在美国，很多行业的大公司都没有严格的内部经济预测体系，实际上，这些公司主要依靠第1章描述过的臆测方法来预测。这就产生了一个重要的疑问：在可以获得统计资料的情况下，这些公司为什么不尝试着使用本书讨论的图表和基本方法，并以此为基础来进行预测呢？更不必说，它们会聘请专业投资分析师来帮助预测了。

　　答案很简单，历史上几乎没有宏观经济预测及其方法值得公司和投资者信任，从而形成一种对预测方法善加利用的氛围。简言之，由于公司和投资者不能获得可靠的、容易理解的宏观经济预测结果，他们也就不愿意试着进行微观分析和预测。

　　这些公司应该再次尝试着绘制图表，确立有根据的、简单的预测基本原则和方法，如本书提出的那些方法，让自己重新相信预测的可能性。与第二、三部分处理宏观经济序列一样，进行微观分析和预测时，绘制图表的过程必须从检验两个关键问题开始。

　　?被选经济数据序列和目标行业或公司销售额之间的可预测关系是否符合常理？根据常理，人们能否从直观上预测出二者存在因果关系？

　　?用图表描绘两个序列过去在重复出现的经济周期中的变化，该图表是否说明了两序列间存在明显的可预测关系，尽管偶尔有一些例外？

　　检验这两个假设的关键是，必须坚持第5章提出的绘图基本原则。

　　?使用与前一年相比的变化率绘制图表，以避免季节调整、使用与前一个季度相比的变化率而引起的波动、噪声等问题，这些问题使人们无法识别数据的基本趋势。

　　?如果有必要，应该使与前一年相比的月度数据滚动“滞后3个月”，而不是只计算1个月的数据。这种处理方法也能减少多余的噪声、使图表更能说明问题。

　　?如果两个序列的波幅（变化程度）差异很大，绘制图表时要使用两个刻度（左坐标和右坐标分别标出不同刻度），以便更好地比较两条曲线。

　　?根据纵轴刻度画出水平网格线，这样做有助于读取变化率，而根据横轴刻度画出垂直网格线，使每个时期一目了然。

　　?给横轴留下足够空间，以便描绘几十年、多个经济周期的数据。

　　利用图表确定两序列间是否确实存在长期因果关系，要求图表能清楚地描绘序列变化，而这些表面上看起来无足轻重的原则能确保图表达到这一要求。借助于数据收集服务、数据处理和作图工具等广泛应用的计算机软件，公司和投资者能很容易地做到这一点，因此，他们没有理由不使用本书提出的分析技术。