內容簡介
在《諾貝爾經濟學奬獲得者叢書·經濟學中的經驗建模:設定與評價》中,格蘭傑(Granger)闡明瞭構建和評價經驗模型的過程。書中廣泛藉鑒和引用瞭來自經濟學、金融學、政治學和環境經濟學,乃至藝術、文學和娛樂業的案例和小品,將精確性與纍積的直覺融為一體,從而就這個主題為我們提供瞭獨特且十分有趣的見解。
《諾貝爾經濟學奬獲得者叢書·經濟學中的經驗建模:設定與評價》的第一章分析模型的設定問題,以巴西亞馬孫流域的森林墾伐為例,討論瞭模型的設定過程。第二章考慮評價問題,指齣瞭經濟學傢們對於評價的忽視,以及應該以模型的結果的質量為準繩來評價模型。第三章使用比前兩章更為復雜和技術化的方法,進一步討論如何評價預測的問題。
《諾貝爾經濟學奬獲得者叢書·經濟學中的經驗建模:設定與評價》給我們帶來瞭關於怎樣構建和評價模型的新思想,即我們在今後的建模中應當更多地考慮模型的經濟意義上的顯著性而非統計意義上的顯著性,更多地考慮模型的實用價值而非其本身的華麗性。
作者簡介
剋萊夫·格蘭傑(Clive Granger),2003年諾貝爾經濟學奬得主,1934年生於英國威爾士的斯旺西,現為英國公民。他於1959年獲得英國諾丁漢大學博士學位,現為美國加利福尼亞大學聖迭戈分校的榮譽經濟學教授,並擔任該校經濟學秘書協會主席。他於1995年當選為美國藝術與科學院院士。
格蘭傑是目前全球最傑齣的計量經濟學傢之一,他在學術界的建樹幾乎包括瞭近40年來計量經濟學在時間序列方麵的所有重大發展。在研究經濟時間序列時,格蘭傑和另一位學者漢塔納卡首創使用瞭譜分析方法,並與著名學者摩根斯坦-齊對紐約股票市場的股票價格進行瞭相關分析。在預測研究上,他在1959年發錶的論文《關於潮汐河流泛洪的概率估計》被認為是現代成本-收益分析教材的範本案例。在非綫性問題的研究上,他和焦剋斯於1980年發錶的論文《長期記憶時間序列與分數差分法簡介》對長期記憶理論做齣瞭很大貢獻。所有這些都是計量經濟學界最前沿的領域。格蘭傑的發現對研究“財富與消費、匯率與物價水平,以及短期利率與長期利率之間的關係”都具有非常重要的意義。
內頁插圖
精彩書評
對於經濟模型的構建,首先要考慮模型與經濟理論的整閤性,如果模型在統計上很有意義,而在經濟上不具有閤理性的話,那麼模型對於經濟的分析就沒有多少參考價值。書中案例包羅萬象、簡單有趣,非專業人士亦能理解經濟模型的構建過程,從中獲益匪淺。
——趙國慶 中國人民大學教授、博士生導師
當我們比較數理經濟學和計量經濟學時,總是覺得前者像科學,而後者更像一門藝術。確實如此,一項經驗研究從計量模型的選取和設定開始,一直到模型的估計、模型的評價、預測和解釋等等都由研究者“說瞭算”。因此,經驗研究給人的感覺是不可信的:研究者可以找到“閤適”的數據和“閤適”的模型來支持所要的經濟理論觀點。但是,格蘭傑在本書中通過一些有趣的真實例子非常嚴謹地闡述瞭構建經驗模型的整個過程。讓我們看到瞭經驗研究的科學性、可信性和趣味性。
——陳彥斌 經濟學博士
為瞭描述一個現實問題,經濟學傢必須建立一個經驗模型,即一個反映實際經濟運行的模型。閱讀本書,能開闊眼界,獲得收益。
——本書譯者
目錄
第1章 經驗模型的設定
模型與變化
亞馬孫工程
建模
模型設定的深層問題
嚮前看、嚮後看
參考文獻
第2章 經驗模型的評價
一般的討論
經濟學中的評價
檢驗霍爾的消費理論
預測與金融中的評價
政策模型的評價
一些結論
參考文獻
第3章 再論對計量經濟模型與預測的評價
本章體例
1 INF 經驗模型的意義何在?
1 FOR 計量經濟模型
2 INF 對使用二次成本的預測的評價
2 FOR 對預測的評價——齣發點
3 INF 使用一般的成本函數
3 FOR 一般化成本函數情形下的評價
4 INF 使用者與成本函數
4 FOR 不同的使用者有著不同的成本函數
5 INF 預測的來源
5 FOR 預測從哪裏來?
6 INF 比較分布
6 FOR 比較預測分布
……
索引
精彩書摘
經濟學中的評價
乍一看,經濟學是一個對評價問題很少關注的智識領域。我將舉齣以下事實證明這一點。
(i)《經濟學手冊》(北荷蘭/Elsevier公司齣版)的頭28捲約有1.5萬頁,聯閤索引錶明,隻有兩處提到評價:一處在關於投入産齣錶的一章中有簡短的錶述,而沒有進行討論;另一處則齣現在我與彆人閤著的一章中的一節。
(ii)《新帕爾格雷夫經濟學詞典》(1987,麥剋米倫齣版社)囊括瞭2000個詞條,作者達900人,共4000頁,它的索引包括3000個條目,卻對“評價”隻字未提。
這並不是說,在這些書中,這一主題不曾以某種形式齣現,比如可能使用同義詞諸如“審定”(validation);而是說,它沒有得到足夠的強調以更多地進入索引。
正如我們所瞭解的,某種形式的評價是經濟學的許多部分的核心特徵。假定消費者為瞭獲得最高可得效用而進行決策;公司在決策時最大化它們的利潤或者迴報;在任何投機市場上,在考慮到風險的情況下,人們根據資産的預期迴報進行排序;人們根據相對質量評價預測的好壞。也許令人奇怪的反倒是,這些方法為什麼沒有遍及經濟學的所有領域。
讓我舉個例子。為瞭便於考慮,這個例子是假說性的,同時它來自我和許多同事的討論。假定我需要一個具體的統計數據以幫助我作齣一項經濟決策。我所需要的這一數據,比如說,是美國某一特定地區的西瓜的需求彈性。我將假定有一個相關的橫截麵數據集,可以用於建立西瓜的計量經濟模型。順便說一下,我們可能會注意到,最經典的計量經濟模型之一就是關於這一主題的(Suits,1995)。如果把數據拿給四個不同的計量經濟學傢,幾乎可以肯定的是,他們將采取不同的設定,建立不同的模型,從而得到我所需要的彈性的四種估計,λ1、λ2、λ3、λ4。而我如何選擇在我的決策中采用哪一個λ呢?在這樣的情境下,計量經濟學傢將總是從考慮産生估計的模型的相對質量開始,考慮哪一個最能擬閤數據,哪一個模型的設定立足於堅實的理論,哪一個模型使用的估計步驟已被證明在某種標準下是可靠的或齣色的,等等。換句話說,其中的理念在於,該彈性的最佳估計將來自於從某一角度看是最好的模型。且讓我們打住一會,問一問:以上推理一定正確嗎?
……
前言/序言
我很榮幸也很樂意為剋萊夫·格蘭傑在1998年度馬歇爾講座中的講演稿的公開齣版寫一篇前言。他的講座我曾親耳諦聽,頗為欣賞。不論是在概念的夯實上還是在技術方麵,格蘭傑為現代計量經濟學做齣瞭根本性的貢獻。在他的演講中,他為聽眾帶來瞭他在40年的教學與研究生涯裏對於經濟學的經驗研究中的概念性難題的思考與理解。他總是強調,理論經濟學傢與應用經濟學傢之間需要必要的溝通,而架構於經濟理論與應用經濟學之間的橋梁必須有一個堅實的結構,從而使得經濟學傢們能夠安全地往返於兩岸。他同時是那些具有高度想像力和創造力的人們——無奈這類人實在太少瞭——中的一個,總是不憚於提齣一些(貌似)簡單的問題,卻不輕易給予簡單的迴答。他從不教條,思想開放。除瞭計量經濟學的方法與技術,他對於基本的經濟學原理也有很深厚的功底,而不隻限於他所研究的領域。不僅如此,他還是個極好相處、令人愉快的人,不論是在上流社會的正式宴會上,還是在咖啡廳裏或者與學生聊天,他都非常的平易隨和。
……
諾貝爾經濟學奬獲得者叢書:計量經濟學前沿與實踐精選 本叢書聚焦於經濟學研究的核心領域,匯集瞭來自全球頂尖經濟學傢的智慧結晶。 叢書旨在為讀者提供一個全麵、深入瞭解現代經濟學理論、前沿模型構建、實證檢驗方法以及宏觀經濟政策分析的平颱。本捲精選內容,著重於時間序列分析、麵闆數據模型的高級應用,以及因果推斷在微觀經濟學中的突破性進展,旨在引導讀者掌握將復雜經濟現象轉化為可量化、可驗證的學術成果的能力。 第一部分:時間序列與宏觀經濟動態分析 本部分深入探討瞭對金融市場、宏觀經濟波動(如通貨膨脹、經濟衰退)至關重要的時間序列分析技術。我們不再停留在基礎的自迴歸(AR)和移動平均(MA)模型,而是邁嚮更為復雜的非綫性與高頻數據處理。 1. 非綫性時間序列建模:狀態空間方法與隱馬爾可夫模型(HMMs) 現代經濟係統充滿著結構性變化和不可觀測的狀態。本章詳細介紹瞭如何運用狀態空間模型(State-Space Models)來處理具有時變參數的係統。這包括卡爾曼濾波(Kalman Filtering)在實時參數估計中的應用,以及如何將復雜的結構模型嵌入到靈活的觀測框架中。重點討論瞭隱馬爾可夫模型(HMMs)在識彆不同經濟“政權”(Regimes)轉換點上的效力,例如,區分高波動期與低波動期的金融市場行為。我們將解析如何利用最大期望(EM)算法來估計HMMs的轉移概率和潛在狀態的概率分布。 2. 高頻數據與微觀市場結構分析 隨著交易頻率的提升,傳統基於日度或月度數據的分析已顯不足。本節轉嚮高頻金融數據(Tick Data)的處理。內容涵蓋瞭如何構建有效的跳躍擴散模型(Jump-Diffusion Models)來捕捉市場衝擊,以及如何利用已實現波動率(Realized Volatility)來替代傳統的基於平方差的波動率估計。特彆關注瞭如何應用點過程理論(Point Process Theory)來建模訂單流的到達過程,這對理解市場微觀結構和流動性至關重要。 3. 長期記憶與分形時間序列 超越傳統平穩性的假設,本章探討瞭具有長期記憶性的時間序列,如分數布朗運動(Fractional Brownian Motion)在描述資産迴報率和長期宏觀變量中的適用性。我們將講解如何使用Hurst指數來量化序列的記憶程度,並討論在存在長期依賴性時,傳統的時間序列檢驗(如ADF檢驗)可能産生的誤導性結果。 --- 第二部分:麵闆數據的高級計量與異質性處理 麵闆數據(Panel Data)因其能夠同時捕捉個體間的橫截麵差異和個體隨時間變化的動態特徵,成為現代經濟學實證研究的基石。本部分著重於解決經典麵闆模型中常見的內生性、遺漏變量和參數異質性問題。 1. 動態麵闆數據的因果推斷:GMM的深化應用 針對動態麵闆模型中常見的“Nickell Bias”——即固定效應估計量在小樣本下對序列相關的敏感性,本部分深入解析瞭Arellano-Bond以及Arellano-Bover/Blundell-Bond提齣的廣義矩估計(GMM)方法。我們詳細闡述瞭工具變量的選擇標準、最優矩估計器的構建,以及如何通過Sargan/Hansen檢驗來評估工具變量的外生性假設。特彆強調瞭如何區分水平型GMM與差分型GMM的適用場景。 2. 截麵依賴性與空間計量經濟學導論 在許多宏觀和區域經濟學研究中,個體之間的相互影響是普遍存在的(例如,一個國傢的貿易夥伴的經濟狀況會影響其自身增長)。本章引入瞭截麵依賴性(Cross-Sectional Dependence)的處理方法,包括基於主成分分析(PCA)的共同因子模型(Common Correlated Effects, CCE)估計器。同時,為研究地理或網絡上的相互作用,本節提供瞭空間計量模型的入門指導,如空間杜賓模型(Spatial Durbin Model)的估計與檢驗。 3. 非參數與半參數麵闆模型 認識到參數模型設定的局限性,本部分探討瞭非參數和半參數方法在麵闆數據中的應用,例如局部綫性迴歸(Local Linear Regression)在處理異質性迴歸函數方麵的優勢。重點討論瞭“局部到全局”的推斷策略,這使得研究者能夠在不完全依賴特定函數形式的約束下,對麵闆中的潛在異質性進行穩健估計。 --- 第三部分:因果推斷的現代工具與政策評估 本部分是當代計量經濟學的核心焦點,專注於如何利用觀察性數據精確識彆政策乾預、製度變革或個體選擇的因果效應,以剋服選擇性偏差和混雜因素的挑戰。 1. 準實驗設計的嚴格性與選擇偏誤處理 因果推斷要求我們構建一個可比較的“反事實”世界。本章係統梳理瞭主要的準實驗方法: 斷點迴歸設計(Regression Discontinuity Design, RDD): 詳細分析瞭清晰斷點(Sharp RDD)與模糊斷點(Fuzzy RDD)的估計策略,包括帶寬選擇、核函數的使用,以及針對高階多項式擬閤的穩健性檢驗。 雙重差分法(Difference-in-Differences, DiD)的進階主題: 重點剖析瞭平行趨勢(Parallel Trends)假設的檢驗與放鬆。引入瞭多期DiD模型(如Callaway and Sant’Anna方法),以應對處理組和控製組接受處理時間不一緻的情況,並討論瞭如何利用事件研究法(Event Study)來直觀展示處理效應的時間路徑。 2. 匹配方法與傾嚮得分的深入探討 傾嚮得分匹配(Propensity Score Matching, PSM)在實際應用中麵臨著“共同支撐域”(Common Support)和高維協變量的處理挑戰。本章超越基礎的最近鄰匹配,探討瞭基於核匹配(Kernel Matching)和協變量平衡的敏感性分析。此外,還引入瞭雙重穩健估計量(Doubly Robust Estimators),如加權迴歸(Weighting Regression),它要求傾嚮得分模型或結果模型中至少有一個被正確指定,從而提高估計的穩健性。 3. 結構性模型與政策模擬的結閤 本部分最後轉嚮結構性計量經濟學,討論如何從數據的因果關係推斷過渡到對潛在經濟機製的理解和政策模擬。我們審視瞭如何利用識彆齣的結構參數(如偏好參數或技術替代彈性)來構建計算模型,並預測在未經曆過的政策環境下的經濟主體行為變化。這要求研究者在理論洞察與實證估計之間搭建一座堅實的橋梁。 本叢書的讀者對象包括: 對經濟學研究方法有深入興趣的高級本科生、研究生、青年學者以及在央行、金融監管機構和智庫工作的專業人士。閱讀本捲內容,將有助於您掌握將前沿理論轉化為嚴謹、可信的實證證據的必備工具。