什么是好的宏观研究框架

做宏观研究也有将近一年的时间了，从最开始的数据解读，到后来学习如何串联数据，发现经济体正在发生什么样的故事，逐渐学习搭建自己的宏观研究框架。面对未知及不确定性的世界，框架可能一开始并不健全，但会是不断试错和完善的过程，逐渐将自己手中的木剑打磨的过程。
作为小白，简单的记录一下自己的一些心得体会吧。
1、时间窗口→什么才是更重要的
与经济学博士研究的宏观经济不同的是，在实务中对于宏观研究的需要不是未来十年中国经济会怎么样，甚至也不是未来三五年，而是一两年，甚至未来的一两个季度。这在一方面增加了研究的难度，要求研究具有可落地的现实意义，另一方面由于时间的缩短，使得长期的很多因素将不会成为短期中重要的考虑因子，分析框架将更加集中于经济的需求侧。
为什么将时间窗口这个因素放在第一位呢？因为宏观会遇到很多故事，而一个庞大、叙事完整的故事听上去真的很动听，听完仿佛明白了中国经济的诸多脉络，因城镇化因素对经济前景变得乐观，因人口老龄化、全要素生产率难以提高、中等收入陷阱等等因素对经济前景忧心忡忡，但一旦你加入时间的考量因素，会发现这些故事一点都没用。
对于中国经济来说，需求侧的分析方面有内需和外需，内需是消费和投资，外需是出口，投资又可以进一步划分为房地产、基建和制造业。因素其实都在那里，而如何抓住在未来一两个季度、一年内的重要因素才是考验功力的。而目前市面上流行的分析方式虽然可以做到每个细分部门研究达到很深的深度，但却忽略了板块之间自然存在的经济学联系，房地产、基建、制造业从来都不是单独存在不同的世界的，投向基建和房地产一方面会拉动上游部分制造业，但从资金来源的角度又会天然的对制造业有挤出效应，那么合计究竟对投资形成的增速是多少呢？拍不准的。
而如何做到短期分析呢？我觉得在这里又可以进行划分，一种是给别人讲故事，需要在普遍接受的框架基础上做到一丝差异化，增加受众也增加个人的差异性，而差异化的来源在哪里呢，这就引到了第二种，宏观研究要谈短期落地，很困难，但是在投资这个多人在线的共同游戏中，资金流向是众人相信故事之后用脚投的票，这也要求宏观上的分析要结合流动性，也就过度到了金融领域，成为了flow analysis。
2、前瞻性
在宏观研究方面，要做到前瞻很不容易，尤其是对于中国这个政策性很强的经济体来说，而对于海外经济体，能够提前半年或者一季度判断并不难。而如何做到前瞻性呢？
从数据上，我们有领先指标。领先指标的构成是依据一些领先数据来构建的，这方面权威性的参考是芝加哥联储的全国活动指数，由生产和收入、就业失业和工作时数、个人消费和房市、销售订单及库存四个经济分面形成。对于中国经济研究主流，仍是从月度的经济数据进行拆分，去判断房地产、制造业、基建、消费、净出口等的影响因素并进行预测，从而加总得出方向的判断，但事实上在进行加总的时候会遇到难以判断的问题，这就引入了一个新的方法，周期。经济体有自身调节结构的机制，周期的方法能够帮助我们把握未来一两年的大方向，也使得我们更少的受到数据波动、季节性因素的干扰。有周期把握大方向，结合经济体故事的推演，用数据印证并启发逻辑是一个比较完善的方式。这也要求在每次经济数据公布之前，我们有一个基准的判断，什么样幅度的波动是合理的，而什么样状况的出现是说明发生了意料之外的变化。
3、可验证
对于研究框架，具有时间结论并且可验证才能使得自己的研究框架具有可进步和可调整性。能够用来验证的是未来的经济数据以及资产价格走势。
若认为企业投资将改善，会提前看到库存开始累积，会看到订单，这一系列符合基本常识和商业过程的数据表现。若认为减税效应会带动个人消费，会看到个人可支配收入的增加，消费额的增加，将一个个抽象的概念和现象落实到具体可验证的数据，是宏观研究的证明过程。