經濟預測更像是玄學？為何不要過度解讀鮑威爾的談話
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上禮拜FOMC會議過後，多數人認為美聯儲的談話依然鷹派，鮑威爾暗示短期內不會降息，也考慮有必要的話會維持在高檔很長的時間，股票市場隨之大跌，債券利率再度上升，似乎美聯儲真的打算讓經濟陷入困境才肯罷手⋯⋯但經濟衰退真的是美聯儲的目標嗎？
我們看聯準會官員一年前，也就是2022年9月對未來的經濟預測
根據最新釋出的利率點狀圖，多數投票委員同意今年(2022)將基準利率升至4.25%以上，顯示11月份可能連續第四度升息3碼。聯準會預估這波升息循環到頂時間落在明年，終端利率預估中值上修至4.6%，高於之前市場預計的4.5%。
聯準會還更新經濟前景，官員們一致預測，2022 年美國國內生產毛額 (GDP)增長將大幅放緩至0.2%，遠低於6月份預測的1.7%，而2023年和2024年 GDP 成長率預估值分別下調至1.2%和1.7%。
同時，伴隨著聯準會大舉升息，聯準會將明年失業率估值將從目前的3.7%升至4.4%，將今年整體個人消費支出物價指數 (PCE)預測值降至5.4%。不包括食品和能源在內的核心通膨率今年則下修至4.5%，2023年核心PCE預測值為3.1%，預估最終2025年整體通膨率才會回落至聯準會2%的目標。
將去年的會議紀錄與一年後的現狀進行比較：
1.升息循環到頂時間落在明年，終端利率預估中值上修至4.6%
現為5.25～5.5%
2.GDP 成長率預估值下調至1.2%
現為2.1%
3.失業率估值將從目前的3.7%升至4.4%
現為3.8%
4.美聯儲最看重的Core PCE 預測中位數為3.1%
現為4.2%
今年尚未結束，經濟數字仍有趨勢改變的可能，但以目前的趨勢判斷，去年的預測都跟現在的情況差異不小，那怕利率超過5%，美國基本上進入一個經濟穩定發展的狀態，而不是接近衰退的階段，軟著陸的機率甚至在上升。很多人認為打壓通膨必然引來經濟衰退，然而通膨受到控制，經濟仍在成長，這代表什麼？
代表美聯儲兩年前對於通膨的誤判後，現在對於利率的調整比以往更為靈活，他們注意到今年核心PCE比預期高了一些，雖然下降的趨勢很明顯，卻沒有想像的快，因此決定繼續提高終端利率。
鮑威爾這次的談話提到：有必要的話會將利率維持在高檔足夠長的時間，這句話本身並不鷹派，而是美聯儲確實正在這麼做，只是重複以往的論述。原本終端利率預估不會超過5%，現在卻超過了，不是美聯儲刻意要打垮經濟，而是核心PCE確實沒有如預期下降到3字頭，同時失業率以及GDP都沒有顯示出經濟衰退的訊號，顯示還有升息的空間，也打臉去年官員的預測，他們完全是依照現有的數據做判斷(雖然經濟數據是兩個月前的數字)。
9/29會公布8月核心PCE，市場的共識為3.9%，如果通膨下降的速度不如共識，甚至死灰復燃，當然要繼續升息，但這種可能性很低（鮑威爾沒有說可能性很低，但通膨持續下降已是市場共識），鮑威爾只是透過這種方式跟市場溝通升息的條件為何，但很多人卻解讀為美聯儲無論如何都要繼續升息，我認為這種過度解讀是不必要的，投資人看到鷹派與鴿派言論同時出現時，還是傾向把鷹派的言論放大檢視。
假如核心PCE如美聯儲預期，年底到了3.7%，考慮數據有兩個月的滯後性，明年初的利率決策就有降1碼的空間，以符合目前1.5%的實質利率，並且逐漸降息。假設美聯儲認為經濟成長良好，失業率也沒有上升，是否有可能再升息？
我認為只要通膨維持在下降的趨勢，升息依然是不必要的，我們應該回歸初衷問升息目的為何？當然就是為了打擊通膨，如果未來一年的通膨下降趨勢已不可逆，為什麼還要升息呢？這是充滿矛盾的行為，且過去這段時間，美聯儲已經證明他們是有很高靈活度的，如果數據支持停止升息甚至降息，若沒有強烈的反對證據，他們不會自掘墳墓，美聯儲官員的智慧不會比華爾街平均來的差，政策轉彎可能會很迅速。
我在粉專做了以下的分析
Redfin公布的八月租金要價與去年同比為負0.1%，雖然年初至今租金要價看似有所上升，但根據以往經驗，這種上升多是季節性因素造成，21～22年沒有明顯季節性的快速上升屬於非常不尋常的變動。Zillow八月的租金年化指數為3.25%，同樣在大幅放緩。
核心CPI中的租金年成長率為7.25%，占比42%，考慮到實際租金與要價的大約有半年至一年的滯後，因此可以合理預期未來半年至一年的租金通膨率會逐漸縮減至0%，排除租金的核心CPI正好是2%，聯準會很有可能已經達到他們想要的長期通膨目標。
美聯儲官員的預測不會做為正式利率決策的參考，否則現在的利率就不應該超過5%，因為多數官員一年前並不認為利率要上升到5.5%才能抑制通膨。美聯儲只看當時握有的經濟數據，如果數據不支持升息，他們不會輕舉妄動，反之，當經濟已經明顯放緩，通膨大幅降低，他們也會積極考慮降息，一切都是數據說話，這是我對美聯儲利率決策的基本判斷。
經濟學不是純科學，沒有只要發生了ooo就會引發xxx的必然性，多數時候兩個事件只是具有相關性，不是因果性，在特殊的條件下，相關性可能會失準。
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