大学生买金一天亏完一月生活费。
发布日期：2025-04-30 10:21
王丹
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作为一名多年从事宏观经济预测的人，我觉得有责任提醒，经济预测往往是错误的。市场上充斥着各种后见之明，总有人宣称“早就预见到了”。但假如一个预测者在某次重大事件中侥幸预测正确，那往往意味着他/她在其他大多数时候是错的。他们可能提前预测了10场根本没有发生的危机，这些错误很快被遗忘，大家只记得那一次说对的。
早在2001年，波士顿联储的经济学家Scott Schuh在论文《近期宏观预测误差分析》就指出，预测者之间存在能力差异，但从来没人能持续准确的预测经济走势。各大预测机构不仅在经济动荡时期偏差巨大，即使在类似1996–2000年美国经济平稳扩张期，也会连年失准：每年的GDP增长率被低估了1.9个百分点（实际GDP的年均增速为4.3%），失业率被高估了0.5个百分点（实际失业率为4.6%）。这表明，宏观经济预测在实践中经常偏离现实，即便没有重大危机，受限于模型设定和对趋势（如生产率变化）的把握不足，也容易出现系统性偏差。在1996–2000年间，预测者普遍低估了美国潜在生产率增长，导致持续低估经济表现。
市场共识的风险
有两类群体高度依赖宏观经济预测，同时也是最重要的预测数据提供者：一是政府决策部门，二是机构投资者。像央行、财政部这样的关键部门，掌握的数据不仅比公众更早、更完整，还有大量不对外公开的内部信息，因此对经济风险的把控更为全面。但也正因如此，他们的判断往往与市场大众的看法存在明显差异。更重要的是，政府部门一旦公布预测结果，本身就会影响市场预期，甚至引导投资方向，从而反过来改变经济走势。因此，解读这类预测时，需要从预期管理的角度去理解，而不是单纯拘泥于数据本身。
对于机构投资者来说，包括基金经理、股票和资产策略师等各类专业人士，宏观预测数据本身依然很重要，尤其在一些量化投资策略中，预测数据甚至直接作为模型参数，影响投资决策。但需要强调的是，市场上大部分金融投资是短期行为，尤其在当前这种经济环境下更为明显。与数据本身相比，理解得出这些预测结论的逻辑更为关键。投资者真正需要关注的，是找到市场共识下所认定的风险点。比如，在关税上升或区域战争爆发等冲击下，大家都预期GDP增速会下调、CPI会上升，但最终数据具体是多少并不重要。关键在于识别市场真正担心的风险是什么，因为这直接决定了资金该如何配置、投向哪里。
准确判断风险是宏观预测中最难的部分，也是检验预测者水平的终极标准。经验、市场敏感性，实地调研、与决策层和各行业的持续沟通缺一不可，但即便具备了这些条件，也无法保证一定能精准把握市场的主要矛盾。一个核心难题是到底该看什么指标。以近期中美关税升级为例，表面上，特朗普的关税冲击引发了美股大跌、消费者信心下滑，一夜之间大家都在讨论通胀和衰退。我们当然都看得到股市、债市、汇市的剧烈波动，但它们反映的核心风险是什么？
许多人直觉地认为，关税将引发通胀。但实际上，市场似乎已经不再将关税主要视为通胀风险。一个重要的观测指标是10年期美国国债盈亏平衡通胀率（10-Year Breakeven Inflation Rate），它反映了市场对未来十年平均通胀水平的预期。美国财政部同时发行挂钩通胀的TIPS和普通国债，两者收益率之间的差距就是盈亏平衡通胀率。
作为一名多年从事宏观经济预测的人，我觉得有责任提醒，经济预测往往是错误的。市场上充斥着各种后见之明，总有人宣称“早就预见到了”。但假如一个预测者在某次重大事件中侥幸预测正确，那往往意味着他/她在其他大多数时候是错的。他们可能提前预测了10场根本没有发生的危机，这些错误很快被遗忘，大家只记得那一次说对的。
早在2001年，波士顿联储的经济学家Scott Schuh在论文《近期宏观预测误差分析》就指出，预测者之间存在能力差异，但从来没人能持续准确的预测经济走势。各大预测机构不仅在经济动荡时期偏差巨大，即使在类似1996–2000年美国经济平稳扩张期，也会连年失准：每年的GDP增长率被低估了1.9个百分点（实际GDP的年均增速为4.3%），失业率被高估了0.5个百分点（实际失业率为4.6%）。这表明，宏观经济预测在实践中经常偏离现实，即便没有重大危机，受限于模型设定和对趋势（如生产率变化）的把握不足，也容易出现系统性偏差。在1996–2000年间，预测者普遍低估了美国潜在生产率增长，导致持续低估经济表现。
市场共识的风险
有两类群体高度依赖宏观经济预测，同时也是最重要的预测数据提供者：一是政府决策部门，二是机构投资者。像央行、财政部这样的关键部门，掌握的数据不仅比公众更早、更完整，还有大量不对外公开的内部信息，因此对经济风险的把控更为全面。但也正因如此，他们的判断往往与市场大众的看法存在明显差异。更重要的是，政府部门一旦公布预测结果，本身就会影响市场预期，甚至引导投资方向，从而反过来改变经济走势。因此，解读这类预测时，需要从预期管理的角度去理解，而不是单纯拘泥于数据本身。
对于机构投资者来说，包括基金经理、股票和资产策略师等各类专业人士，宏观预测数据本身依然很重要，尤其在一些量化投资策略中，预测数据甚至直接作为模型参数，影响投资决策。但需要强调的是，市场上大部分金融投资是短期行为，尤其在当前这种经济环境下更为明显。与数据本身相比，理解得出这些预测结论的逻辑更为关键。投资者真正需要关注的，是找到市场共识下所认定的风险点。比如，在关税上升或区域战争爆发等冲击下，大家都预期GDP增速会下调、CPI会上升，但最终数据具体是多少并不重要。关键在于识别市场真正担心的风险是什么，因为这直接决定了资金该如何配置、投向哪里。
准确判断风险是宏观预测中最难的部分，也是检验预测者水平的终极标准。经验、市场敏感性，实地调研、与决策层和各行业的持续沟通缺一不可，但即便具备了这些条件，也无法保证一定能精准把握市场的主要矛盾。一个核心难题是到底该看什么指标。以近期中美关税升级为例，表面上，特朗普的关税冲击引发了美股大跌、消费者信心下滑，一夜之间大家都在讨论通胀和衰退。我们当然都看得到股市、债市、汇市的剧烈波动，但它们反映的核心风险是什么？
许多人直觉地认为，关税将引发通胀。但实际上，市场似乎已经不再将关税主要视为通胀风险。一个重要的观测指标是10年期美国国债盈亏平衡通胀率（10-Year Breakeven Inflation Rate），它反映了市场对未来十年平均通胀水平的预期。美国财政部同时发行挂钩通胀的TIPS和普通国债，两者收益率之间的差距就是盈亏平衡通胀率。
自4月2日特朗普宣布“解放日关税”以来，短短十天内，中美就升级到了125%的关税，然而，盈亏平衡通胀率在大部分时间里是下降的，仅在末尾有所回升，但也没有回到2月高点。这表明，市场真正担忧的并非通胀，而是经济衰退。事实上，自从特朗普去年11月再次就职以来，市场的主要焦虑一直是衰退风险。这种担忧主要源于财政支出不足，而不是关税本身。也就是说，识别市场共识的风险点，比单纯盯着预测数据本身更为重要。只有这样，才能真正理解资金流向。
初始数据和修正数据
4月25日，美联储热门候选人凯文沃什在G30会议上发表演讲，严厉批评2008年后美联储的过度扩张。攻击美联储并不新鲜，更何况沃什这番发言更像是一场竞选演说，而非政策讨论。真正引起我兴趣的，是他指责美联储 “依赖过时数据”进行决策 。这种论调在以往的练出主席候选人中极为罕见，也是一种典型的误导。
在实际操作中，同一个时期通常存在两套数据：初始数据和修正数据。企业和个人在期末上报数据后，经过简单汇总和异常值剔除，初步数据便迅速呈交决策者。由于政策制定讲究时效性，无法等待完整修订，因此初始数据通常未经过季调，还存在大量缺失值和系统性误差，噪音很大。但决策者只能根据这套初始值，结合主观判断作出政策选择，这也是为什么政策应对经常是滞后或者过激的。
一个典型例子是美联储在疫情初期的应对。2020年疫情期间，数据波动剧烈，收集与核实极为困难，导致美国就业初步数据大幅偏离真实情况。比如8月和9月的非农新增就业，初步统计分别为23.5万和19.4万，但后期修正后的数字高达51.7万和42.4万，几乎翻倍。换句话说，美联储看到初步数据时，误以为劳动力市场尚未恢复，因此延后了收紧货币的动作。等到一个季度以后修正数据出炉，才发现就业市场实际上非常强劲，通胀已经压不住了。
决策层早就认识到这种由数据修正带来的困难。曾任塞浦路斯央行行长的 Athanasios Orphanides在其经典论文《基于实时数据的货币政策规则》中有详细讨论。政策制定者面对的是初步数据，而不是后期修正后的终版数据。批评政策的人，包括沃什在内，拿来评判的是修正后的最终数据。如果政府拿到的初步数据就能完全反映经济真实情况，决策者当然可以像教科书那样按部就班。但现实是，初步数据常常偏离真相，甚至方向相反。假如把你我放回到2021年8月的美联储，面对疲软的就业数据，你真的敢提前加息和启动缩表吗？
官方统计数据和前瞻数据
中国历来有平滑历史数据的倾向，尤其是GDP增速，这使得经济的上涨和下跌都不会太剧烈，借此稳定市场预期。这种处理方式，尤其对不熟悉中国数据的人来说，容易产生误导。尽管如此，官方数据仍是唯一具有全国代表性的数据来源。任何第三方的数据，无论质量多高，都有样本偏差。没有任何私营部门的数据点可以代替统计局每个月调查的几十万家机构，这不仅对中国如此，对华尔街如此，对世界也是如此。
官方统计数据中，无论是生产、消费、房价还是物价，本质上都是回顾性的，并不包含任何指向未来的信息。我们常在经济评论中听到类似说法“这个指标从来没有这么低”，但这只是基于历史数据的观察，对预测未来的参考价值有限。比如关于房地产和经济周期的关系。在历史的大部分时期，假如房地产下行，整体经济必然走低。
刚过世不久的UCLA经济系教授Edward Leamer在2007年的经典论文《住房周期就是商业周期》中，以及2015的续篇《住房周期真的是商业周期》中，将这段关系描述的淋漓尽致。但这种关系在目前的并不显著。并不是说房地产和经济增长的相关性消失了，而是周期性的关系在不同的周期中表现并不稳定。以当前为例，美国房地产受制于供给，中国受制于需求，两国都将长期承受地产行业压力。但与此同时，整体经济在经历一场由产业升级和AI生产力爆发驱动的结构性变化。事实上是产业结构转型、信息传播方式和企业组织方式的改变在推动投资和消费，房地产市场处于压抑状态，经济增长暂时和地产周期脱钩了。
获得关于未来经济走势的信息，必须依赖前瞻数据，主要包括景气指数和信心调查。在美国，消费者信心调查有两个来源：经济咨询商会（Conference Board）和密歇根大学。这两项调查方法不同，但都能提供重要的早期信号。消费者回答问题时，往往能透露劳动力市场的有用信息。因为他们知道当地企业是否在招人，是否有工厂开工或者关闭，哪些公司在裁员。纽约联储的Bram和Rich在2013年撰文指出，消费者信心和两个月后的就业市场高度相关，相关系数高达0.89，预测效果甚至优于当期的失业率。
另一个关键的前瞻指标是采购经理人指数（PMI）。近期的调查已经显示出美国企业在工业设备支出上的迟疑。去年美国曾出现人工智能相关的数据中心建设热潮，但这一势头开始减弱。随着中美关税升级，贸易停滞，美国的农业、能源、飞机订单等关键商业投资也将放缓。
从这些前瞻指标中，可以清晰观察到市场态度的变化。尽管特朗普在党内支持率仍然坚挺，市场对他的信任在下降。他的竞选纲领是放松管制、减税和加关税。商界原本预期他会重点推动前两项，没想到迄今为止，真正落地的是关税。将关税置于最高优先级，打破了市场对政策方向的预期，进而将抑制商业投资和固定资产投资意愿。
（欧亚集团研究员孙萱俏对本文亦有贡献）
参考文献
Schuh, Scott. "An evaluation of recent macroeconomic forecast errors." New England Economic Review (2001): 35-36.
Orphanides, Athanasios. "Monetary policy rules based on real-time data." American Economic Review 91.4 (2001): 964-985.
Leamer, Edward E. "Housing is the business cycle." (2007).
Leamer, Edward E. "Housing really is the business cycle: what survives the lessons of 2008–09?." Journal of Money, Credit and Banking 47.S1 (2015): 43-50.
Consumer Confidence: A Useful Indicator of the Labor Market? Jason Bram, Robert W. Rich, and Joshua Abel, September 4, 2013, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2013/09/consumer-confidence-a-useful-indicator-of-the-labor-market/
注：本文仅代表作者个人观点
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商业与经济
如何做宏观经济预测？
如何做宏观经济预测？
王丹：假如一个预测者在某次重大事件中侥幸预测正确，那往往意味着他/她在其他大多数时候是错的。
王丹
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作为一名多年从事宏观经济预测的人，我觉得有责任提醒，经济预测往往是错误的。市场上充斥着各种后见之明，总有人宣称“早就预见到了”。但假如一个预测者在某次重大事件中侥幸预测正确，那往往意味着他/她在其他大多数时候是错的。他们可能提前预测了10场根本没有发生的危机，这些错误很快被遗忘，大家只记得那一次说对的。
早在2001年，波士顿联储的经济学家Scott Schuh在论文《近期宏观预测误差分析》就指出，预测者之间存在能力差异，但从来没人能持续准确的预测经济走势。各大预测机构不仅在经济动荡时期偏差巨大，即使在类似1996–2000年美国经济平稳扩张期，也会连年失准：每年的GDP增长率被低估了1.9个百分点（实际GDP的年均增速为4.3%），失业率被高估了0.5个百分点（实际失业率为4.6%）。这表明，宏观经济预测在实践中经常偏离现实，即便没有重大危机，受限于模型设定和对趋势（如生产率变化）的把握不足，也容易出现系统性偏差。在1996–2000年间，预测者普遍低估了美国潜在生产率增长，导致持续低估经济表现。
市场共识的风险
有两类群体高度依赖宏观经济预测，同时也是最重要的预测数据提供者：一是政府决策部门，二是机构投资者。像央行、财政部这样的关键部门，掌握的数据不仅比公众更早、更完整，还有大量不对外公开的内部信息，因此对经济风险的把控更为全面。但也正因如此，他们的判断往往与市场大众的看法存在明显差异。更重要的是，政府部门一旦公布预测结果，本身就会影响市场预期，甚至引导投资方向，从而反过来改变经济走势。因此，解读这类预测时，需要从预期管理的角度去理解，而不是单纯拘泥于数据本身。
对于机构投资者来说，包括基金经理、股票和资产策略师等各类专业人士，宏观预测数据本身依然很重要，尤其在一些量化投资策略中，预测数据甚至直接作为模型参数，影响投资决策。但需要强调的是，市场上大部分金融投资是短期行为，尤其在当前这种经济环境下更为明显。与数据本身相比，理解得出这些预测结论的逻辑更为关键。投资者真正需要关注的，是找到市场共识下所认定的风险点。比如，在关税上升或区域战争爆发等冲击下，大家都预期GDP增速会下调、CPI会上升，但最终数据具体是多少并不重要。关键在于识别市场真正担心的风险是什么，因为这直接决定了资金该如何配置、投向哪里。
准确判断风险是宏观预测中最难的部分，也是检验预测者水平的终极标准。经验、市场敏感性，实地调研、与决策层和各行业的持续沟通缺一不可，但即便具备了这些条件，也无法保证一定能精准把握市场的主要矛盾。一个核心难题是到底该看什么指标。以近期中美关税升级为例，表面上，特朗普的关税冲击引发了美股大跌、消费者信心下滑，一夜之间大家都在讨论通胀和衰退。我们当然都看得到股市、债市、汇市的剧烈波动，但它们反映的核心风险是什么？
许多人直觉地认为，关税将引发通胀。但实际上，市场似乎已经不再将关税主要视为通胀风险。一个重要的观测指标是10年期美国国债盈亏平衡通胀率（10-Year Breakeven Inflation Rate），它反映了市场对未来十年平均通胀水平的预期。美国财政部同时发行挂钩通胀的TIPS和普通国债，两者收益率之间的差距就是盈亏平衡通胀率。
作为一名多年从事宏观经济预测的人，我觉得有责任提醒，经济预测往往是错误的。市场上充斥着各种后见之明，总有人宣称“早就预见到了”。但假如一个预测者在某次重大事件中侥幸预测正确，那往往意味着他/她在其他大多数时候是错的。他们可能提前预测了10场根本没有发生的危机，这些错误很快被遗忘，大家只记得那一次说对的。
早在2001年，波士顿联储的经济学家Scott Schuh在论文《近期宏观预测误差分析》就指出，预测者之间存在能力差异，但从来没人能持续准确的预测经济走势。各大预测机构不仅在经济动荡时期偏差巨大，即使在类似1996–2000年美国经济平稳扩张期，也会连年失准：每年的GDP增长率被低估了1.9个百分点（实际GDP的年均增速为4.3%），失业率被高估了0.5个百分点（实际失业率为4.6%）。这表明，宏观经济预测在实践中经常偏离现实，即便没有重大危机，受限于模型设定和对趋势（如生产率变化）的把握不足，也容易出现系统性偏差。在1996–2000年间，预测者普遍低估了美国潜在生产率增长，导致持续低估经济表现。
市场共识的风险
有两类群体高度依赖宏观经济预测，同时也是最重要的预测数据提供者：一是政府决策部门，二是机构投资者。像央行、财政部这样的关键部门，掌握的数据不仅比公众更早、更完整，还有大量不对外公开的内部信息，因此对经济风险的把控更为全面。但也正因如此，他们的判断往往与市场大众的看法存在明显差异。更重要的是，政府部门一旦公布预测结果，本身就会影响市场预期，甚至引导投资方向，从而反过来改变经济走势。因此，解读这类预测时，需要从预期管理的角度去理解，而不是单纯拘泥于数据本身。
对于机构投资者来说，包括基金经理、股票和资产策略师等各类专业人士，宏观预测数据本身依然很重要，尤其在一些量化投资策略中，预测数据甚至直接作为模型参数，影响投资决策。但需要强调的是，市场上大部分金融投资是短期行为，尤其在当前这种经济环境下更为明显。与数据本身相比，理解得出这些预测结论的逻辑更为关键。投资者真正需要关注的，是找到市场共识下所认定的风险点。比如，在关税上升或区域战争爆发等冲击下，大家都预期GDP增速会下调、CPI会上升，但最终数据具体是多少并不重要。关键在于识别市场真正担心的风险是什么，因为这直接决定了资金该如何配置、投向哪里。
准确判断风险是宏观预测中最难的部分，也是检验预测者水平的终极标准。经验、市场敏感性，实地调研、与决策层和各行业的持续沟通缺一不可，但即便具备了这些条件，也无法保证一定能精准把握市场的主要矛盾。一个核心难题是到底该看什么指标。以近期中美关税升级为例，表面上，特朗普的关税冲击引发了美股大跌、消费者信心下滑，一夜之间大家都在讨论通胀和衰退。我们当然都看得到股市、债市、汇市的剧烈波动，但它们反映的核心风险是什么？
许多人直觉地认为，关税将引发通胀。但实际上，市场似乎已经不再将关税主要视为通胀风险。一个重要的观测指标是10年期美国国债盈亏平衡通胀率（10-Year Breakeven Inflation Rate），它反映了市场对未来十年平均通胀水平的预期。美国财政部同时发行挂钩通胀的TIPS和普通国债，两者收益率之间的差距就是盈亏平衡通胀率。
自4月2日特朗普宣布“解放日关税”以来，短短十天内，中美就升级到了125%的关税，然而，盈亏平衡通胀率在大部分时间里是下降的，仅在末尾有所回升，但也没有回到2月高点。这表明，市场真正担忧的并非通胀，而是经济衰退。事实上，自从特朗普去年11月再次就职以来，市场的主要焦虑一直是衰退风险。这种担忧主要源于财政支出不足，而不是关税本身。也就是说，识别市场共识的风险点，比单纯盯着预测数据本身更为重要。只有这样，才能真正理解资金流向。
初始数据和修正数据
4月25日，美联储热门候选人凯文沃什在G30会议上发表演讲，严厉批评2008年后美联储的过度扩张。攻击美联储并不新鲜，更何况沃什这番发言更像是一场竞选演说，而非政策讨论。真正引起我兴趣的，是他指责美联储 “依赖过时数据”进行决策 。这种论调在以往的练出主席候选人中极为罕见，也是一种典型的误导。
在实际操作中，同一个时期通常存在两套数据：初始数据和修正数据。企业和个人在期末上报数据后，经过简单汇总和异常值剔除，初步数据便迅速呈交决策者。由于政策制定讲究时效性，无法等待完整修订，因此初始数据通常未经过季调，还存在大量缺失值和系统性误差，噪音很大。但决策者只能根据这套初始值，结合主观判断作出政策选择，这也是为什么政策应对经常是滞后或者过激的。
一个典型例子是美联储在疫情初期的应对。2020年疫情期间，数据波动剧烈，收集与核实极为困难，导致美国就业初步数据大幅偏离真实情况。比如8月和9月的非农新增就业，初步统计分别为23.5万和19.4万，但后期修正后的数字高达51.7万和42.4万，几乎翻倍。换句话说，美联储看到初步数据时，误以为劳动力市场尚未恢复，因此延后了收紧货币的动作。等到一个季度以后修正数据出炉，才发现就业市场实际上非常强劲，通胀已经压不住了。
决策层早就认识到这种由数据修正带来的困难。曾任塞浦路斯央行行长的 Athanasios Orphanides在其经典论文《基于实时数据的货币政策规则》中有详细讨论。政策制定者面对的是初步数据，而不是后期修正后的终版数据。批评政策的人，包括沃什在内，拿来评判的是修正后的最终数据。如果政府拿到的初步数据就能完全反映经济真实情况，决策者当然可以像教科书那样按部就班。但现实是，初步数据常常偏离真相，甚至方向相反。假如把你我放回到2021年8月的美联储，面对疲软的就业数据，你真的敢提前加息和启动缩表吗？
官方统计数据和前瞻数据
中国历来有平滑历史数据的倾向，尤其是GDP增速，这使得经济的上涨和下跌都不会太剧烈，借此稳定市场预期。这种处理方式，尤其对不熟悉中国数据的人来说，容易产生误导。尽管如此，官方数据仍是唯一具有全国代表性的数据来源。任何第三方的数据，无论质量多高，都有样本偏差。没有任何私营部门的数据点可以代替统计局每个月调查的几十万家机构，这不仅对中国如此，对华尔街如此，对世界也是如此。
官方统计数据中，无论是生产、消费、房价还是物价，本质上都是回顾性的，并不包含任何指向未来的信息。我们常在经济评论中听到类似说法“这个指标从来没有这么低”，但这只是基于历史数据的观察，对预测未来的参考价值有限。比如关于房地产和经济周期的关系。在历史的大部分时期，假如房地产下行，整体经济必然走低。
刚过世不久的UCLA经济系教授Edward Leamer在2007年的经典论文《住房周期就是商业周期》中，以及2015的续篇《住房周期真的是商业周期》中，将这段关系描述的淋漓尽致。但这种关系在目前的并不显著。并不是说房地产和经济增长的相关性消失了，而是周期性的关系在不同的周期中表现并不稳定。以当前为例，美国房地产受制于供给，中国受制于需求，两国都将长期承受地产行业压力。但与此同时，整体经济在经历一场由产业升级和AI生产力爆发驱动的结构性变化。事实上是产业结构转型、信息传播方式和企业组织方式的改变在推动投资和消费，房地产市场处于压抑状态，经济增长暂时和地产周期脱钩了。
获得关于未来经济走势的信息，必须依赖前瞻数据，主要包括景气指数和信心调查。在美国，消费者信心调查有两个来源：经济咨询商会（Conference Board）和密歇根大学。这两项调查方法不同，但都能提供重要的早期信号。消费者回答问题时，往往能透露劳动力市场的有用信息。因为他们知道当地企业是否在招人，是否有工厂开工或者关闭，哪些公司在裁员。纽约联储的Bram和Rich在2013年撰文指出，消费者信心和两个月后的就业市场高度相关，相关系数高达0.89，预测效果甚至优于当期的失业率。
另一个关键的前瞻指标是采购经理人指数（PMI）。近期的调查已经显示出美国企业在工业设备支出上的迟疑。去年美国曾出现人工智能相关的数据中心建设热潮，但这一势头开始减弱。随着中美关税升级，贸易停滞，美国的农业、能源、飞机订单等关键商业投资也将放缓。
从这些前瞻指标中，可以清晰观察到市场态度的变化。尽管特朗普在党内支持率仍然坚挺，市场对他的信任在下降。他的竞选纲领是放松管制、减税和加关税。商界原本预期他会重点推动前两项，没想到迄今为止，真正落地的是关税。将关税置于最高优先级，打破了市场对政策方向的预期，进而将抑制商业投资和固定资产投资意愿。
（欧亚集团研究员孙萱俏对本文亦有贡献）
参考文献
Schuh, Scott. "An evaluation of recent macroeconomic forecast errors." New England Economic Review (2001): 35-36.
Orphanides, Athanasios. "Monetary policy rules based on real-time data." American Economic Review 91.4 (2001): 964-985.
Leamer, Edward E. "Housing is the business cycle." (2007).
Leamer, Edward E. "Housing really is the business cycle: what survives the lessons of 2008–09?." Journal of Money, Credit and Banking 47.S1 (2015): 43-50.
Consumer Confidence: A Useful Indicator of the Labor Market? Jason Bram, Robert W. Rich, and Joshua Abel, September 4, 2013, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2013/09/consumer-confidence-a-useful-indicator-of-the-labor-market/
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