一书中，从递归分析基本模型出发，运用确定性动态规划、随机动态规划、离散马尔科夫过程的收敛性理论，将动态理念运用到一般均衡系统，在此基础上分析企业投资、家庭消费、长期增长、资本积累、工作找寻与匹配、存货行为、资产定价和货币需求模型，说明如何预测个人和社会行为。
三
验证理论模型。
采集不同历史时期海量数据，通过矩阵代数、概率与统计学的方法（计量经济学方法）处理数据，论证理论模型的合理性，从而证明理性预期假说理论的合理性。
四
从以上讲述可以看出，建立理论模型和验证理论模型的前提是理论假设（猜想），只有假设（猜想）合理、正确，后面的两个步骤才有意义。然而，正是在假设（猜想）这个环节，人类认识能力面对过于纷繁复杂的经济行为，只能模模糊糊看个大概，所以，对未来经济的预测也只能是看大方向，需要在实际工作中不断动态调整。
任正非说过一句话，“方向大体正确，企业充满活力”。这句话实在有大道理。不仅是企业发展的道理，还是国家发展的道理：方向大体正确，国家充满活力。
为着“方向大体正确”，大方向必须要看、预测仍然要做，尽管很努力还必然会出错，也还仍然要看、要做。
比如本轮“供给侧改革”、“去产能”，就是一个对经济大方向的看法。如果没有这个判断，任由市场发挥作用，落后产能就会延续下去，一直延续到发生大规模经济危机，市场强行出清落后产能，这会对国民经济造成更大的冲击和伤害，可能是类似于“1929-1933年”的大危机。
提出“中国制造2025”，同样是一个大方向的判断：中国必须要着力于高端制造业，才能可持续发展。至于国家投入多少，给了多少补贴和政策优惠，哪些产业最终会成功，哪些产业最终因为种种我们现在想不到的原因失败，甚或本来打算发展A产业，结果没有列入计划的B产业反而成功了，这些，是目前时点无法准确预测的事。
我们能做的，就是怀着深深戒惧的心、睁大狐疑的眼，根据变化不断调整预测，努力使其能比经济实践略微提前一点点，避开市场自发行为可能导致宏观经济出现的大危机。
五
我们怎样做预测，或者说，怎样的预测才是相对科学的预测？这是一个认识论的问题。
逻辑实证主义认为，人类的知识是通过归纳法，从经验中确立得到证实的真命题，人类认识的发展就是这种真命题和由他们构成的理论的累积。
波普尔反对，提出“证伪主义”，认为知识就是“假说”。
他说，“可证实性判断依据”不仅不合理，而且不可能，因为它的工具“归纳法”从最终意义上是无效的。“可证伪性判断依据”的工具是否定式假言直言三段论演绎法，可借助“判断性试验”，从单称陈述的真，论证作为知识的全称陈述的假，即可实现证伪。
波普尔认为，人类知识增长的过程是“问题-尝试性解决-排除错误-新的问题”的过程。
“问题”阶段。主体先天的知识成分起主导作用，提出问题、假说或设想，“理论不始于观察、观察中渗透着理论”（波普尔，1962）。在改革之初，华、邓面对同样的现状，因为主体的先天知识成分不一样，所以判断不一样、预测不一样，提出的解决方法不一样。
“尝试性解决”阶段。提出的设想、假说、计划同时有好几个，这就要通过排除错误来做选择。这时才需要诉诸于经验，即接受那些较好经受住经验检验的设想、假说或计划，排除接受经验检验较差的设想、假说或计划（排除错误阶段）。
完整过程是这样的：人类知识的增长包括猜想和反驳两个环节。人类根据问题大胆提出猜想，努力按可证伪度高的要求提出假说、计划。尝试性理论提出后，就进入反驳，这时要根据经验，按确认度高的要求排除错误，从而使所接受理论假性内容减少或不增加。通过不断猜想和反驳，人类就能够获得逼真度高的知识。
猜想-反驳的过程是渐进的，人的认识过程是渐进的，所以经济预测只能是渐进的，改革、发展的实践也只能是渐进的。
六
有人会说，我们观察到一些指标之间的相关性，以此可以预测未来经济的变化。比如，观察美国国债利率变化，如果出现一年期利率水平超过十年期利率水平，即“利率倒挂”现象，意味着美国经济大概率走向萧条。
经济学能预测经济发展趋势吗
可以发现从1954年至今有10个期间，出现了利率倒挂，其中9次成功的预测了两年内美国的经济危机。而1954年至今美国一共也就是9次经济危机（不包括54年初韩战的那次）。
我的观点是：尽管根据以往观察到的一年与十年国债利率直观关系表现，一旦倒挂就大概率发生危机，仍然无法说明二者之间有必然联系（不一定不正确，只是无法说明）。
比如，我每次去吃饭，都能看到同一只猫在食堂转来转去，如果据此做一定时间段内我和猫同时出现在食堂内的模型，置信度90%，回归出来的拟合度会很高，模型很漂亮，但二者之间并没有什么必然联系，一定时期内预测可能是高度准确的，然而，还是没有什么必然联系。
这么说，并非否定的意思。而是要找出二者背后究竟是怎样的关联关系。如果无法说明背后的、内在的联系，就只是“猜想”，可能猜对了，也可能没猜对。
七
我们在分析资本市场时，通常的做法也是观察、找到若干指标，发现它们之间似乎有某种联动关系，然后建立模型，验证指标间的相关度。指标可能在形式上相关，究竟是否是有实际联系的相关，实际上是怎样相关起来的，出现什么样的变化指标间就不相关了，并不清楚。


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