诺奖得主Thomas J.Sargent发表祝贺演讲

1评论 2017-11-18 15:40:25 来源:金融界网站 低风险隔夜套利2%技巧

  金融界网站讯 11月18日,2017中国经济学家颁奖典礼在北京华彬歌剧院举行。邹至庄凭借“邹氏检验”、陈晓红凭借其提出的“一套对于具有内生性的半非参数条件矩模型的估计和推断方法”获奖,两人将分享总额200万元的奖金。

2011年诺贝尔经济学奖得主Thomas J.Sargent

  2011年诺贝尔经济学奖得主Thomas J.Sargent发表祝贺演讲,以下是演讲实录。

  Thomas J.Sargent:很高兴能够出席这样的盛会,也很荣幸见证两位教授的获奖时刻。关于物理学的本质和发展方向,可以想像一下,一个人在看别人下象棋,但是他不懂象棋,根据他的观察看到的是有些棋子落棋,有些棋子不动,他看不明白这样的棋局。我们把这些当做数据,他的工作就是在观察下象棋,也就是推导下象棋的规则以及下象棋的人落子的目的是什么,这就是他研究的目标,他想研究行为背后的本质和目的,想要找到这样推导的结论和物理学之间的关系,Richard的说法就相当于陈教授和邹教授帮助我们对更好地理解经济现象所做出的模型理论。

  经济学家对Game做了定义,也就是一组参与方有一定的战略和战术,有赢有输,同时还有一个动态平衡的等式。那么经济学家到底要做什么?邹教授和陈教授的贡献是帮助我们更好地了解经济现象,相当于时政性的数据,我们想要推导的是什么?想要从数据当中推导出经济的结构,相当于这是一个游戏,这个游戏本身就是要推导经济的现象。我们要从中有所学习,把它叫做一个统计学的挑战。Lars刚才说到如果我们用这种对弈的理论,这些棋手也会遇到一些物理的挑战和难题,我们不断地去观察他们,所以棋手彼此学习,旁观者看下象棋的人也在学习。我们能够使用的最基本的工具是什么?就像陈教授和邹教授从最基本处入手,基本上有三个使用的工具。

  第一是大量的数据,有了大量的数据以后可以从数据当中得到结论;

  第二是中心有限理论,就是你到底能学到多少、学得多快的限制;

  第三是最大化理论,也就是优化的限制;

  这三个工具可以告诉你研究的限制和你的极限在哪里,然后通过拉格朗乘数法来优化,陈教授告诉了我们如何使用这些基本工具,也告诉了我们找到这些工具的潜力和极限。

  三十多岁的时候我看到了很多教材,这些教材当时并不是非常完善的,如果要讲Micro的话也会提到Recanes,当时我也了解到了邹教授的一些短篇文章,这些文章对我是很有帮助的,也对我的想法产生了全新的理念,虽然当时还不认识邹教授,但感觉已经像挚友一样。邹教授写了KS模型的精准定义,也就是在数据上有不同的等式构成,可以有基于时间序列的数据进行分析,后来的论文当中也提到了各种各样的政府政策,包括利用控制理论优化的模型,按照我的想法,特别是在六十年代的时候邹教授是KS宏观经济理论非常主要的专家,当时我也读了他的论文,刚开始不知道怎么读法,所以必须要学一点数学理论。当时是1968年的时候,里面有些估算,还有一些非常好的解释,就是按照时间域和时间序列,同时也有非常明显的周期性比较的数据。这篇论文告诉我们用的是决策性的理论和模型,还有数理统计的模型。

  虽然有联系,但又有不同,而且提出了一个公式,其他人也会谈论到论文当中的一些观点。看完这篇论文以后会感觉自己元气满满,因为会有很多建议的书籍和书单,对我来讲是非常好的,包括固定的和非固定的数据使用。论文当中有大量的注释,对我来讲是极具参考价值的。论文当中告诉了别人如何做到这一点,这样的论文应该是极具科学观念的,里面写的也是非常的优秀,这些对我来讲都是很好的参考,也让我决定回到学校当中继续研究,可以进行经济现象推算的理论。当时我们知道的一些参数有些是随机产生的,如何能够对政策提供相关的建议?邹教授把它当做自己论文当中要解决的问题,如果解决不了这个问题,这不能是特别优秀的论文,但是特别讲到了一些预测理论和控制理论,还有随机参数的理论。这些论文都是非常优秀的,现在经济学领域也都是非常前沿的。

  刚才我提的仅仅是邹教授理论的一小部分,再讲一讲拉格朗乘数理论。我们有不同的方式来理解和利用这个理论,邹教授做得非常好,基本上重塑了控制理论,包括它的价值函数逐渐变化的过程和乘数本身,后面又写了一些相关的著作和论文,包括如何使用的价值以及回归的参数。宏观经济当中有一个概念,是在七十年代提出的,很多优秀的经济学家都会提到这样的概念,邹教授也开始写这个概念相关的控制理论和理性预期模型,也是在理性预期模型当中的一个前沿的学者。这里只能再众说地说一声谢谢,邹教授年纪比我大,我从他身上学到了很多内容,陈教授比我年轻,我也从她身上学到了很多想法,所以我们要活到老学到老。

  弗里格曼在四十年前写了一篇论文,里面是这样说的:比如你要教函数最大化,但是这个函数是未知的,这个函数能够告诉你,这是有关你的未来财富和幸福,你肯定要扩大你的幸福感和函数,就好像很多商界的人会遇到的问题一样。弗里格曼写下了一个模拟的算法,通过这种模拟的算法在一个精准的环境下做实验,然后找到这样的推理函数,也就是你要学习或者研究的内容,但你的知识又是比较有限的。听上去比较奇怪,但是这样函数的利用,哪怕到现在我们看到陈教授做出的理论,很多人都是对您感到非常骄傲的。

  关于这样的判断我应该参考谁的理论?很多专家都会跟我推荐陈教授,他们也会提到邹教授。所以我们要做的就是学习建模,包括之前的论文当中提到的,陈教授的研究其实是要比弗里格曼的研究具有更加重要的意义。Lars刚才也精准地描述了陈教授提出的方法。参数化是否会让我们付出很大的代价?我们是否有些方面还不够理想?为了使用高度参数化的推导模型付出的代价到底是多少?这样的计算是不能作为通用方法的,我们回到弗里格曼的理论当中,需要解决这个问题就必须带来一些已知的信息。关键在于,这个方面的理论是1900年和1910年的时候一个物理学家想对电子制定一个模型,这是一个极具智慧的人,但是绞尽脑汁都没有找到一个方法,因为不知道如何寻找相关的信息,所以就没法建模。

  计量学也好、统计学也好,也就是模型和数据,但都是有限制的,最后都是成为了有限的函数。我知道陈教授在这方面做了大量的研究,如果我想让数据自己说话的话,我不用去管数据,数据当中得不出来任何的结论,所以唯一的方法就是进行建模。陈教授的感模能够帮助我们更好地学习,并且减少错误,因此我们需要这些估算。可以说陈教授的方法给我们带来了很多启示,能够学到很多东西,如何在大数据当中得到更多的益处,比如如何设计数据采集的方法。Lars也提到了可以将它运用到非线性的模型,帮助我们进行更多大数据时代的使用,包括资产定价和其它的新兴方法,我们会看到这些方法的使用范围是很广的。

  我们可以将邹教授和陈教授的研究联系起来,应该说模型和数据进行匹配是一门科学,这种匹配可以告诉我们开放贸易的价值,比如在我的国家非常鼓励自由贸易,也从两位身上学到了很多东西,再次祝贺两位教授。

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关键词阅读:中国经济学奖

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