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本文节选自《认知世界的经济学》电子版：

来:第一步是设定理论假说，假设货币供应量的增速和房价有一定的关系，在货币增速高过某个程度的时候，房价就会普涨。第二步是解释这个假说，解释的原因可以是:货币供应量增速过快，就会造成社会上的货币增加，那么一定会有很多人手中有更多的钱了，他们就会给钱找去处，买房子就是其中一个去处，那么更多的人买房子，就会造成房价上涨。这就是第二步，解释原因。解释的过程中，一定要关注因果关系。第三步，是套用历史数据，针对这个模型进行检验。这个时候问题就来了，因为历史数据比较短，我们回顾历史，发现好像确实在2009到2010年，2015到2016年，各有一次货币增速比较快的情况，这么看，似乎这个模型有那么一点儿意思。但是这么短的历史数据是不足以支撑建立一个模型的，所以这个模型没法顺利进行下去，只能警惕地望着这个观点，提醒大家注意而已。这也是第三步，利用历史数据做检验过程中的坑。第四步是看检验结果。此时，哪怕历史数据能够完美地验证这个模型，我们依然不能肯定地说这个模型就是对的。举例来说，我们想研究医生的收入和医生的数量有没有关系，就可以用模型方法来研究。第一步是提出一个假设，说医生的收入和医生的数量正相关，如果医生的收

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入增长，会导致医生人数增长;如果医生的收入下降，会导致医生的人数下降。这就是我们提出的一个假说，是建立模型的第一步。第二步，我们需要解释这种假设，我们可以把它解释为因为收入下降，想要当医生的人变少，于是医生数量开始变少。如果医生的收入增长缓慢，就会导致医生与其他职业相比，没有那么大的吸引力，于是医生的数量增加也会比较缓慢。这个解释看起来是有因果性的。第三步，我们需要搜集一些数据，如近年来医生的收入水平变化，以及医生数量的数据。这种数据的取样范围可大可小，比如我以某个医院的医生收入和医生数量为例，或者以某个地区的医生收入和医生数量为例，都是可以的。这就是第三步，数据检验。第四步，我们需要查看检验的结果。假设经过检验之后，我们发现数据完全符合我们提出的假说。比如，前5年的数据显示，医生的收入一直在增长，医生数量也在增长，而后5年的数据显示医生的收入下降了，且医生的数量也减少了。此时，我们能够证明这个模型成立吗?这也是问题。我们会发现，哪怕数据非常符合假设，最终却并不能证明这个模型一定成立，因为统计数据只能证明两件事情同时发生了而已。举例来说，有没有可能后5年的时间里，刚好颁布了医生规定的新制度，

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要求所有的医学院毕业生，必须先度过几年的实习期才能成为医生，这种政策的发布会大幅压低新医生的数量。有没有可能是当地的医学院在改革呢?比如说专业变更，导致有几年招收的医学生数量比较少，结果毕业生的数量也少了，造成了医生数量不多。又或者是，当地的医院机构最近几年在改革，医生编制减少，造成医生数量下降，或者说分级诊疗制度开始推行，很多医生都从医院分流到社区诊所了，造成了被统计医院的医生数量减少。我们举例下来，会发现有很多很多种可能，在统计的这段时间内，很多因素都在发生变化，这就使得我们验证这个模型变得越来越复杂。所以大家一定要知道，模型不一定准确，即便拿历史数据检验时感党都对，也依然不一定准。其次，即便模型是对的，但在真的去用模型做预测的时候，依然可能会有各种各样的意外发生，导和致你的预测失败。举例来说，你是一家饭店的经营者，根据过往经验可以做出一个模型，比如说在春节期间，人们餐饮消费是当年的9月到12月之间日各消费量的4倍。如果平时每天的日营业额为1万元，那么到了春节期间，每日营业额将会暴涨到4万元。这个模型经过了5年的数据检验，都预测对了，所以你相信这个模型的准确性很高，于是决定参考2019

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