大多数消费品的生产商，可以在个人消费支出或零售销售序列中，找到某部类或某具体子类的指标，作为预测本企业产品销售周期性变化的领先指标。（参见附录C中美国经济分析局的相关数据序列分类。）

　　如图15-2所示，住房成交量是地面装饰店零售销售的较好领先指标，对生产类似产品的公司来说，住房成交量也可以作为预测这些公司销售额的可靠指标。图15-8描绘了自1968年以来住房成交量与地毯、家具等行业的工业生产，从图中可以发现，前者也能成功地预测后者。地毯和家具等产品的工业产出是一个易变的序列，但这个序列总是跟随着住房成交量增长率的上升和下降而变化，图15-8清晰地说明了这两个序列在历史上周期性波动的波幅和波长。

　　类似地，资本品的生产商，比如建造厂房和办公楼的建筑商、生产机器设备的企业等，可以追踪消费支出，或某类产品的零售销售额，作为自己业务变动的领先指标。图15-9对比了耐用品消费支出同比变化率和金属加工设备的工业生产变化率，其中，金属加工设备指在汽车、家用电器等耐用品生产和装配过程中使用到的金属冲压、弯曲、成形等加工设备。

　　需要再次说明的是，消费品销售额和资本支出（即生产这些消费品所需预先建造的厂房和生产设备）之间存在逻辑上的因果关系，而这又表现为明显的领先或滞后关系。因此，建造厂房和生产设备的企业，可以使用对应的消费支出变化，作为一种领先指标，来预测资本支出部门周期性波动的未来走势，尽管人们对这种做法仍存在争议。

　　如图15-10所示，对于发电机、汽轮机和输变电设备等表面上与消费支出无关的资本品，消费支出作为经济中的主要领先指标，可以用来预测这些资本品生产部门的周期性变化，因而应该受到监控。原因很简单：消费需求的上升或下滑通过一定渠道作用于消费品和服务的生产，接着影响到用于生产这些产品和服务的建筑物和机器设备的需求，并进一步对电力设备需求造成影响，因为所有经济产出的生产都离不开电力。

　　上述分析表明，大部分情况下，我们可以应用演绎推理，再加上以图表形式表述的经验证据，预测企业产品需求周期中即将出现的拐点。尽早地预测拐点能够为企业经理争取一些必要时间，使他们能够及时地改变业务计划，从而避免在经济峰顶时生产过多产品或在谷底时过多地削减产量。即使存在因果关系的两个微观经济序列同步变化，而不是一个领先变化、另一个跟随变化，考察过去20年、30年或40年的经济周期对一个企业的影响，仍然会给人们带来较多的启示。可以肯定的是，这种观察比起大多数管理者只依赖直觉来分析经济波动的做法，要好得多。各行业的波动模式以及波动的时间顺序，在过去几十年周而复始的经济周期中表现出高度一致，通过观察并采用经验研究方法来衡量这些模式和顺序，管理者和投资者一定从中受益匪浅。