我國經(jīng)濟與金融學研究-免費閱讀
【正文】 必須指出，計量經(jīng)濟數(shù)量分析的理論研究無疑需要數(shù)學方面的工具（有時甚至是高深的數(shù)學），但這決不能被認為是“做數(shù)學”。國內管理科學界在經(jīng)濟與金融數(shù)據(jù)的實證研究方面已經(jīng)予以普遍的重視，這是可喜的現(xiàn)象，但在實證研究方法（如計量模型與統(tǒng)計方法的使用）方面有待于規(guī)范，無疑還需向國際同行學習。近年來，金融計量經(jīng)濟學在國際上得到迅速的發(fā)展，國內無疑需要予以足夠的重視。事實上，任何數(shù)據(jù)既有共性也都有自身的特點，如何結合中國經(jīng)濟與金融的數(shù)據(jù)的特點（如高速發(fā)展及與世界接軌）提出創(chuàng)新性的計量經(jīng)濟模型與方法，是值得重視與思考的。系統(tǒng)地介紹ARCH模型的工作，讀者可閱讀Engle (1995) 與Gourieroux (1996)。實際應用明顯拒絕常數(shù)條件協(xié)方差矩陣的假設，表明資本資產(chǎn)定價模型的系數(shù)是時變的。 模型（5）與（4）一起構成了ARCHM模型。自恩格爾開創(chuàng)性提出ARCH模型思想及線性參數(shù)化ARCH模型（4）后，ARCH模型的研究如雨后春筍，迅速得到了廣泛的發(fā)展。傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟建模主要關注的是一階矩的條件均值建模, 如自回歸模型：， （3）用于經(jīng)濟結構的分析與預測等，其中模型的誤差序列為零均值的不相關序列，但假定具有恒定不變的條件方差而沒有考慮二階矩的建模。關于“協(xié)整”的書籍有Engle and Granger（1991），Banerjee, Dolado, Galbraith and Hendry（1993），Johansen（1995）及Hatanaka（1996）。其三、格蘭杰的創(chuàng)新性貢獻更主要的在于提出了“協(xié)整”的概念同時，與合作者發(fā)展了一套“協(xié)整” 分析的統(tǒng)計方法與理論，為實際應用奠定了堅實的理論基礎。因此套用標準（針對平穩(wěn)序列）的最小二乘方法于非平穩(wěn)序列間相互關系的分析是危險的。 在實際應用中， 我們常關注幾個經(jīng)濟變量之間的關系，如我們考慮兩個經(jīng)濟變量{}和{}之間的關系： （1）其中與為參數(shù)， 為殘差序列。在這樣的經(jīng)濟系統(tǒng)中，短期動態(tài)受大的隨機擾動的影響，但長期的動態(tài)受經(jīng)濟均衡關系的控制。恩格爾的發(fā)明使得市場分析師以及投資人能夠預測股票波動并評估風險。諾貝爾經(jīng)濟學獎是瑞典中央銀行于1968年以“瑞典銀行紀念阿爾弗雷德作者簡介：盧祖帝，中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院副研究員，博士。 他們將共享1000萬克朗 (約130萬美元)的獎金，以表彰他們在“經(jīng)濟時間序列的統(tǒng)計方法”研究方面的卓越貢獻。瑞典皇家科學院表示，他之所以得獎是因為他發(fā)明了一種計量方法，能夠預測并分析隨時間變化的股票價格、外匯匯率以及利率的波動。例如分析財富和消費之間的關系，由于兩者都是非平穩(wěn)的變量，套用平穩(wěn)序列的統(tǒng)計分析方法會導致錯誤的分析結果，如何進行分析是一大難題。 “平穩(wěn)性”的嚴格的數(shù)學定義比較復雜，有嚴平穩(wěn)性與弱平穩(wěn)性之分，在理論研究中用得較多的是嚴平穩(wěn)性，粗略地講， 即隨機序列變量的分布不隨時間的變化而改變。Granger and Newboldt （1974）采用模擬的辦法產(chǎn)生了兩個相互獨立的非平穩(wěn)序列（隨機游動）：， ， （2）其中{}和{}為相互獨立的獨立同分布零均值有限方差的隨機變量序列。 格蘭杰的敏銳洞察力在于：對于非平穩(wěn)序列{}和{}， 通常， 即模型（1）中的， 仍是非平穩(wěn)序列（此時標準的最小二乘方法將無法應用）， 但在某些情況可能存在某常數(shù)使得為平穩(wěn)序列， 表明經(jīng)濟變量{}和{}存在某種長期均衡關系，平穩(wěn)誤差序列{}代表著某種短期的擾動。 由此進一步可由Granger表示定理按標準最小二乘方法建立誤差糾正模型中的其它未知參數(shù)的估計。其它廣泛的應用領域如資產(chǎn)定價的泡膜現(xiàn)象（Campbell and Shiller 1987）， 股票價格的可預測性（Campbell and Shiller 1988，Cochran 1994, Lettau and Ludvigson 2001），永久收入決定消費假設（Campbell 1987），貨幣需求（Johansen and Juselius 1990），利率的期限結構（Hall, Anderson and Granger 1992）及匯率與物價的購買力平價關系（Culver and Papell 1999）等。Engle（1982）的基本思想是考慮如模型（3）的殘差序列具有時變的條件方差，這里為到時刻過去信息的集合；采用過去的局部方差（local variance）, 對條件方差作自回歸建模：， （4）其中。在該文中，他們考慮了一個由有風險資產(chǎn)與無風險資產(chǎn)組成的兩資產(chǎn)模型， 風險由有風險資產(chǎn)的條件方差的函數(shù)度量，這樣，風行厭惡者決定的價格會隨時間擾動，均衡價格將決定均值—方差之間的關系。記：為個資產(chǎn)在時間的超額收益率組成的向量，為相應的投資組合的權， 他們提出了如下的多元GARCHM模型 （6）， （7）其中是誤差向量的的條件協(xié)方差矩陣， 是資產(chǎn)與資產(chǎn)在時間的條件協(xié)方差， vech 是對稱向量的半拉直運算，其它系數(shù)為常數(shù)、向量或矩陣。此外，ARCH模型與GARCH模型在現(xiàn)代金融風險管理方面的應用也日益受歡迎并成為不可缺少的工具。首先、一定要重視模型與方法的研究。國際上許多著名的經(jīng)濟系（學院），其之所以著名，與其成為國際計量經(jīng)濟理論研究的搖籃是密不可分的，如加州大學圣迭戈分校經(jīng)濟系、倫敦經(jīng)濟學院。格蘭杰的協(xié)整工作就是從模擬開始的，由模擬發(fā)現(xiàn)非平穩(wěn)序列的回歸與平穩(wěn)序列的回歸之間的本質差異，由此展開新的模型、方法與理論的探索及發(fā)展。尤其需要指出是，國際上從事經(jīng)濟與金融學的研究者往往都有很強的數(shù)理背景，今年兩位獲獎人也不例外。roux, C.: 1996, ARCH Models and Financial Applications, Springer, Berlin.Granger, C. W. J.: 1981, Some properties of time series data and their use in econometric model specification, Journal of Econometrics 16, 121—130. Granger, C. W. J. and Newbold, P.: 1974, Spurious regressions in econometrics, Journal of Econometrics 2, 111—120.Granger, . J. and Weiss, A. A.: 1983, Time series analysis of errorcorrection models, in
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