科學人新聞

2003年諾貝爾經濟學獎:經濟時間數列的關鍵屬性

2003/11/04 鄭靜琪
美國學者恩格爾(Robert F. Engle)和英國學者葛蘭吉(Clive W. J. Granger),因為在「時間數列分析」研究領域的卓越貢獻而獲獎。

重點提要

2003年諾貝爾經濟學獎頒給了計量經濟學的巨擘──美國學者恩格爾(Robert F. Engle)和英國學者葛蘭吉(Clive W. J. Granger),表揚他們在「時間數列分析」研究領域的卓越貢獻。他們在1980年代,抓準了經濟時間數列的兩種關鍵屬性:「時變性」和「非平穩性」,發明了新的統計方法。

時間數列分析有多重要?分析師依據經濟學理論來評估數據關係、風險預估並驗證假說時,通常會使用「時間數列」呈現的資料,因為時間數列可表現出國內生產毛額、利率、股價的波動情形。1980年代,恩格爾與葛蘭吉抓準了經濟時間數列的兩種關鍵屬性:「時變性」(time-varying volatility)和「非平穩性」(nonstationarity),發明了新的統計方法。




好一個牛市!好慘的熊市!

在金融市場上,價格隨著時間而隨機波動的特性,稱為「時變性」,例如,有價證券的價值會因時變性的風險波動而變動。波動可隨著時間發生很大變化,在一個大波動的動蕩期後,通常會接續一個波動小的平靜期。為了尋求更準確的分析方法,計量學家嘗試尋求不同的統計模型與方法。恩格爾發明的「自我迴歸異質條件變異數」(ARCH)模型是一項重大的突破,能精確算出時間數列的波動特徵,並發展一套對時變性進行統計模型化的方法。現在,ARCH模型不僅是研究人員不可或缺的分析工具,金融市場上的分析師也會用來評估資產價值和證券投資風險。


總體經濟學中,大部份的時間數列會伴隨著機率統計趨勢,一次暫時的失調就會產生長期且持續的影響。這些失調的時間數列稱為「非平穩」數列。葛蘭吉發現,當用於平穩時間數列的統計方法運用於非平穩的數據分析時,人們很容易做出錯誤的判斷,如果把兩個以上非平穩的時間數列進行特殊組合後,就可能會呈現平穩性,葛蘭吉把這種現象稱為「共整合」(cointegration),並依此建立誤差修正模型,把長期和短期動態的特徵結合在一個模型中。此法可用來分析儲蓄與消費、匯率與物價以及短期與長期利率的關係。



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