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2011诺贝尔经济学奖:萨金特与习默思

(2011-10-19 11:51:17)
标签:

诺贝尔经济学奖

萨金特

习默思

宏观

杂谈

分类: 稀缺的大师

2011年诺贝尔经济学奖介绍

@李华芳

 

Thomas J. Sargent
Photo: NYU Stern
Christopher A. Sims
Photo: Denise Applewhite, Princeton University

Thomas J. Sargent

Christopher A. Sims

The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2011 was awarded jointly to Thomas J. Sargent and Christopher A. Sims "for their empirical research on cause and effect in the macroeconomy"

萨金特(T. Sargent)和习默思(C. Sims)因实证检验经济变量与宏观经济运行的相互关系而获2011年诺贝尔经济学奖。一般来说,宏观经济学家的任务是解释各种经济变量随时间变化如何影响经济运行,以及这些变量在不同的经济政策和经济环境中会发生怎样的变化。实际上,宏观变量由于数据通常是总量数据,例如人口,GDP,失业率,通胀率等,被认为缺乏微观基础。更困难的是确定这些变量之间的因果关系,这就需要实证检验。

学者埋头解决这些学术上的问题,而决策者会根据这些研究成果来应用到现实的经济政策中,这里的矛盾之处在于学者的研究可能会受到被自己影响的政策的后果的影响。但如果学者足够理性,应该也能预期到这种影响。所以“预期”就是一个重要的影响宏观政策的变量,但却很难被衡量。而要制定经济政策必然要对未来有所预期。但正如刚才提到的这种预期的预期的影响,有几个问题要回答。比如你观察到的经济事件是不是独立的?连续性的经济变化是因为政策变化导致的么?或者说是反过来?如此一来,要做个经济决策的确不容易。萨金特和习默思为学界开发了现在已经成为标准的工具,尽管采用的方法不一,但可以作为互相补充。

与一般人以为这与现实无关不同,两人发明的工具早已被用于日常的政策制定中,也深刻影响了现实的公共政策。严格来说,诺贝尔经济学奖除了在理论上具有创新外,其隐含的现实政策意义必然十分巨大,而且已经对现实产生重大影响,才会入选。萨金特作为全球引用率靠前的学者,在宏观经济学领域苦侯诺奖也早已经很多年了。

2011诺贝尔经济学奖:萨金特与习默思

还有人说这次诺奖只奖技术,而不是理性预期思想。这么说的人,对思想和技术之间的关系可能有误解。不管是萨金特,还是习默思,都是为了解决宏观经济上理性预期所产生的问题,而开发了一系列工具。理性预期逐渐融入宏观经济学有一条很清晰的路径,这一路的最早的先行者是1976年诺奖得主弗里德曼,当然也有人说应该是1974年的获奖者哈耶克,但弗里德曼与哈耶克在这个问题上体现了芝加哥学派与奥派的差异。而理性预期学派是芝加哥传统的延续。例如1995年获奖的理性预期学派的大师卢卡斯,正是芝加哥大学的教授。2006年获奖的菲尔普斯也为此做出了贡献。

萨金特对理性预期思想做出了重要贡献。理性预期大致是说不管是家庭也好,企业也好,市场的参与者不会犯系统性的错误。也就是说,你的预测可能出现偏差,但不能一直都是错的。这一思想也为“有效市场假说”提供了信念支持。而萨金特的重要之处在于将理性预期整合到宏观经济学的实证分析中。这意味着研究者可以用统计手段来检验关于理性预期的假设,尤其是利用萨金特的方法,研究者可以基于微观基础来定位和结构模型来检验宏观经济运行,这不仅在理论上让萨金特的动态宏观经济学能找到结合当期和下一期之间的联系,找到所谓宏观经济学的微观基础;而且一旦可以这么做,对宏观经济政策的制定者就有很大的吸引力,因为决策者可以根据检验预期的结果来调整相应的政策,这在实际经济政策中发挥了巨大影响。

习默思的主要贡献则是向量自回归(VAR, Vector Auto Regression)方法,并以此方法来分析经济如何受短期经济政策变化等因素的影响。习默思以前的宏观计量主要用结构模型,但模型使用的联立方程包括各种变量和参数,但变量本身的变化就可能导致参数的变化,例如不仅变量值的变化有可能导致参数变动,也有可能变量数目的增减也会导致变动,所以一个自然而言的问题就是:能不能估计出这些参数?这正是VAR试图解决的问题。

简单来说,变量太多的话,估计就很困难。传统做法是利用排除法,将某些变量排除后是估计变得可行。当然经济学的确经常使用“假定其他条件不变”的假设性约束,但这一切在引入理性预期后就变得不太可能了。因为预期受到所有变量的影响,这样即使你排除了一个变量,也会影响预期,而且你如果你本身要估计预期的影响就不能在结构模型中排除预期这个变量。那么该怎么办呢?

习默思的方法不是通过排除变量来进行,而是换个视角:放弃结构模型,用更简化的模型作为进行估计的基础。将结构模型中的内生变量通过外生变量来表示,然后将模型简约化,这就是向量自回归方法。也就是说,在引入预期后,习默思的VAR方法让估计上一期的某一个政策冲击对当期产出的影响成为可能。这一方法的政策效应是显而易见的,例如之前要估计财政政策和货币政策冲击对宏观经济的影响很困难,但现在能估计政策冲击引起的产出变化。

尽管萨金特与习默思采用的处理预期的方法有所不同,但都为理性预期学派的发展和壮大做出了不可磨灭的贡献。而且更加重要的是,这些技术性的贡献背后都有重要的思想基础以及政策含义,要剥离研究的技术方法和思想,要么如习默思后来的工作所呈现的是一种“理性的疏忽(Rational Inattention)”,要么就是一种萨金特说的“系统性错误”。

本文参考了http://www.nobelprize.org/提供的背景材料:Scientific Background

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