主流实证经济学的又一次胜利——2003年诺贝尔经济学奖述评，本文主要内容关键词为：述评论文,实证论文,经济学论文,主流论文,诺贝尔经济学奖论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
瑞典皇家科学院2003年10月8日在斯德哥尔摩宣布，将本年度诺贝尔经济学奖授予美国经济学家罗伯特·恩格尔(Robert F Engle)和英国经济学家克莱夫·格兰杰（Clive W·Granger，以表彰他们分别建立了分析经济时间数列的“随时间变化的易变性”(time-varying volatility，即ARCH）和“共同趋势”或者称作“协整”（common trends，或者cointegration）这两种新的理论与方法，从而给经济学和经济决策产生了巨大影响。
罗伯特·恩格尔于1942年出生在美国纽约州的Syracaus，1969年获美国康乃尔(Cornell)大学经济学博士学位，其大部分职业生涯在加利福尼亚大学圣迭戈分校任教，目前是该校的荣誉（退休）教授以及纽约大学金融学讲座教授。克莱夫·格兰杰于1934年出生在英国威尔士的Swansea，1959年获英国诺丁汉(Nottingham)大学经济学博士学位；有意思的是，他的大部分职业生涯也是在加利福尼亚大学圣迭戈分校度过的，他目前是该校的荣誉（退休）教授。
一、时间数列分析的有关问题
（一）时间数列资料的特点
时间数列分析旨在研究变量的过去模式并利用其信息推断未来行为的某些特征。在不可控环境下产生的时间数列资料，同一变量不同时间的观察值之间一般并不彼此独立，其关系取决于观察值在时间数列中的位置。
对一个实际观察到的时间数列
,t=1,……,n，则是某个概率模型的结果：
但是，时间的作用可能表示为f(t)，即表现出时间趋势和
的共同影响，如一个时间数列的经济现象可能既受长期变化和季节变异的影响，即f(t)，也受其他振荡因素和不规则变化的影响（即)。一般来说，按其作用的不同，经济方面的时间数列观察值可以被区分为不同类型的演化，其组成包括：(1)趋势，即按某一方向保持长期的逐渐变化；(2)循环，即准周期运动，从增加到减少或者相反；(3)季节性变化，即按一周、一月或者一个季度出现规律性变化，或者与季节和人类行为相关的其他变化；(4)随机变化，即各种事件对观察值的影响，被认为具有稳定的概率。
（二）时间序列的非稳定性
非稳定性时间序列(nonstationary time series)指的是：序列的行为表现出好像没有固定的均值但又呈现有规律的运动，即出现某种“趋势”。事实上，除了物理数据以外，很少时间序列呈现完全意义上的稳定性。非稳定性时间序列可能存在单位根(unit root)。这对模型的假设检验、模型估计、预测以及控制都具有重要的意义。对稳定性时间序列而言，随着时间的推移，振荡的作用逐渐减弱，过程具有回复到均值的趋势；但具有单位根的非稳定时间序列则意味着：随着时间的推移，振荡作用持续，不会完全回复到过程的均值。
（三）关于协整关系
协整(cointegration)是近20年来最重要的经济计量学概念，它是用于研究时间数列非稳定性(nonstationarity)变量之间关系的重要的经济计量学理论和方法。Engle和Granger(1987)指出，两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。假如这样一种平稳的线性组合存在，这些非平稳（有单位根）的时间序列之间被认为具有协整关系。这种平稳的线性组合被称为协整方程，它可以被用来解释变量之间的长期均衡关系。
协整的经济意义在于：两个变量，虽然它们具有各自的长期波动规律，但是如果它们存在协整关系，则它们之间存在着一个长期稳定的比例关系；反之，如果两个变量具有各自的长期波动规律，但是它们不是协整的，则它们之间就不存在着一个长期稳定的比例关系。
传统的经济计量学建模理论是从已经认识的经济理论出发选择模型变量，建立的回归往往是伪回归(spurious regressions)，其残差是非平稳的。而协整理论从理论上提供了对建模合理性的支持，而且从变量之间是否具有协整关系出发选择模型的变量，其数据基础是牢固的，统计性质是优良的。因此，在建立模型之前应先对各时间序列的单整阶数进行检验与判断，并对它们之间的协整关系作检验与判断。
二、恩格尔的主要贡献及其应用
恩格尔的贡献在于建立了分析和预测经济时间数列随时间变化的易变性理论和方法。除此之外，他还和格兰杰一起，发现和建立了时间数列分析中划时代的协整理论(Engel and Granger,1987)。
金融市场的随机变化随处可见，如股价、期权、汇率等，这就是所谓的“变易性”(volatility)。市场波动往往有一定周期性，相对平静的时期过后，就会出现剧烈波动的特殊时期。经济学家一直努力尝试设计一套统计模式，以分析和预测经济变化的规律。传统的主流经济计量学模型只能解释随时间变化的变易性的一部分，大部分变易性都淹埋在模型的随机误差项（即模型1中的之中。在模型1中，随机误差的方差期望值被假定为常数，但现实中的时间数列由于随时间变化而出现变易性，其方差是可变的。恩格尔在20世纪80年代创立了一种被经济学界称之为“自回归条件异方差”（autoregressive conditional heteroskedasticity，即ARCH模型）的理论模式，并提出了根据时间变化的易变性进行经济时间数列分析的方法(Engel,1982)。恩格尔认为，特定经济计量模型中某一时期随机误差的方差完全取决于前一期的实际随机误差，因此，大方差后面一定是大方差，小方差后必定出现小方差，即剧烈波动后面一定还有剧烈波动，反之亦然。在随后的研究中，他与合作者一起进一步完善了ARCH模型，建立了“一般自回归条件异方差模型”，即GARCH模型(Engel and Bollerslev,1986)。GARCH模型认为，某一时期随机误差的方差不仅取决于其前期的实际随机误差，也取决于以前各期的方差。
恩格尔的理论和方法可以说是这个领域的一大突破。他发明的这套经济计量模式，可以描绘随时间变化的经济趋势。恩格尔将他的理论和方法首先用于通货膨胀的研究，随后被大量地用于对金融市场的分析。在理论研究领域，这种模式已经成为学者们的理论工具，对经济学认识复杂的经济系统产生了深远的影响。比如，将恩格尔的模式用于对金融市场的研究，建立了金融产品的定价模型：特定股票的预期回报取决于其股票收益和市场投资组合之间的协方差，即由1990年诺贝尔经济学奖获得者Sharp建立的CAMP模型，而且已经成为金融分析师们研究资产价格和估计投资风险的必不可少的工具；期权价格取决于资产回报的方差，即1997年诺贝尔经济学奖获得者Scholes等所建立的Black-Scholes模型。在应用领域，恩格尔的模型被广泛地用于银行和其他金融机构对“险值”(value at risk)的估算，巴塞尔准则中关于银行资本金和风险控制的方法就使用了恩格尔的模型。现在，恩格尔的GARCH模型已经成为金融部门以及其他部门进行风险估算的不可缺少的工具。
三、格兰杰的主要贡献及其应用
许多宏观经济时间数列都具有非稳定性的特征，比如，国内生产总值(GDP)变量遵循某种长期变化趋势，其短期波动影响它的长期水平。与稳定性时间数列不同的是，非稳定性时间数列并不呈现明确的趋势，不会回复到某一给定的趋势或者固定的均值。但长期以来，经济学家都利用处理稳定性数列的标准经济计量方法分析非稳定的时间数列。格兰杰在1974年发现，用传统方法分析非稳定性变量之间的关系，会使那些本来完全无关的变量之间呈现出显著性统计关系，其结果将会误导决策者(Granger and Newbold,1974)。在本文的模型1中，如果误差项是非稳定性的，就会出现这类问题（即模型估计值的检验将使那些本来为零的参数变得具有统计显著性）。解决这类问题的传统方法是利用差分法。但是，如果变量之间确实具有长期稳定性关系，差分法分析的结果就是可靠的；相反，即便变量之间具有短期稳定关系，其结果并不能反映变量之间的长期关系(Granger and Joyeux，1980)。
1980年代以来，格兰杰的研究建立了解决非稳定性时间数列的理论和分析方法，综合考虑了短期和长期之间的差别。他研究发现，两个或两个以上的非稳定时间数列的特定组合可能是稳定的(Granger,1981)。事实上，主流经济学理论对此已经预测：如果两个经济变量之间存在均衡关系的话，它们可能在短期内背离这种均衡，但在长期内将作出调整回复到均衡状态。格兰杰将非稳定性变量之间的稳定性组合称之为变量之间具有协整(cointegration)关系。
格兰杰还证明了协整变量之间的动态关系可以表示为一个所谓的“误差矫正模型”(error-correction model)。这一模型不仅具有统计先进性，而且具有重要的经济学意义。比如说，汇率和价格之间的动态关系同时受两种力量的驱使：收敛于长期均衡汇率的趋势，以及这一收敛路径过程中的短期波动。他和恩格尔还建立了强大的统计方法，用于估计和检验变量之间的协整关系，特别是对协整向量自回归模型(VAR)的二阶段估计法(Enle and Granger,1987)，从而使协整理论完全进入经济学研究的实践。格兰杰还进一步完善了协整理论及其分析方法，建立了分析季节性协整关系的季节性协整模型(seasonal cointegration)，以及只有在离差超过某一关键值以后才收敛于均衡的临界协整模型(threshold cointegration)。
格兰杰的贡献改变了经济学家对经济时间数列分析的基本方法。协整分析已成为目前经济动态模型分析的基本手段，特别广泛地应用于经济系统的变量具有以下特点的领域：短期变化受巨大随机波动的影响；长期变化由经济均衡关系同时决定。由于收入、消费、价格水平和国内生产总值等许多宏观经济变量总是具有同向变动的趋势，但变量之间又具有非稳定性关系，所以，格兰杰的“发明”目前已经成为西方国家的中央银行、财政部、学术界和金融市场的研究人员最常用的理论和方法。
四、结论与启示
诺贝尔经济学奖自1969年首次授予丁伯根和弗瑞希这两位经济计量学家以来，整整35年。这期间，经济学方法论特别是经济计量学领域获得这一最高奖项的人占各分支学科的比重最大。粗略统计，至少有5届8人直接因为在经济计量学领域的成就而获得诺贝尔经济学奖，是获奖人数最多的单个经济学分支学科，仅在过去的4年中就有两届共4人获得此项奖励。如果加上其他经济分析方法（如投入产出、国民收入核算等），其获奖的届数和人数都占一半左右。仅从这一点来看，说明方法论对一门科学的发展是何等的重要！
今年的获奖领域再次表明，经济学作为一门科学的实证化趋势更加明显。事实上，实证分析是经济学作为科学的本源，是主流经济学的传统。经济学的任务并不是（起码主要不是）告诉人们应该怎么做，而是认识经济系统的变化过程和行为特征，认识已经发生的经济事件并根据其系统的演化规律，尽可能准确地预测系统的可能变化方向，为经济决策提供参考。经济学要更好地完成它“分内”的工作，就需要强大的理论和方法论作支撑。主流经济学过去百年的发展历史以及诺贝尔经济学奖过去35年的授奖情况向我们昭示了一个基本的道理：经济学要更好地认识复杂的社会经济系统，就必须不断完善其理论和方法论。恩格尔和格兰杰今年的获奖，就是主流实证经济学的又一次胜利！