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本科毕业后，我曾经在美联储的一家分行工作，最重要的任务就是在每次FOMC会议前，制定一个有着几百个变量的经济数据预测表，也就是“美联储每个季度都会公布的对未来两三年经济前瞻性预测”。在这个分行，只有我和直系老板——分行副主席共同完成这个工作。我做具体的数据，他过目认可，然后就直接递交给分行主席。因此，美联储是如何做宏观预测的，我还比较了解。
技术层面其实是公开的秘密，和其他的分行以及现在世界上的大部分主流经济学家一样，这个支行预测宏观经济用的是当红的DSGE模型，也就是要利用计算机解一堆复杂的方程组，解出来的答案就是对未来的预期了。这些方程里面的几百个常数项是半猜半凑出来的。有的常数项很容易，比如失业率，这个数字可以在美国劳工部查找；有的常数项需要跑回归（regression）或者其他数学办法；有的常数项就是根据直觉、经验去猜。
我刚开始工作的时候觉得很难，要面对环环相扣的十几个程序，这些程序用不同的语言写成，有一些语言估计世界上没有多少人在用了。根据当月经济状况，老板会不断要求修改这些程序，从而符合预测。我忙乱了几天，终于做好了，把表格打印出来递给老板。他点点头，就交上去了。当时我细思恐极，心想：难道就这么简单吗？
对于未来经济状况的预测直接指导了下一步的货币政策制定。如果这一切只需一个本科毕业的小朋友在一堆自己不太理解的程序里面敲敲打打就可以搞出来，那美国的货币政策也太不靠谱了。幸好，过了几个月，我发现果然并不是这样的……
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