如果你是一个投资者，我相信，在这信息爆炸的年代，你绝大多数时候都会被新闻拖着走，除非你是新闻的主角。

　　那么有没有可能你不是新闻的主角，但却能走在某些信息的前面？答案是可以的，当然这里所指的信息主要是一些经济数据的预测与分析。高盛合伙人约瑟夫·H.埃利斯的《我在高盛的经济预测法》就是教你这么做的一本书。

　　市场炒的就是预期

　　长久以来，市场是随机行走还是可以预测，一直是个颇有争议的话题。其实回答这个问题需要考察市场的有效性，也就是说市场是否能够充分反映当下与市场相关的所有信息。

　　近几十年来，经过很多数据检验，学术界把市场分为强式、半强式、弱式有效市场。也就是说，不同的市场在有效性上是存在差异的，但这也至少说明了一点，市场是可以反映当下与市场相关的信息的。

　　埃利斯在书中说，股票市场上的各行业部门及整个股票市场就是一种灵敏的贴现机制，也就是说，在公司或行业实际经营业绩公布之前，股票价格就已经上涨或下跌了。

　　换句更通俗的话就是，市场炒的就是预期。

　　埃利斯1970～1994年专职从事零售业的分析，他在职业早期就逐渐认识到不能等到经济走势已经体现在股票市场以及公司销售和利润的变动上，才采取应对措施，而是应该尽可能地走在曲线之前，对消费支出和宏观经济走势加以预测。

　　但当时几乎没有经济学家能够成功地做到这一点，于是埃利斯开始着手研究如何改进现有的方法，在恰当的时间预测消费支出、零售企业股票和整个股票市场的走向。

　　最终埃利斯成功地总结出一套规律。因为他发现，过去40年中，每轮经济周期都遵循相同的因果关系时间表，而且各经济组成部分的增幅或降幅通常相似，各轮经济周期的相似性远远超过了它们之间的差异。

　　我想，也正是因为这才使得约瑟夫·H.埃利斯曾经连续18年被《机构投资者》杂志评为华尔街第一零售业分析师。

　　消费的领先指标效应

　　埃利斯当时是零售业的分析师，所以他专注于消费数据的研究，并且发现消费数据是很多数据的领先指标。

　　当埃利斯发现这一规律时，他说，人们完全不必依靠消费者信心、耐用品订单、利率和“艾伦·格林斯潘将会采取什么措施”等各种经济传闻和报道，就能利用图表观察到经济序列间存在的有价值的因果关系。

　　因为通过追踪主要有效领先指标的变化率（不是绝对数值），就能比较容易地预测未来周期中的经济走势，尽管不会比别人早很久或者永远正确，但这已经足够了。

　　需要指出的是，我们预测中国经济不能照搬埃利斯利用消费数据的领先作用得出的规律，因为这是由美国的经济体决定的，因为消费占美国经济总支出的比重约为2/3。

　　而在中国，经济数据中具有领先指标效应的当数工业经济增速，以及固定资产投资比率，这也是由我国的经济结构所决定的。

　　另外，在外汇与商品市场上，很多人极为关注美国的非农就业数据，往往非农就业数据超出预期，金融市场就会出现大幅波动。但事实上，就业是一个滞后指标，经济有可能在就业还未增加之前就已经开始复苏。

　　埃利斯在书中也提到，就业增长率是消费支出的滞后指标，因为通常在消费支出增长率达到顶峰后的1年，就业增长率达到顶峰，而在消费需求达到谷底的6~12个月，达到最低点。

　　不过，话再说回来，投资市场是个选美比赛，我们并不能因为自己掌握了真理就可以忽略谬误，因为市场上大多数人按照谬误行事，而这些谬误的行为造成了市场波动。

　　如何判断矛盾的信息

　　埃利斯在书中提供了一套分析的框架与思路，虽然已经比较清晰与简洁了，但显然掌握它，并跟踪数据还是有些困难的。而资讯的发达，也使得我们习惯于依赖媒体报道，但正如文章开头所提到的，信息的爆炸使得我们可能无所适从。

　　更为重要的是，最麻烦的在于你所看到的这些新闻很多时候是自相矛盾的。那么，笔者根据自己的经历，提供一些解决之道。

　　2011年3月11日，日本突发的9级强震，资本市场为之大幅跌宕起伏。有人将之理解为对A股利好，有人理解为利空，且都言之凿凿。那么，究竟是利好还是利空呢？

　　我的理解是，对于信息正误的判别，一是要基于时间分析框架，即事件的影响是短期的还是长期的，如果长短期都有，那么影响又各是什么；二是要基于空间分析框架，还需要考虑传导机制与传导时滞等因素；三是定性的分析不能脱离定量分析；四是我们的认知或者信息未必全面，判断存在调整的可能。（作者为本报编辑）