OCR预测为何时常离谱？市场能倒逼央行“就范”？经济学家揭示数字背后的考量

后花园5月6日援引RNZ报道

媒体上经常会看到这样的标题：某银行下调了OCR的预测，某位经济学家认为本季度的通胀率会升高。

这些预测背后的原理是什么？它们真的可信吗？

为了得到答案，RNZ采访了Infometrics的首席预测师Gareth Kiernan。

他说，经济学家可能预测的每一个指标都有其自身的复杂性，本文以OCR预测为例。

为了判断OCR的未来走向，Kiernan会参考几个因素。

首先，他会查看Infometrics对GDP和通胀率的既有观点。

这两个指标是央行在设定OCR时的重要参考因素。

OCR是控制通胀的工具，而GDP增长通常意味着更高的通胀。

Kiernan表示，一个有用的出发点是“泰勒规则”，这是1990年代一位美国经济学家提出的，认为利率的设定应基于通胀率偏离目标的程度以及经济活动偏离可持续水平的程度。

央行设定的通胀目标是1%至3%。

“这个规则为未来12至24个月的利率走势提供了一个有用的基准。另一个影响我们模型的因素是中性利率的估算，尽管这通常更影响中期预测，而不是短期。”

中性OCR指的是既不会刺激经济也不会抑制经济的利率水平——目前认为大约是3%。

Kiernan

他说，其实任何预测里都包含了一定程度的“主观判断”。而在预测OCR的时候，这种主观判断可能更多。

什么原因？

举例说，预测零售销售是很多人一起在消费，平均下来比较容易判断；但OCR是由央行的货币政策委员会里那几个人决定的，预测他们的行为就像猜一个小团体的想法，难度更大、变数更多。

所以经济学家需要非常仔细地研究央行发布的声明、报告和预测，来判断他们下一步可能会怎么做，尤其是接下来12个月内的动作。这种分析很关键。

有时候，模型告诉我们OCR应该降到3%，但如果央行的发言中透露出“我们想继续降息”的信号，那经济学家就可能预测会降到2.5%。

Kiernan

特别是在经济出现异常波动的时候，比如金融危机或者疫情，模型经常反应不过来。这时候，经济学家的经验就很重要了。他们会根据以往的周期，结合团队的讨论，做出更贴近现实的判断。

他说，做预测不只是看模型算出来的数字，还得能站在台上跟别人讲明白这个预测背后的逻辑。如果你连自己都说服不了，就很难让别人信服。

数字虽然重要，但它们几乎总会有偏差。所以，向公众讲清楚这些数字背后的思考过程、有哪些不确定性、什么情况可能会让预测出错，其实同样重要，甚至更重要。这样大家才不会盲目相信，也不会一看到出错就觉得“经济学家都是瞎掰”。而是能更理性地理解和应对经济变化。

那么，预测是否会影响央行的实际决定？

预测有可能会影响批发市场的定价，特别是在大家意见一致时。

去年某个时候，市场变化之剧烈，甚至有评论认为央行必须按市场预期调整政策，否则会引发混乱。

不过，经济学家Shamubeel Eaqub认为，说“市场能逼央行做出某些决定”这种说法有点夸张。

他说，如果新西兰央行和市场意见不一致，它还是会按自己的判断来做决定。但如果只是“行动时机”的问题，比如降息早一点还是晚一点，它可能会稍微调整节奏，配合市场的预期，避免让大众感觉“政策和市场脱节”，以免引起混乱。

不过他说，这更像是央行的一种“策略性配合”，而不是被市场逼着走。

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