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恩格尔和戈兰杰:二○○三年诺贝尔经济学奖获得者


□ 秦 朵


二○○三年十一月,瑞典皇家科学院决定将二○○三年的诺贝尔经济学奖授予美国纽约大学的罗伯特·恩格尔(Robert F.Engle),和美国加州大学的克莱夫·戈兰杰(Clive W.J.Granger),以表彰他们为分析宏观经济和金融时序数据所发明的统计方法。恩格尔教授发明的“自回归条件异方差(ARCH)”模式,对描述金融时序数据波动的多变性提供了一种简洁有力的分析方法。戈兰杰教授定义的“协整(cointegration)”概念则成为描述宏观经济时序中存在的长期均衡关系的主要手段。
戈兰杰毕业于英国诺丁汉大学数学系,博士论题属统计学范畴。博士期间便受聘为该系的统计学讲师。早在大学本科,戈兰杰就对经济学有了兴趣。但他介入经济学是在去美国普林斯顿大学经济系做访问学者时开始的。当时接受他的是著名经济学家奥斯卡·摩根斯坦(Oscar Morgenstern)。摩根斯坦受数学家冯·诺伊曼(Von Neumann)的影响,认为数学中的傅立叶分析法应对经济学有应用潜力。摩根斯坦安排戈兰杰系统研究谱分析对经济学的应用性,并引导他步入研究。在以后几年中,戈兰杰每年暑假都到普林斯顿大学经济系去访问。后来获得加州圣地亚哥大学经济系的聘书。在圣地亚哥,戈兰杰正式开始了教授经济计量学。在戈兰杰到任不久,经济系又连续招聘了几个经济计量学研究能力很强的助教,其中包括恩格尔,学术研究气氛与日俱增。几年之后,圣地亚哥大学的经济系便以时序领域的经济计量学研究而享盛名。
戈兰杰在研究如何将谱分析应用于经济数据的分析时发现,最困难的问题是如何对由谱分析得出的相图作出经济学解释。戈兰杰认为,由于经济中的每一变量(因素)的时序都是在多个变量的相互作用下生成的,因此,谱分析的重心应是多个时序间的交叉谱,而不是单个时序的单一谱。他就从考察两个变量时序间的交叉谱入手,试图通过交叉谱相图来推断出两者哪个是驱动变量(即自变量),哪个是随从变量(即应变量)。在考察中戈兰杰意识到,要确定变量间是否存在这种单向关系,首先必须设法排除这两个变量间以往可能发生过的相互反馈效应。换句话说,要想对交叉谱的相图作出经济学上的解释,就先要判别出所涉变量时序间的相互关系是单向的还是双向的。这就需要有一种统计检验法。诺丁汉大学的著名物理学家嘎博(Dennis Gabor),曾因发明全息理论而获诺贝尔物理学奖。戈兰杰向嘎博讲述了他遇到的难题。嘎博便向他推荐了数学家维纳(Norbert Wiener)的一篇论文,其中有维纳给出的随机过程间相互关系的因果性定义。戈兰杰在维纳定义的基础上,提出了如何对经济时序做因果性检验的具体方法。后来,著名经济学家西蒙斯(Christopher Sims)发表了一篇颇有争议的应用经济学论文,其中运用了戈兰杰提出的检验法,对若干宏观经济时序做了因果性判断。一些对西穆斯的结论持异议的经济学家指出,西穆斯得出的因果性结论并不是真正逻辑意义上的因果性,而只是“戈氏因果性”。从此,建立在维纳因果性定义基础上的统计检验法便以“戈氏因果性检验”驰名于经济学界。 ......
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