#宏观经济学

2周前

2026年2月22日，一篇文章在全网悄悄流传。 Citrini Research写了一篇”来自2028年6月的宏观备忘录”，标题是《2028全球智能危机》。开头有一行小字，很多人没注意到：这是思想实验，不是预测。白宫经济学家看完说，科幻小说。 Citadel Securities说，它完全无视了现实世界的制度摩擦。但这篇文章还是传开了。因为它造了一个词，戳到了很多人。幽灵GDP。逻辑不复杂。AI把企业产出做高了，GDP数字很好看，利润在涨，股市在涨。但工资没涨，裁员在继续，普通人手里的钱越来越少。 AI创造的财富，绕过了劳动者，直接进了算力所有者的账户。GPU厂商、云巨头、大模型公司。机器不买房，不下馆子，不续会员。货币流通速度开始放慢。消费占美国GDP约70%，文章说，这个引擎如果转速下降，后面的连锁反应会很难看。逻辑上说得通！所以很多人都信。那2028年会真的危机吗？几个主流机构的数据对照下来，结论比想象中冷静。 Moody’s Analytics在今年2月的报告里写，到2035年AI对全要素生产率的年均贡献约0.3%，非农生产率从当前约2%缓慢升至2.5%。Citrini情景里那个”无刹车螺旋”，需要太多事情同时往最坏的方向走。主流机构给这种完美风暴的概率打分：低于10%。 Deutsche Bank预测AI到2030年消灭9200万个岗位，同时创造1.7亿个新岗位。冰箱、电脑、互联网，每一次技术革命都触发过同样的恐慌，最终整体就业和实际工资都上升了。宏观层面，全面崩盘的可能性，确实不高。但，这里有一个gap。宏观数字是平均值。平均值里，有人在涨，有人在跌，加起来看上去还好。斯坦福数字经济实验室分析了2.85亿条招聘广告：AI高暴露度行业的入门级岗位招聘量，已经下降了18%到40%。劳动收入占GDP的份额，从1974年的64%降到了2024年的56%，AI只是踩了油门。 2026年初，亚马逊裁员3万白领。Block把1万人的公司砍到6000人，股价反而涨了20%。Atlassian昨天刚宣布裁1600人，明确说是因为AI。这些人不是统计数字。他们有房贷，有孩子，有下个月的账单。对他们来讲，2028危机不需要等到2028年。它已经在发生了！这才是真正刺痛人的地方。总量在增长，个体在承压。经济学家说长期乐观，但长期有多长，对一个刚被裁掉的35岁中层来说，是一个很残忍的漫长的等待。蛋糕在变大，这句话大概率是真的。但新蛋糕切好之前，有一批人却会饿着。

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3周前

书中自有黄金屋，书中自有颜如玉！🧐 今天看到曼昆的《宏观经济学原理》，这本书里面摘录了曼昆在2011年写的一个预判，也就是15年前写的预言，而且直接把发生危机的日期明确的注明了是2026年。对比现在的2026年，基本一语中的： 🟡美国联邦政府债务已经突破38.8万亿美元，占美国GDP的122% 🟡政府内部持有债务：约为7.59万亿美元，约占总债务的 19.5%，属于自己欠自己的钱。 🟡公共债务31万亿，属于欠国内外投资者的，其中欠国外投资者的9万亿多，占比24%。如果这次美国解决不了自身的债务问题，那曼昆预测，可能存在巨大的民生动荡和金融危机！🧐

#宏观经济学 #经济危机 #曼昆 #美国债务 #政府债务 #经济预言

5个月前

无法证伪，就无法改进。一个理论若想被称为科学，就必须能做出一些可以被事实证明为错误的预测。如果连这样的可能性都不存在，那它就不是科学。我们不妨这样理解：真正的科学理论应该具备预测能力，并且这种预测必须清晰明确，明确到我们知道在什么情况下它会被证明是错的。比如，牛顿的万有引力定律，它曾准确预测了行星的运行轨迹，而当后来的观测发现水星近日点的偏移无法用它来解释时，这个理论的某些部分就被修正了。这正是因为它具有可证伪性，才能不断在实践中完善自己。在我看来，宏观经济学之所以常常让人觉得不够“扎实”，一个重要的原因就在于它的预测往往缺乏可证伪性。宏观经济问题复杂而庞大，涉及的因素千差万别，任何一个经济现象背后都可能有无数种解释。当一个宏观经济理论做出预测后，如果现实情况与预测不符，经济学家们总能找到各种理由来“解释”这种不符，比如强调“外部冲击”、“政策时滞”或者“其他未考虑到的因素”。这样一来，无论发生什么情况，这个理论似乎都能自圆其说，永远不会被真正推翻。现实世界只有一个，这就意味着我们在研究经济规律时，很难像自然科学那样做严格的控制实验。我们无法复制一个完全相同的国家，让它采用与另一个国家相反的经济政策，然后观察结果的不同。所以，宏观经济的“反例”确实很难出现，或者说，很难被清晰地识别出来。但这不能成为我们放弃可证伪性的理由。如果一个理论永远无法被证明是错的，那它就更像是一种信仰，而非科学。真正的科学需要开放的心态，愿意接受任何可能的反驳，在不断的试错中逼近真相。对于那些试图用“科学”来包装自己的理论，可证伪性是一面镜子。它提醒我们，真正的智慧不在于永远正确，而在于承认自己的局限，敢于面对可能的错误，并在实践中不断修正和完善。这或许也是我们在面对复杂问题时，应该持有的态度——既要尊重规律，也要保持谦逊，相信那些能够经得起检验、敢于接受挑战的理论，才是真正有价值的。

#可证伪性 #科学理论 #宏观经济学 #预测能力 #实践检验

10个月前

迄今为止，几乎所有财经大V都转多了他们既不懂非欧几何的宏观性质，也不懂黎曼曲率，也不懂路径积分，也不懂局域微分，也不懂导数所以他们永远也不会懂股市其实有且仅有两种策略：一种是几何学，也就是拿着不动等新高。几何学的重点是要求得空间的曲率，也就是metric tensor的性质。这在股市中几乎就是决定是否V形反弹，什么时候反弹，以什么形式反弹，capitulate是什么样子，以及反弹最经典的额三个阶段（参考昨天日报）。是一种基于机构行为和宏观叙事的全局性质一种是微分学，也就是每天盯盘，判断导数方向。其特点就是通过信息、新闻、分析、k线，判断一周内个股和大盘的支撑、阻力位。是一种基于概率的随机微分过程。你看懂了吗？如果你能看懂我说的上面两句话，那么你以后必成大器。 PS：数学也是这样，一种是几何，一种是代数（分析）。

#财经 #股市策略 #几何学 #宏观经济学 #V形反弹

1年前

再说一个我的个人观念：不理解历史，就不足以谈未来。从小事上到大事，都是如此。不了解一个人的过往，就无法对他的未来做出任何预判。不了解一家公司的过往，就不能投资于它的股票，去赌它的未来。不了解一个城市的过往，就无法判断它的发展方向和产业走势同样，没有系统性的了解一个国家的过往，当然更加无法理解它的当下和未来。任何一名宏观经济学家，首先必须是历史学家，必须有自己的大历史观，建立自己的历史观察视角，这才能由古及今，推演未来。就我个人来说，我使用“社会动员”视角进行观察和预判，能够形成完备的逻辑闭环，经得起最严谨的推敲。我使用这一套方法论，可以有效的分析公司，分析城市，分析产业，并管理项目。所以我15年的投资和项目管理生涯，一宗亏损项目都没有。后来我将这套方法用于研究宏观经济，用于观察中国历史并判断未来，也没有过什么大的错误。在这个角度上，对中国大陆那些历史水平只相当于初中生的田园经济学家，国际上那帮没有任何历史观察视角和方法论的左派经济学家，我从来都是不屑一顾。

#历史观 #宏观经济学 #投资 #国家发展 #个人观念 #理解未来