现代计量经济学与2003年Nobel经济学奖

关于现代计量经济学一、经典计量经济学能否将计量经济学理论方法分为“经典”和“非经典”或者“现代”？○经典计量经济学(20世纪30年代至60年代)R.Frish创立T.Haavelmo建立了它的概率论基础L.R.Klein成为其理论与应用的集大成者30年代创立、40-50年代发展、60年代扩张○非经典（现代）计量经济学（20世纪70年代以来）微观计量经济学非参数计量经济学动态时间序列计量经济学○国外学者使用“经典计量经济学”的概念•在DamodarN.Gujarati的《BasicEconometrics（4thedition）》(2001)中，“classicalmethodology”多处可见；•PaulA.Ruud2000年出版一本教科书的名称就是《AnIntroductiontoClassicalEconometricsTheory》；•2000年WallaceHuffman也出版一本教科书《ClassicalEconometrics》；•FrancoPeracchi在2001年的《Econometrics》中明确指出，该书提供了一个联系“classicaleconometrics”与最近若干年的新研究领域，例如非参数方法、平行数据等的桥梁。经典计量经济学与Nobel奖获得者•对经典计量经济学作出重大贡献而获得Nobel经济学奖的经济学家有6位。•经典计量经济学为经济学的发展作出了重大贡献，许多在其它经济学领域获得Nobel经济学奖的经济学家都成功地应用了计量经济学理论方法。TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1969forhavingdevelopedandapplieddynamicmodelsfortheanalysisofeconomicprocessesRagnarFrischNorwayJanTinbergentheetherlandsTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1973forthedevelopmentoftheinput-outputmethodandforitsapplicationtoimportanteconomicproblemsWassilyLeontiefUSATheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1980forthecreationofeconometricmodelsandtheapplicationtotheanalysisofeconomicfluctuationsandeconomicpoliciesLawrenceR.KleinUSATheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1984forhavingmadefundamentalcontributionstothedevelopmentofsystemsofnationalaccountsandhencegreatlyimprovedthebasisforempiricaleconomicanalysisRichardStoneGreatBritainTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1989forhisclarificationoftheprobabilitytheoryfoundationsofeconometricsandhisanalysesofsimultaneouseconomicstructuresTrygveHaavelmoNorway经典计量经济学创立建立第1个应用模型建立概率论基础发展数据基础发展应用模型TinbergenFrischHaavelmoStoneKlein建立投入产出模型Leontief二、微观计量经济学微观计量经济学•2000年正式提出微观计量经济学•“对个人和家庭的经济行为进行经验分析”•“微观计量经济学的原材料是微观数据”•微观数据是通过调查得到的•微观数据的显著增加使得微观计量经济学得到发展•J.J.Heckman和D.L.Mcfadden的基础性贡献•2000年以来关于微观计量经济学的研究形成高潮“Microeconometrics”“AdvancedMicroeconometrics”“AppliedMicroeconometrics”“TopicsinMicroeconometrics”“MethodsinMicroeconometrics”•最前沿的理论方法研究应该是关于微观计量经济学中的非参数和半参数方法PanelData（面板、平行数据）模型○4类模型•经典模型•变截踞模型：固定影响、随机影响•变系数模型：固定影响、随机影响•动态模型：固定影响、随机影响○研究重点•检验方法•估计方法离散数据被解释变量模型（ModelwithDiscreteDependentVariable）○离散选择模型（DiscreteChoiceModel）•一般离散选择模型•嵌套离散选择模型(Nested)•排序离散选择模型(Ordered)○计数数据模型（ModelforCountData）受限数据被解释变量模型(ModelwithLimitedDependentVariable)○选择性样本模型(SelectiveSamplesModel)•截断（Truncation）•归并（Censored）○持续时间被解释变量模型（ModelforDurationData）TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2000forhisdevelopmentoftheoryandmethodsforanalyzingselectivesamples”JamesJHeckmanUSA代表性获奖论文•“ShadowPrices,MarketWagesandLabourSupply”,Econometrica42(4),1974,P679-694发现并提出“选择性样本”问题。•“SampleSelectionBiasasaSpecificationError”,Econometrica47(1),1979,P153-161证明了偏误的存在并提出了Heckman两步修正法。TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2000forhisdevelopmentoftheoryandmethodsforanalyzingdiscretechoiceDanielLMcFaddenUSA代表性获奖论文•“ConditionalLogitAnalysisofQualitativeChioceBehavior”,FrontiersofEconometrics,AcademicPress.1974经济理论与计量经济方法的结合•“TheMeasurementofUrbanTravelDemand”,JournalofPublicEconomics3,1974，P303-328离散选择模型的成功应用三、非参数计量经济学非参数计量经济学•参数模型与非参数模型。•完全非参数模型与半参数模型。•单方程模型和联立方程模型。•随机设定模型和固定设定模型。•非参数模型的三大类估计方法：权函数方法、最小二乘估计、稳健估计。•主要是权函数估计，最常见的权函数估计是核估计、k近邻估计和局部线性估计。•目前研究的重点仍然是估计方法及其性质（例如半参数模型的估计、联立方程非参数模型的估计、窗宽、边界点等）。为什么没有获奖？•理论方法仍然处于发展之中•在应用领域没有大的影响与突破•从文献中很难发现某一个或者几个学者作出了突出的原创性贡献四、时间序列计量经济学时间序列计量经济学•现代宏观计量经济学的主要研究方向•金融计量经济学的主要研究方向•Engle、Granger、Hendry作出了最杰出的贡献现代宏观计量经济学的主要研究方向•宏观计量经济学名称由来已久，主要内容和研究方向发生了变化•经典的宏观计量经济学—宏观计量经济学模型理论•现代宏观计量经济学的主要研究方向——单位根检验、协整理论以及动态计量经济学•2001《JournalofEconometrics》100期纪念专辑C.W.Granger“Macroeconometrics––––PastandFuture”J.H.Stock“Macroeconometrics”•宏观计量经济学的前沿研究方向——结构变化的单位根和协整理论金融计量经济学的主要研究方向•计量经济学的一个相对独立的分支。•数据的充分性和可得性，提供了发展理论方法的条件。•金融市场时间序列数据的特殊性，为理论方法的发展提出了迫切需要。•金融市场分析的重要性，使得理论方法得到广泛的应用。五、2003年Nobel经济学奖RobertF.Engle（恩格尔）bornin1942(60years),inSyracuse,NY,USA(Americancitizen);Ph.D.fromCornellUniversityin1969;MichaelArmellinoProfessorofManagementofFinancialServicesatNewYorkUniversity,NY,USA.CliveW.J.Granger（格兰杰）born1934(69years),inSwansea,Wales(Britishcitizen);Ph.D.fromUniversityofNottinghamin1959;emeritusProfessorofEconomicsatUniversityofCaliforniaatSanDiego,USA.StatisticalMethodsforEconomicTimeSeries经济时间序列的统计方法Time-seriesEconometrics:CointergrationandARCH时间序列计量经济学：协整和自回归条件异方差模型共同贡献：经济时间序列的统计分析方法•时间序列数据在宏观经济分析中，包括变量之间关系的分析、预测和经济理论检验中被大量应用。•正确的结论取决于所采用的分析方法与时间序列的特定性质相一致。•实际上，经济时间序列具有一些特定的性质，使得经典的计量经济学方法不再适用，或者得到错误的结论。•格兰杰和恩格尔抓住了许多经济时间序列所具有的两个关键的性质：非平稳性（nonstationarity）和随时间变化的波动性（time-varyingvolatility），分别发展了适用于每个性质的分析方法。•解决非平稳性的分析方法称为协整（Cointegration）,解决随时间变化的波动性的分析方法称为自回归条件异方差模型（ARCH,AutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）。格兰杰:分析具有共同趋势的经济时间序列的方法——协整发现了非平稳、具有共同趋势的时间序列之间的虚假回归（Spuriousregressions）•平稳时间序列。•许多宏观经济时间序列都是非平稳的。•长期以来，人们一直采用分析平稳时间序列的方法来分析这些非平稳序列。•例如，采用回归分析的方法来研究非平稳时间序列之间的关系。•格兰杰1974年通过试验发现完全无关的非平稳变量之间可以得到很好的，但是毫无道理的回归结果。Granger,C.W.J.andNewbold,P.:1974,Spuriousregressionsineconometrics,JournalofEconometrics2,111-120.提出了协整个的概念•许多非平稳时间序列之间确实存在经济上的均衡关系。例如消费和收入。•格兰杰1987年提出，如果