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在经济学领域，短期预测会对政策部署产生重人影响，而围绕这些政策部署进行的资产配置会产生巨大价值，这是各人机构热衷做预测的原因之一。汽车，作为经济领域的重要产业自然也不能缺少预测。
为什么要做预测？电影《比利林恩漫长的中场休息》中有一句话说得好——“something is better thannothing”——有总比没有强。是的，做预测要强于不做预测。
在经济学领域，短期预测会对政策部署产生重大影响，而围绕这些政策部署进行的资产配置会产生巨大价值，这是各大机构热衷做预测的原因之一。汽车，作为经济领域的重要产业自然也不能缺少预测。
但不幸的是，人们往往是糟糕的预测者，如何能做出更准确的预测？，沃顿商学院教授菲利普·泰洛克的研究表明，某些专业预测人士确实具有远见卓识。泰洛克在过去10年中一直尝试找出原因，在他与丹·加德纳合著的《超预测》一书中，两位学者发现，出色的预测并不需要强大的计算机或深奥的方法，它需要的是从多种来源收集证据、注重概率思维、组建团队一起工作、记录预测得分，并且愿意承认错误、改变航向。
与其他领域相比，当前业内对国内车市的预测并没有在专业性上胜出多少，但这也并不妨碍一些专业预测人士能屡屡猜中结果。对于预测，汽车业内人和其他预测人士一样主要有五种方法：
第一种，统计法。通过对政府和企业收集到的数字和图表等原始数据进行分析，筛选得出潜在趋势。这种方法运用最多的是中国汽车工业协会和全国乘用车联席会。两个协会均可以从车企处拿到一手数据，即便是批发量，也能从每月的数据波动中窥测出潜在发展趋势。加之两大协会对车市政策、行情了解深入，其做出的预测比较有权威性。
第二种，走访调查。未来要发生什么，如果只坐在办公室或家里是很难窥知一二的，所以简单地采访相关人士、上网搜索资料、使用社交网络等等解决谁、什么时候、在哪里、干了什么、为什么要这么做这几个基本问题后，便可以着手准备预测类的文章了。当然，此种方法的前提是要对行业有深入了解，方可借助调查材料发表趋势观点，否则只能贻笑大方。
第三种，借古喻今。这种方法从根本上说是不准的，因为该方法的前提是，假设未来和过去是一样的，可是未来不可能与过去一样，所以无论多么有经验的专家或是多么复杂的统计工具所做出的预测也只能算是对未来的估计。
但人们总喜欢用发生过的事情来预测未来，感觉这样的预测会更有说服力。所以很多媒、体或业内专家喜欢用过去汽车市场发生的故事来预测当下，很多时候这种方法还挺有效。比如汽车下乡和1.6升及以下排量小汽车购置税减半政策出台后，车企和专业机构很多业内人士都预测当年车市会有大增长，事实也的确如此。在政策因素的刺激下，车市走向往往是最好预测的。
第四种，“情景预测”。这种手法常被用于经济学领域。经济学讲究建模，通过在特定条件下—个理论模型的建立来推导出一种结果。此方面最具典型代表的就是国家信息中心主任徐长明长期主推的千人汽车保有量理论。根据中国与其他发达国家在千人汽车保有量上的差距来推导未来中国汽车市场的增长空间有多大。
虽然有不少人对每年听一遍千人汽车保有量理论表示厌烦，但它却是汽车行业里唯一一个听上去还算有科学依据的理论，且从大势上看，徐长明的乐观预测就像任志强对楼市的乐观预判一样，很少押错。
第五种，也是最最有效的一种，就是如果有人从未体验过现代，那么你可以直接告诉他，现实是什么样子的，目前正在发生些什么。在对方眼里。你讲的就是未来。
这也是为什么中汽协、乘联会这样的专业机构每个月都要召开新闻发布会的原因——通过当月的数据分析，很多受眾都能从中品出未来车市的沉浮，汽车公司也会在这些数据报表中随时调整自己的季度任务。
19世纪法国有一位漫画家叫亚尔培·罗比达，他给许多抒写20世纪的小说配插画，主题包括未来是如何用电的、飞行机器、妇女解放以及其他远超于前的种种设想。这些事物在罗比达眼中虽然可笑至极，但鉴于所描绘的是我们的过去，而非罗比达的未来，所以在过去人眼中，罗比达的画就是一种预测，而且现在看来他预测的无比精准。
所以很多预测虽然有偏差或看上去可笑，一但当我们经历了一些和实际需求有偏差的情况后，总是能找到一些线索，一点教训，在偏差中无限接近规律，就汽车而言就是更加熟悉我们的市场变化，从这个意义上讲，无论哪种预测姿势对汽车产业的发展都是有价值的。
为什么要做预测？电影《比利林恩漫长的中场休息》中有一句话说得好——“something is better thannothing”——有总比没有强。是的，做预测要强于不做预测。
在经济学领域，短期预测会对政策部署产生重大影响，而围绕这些政策部署进行的资产配置会产生巨大价值，这是各大机构热衷做预测的原因之一。汽车，作为经济领域的重要产业自然也不能缺少预测。
但不幸的是，人们往往是糟糕的预测者，如何能做出更准确的预测？，沃顿商学院教授菲利普·泰洛克的研究表明，某些专业预测人士确实具有远见卓识。泰洛克在过去10年中一直尝试找出原因，在他与丹·加德纳合著的《超预测》一书中，两位学者发现，出色的预测并不需要强大的计算机或深奥的方法，它需要的是从多种来源收集证据、注重概率思维、组建团队一起工作、记录预测得分，并且愿意承认错误、改变航向。
与其他领域相比，当前业内对国内车市的预测并没有在专业性上胜出多少，但这也并不妨碍一些专业预测人士能屡屡猜中结果。对于预测，汽车业内人和其他预测人士一样主要有五种方法：
第一种，统计法。通过对政府和企业收集到的数字和图表等原始数据进行分析，筛选得出潜在趋势。这种方法运用最多的是中国汽车工业协会和全国乘用车联席会。两个协会均可以从车企处拿到一手数据，即便是批发量，也能从每月的数据波动中窥测出潜在发展趋势。加之两大协会对车市政策、行情了解深入，其做出的预测比较有权威性。
第二种，走访调查。未来要发生什么，如果只坐在办公室或家里是很难窥知一二的，所以简单地采访相关人士、上网搜索资料、使用社交网络等等解决谁、什么时候、在哪里、干了什么、为什么要这么做这几个基本问题后，便可以着手准备预测类的文章了。当然，此种方法的前提是要对行业有深入了解，方可借助调查材料发表趋势观点，否则只能贻笑大方。
第三种，借古喻今。这种方法从根本上说是不准的，因为该方法的前提是，假设未来和过去是一样的，可是未来不可能与过去一样，所以无论多么有经验的专家或是多么复杂的统计工具所做出的预测也只能算是对未来的估计。
但人们总喜欢用发生过的事情来预测未来，感觉这样的预测会更有说服力。所以很多媒、体或业内专家喜欢用过去汽车市场发生的故事来预测当下，很多时候这种方法还挺有效。比如汽车下乡和1.6升及以下排量小汽车购置税减半政策出台后，车企和专业机构很多业内人士都预测当年车市会有大增长，事实也的确如此。在政策因素的刺激下，车市走向往往是最好预测的。
第四种，“情景预测”。这种手法常被用于经济学领域。经济学讲究建模，通过在特定条件下—个理论模型的建立来推导出一种结果。此方面最具典型代表的就是国家信息中心主任徐长明长期主推的千人汽车保有量理论。根据中国与其他发达国家在千人汽车保有量上的差距来推导未来中国汽车市场的增长空间有多大。
虽然有不少人对每年听一遍千人汽车保有量理论表示厌烦，但它却是汽车行业里唯一一个听上去还算有科学依据的理论，且从大势上看，徐长明的乐观预测就像任志强对楼市的乐观预判一样，很少押错。
第五种，也是最最有效的一种，就是如果有人从未体验过现代，那么你可以直接告诉他，现实是什么样子的，目前正在发生些什么。在对方眼里。你讲的就是未来。
这也是为什么中汽协、乘联会这样的专业机构每个月都要召开新闻发布会的原因——通过当月的数据分析，很多受眾都能从中品出未来车市的沉浮，汽车公司也会在这些数据报表中随时调整自己的季度任务。
19世纪法国有一位漫画家叫亚尔培·罗比达，他给许多抒写20世纪的小说配插画，主题包括未来是如何用电的、飞行机器、妇女解放以及其他远超于前的种种设想。这些事物在罗比达眼中虽然可笑至极，但鉴于所描绘的是我们的过去，而非罗比达的未来，所以在过去人眼中，罗比达的画就是一种预测，而且现在看来他预测的无比精准。
所以很多预测虽然有偏差或看上去可笑，一但当我们经历了一些和实际需求有偏差的情况后，总是能找到一些线索，一点教训，在偏差中无限接近规律，就汽车而言就是更加熟悉我们的市场变化，从这个意义上讲，无论哪种预测姿势对汽车产业的发展都是有价值的。