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来源：高顿网校 发布时间：2016-03-18 09:16 责编：Weily.wang
宏观研究的潜在客户包括外汇市场、商品市场、债券市场和股票市场的参与者，不同市场的需求各有侧重，但大体如上所言。在目前，股票市场的投资者与券商研究之间存在稳定的商业模式，其他市场研究的商业模式还不很清晰，在实际工作中，宏观研究领域主要侧重股票市场的需求，顶多偶尔兼顾一下其他市场。
当然，宏观研究如果能够进一步回答行业层面的配置问题就更好，但这多由策略研究来完成。
我个人认为，这样的环境决定了商业领域宏观研究的取向和方法，并使得它与学术领域的宏观研究存在基本的差异。
那么这种差异体现在什么地方呢？我的体会是三个方面：
一是数据把握要尽量全面。深刻的片面分析有巨大的学术价值，但在商业领域没有意义；全面的数据把握可能不够深刻，但也许会具有更好的预测能力。
二是重点关注方向和趋势，而不过分计较数值的大小和误差，不过分计较琐碎的细节。例如政策立场偏宽松、或者相当宽松，这是重点；至于加息次数、贷款规模等相对次要一些。
三是做好数据在横断面上的交叉验证和横向比对，绝不轻信单一数据来源。过去几个月所发生的事件，对现在和未来几个月常会保留一些影响。从长期来看这样的事件也许是扰动，从目前来看它就可能是关键趋势。
对于短期数据分析，我们一般抱有两个假设：一是在横向上数据之间应该存在紧密的关联，并且可以相互印证和说明；二是一件事情的发生一定会留下一些痕迹，一定会在不同的领域都有所表现。
*9个假设的重要性在于框架，它使得我们可以合理把握和预期主要变量的方向，并且通过数据之间的相互印证对框架及其推论的合理性信心。
第二个假设的重要性在于识别冲击，从而把握对原来预测可能形成的偏离。
举例来说，如果总需求在扩张，那么在进出口、价格、利率、信贷、产出、资本流动、汇率、企业盈利等层面都会形成影响，通过同时观察这些广谱的数据变化，我们就可能剔除局部的扰动因素，保留对大的趋势的合理把握。
那么适合商业研究的宏观分析框架如何形成呢？
我的体会，基本的原则是逻辑的提出、预测以及与经验事实的比对（详见前文《光线是可以弯曲的》）。其中极为关键的一点是：逻辑必须能够提出可以观察的、确定的、排他性的预测（例如非洲蚂蚁的案例所显示的那样），并得到经验事实的支持。也许我的学识过于局限，但以我来看，就服务于预测的目的而言，照搬教科书的分析或者西方的模型，故作高深地摆弄统计技术和数据，人云亦云地泛泛而谈，这些纸上谈兵式的做法并没有实际的意义。
最后，只有当未来代表了对过去的重复时，预测才有可能。但这样的假设许多时候并不成立，因此，对于商业研究及其预测能力的局限，我们必须抱有必要的认识；对市场和未来抱有必要的敬畏，并祈祷神灵，希望运气总是站在我们这一边。
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