明白：计量经济学不是一门精确的科学？哈佛经济学家做出 ...

xubin · 发表于 2023-7-3 16:02:22

　　2003年诺贝尔经济学奖并没有涉及任何新的经济原则或理论。它将荣誉授予一种统计方法，这种统计方法给了计量经济学家男另个更为复杂的工具来分析随时间推移收集的数据，它被称为时间序列数据。这项新技术相对于现有的方法是一个聪明的改进复苏了某些时间序列分析。论文复刻https://www.macrodatas.cn/马克数据网，【让数据整理不再重复，让专注的人更专注】-专业的计量经济学的实证数据共享平台，包括论文复刻、省市县面板数据、工具变量等!

　　计量经济学不是一门精确的科学。哈佛经济学家詹姆斯·斯多克针对这一观点举了一个简单例子。他指出，美国国民收入至少在过去的100年里有明显增长，同时火星也一直在稳步缓慢地接近地球。因为这两个长期趋势，它实际上保证了一个简单的统计相关性，这个相关性会支持一种假说，即美国国民收入是由该国接近火星来决定的。

　　从这个例子中可以吸取一个教训，即统计分析不能不分青红皂白地加以应用这个例子中描述的数据，本质上是一个时间序列，因为观测是随着时间推移的每一年、每一季度、每个月，等等。当时间序列在很长一段时间向上或向下推移时，这里所描述的问题就会发生，一个统计学家称其为不稳定性。如果一个时间序列不稳定，它通常就没有一个固定的分布或意义。

　　统计最开始并不是设计于处理这种现象，但不幸的是，在经济学中这种现象却相当普遍。重要的是要记住，统计概念的最初发展未必基于人类经济行为，而是基于更客观的生物或机械过程，比如说抛硬币。在十次抛掷中正面向上的比例就是随机变量的一个典型例子，而随机变量就是统计学的基础理论。正面朝上的比例密切遵循统计的原则可以在完善、层次严密的定义内做出预测。

　　但这对股票市场或消费者支出也适用吗？这些显然不像抛掷硬币，因为它们受到人类行为的影响，形成了自己独特的模式。经济变量和经典的随机变量之间的差异问题是2003年诺贝尔奖获得者一一统计学家克菜夫WJ格兰杰和罗伯特恩格尔三世一极大的兴趣所在。格兰杰所做的，便是认识到这个差异，并提出更加自定义的统计方法毫不奇怪的是，许多经济变量，響人日，国内生产总值以及生产率，会随着时间的推移，一部分上涨，另一分书族，知农业的相对规模和1美元真正的价值。

　　因为这些长期趋势的存在即使不存在真正的因果关系，找到显著的统计相美性实在是大客易了，统计学家称之为例相关。这个间题使得人们很难采用特序列经济数据来可靠地测试哪怕是最基本的经济理论。一名训练有素的统计学家格兰杰，表明了经济学家可能会轻易地被这些非平稳変量所欺骗。

　　许多年前，凯斯提出了一个篇单的想法，即整个经济体的消费支出都主要由单个变量，即国民收入所确定。凯恩斯认为，随着国民收入的增加，消费也会相度增加。这一概念可以通过使用时间序列数据得到统计上的验证，人们也能找到一个强大的统计相关性，因为国民收入和消费这两者都已经上涨了很长一段时间。但证据一直让人们存疑，因为由于这两个変量不稳定，它也可以很容易地就变成一个假的统计结果。

　　因此，一些经济学家完全抛弃了时间序列，而另一些则运用简单的技术来避免非平稳数据带来的明显间题。一种方法是只考虑时间序列数据的同比変化。例如，通过调查1945-1946年收入的增加，引起了同一时期消费的增加，研究者能得出其他时期也存在相同的情况。这个简单的改变，将同级数据变化转化为年度变化，通常足以避免非平稳数据带来的问题。虽然这种简单的方法可以很好的运行，但从统计学的观点出发，这个方法并不“优雅”或复杂。格兰杰在1981年想出了一个与之相关但更好的解决方案。

　　如果人与狗是不相关的，那么我们不能在两条路径之间找到任何明显的关系。但是，如果狗属于这个人，那么他们的路径应该在很大率上一数，格兰杰指出，这两条路径是一个协整关系。格兰杰和他的同伴罗伯特恩格尔三世提出了试图找出协整存在的統计测试。然后轻简民他们建议用更好的方法来估计这些变量之间的关系。例如，如果我们知道，消费和收入是一个“协整”、那么它们之间的关系就可以用更合适的技术判断出来。

　　格兰杰使用了同样的想法开发出一个测试，察看一个变量是否能引起另一个变量发生变化，这被称应正两油为格兰杰因果关系检验并非所有的经济学家都热衷于与协整作用相关联的新方法诺贝尔奖获得者劳伦斯克菜因，特別担心这项技术可能会计产生误导性结果，因为他测试了一些并不一定符合最初经济模式的关系。正如他警告的，“协整技术…我想…可能会引起损害…连续的差异，正如在协整技术中所做的，可能会引入新的考关系，而这其中有一些我们并不希望在分析中出现。”

　　他承认协整方法能够“使分析变得简单”，但“世界并不简单他格兰杰和恩格尔三世成功地提出了融合早期的计量经济学技木这一重要问题。但无论一项新技术如何经常地在著名的学术期刊《计量经济学杂志》出现，最终的检验标准仍然是能否很好地解释历史和准确地预测未来。于这个标准而言，协整方法并没有与大多数计量经济学方法取得共识。命名任何一个因为计量结果面被专业界拒绝或者接受的经济理论都是困难的。计量经济学家知道，最新的统计方法最终都将被更新的方法所取代。

　　考虑到这点，在描述计量经济学的创新时，谦膨也许是最好的策略。“二战”期间，格兰杰和他的母亲在爽国剑析大学度过，和他的祖父母生活在一起。父亲参加过战争并且幸存下来，在一家果酱公司做销售员。格兰杰在数学方面很撞长，但他在学校的整体表现却并不出众，老师告诉他母亲，他没有成功的机会。这不是个很好的预测。

　　一个偶然机会，格兰杰决定学习统计学。因为在要求陈述职业生涯规划时，他发现因为口吃，他很难说出“气象学”这些词，而“统计学”能表述得很好。作为家族里的第一个大学生，格兰杰进入诺丁汉大学时最开始主修的是数学和经济学。第一年年末，他放弃了经济学，集中学习数学。1959年他完成了关于时间序列分析的论文，获得了统计学博士学位，这为他以后的工作莫定了基础。格兰杰被授予哈克尼斯奖学金，由此他得以前往美国，与爽斯卡莫根施特恩在一起工作，研究由约輸冯·诺依曼提出的一个时间序列的项目。

　　随后格兰杰回到诺丁汉大学，后来他接受了加州大学圣送戈分校的职位，学校希望他开设一门世界级计量经济学课程。这门课程最后取得了成功一一加州大学圣送戈分校的计量经济学小组最终在世界排名第三。“2003年诺贝尔奖宣布时，格兰杰还困惑，像他这样一个没怎么受过经济学科班教育的人都能获得诺贝尔经济学奖，这是什么意思？他想：“这是意味着我有某些发现？”他接受的唯一正式的经济学培训仅限于在诺丁汉大学本科期间所上的几个月经济学课程。当然，他在经济学领域有一些额外的阅读，也与经济学家有交往，但比起数学和统计学的正式训练，这个学术背景显得非常苍白。

　　他推测经济学可能“比起基本核心的东西而言，更重要的是涉及所必需的数学、物理学和化学等领域”。然而，描述经济理论的常见的含和功“可能是相当简单的，也不一定是得真实罗伯特恩格尔三世（2003年诺贝尔经济学奖获得者）有经济学家在大学任期内被否定，或者被建议不要申请终身取位，但很少有这一类的经济学家能坚持下去并获得诺贝尔奖这样的事发生在2003年的获奖者罗伯特恩格尔三世身上。

　　恩格尔说：“虽然麻省理工学院提拔我为副教授，但是很明显，我不获得终身职位。”认识到这一点，恩格尔开始寻找其他就业机会，他在加州大学圣迭戈分校找到了一份工作。此举对恩格尔是幸运的，因为他开启了一个与计量经济学家克菜夫格兰杰共同合作的机会。格兰杰和恩格尔合著了很多文章，解决了一些向题，这些问题后来被诺贝尔委员会所嘉奖。

　　2003年诺贝尔经济学奖的获得者都是时间序列分析的专家，他们每个人都专注于将经典统计理论应用到经济数据时产生的特殊问题。经典统计的一个重要假设是随机变量，就像那些扔硬币或者投掷色子的情况，有一个固定的平均值和方差。相同的假设被应用于计量经济学分析，但经济变量不像掷色子，它们不一定有一个固定的均值或方差。格兰杰的工作集中在平均值上，恩格尔的工作则集中在方差上。如果方差不是固定的，那么传统的时间序列分析可能会得到错误的结果，除非得到纠正。恩格尔就提了一种田作拱被型的纠正方法。

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