《我在高盛的經濟預測法》，是一本有趣的經濟類書籍，是作者多年實踐經驗的總結。那麼，我讀過此書的最大感想就是：在經濟進入衰退之後的殘局中，這本書的作者就是足以應付這樣殘局的預測大師。
　　在這本書裏面，作者舉了一個阿珂姆襯衫店的實例，來説明他所發明的那個經濟預測法。
　　從原始數據來看，2001年至2003年間，阿珂姆襯衫店的銷售量是逐年增長的。由此，我們自然可以得出經濟形勢很好的判斷。那麼，如果我是這家商店的船長，我們當然應該決定增加進貨，擴大銷售。當然，如果經濟轉入衰退，我們會遭受重大的損失。但是從銷售數據來看，經濟怎麼會轉入衰退呢？
　　令人感到驚訝的是，作者運用他的專業方法進行分析之後，卻得出了銷量增長率是在逐年降低的相反結論。更重要的是，作者運用他所總結的獨特的預測法來分析。實際上，在2001年至2003年之間，經濟的前景已經註定要進入衰退了，此時擴大業務，必然會在將來遭到重大的損失。而運用作者的預測法，則可以提前覺察出消費支出增長率的減緩，從而就可以及時避開這輪衰退所帶來的損失了。
　　在觀察阿珂姆襯衫店的銷售數據時，是什麼使我們得出了錯誤的觀點呢？作者例舉了一些原因，例如説：每年的換季期，襯衫的銷售量會猛增。另外，聖誕期間，人們會大量購買襯衫做為禮物贈送親友，也使得當期的銷量大增……。所以，直接以原始數據所繪成的圖表，不能消除如此之類的許多“噪音”，使得我們無法直觀地判斷出正確的經濟趨勢。
　　作者的方法是，使用專業的統計方法對原始數據進行調整，過濾掉那些“噪音”之後，再繪製成圖表之後，就容易看出大趨勢了。
　　但是，假如我們是一家零售店的老闆，即使我們不懂得高深的數據處理技術，卻因為我們熟悉這個行業，成年累月地在這個行業辛勤工作。我們豈不是也必定可以及早覺察出經濟趨勢的轉向嗎？就好像是一位老船長，憑藉多年的航海經驗，總是可以提前預感到暴風雨的來臨。
　　另外，如果我們也與作者一樣，是一位零售業的分析師，我們整天接觸成千上萬家的零售商店的數據，固然每一份數據都有較強烈的“噪音”，但是，綜合許多份不同商店在相同時期的不同數據，我們豈不是也能夠覺察出趨勢的轉變嗎？就好比是不同偏見的辯論，總是可以衝撞彰顯出唯一正確的真理。
　　在任何一種工作中，經過長期的實踐，總是會總結出一些實用的工作方法的。而外行人根據普遍的常識卻很難理解這些特殊的方法。在我們外行人看來，即使實踐證明這些專業方法是有效的，但是，我們難道不是總是可以有更符合常理的其他方法嗎？那些更符合一般常理的方法更容易被我們理解，難道不是更好的方法嗎？
　　就好像是在一盤剛剛開始的棋局中，我們擁有那麼多的機會，我們擁有那麼多的工具，何不隨意選擇我們最喜歡的那個方法呢？
　　另外，在這本書裏，作者又舉了一個實例。這個例子，可不是一家小小的零售店了，而是一家大公司愛佩斯化學公司。瑪麗女士是這家大公司的一位統計員。她的老闆交給她一項任務，要求她對公司的塑料製品的未來銷售情況做出一個預測。
　　根據作者的描述，這個案例最適合應用他的那個預測法了。根據相關的公司銷售記錄，可以繪製出歷史銷售序列，再根據相關的國民消費支出資料，又可以繪製出消費支出序列。經過這兩個序列的對比，可以證明作者在本書中提出的那個重要結論：消費支出，是決定一切經濟生産活動的最關鍵因素。消費支出的變化，總是會引起其他所有經濟序列的相應變化。於是，根據作者所述，在他的幫助下，瑪麗女士成功地完成了老闆交給她的預測任務。
　　瑪麗女士只是大公司裏面的一位卑微的統計員，她不可能像阿珂姆襯衫店的店主人那樣熟悉銷售業務，因而也就無法憑藉自己的經驗去預感經濟的走勢。甚至於，瑪麗女士也無法像本書的作者那樣，接觸到海量的銷售數據。雖然瑪麗女士可以詳盡地佔有本公司的歷史數據，但也僅僅只能主要利用本公司的數據而已。所以，相對狹窄的工作環境限制了瑪麗女士可以選擇的方法。那麼，運用更為晦澀的專業方法，對較為貧瘠的數據進行更為有效的利用，似乎才是唯一可用的工具。
　　我們大多數人在職場上所遇到的實際情況很可能更類似於那位瑪麗女士，或者説，我們大多數人必須要從瑪麗女士這樣的職位做起。我們的視野是受到拘束的，我們的活動餘地是極為有限的，而我們能夠運用的資源，幾乎從來是不會令我們感到滿意的。那麼，基於長期經驗而形成的那些職業方法，就是唯一可以幫助我們的津渡川筏。