实证宏观经济学的因果分析范式-经济学动态
经济学实证研究范例
经济学实证研究范例经济学实证研究是通过数据收集、分析和解释来验证和验证经济理论的过程。
这种研究方法基于对现实世界中经济现象的观察和实证数据的使用，旨在提供对经济问题的科学解释。
本文将介绍几个经济学实证研究的范例，以展示这一研究方法的应用和重要性。
范例一：通货膨胀与失业之间的关系经济学家菲利普斯在20世纪50年代提出了一个关于通货膨胀与失业之间关系的假说，即菲利普斯曲线。
根据这个假说，通货膨胀率与失业率之间存在一个负相关关系。
为了验证这个假说，经济学家收集了大量的实证数据，并进行了统计分析。
结果显示，菲利普斯曲线在很大程度上得到了验证，证明了通货膨胀与失业之间的负相关关系。
范例二：教育对经济增长的影响另一个经济学实证研究的范例是教育对经济增长的影响。
经济学家通过收集各国教育水平和经济增长率的实证数据，进行了相关性分析。
结果显示，教育水平与经济增长之间存在着正相关关系。
这表明，教育的提高可以促进经济的增长，因为受教育的人更有可能创造和应用知识，从而推动经济的发展。
范例三：贸易自由化对国家经济的影响贸易自由化是一个备受争议的话题，经济学实证研究可以提供对其影响的科学评估。
经济学家通过收集各国贸易自由化程度和经济指标的实证数据，进行了比较分析。
研究结果显示，贸易自由化对国家经济产生了积极的影响。
自由贸易可以促进国际间的资源配置效率，提高生产效率，推动经济增长。
范例四：货币政策对通货膨胀的影响货币政策对通货膨胀的影响是经济学实证研究的又一个重要领域。
经济学家通过收集货币政策变量和通货膨胀率的实证数据，进行了计量经济学分析。
研究结果显示，货币政策的紧缩可以有效地控制通货膨胀，而货币政策的宽松则可能导致通货膨胀加剧。
这些实证研究为制定和实施货币政策提供了重要的参考依据。
结论经济学实证研究是经济学发展的重要组成部分，它通过对实证数据的收集和分析，验证和验证经济理论，为经济政策制定和实施提供科学依据。
本文介绍了几个经济学实证研究的范例，包括通货膨胀与失业之间的关系、教育对经济增长的影响、贸易自由化对国家经济的影响以及货币政策对通货膨胀的影响。
实证研究中的因果关系
通过实证研究，我们可以预测相关因素的变化趋势，为政策 制定和决策提供依据。
指导实践
实证研究的结果可以为实践提供指导，帮助解决实际问题， 推动相关领域的发展。
研究目的和问题
研究目的
实证研究的目的是通过数据和统计分析，检验理论假设或模型的有效性，探究 变量之间的因果关系。
研究问题
在实证研究中，我们需要明确研究问题，即要探究的因果关系是什么？例如， 我们需要探究某个政策对经济发展的影响，或者某个因素对个人行为的影响等。
面板数据法
利用自然发生的实验条件，如政策变 化、自然灾害等，分析因果关系。
选择性偏误的挑战与解决方法
选择性偏误的定义
选择性偏误是指样本选择不是随 机的，而是基于某些特定条件，
导致估计结果有偏。
Heckman选择模型
通过构建选择方程和结果方程， 纠正样本选择偏误。
倾向得分匹配法
利用倾向得分将处理组和对照组 进行匹配，消除选择性偏误。
02
因果关系基本概念
因果关系的定义
因果关系是一种关系，其中一个事件 （即“因”）导致第二个事件（即 “果”）发生，原因导致结果。
因果关系总是有方向的，原因必定在 前，结果只能在后，并且因果并不是 基于巧合的。
因果关系的类型
01
一因一果
一个原因导致一个
结果。
02
一因多果
一个原因导致多个 结果。
04
教育资源的分配问题
研究还发现教育资源在不同地区和人群中的分配 不均等问题，这可能对教育对收入的影响产生一 定的干扰。
案例二：医疗对健康的影响
医疗保障制度对健康水平的积极影响
01
通过比较不同医疗保障制度下人群的健康状况，发现完善的医
因果关系理论在宏观经济研究中的应用
因果关系理论在宏观经济研究中的应用因果关系是众多经济问题的核心，也是宏观经济研究不可或缺的一部分。
造成因果关系层出不穷的原因是我们生活在一个复杂多变，且相互依存的现象网络中。
例如，一个国家的GDP增长会影响到生活水平和就业，而人们的支出和消费行为又会影响到市场价格、利率和货币供给等。
了解这些互相关联的因素之间的因果关系是了解经济现象的核心。
这就需要借助统计学中的因果推断方法来分析和建模这些复杂的影响性关系。
首先，我们来了解一下因果推断方法。
因果推断方法是一种用来研究原因如何影响结果的方法，目的是要找到产生某种影响的因素。
有两类经典的因果推断方法，第一种是实验式因果推断方法，第二种是非实验式因果推断方法。
实验式因果推断方法在控制变量的条件下在实验室中进行，能够获得更为确定的结果。
但是由于很多经济现象不能在实验室中得到重复的实证结果，所以非实验式因果推断方法更加被广泛使用。
在宏观经济学中，一个经典的应用非实验因果推断方法的例子就是针对某国家的不同的经济政策和政策组合以及其对国家社会经济环境和发展的影响。
这里，控制变量的策略比较困难，因此无法采用实验来探索这些这种政策可能对经济的因果影响，而需要使用因果推断方法。
因果推断方法可以识别和控制潜在的混杂变量（即那些可能同时影响到因素和结果的变量），并量化因素对结果的影响程度。
非实验式因果推断方法最受欢迎的方法之一是"差分点估计法"。
（difference in differences或简称 DD），它是一种几乎不需要假设的估计方法，尤其适用于观察到的数据，这些数据中很少有完美的随机性特征。
DD方法利用两个相同的群体或领域之间的差异，来估计某一事件对于某一因素的影响力。
例如，研究住房价格和物价的差异、某一区域没有了拥堵，但是另一地方没有这种情况，这两个群体之间的差异及其变化可以被用来估计交通拥堵的影响程度。
除了“差分点估计法”，另一个比较新的方法是“因果嵌套机”模型（causal inference latent variable model）和“深度学习的因果模型”（Causal Generative Networks, CSGs）。
宏观经济学分析方法系列：变分法、欧拉方程、极值路径与动态经济模型分析
================= ================= 附录：宏观经济学分析方法：变分法、极值路径与动态最优化（08、09、10、11硕已讲，精细订正版）一、动态最优化在静态最优化问题中，我们寻找在一个特定的时间点或区间上，使一个给定的函数最大化和最小化的一个点或一些点：给定一个函数)(x y y =，最优点*x 的一阶条件是0)(='*x y .在动态最优化问题中，我们要寻找使一个给定的积分最大化或最小化的曲线)(t x *．这个最大化的积分定义为独立变量t 、函数)(t x 及它的导数dt dx /的函数F 下的面积。
简言之，假设时间区域从00=t 到T t =1，且用x表示dt dx /，我们寻找最大化或最小化⎰Tdt t xt x t F 0)](),(,[ （20.1） 这里假定F 对t 、)(t x 、)(t x 是连续的，且具有对x 和x 的连续偏导数．将形如(20．1)，对每一个函数)(t x 对应着一个数值的积分称为“泛函”．一个使泛函达到最大或最小值的曲线称为“极值曲线”．极值可接受的“候选”极值曲线是在定义域上连续可微，且特别地满足一些固定端点条件的函数类)(t x ． （讲！）例1 一家公司当希望获得从时间0=t 到T t =的最大利润时发现，产品的需求不仅依赖于产品的价格p ，而且也依赖于价格关于时间的变化率如dt dp /。
假设成本是固定的，并且每个p 和dt dp /是时间的函数，p代表dt dp /，公司的目标可以作如下数学表示 ⎰Tdt t pt p t Max 0)](),(,[ π另一家公司发现它的总成本依赖于生产水平)(t x 和生产的变化率x dt dx =/．假设这个公司希望最小化成本，且x 和x是时间t 的函数，公司的目标可以写成⎰10)](),(,[min t t dt t xt x t C 满足1100)(,)(x t x x t x ==且这些初始和终值约束称为端点条件．例2 Ramsey 经济：消费最优化问题从家庭终生效用函数的集约形式)(c U U =出发，在消费预算约束的集约形式下求解家庭终生效用最大化问题，就是所谓“Ramsey 问题”—找出一条消费路径)(t c ，使家庭终生效用函数)(c U U =最大化：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-+-⎰⎰∞-+-∞-0))()((1)]([max 0)()(010dt e t c t k dt t c e B t R t g n t c ωϑϑβ二、欧拉方程：动态最优化的必要条件（三种形式）定理（泛函极值曲线即最优化)的必要条件）：对于一个泛函⎰1)](),(,[t t dt t xt x t F 连接点),(00x t 和),(11x t 的曲线)(t x x **=是一个极值曲线(即最优化)的必要条件是⎪⎭⎫⎝⎛∂∂=∂∂xF dt d x F (20．2a)称之为欧拉方程．尽管该定理等价于静态最优化的一阶必要条件，但是由式中稍微不同的记号可以容易了解，欧拉方程实际上是一个二阶微分方程．用下标表示偏导数，并列出其自变“量”，它们本身也可能是函数．(20．2a)的欧拉方程表示为)],,([),,(xx t F dtdxx t F x x = (20．2b)然后，用链式法则求x F 关于t 的导数，并且省略自变“量”，得)()(x F x F F F x x x x t x x++= (20．2c) 这里，22/dt x d x=下面给出欧拉方程是极值曲线的必要条件的证明。
宏观经济学实证研究
宏观经济学实证研究宏观经济学实证研究是研究宏观经济领域的一个重要分支，旨在通过收集和分析大量的实证数据，来验证或推翻宏观经济理论与模型的有效性。
本文将探讨宏观经济学实证研究的意义、方法和应用，以及相关研究的局限性。
一、宏观经济学实证研究的意义宏观经济学实证研究的意义在于提供经验数据来验证宏观经济理论和模型的有效性，从而增强我们对经济现象和政策的认识和理解。
实证研究的结果可以帮助政府、企业和个人做出更准确的经济决策，促进经济的发展和增长。
此外，实证研究还可以为宏观经济政策的制定和实施提供科学的参考依据。
二、宏观经济学实证研究的方法宏观经济学实证研究的方法包括收集数据、构建模型、分析数据和验证假设等步骤。
一般来说，研究者会通过问卷调查、观察、实验和统计分析等手段收集数据，然后利用计量经济学的工具对数据进行处理和分析。
在分析过程中，研究者会基于具体问题构建相应的经济模型，并利用统计软件和计算机模拟技术进行模型拟合和验证。
实证研究的结果将以数字、图表和表格等形式展示，以便读者更直观地理解研究结论。
三、宏观经济学实证研究的应用宏观经济学实证研究的应用范围广泛，涉及经济增长、通货膨胀、失业、国际贸易、经济波动等多个方面。
例如，研究者可以通过收集和分析宏观经济数据，来研究经济增长与人口增长之间的关系，以便预测经济的长期发展趋势；他们还可以通过实证研究，验证货币供应量和物价水平之间的关系，从而为央行制定货币政策提供参考依据。
此外，实证研究还可以用于研究国际贸易与经济增长之间的关系，以及经济波动与金融市场的相互作用等。
研究者可以通过实证研究的方法，深入研究这些问题，并提供可靠的数据和证据来指导相关政策的制定。
四、宏观经济学实证研究的局限性宏观经济学实证研究虽具有重要的意义和应用，但也存在一些局限性。
首先，获取大量的实证数据可能存在困难和成本较高的问题，尤其是在一些发展中国家或者政治体制不稳定的国家。
其次，实证研究无法完全消除外部因素和不确定性的影响，因此结果可能具有一定的误差和不确定性。
实证研究中的因果推断
实证研究中的因果推断引言实证研究是一种重要的科学研究方法，在社会科学和公共政策等领域中得到广泛应用。
其中一个重要的任务是进行因果推断，即找出事件之间的因果关系。
因果推断是指确定一件事物或事件的出现是否能够导致另一件事物或事件的发生。
在实证研究中，因果推断可以帮助我们理解种种现象，并提供基础理论和实践指导。
因果推断的困境尽管因果推断在实证研究中至关重要，但它也面临着一些困境。
首先，因果推断需要满足一定的条件，如因果关系要具备时间顺序、相关性和排除其他解释等特征。
然而，实证研究往往面临着数据不完全、观测误差和遗漏变量等问题，这些因素可能导致因果关系的错误推断。
其次，因果推断需要考虑隐含在数据中的潜在机制和短期和长期因果效应等复杂因素，设计和实施合适的实证分析方法具有一定的挑战性。
因果推断的方法为了解决因果推断的困境，研究人员发展了各种实证研究方法。
下面将介绍一些常用的因果推断方法。
实验设计实验设计是因果推断的一种常见方法。
通过实验，研究人员可以控制和操纵被研究的变量，从而确定因果关系。
在实验设计中，研究人员将样本分为实验组和对照组，对实验组施加特定的介入或处理，然后观察结果的差异。
实验设计具有高度的内部有效性，即能够推断出因果关系，但也存在着难以推广到整个人群的外部有效性问题。
自然实验自然实验是一种在自然环境中进行的因果推断方法。
与实验设计不同的是，在自然实验中，研究人员观察已经发生的自然事件，并通过比较不同组的差异来进行因果推断。
自然实验的优势在于其结果的外部有效性更强，但由于无法通过直接的操纵变量，可能存在内部有效性问题。
合成控制法合成控制法是一种针对特定事件进行因果推断的方法。
在这种方法中，研究人员通过对存在因果因素的群体进行研究，然后将结果与没有存在因果因素的群体进行比较，从而推断因果关系。
合成控制法可以有效地解决观测误差和遗漏变量等问题，但对于新颖事件或复杂情况可能存在限制。
差异分析差异分析是一种常用的因果推断方法，尤其适用于观察数据。
中国经济转轨研究的四种经济学范式-经济学动态2011.4
中国经济转轨研究的四种经济学范式《经济学动态》我国改革开放的历史进程,是不断地从传统计划经济向现代市场经济转轨的历史过程。
在这一历史过程中,从官方到学界都积极探索,努力从理论上和实践上探讨经济转轨的内容、路径与实现方式,从而形成了风格各异的多种转轨经济学范式。
从其基本内容与主要影响来看,改革开放以来我国经济转轨的研究主要有四种经济学范式,即新制度经济学范式、新古典经济学范式、社会主义市场经济学范式与基于马克思主义经济学的转轨研究范式。
认真分析这些转轨经济学范式,对于我们科学地总结我国市场化经济改革与转轨的实践经验,科学地推进转轨经济学理论的发展与创新,正确而有效地指导我国未来经济转轨实践,是十分必要、非常重要的。
一、新制度经济学:“转轨成本-转轨收益”范式以制度变迁理论为核心的新制度经济学,是对我国经济改革与转轨的理论与实践影响较大的西方经济学理论。
以科斯为代表的新制度经济学以交易费用学说为理论基础,以财产权为逻辑起点,全面研究制度安排与资源配置效率的关系,证明了市场机制在法律制度领域的适用性,从而把对资源配置效率的研究与对权利配置效率的研究有机地结合在一起。
随着新制度经济学的兴起和发展,20世纪80年代末90年代初,东西方许多经济学家开始用新制度经济学提供的理论和方法研究转轨问题。
特别是中国的许多年轻学者,将中国的“过渡经济学”定义为研究一个制度变迁和产权重新界定过程的理论,由此逐步形成了转轨经济学的新制度主义研究范式。
新制度经济学转轨范式的研究内容主要包括两个方面,一是关于转轨的理论研究,另一个是对转轨中经济运行的实证或经验研究。
转轨理论研究主要是在一种转轨定义下探讨如何推进转轨的基本理论,提供一个可以用于转轨经济研究的新制度经济学分析框架。
对转轨中经济运行的实证研究主要是根据俄罗斯、东欧和中国的转轨实践来总结转轨经济的基本经验和比较不同的转轨路径、转轨模式。
其中,有些经济学家对转轨进行更为理论化的探索。
宏观经济学中的实证分析
宏观经济学中的实证分析宏观经济学是一门研究全球和国家经济活动模式以及政府在实现和维护这些目标时所采取的政策等方面的学科。
它旨在为政府提供有效的经济政策指导，并为一些大型企业或组织提供帮助。
宏观经济学中的实证分析是一个有用的工具，它可以帮助经济学家们更好地了解市场运行机制，并且可以帮助他们澄清政策建议和政府措施。
实证分析在宏观经济学中是一个重要的研究方法。
它是一种解释性研究方法，它被用来根据统计数据检验某个经济学假设，从而帮助经济学家们推断市场行为和政府政策的影响。
实证分析是一种数据驱动的分析，它从实际的宏观经济趋势中发现经济学的变化，这些变化是来自于政府的政策以及市场的运行机制。
实证分析可以提供相当多的细节，从而更好地帮助经济学家们理解市场机制。
实证分析在宏观经济学中是一种常用的研究方法，它可以帮助经济学家们以测量的方式来衡量宏观经济活动的变化、经济影响的变化以及政策的影响。
它可以帮助经济学家们推断政府政策的影响，从而帮助他们为政府制定出有效的经济政策。
它还可以帮助他们更好地理解经济市场的运行机制，从而更好地判断政府是否应该采取某种政策。
实证分析在宏观经济学中可以采用不同的研究方法，比如回归分析、因果分析和定性分析。
它们都可以帮助经济学家们更好地了解市场行为和政府政策的影响。
例如，回归分析可以用来测量特定政策对某一经济指标的影响；因果分析可以帮助理解不同因素之间的关系以及它们对市场的影响；而定性分析则可以帮助经济学家们描述一个经济模型的概念以及其影响的因素。
实证分析是宏观经济学中一种重要的研究方法，它可以帮助经济学家们更好地了解宏观经济的情况，并有效地支持他们制定出有效的经济政策。
但是，实证分析也存在一定的局限性，它可能不能准确地描述市场行为，因为它只能基于实际数据，而不能考虑到潜在因素。
另外，实证分析只能把宏观经济活动变化与政策的关系做简单的解释，无法解释深层的原因和差别。
因此，实证分析在宏观经济学中只能作为支持性研究工具而存在，它可以帮助经济学家们更好地了解市场行为，但不能替代传统的理论分析。
宏观经济调控政策实证分析
宏观经济调控政策实证分析宏观经济调控是指政府运用各种措施，促进国民经济保持稳定增长和提高就业率等。
为了实现这一目标，政府可以通过货币政策、财政政策和产业政策等手段对经济进行干预和控制。
本文将从实证分析的角度对三种政策的实施效果进行探讨。
一、货币政策货币政策是央行通过调整货币供应量、利率等手段影响宏观经济的政策。
货币政策的实行对国内市场有很大影响，尤其是对投资和消费的影响很大。
如中国近年来采取的“宽松货币政策”就是一种货币政策的调整，旨在提升金融机构的流动性，为投资和借贷创造良好的环境。
根据近几年的数据分析，货币政策对经济的实际作用有如下几点：1.对通货膨胀率的影响货币政策可以通过各种方式控制通货膨胀率。
通胀率是一个国家的重要经济指标，如果通胀率过高，会导致经济衰退。
货币政策的宽松版通常被视为一种降低通胀率的手段。
例如，在2010年，印度央行采取了一系列加强货币政策紧缩的措施，导致通货紧缩，但是通货紧缩的时间太长，导致了经济正在放缓。
2.对实际利率的影响货币政策还可以通过控制利率来影响经济。
与直接减少通货膨胀率不同，改变利率可以对经济产生长期或短期的影响。
如果央行降低了利率，那么企业、小企业和个人就可能在更低的利率环境下借钱，从而促进经济增长。
3.对汇率的影响汇率是货币政策的一个重要影响因素。
一个国家的货币政策可能直接影响其他国家的货币政策。
如果一个国家的货币政策很宽松，那么它的货币价值可能会降低，这可能使进口商品更昂贵，同时使出口更具有竞争力。
二、财政政策财政政策指的是政府通过调整财政支出和税收等常规手段来促进经济发展的政策。
这是一个非常直接的政策，因为政府可以直接影响国民经济。
1.对供求关系的影响财政政策能够直接影响经济的总需求（GDP）。
如果政府通过增加支出或减少税收的方式增加支出或减少税收，那么可能会导致需求增加，从而推动经济增长。
例如，美国在2008年金融危机时采取的250亿美元救助计划就取得了一定的经济效益。
因果关系的经济分析
因果关系的经济分析因果关系是经济学分析中的基本概念，它是指一件事情的发生会导致另一件事情发生的关系。
在经济学中，我们需要了解因果关系，以便理解各种经济现象背后的原因和动因，并基于这些原因和动因制定合适的政策和战略。
本文将探讨因果关系的经济分析，着重介绍因果关系的形成机制、相关案例和因果关系对政策制定的重要性。
一、因果关系的形成机制因果关系的形成要求满足两个条件：一是在一个事件的发生之后必然会引起另一个事件的发生；二是这种关系不是巧合，而是有一定的规律性和必然性的。
在经济分析中，因果关系常常是由两个或多个变量之间的关系所构成的。
例如，我们要分析通货膨胀的原因，就会涉及到货币供应量、物价水平等多个变量之间的因果关系。
在这个问题中，货币供应量是原因，物价水平则是后果，二者之间存在着因果关系。
由于因果关系是复杂多样的，因此形成机制也是多种多样的。
以下是几种常见的形成机制：1.直接原因与后果：这种情况下，两个事件之间的因果关系是直接的、简单的，如物价上涨导致通货膨胀。
在这种情况下，因果关系非常明显。
2.间接原因与后果：这种情况下，两个事件之间的因果关系是间接的、复杂的。
存在一些中间变量来连接两个事件，如失业率上升导致经济衰退。
在这种情况下，我们需要通过对不同变量之间的关系进行深入分析，才能找出真正的原因和后果。
3.相互作用：这种情况下，两个事件之间的因果关系是相互作用的，如短期利率对经济的影响。
在这种情况下，我们需要同时考虑多个变量的因素，以便得到一个全面的分析结果。
二、因果关系的案例分析以下是几个实际案例，以便更好地理解因果关系的概念。
1.物价和通货膨胀物价和通货膨胀之间的因果关系是复杂的。
在单个国家的情况下，通货膨胀率是通过观察价格变化得出的。
物价的上涨与通货膨胀率有关，但它们之间的关系并不是简单的，而是深入复杂的。
具有很多因素会影响通货膨胀的大小和速度，例如货币供应量、生产能力、政府开支等。
因此，通货膨胀和物价之间的因果关系是一个复杂的、多维度的问题。
动态因果模型
动态因果模型
动态因果模型是用来描述复杂的现象的有力工具。
它宣扬可以用联系起来的动
力系统，去描述和考虑系统、事件以及复杂社会组织之间的关系。
动态因果模型不断变化，这是由多个因素和关系所形成的。
它可以通过将关系模式表达出来，清晰地将其表达出来，从而使得人们更容易理解和分析它描述了如何用不同因果理论来决定系统及其内部结构和动态之间的关系。
动态因果模型是一种模型，可以帮助我们更形象的看到动态的世界，看到它们
之间的关系。
我们可以把它看作是一份可以量化的因果关系。
它可以根据当前发生的事情，追溯到其原因，从而更好地促进系统发展和优化。
它还能够帮助系统更好地了解它们复杂的行为，从而获得更好的控制能力。
动态因果模型在不同领域的应用有所不同。
在经济学中，它的用途主要是分析
经济体系以及决策者之间的关系；在社会学中，它可以帮助理解社会系统的行为和动态的规律；此外，它还可以在自然科学领域中用于分析流程，从而提高系统的运行状态。
所以，动态因果模型是一个十分有用的工具，能够帮助我们完成更高效率，更全面视角的分析研究。
宏观经济学的实证分析
宏观经济学的实证分析近年来，宏观经济学逐渐成为热门话题，不仅是学术界的关注点，也引起了广泛社会的关注。
宏观经济学作为经济学的一个重要分支，研究宏观经济现象、宏观经济政策以及宏观经济制度等课题。
本文将进行对宏观经济学的实证分析，并试图对当前经济状况下宏观经济学的应用进行探讨。
首先，宏观经济学作为一门学科存在太多的理论假设，需要实证分析来验证其正确性。
实证分析是将模型与现实进行比较，从而确定模型研究现象的可靠性和适用范围。
常用的实证工具包括计量经济学和实证分析。
计量经济学是宏观经济学的一个重要分支，通过运用数理统计和经济学方法对现实中的经济行为进行量化分析，以检验理论模型的正确性。
例如，一个经济理论模型表明通货膨胀率与失业率呈负相关性，计量经济学家通过大量数据的分析，可以证实模型的假设成立，验证其对现实的适用性。
实证分析常用的方法有趋势分析、回归分析和时间序列分析。
其中，回归分析尤为重要，它既可以对数据进行拟合，又能够检查影响变量之间的关系。
例如，对于GDP增长率和投资增长率这两个变量之间的关系进行研究，通过回归分析，可以找到两者之间的相关性和变化趋势，进而进行政策制定和决策参考。
其次，宏观经济学在当前经济形势下有着重要的应用价值。
当前，全球经济依然处于深度不确定时期，宏观经济学作为经济预测和政策制定的重要工具，有助于理解和应对经济形势变化。
例如，国家政府需要制定适当的货币政策和财政政策以保持经济增长，稳定物价和促进就业。
这时，宏观经济学的实证分析和计量经济学的方法可以帮助政府了解货币政策或财政政策的影响，为政策制定提供科学依据。
此外，宏观经济学的实证分析不仅有助于政策制定，还有助于企业决策和个人投资。
企业决策一般需要考虑到整体经济环境对企业业绩和市场需求的影响，而个人投资决策同样需要考虑到长期趋势，国家政策和整体经济环境等因素。
因此，宏观经济学对于企业决策和个人投资也有着十分重要的作用。
最后，总结一下本文的主要观点：宏观经济学是经济学中重要的分支，需要实证分析来验证其理论假设的正确性和现实适用性；宏观经济学在当前经济形势下有着重要的应用价值，包括政策制定、企业决策和个人投资等方面。
经济统计数据的因果关系分析方法
经济统计数据的因果关系分析方法在经济领域，统计数据扮演着至关重要的角色。
它们提供了对经济现象的客观描述和分析，为政策制定者和研究人员提供了决策依据。
然而，仅仅依靠统计数据本身并不能完全理解经济现象之间的因果关系。
因此，经济学家们开发了一系列因果关系分析方法，以揭示经济统计数据背后的深层次联系。
首先，我们来讨论回归分析。
回归分析是一种基本的统计方法，用于研究变量之间的因果关系。
它通过建立一个数学模型来描述变量之间的关系，并通过估计模型参数来确定这种关系的强度和方向。
回归分析可以帮助我们理解一个变量如何受其他变量的影响，从而揭示出它们之间的因果关系。
例如，我们可以通过回归分析来研究GDP增长率与投资、消费、出口等因素之间的关系，从而找出对经济增长的主要影响因素。
除了回归分析，工具变量法也是一种常用的因果关系分析方法。
工具变量法的核心思想是利用一个外生性变量作为“工具”来解决内生性问题。
内生性问题指的是变量之间的因果关系可能受到其他未观测到的变量的影响，从而导致我们无法准确估计它们之间的关系。
通过引入一个外生性变量，工具变量法可以帮助我们解决这个问题。
例如，在研究教育对收入的影响时，我们可以使用一个与教育水平相关但与收入无直接关系的变量作为工具变量，从而得到更准确的因果效应估计。
另一个常用的因果关系分析方法是差分法。
差分法通过比较同一实体或个体在不同时间或空间条件下的差异来研究因果关系。
它的优势在于可以消除个体特征的影响，从而更准确地估计因果效应。
例如，我们可以通过比较某个地区在实施某项政策前后的经济指标变化来评估该政策的效果。
差分法在政策评估和实证研究中得到广泛应用。
此外，随机实验也是一种常见的因果关系分析方法。
随机实验通过随机分配实验组和对照组来研究因果关系。
实验组接受某个处理或干预，而对照组则不接受，通过比较两组的差异来评估处理的效果。
随机实验在医学研究和社会科学实证研究中被广泛应用。
然而，由于实施随机实验可能面临伦理和可行性的限制，它在经济领域的应用相对较少。
经济学毕业论文中的因果推断分析方法
经济学毕业论文中的因果推断分析方法因果推断是经济学研究中的重要方法之一，它帮助研究者了解因果关系，从而揭示经济现象的本质。
本文将介绍经济学毕业论文中常用的因果推断分析方法，包括实验设计、自然实验、断点回归设计和工具变量回归等。
一、实验设计实验设计是经济学研究中最常见的因果推断方法之一。
通过随机分配控制组和实验组，实验设计能够排除其他潜在因素的干扰，准确地测量某个因变量对特定自变量的影响。
研究者可以通过控制组和实验组在其他因素上的一致性，确定因果效应的大小。
二、自然实验自然实验是利用现实中已经发生的自然事件或政策变化来进行因果推断的方法。
这种方法不需要人为进行干预，而是利用现实中已经存在的自变量和因变量之间的关系进行分析。
例如，研究者可以利用某个城市的政策变化，比较政策实施前后的差异，来判断该政策对经济现象的影响。
三、断点回归设计断点回归设计是一种基于某个特定阈值的分析方法，它通过比较阈值两侧的差异，来揭示因果效应的存在。
例如，研究者可以通过比较企业税收政策调整前后企业的利润差异，来判断税收政策对企业利润的影响。
断点回归设计充分利用了阈值点的变化作为自变量的变动，从而实现因果推断的目的。
四、工具变量回归工具变量回归是一种通过引入工具变量来解决内生性问题的方法。
内生性问题指的是自变量与误差项之间存在相关性，造成因果关系的混淆。
通过引入一个与内生变量相关但与误差项无关的工具变量，可以消除内生性问题，实现因果推断。
例如，研究者在分析教育对收入的影响时，可以利用城市化水平作为工具变量，来解决教育的内生性问题。
总结：经济学毕业论文中的因果推断分析方法包括实验设计、自然实验、断点回归设计和工具变量回归等。
这些方法在揭示经济现象因果关系、推断政策效应等方面发挥着重要作用。
研究者在选择方法时需要根据具体研究问题来决定最合适的方法，并注意数据的有效性和可靠性。
因果推断的正确性对于经济学研究的准确性和科学性至关重要，研究者应该合理运用这些方法，确保研究结论的可靠性。
因果效应计量经济学
因果效应计量经济学嘿，朋友！咱今天来聊聊因果效应计量经济学这玩意儿。
你知道吗，生活中到处都有因果关系。
就像你早上起晚了，结果上班迟到被老板批，这就是个简单的因果。
那在经济学里，因果效应计量可就复杂又有趣得多啦！比如说，一家公司推出了新的营销策略，然后销售额大幅上升。
这看起来好像新策略就是销售额上升的原因，对吧？但也许同时还有其他因素在起作用呢，比如市场整体需求增长，或者竞争对手出了问题。
所以啊，要真正弄清楚这里面的因果关系，可不是件容易的事儿。
咱们再想想，要是政府出台了一项减税政策，经济是不是就会繁荣起来？这中间的因果关系可不好简单判定。
也许减税让企业有了更多资金投入生产，扩大了规模，创造了更多就业机会，经济就发展了。
可万一同时国际经济形势不好，那减税的效果可能就被冲淡了。
因果效应计量经济学就像是个侦探，要从一堆复杂的数据和现象中找出真正的因果链条。
这可不像找掉在沙发缝里的钥匙，眼睛一瞄就找到了。
它需要我们有敏锐的观察力，还得有巧妙的分析方法。
比如说，我们得控制那些可能干扰因果判断的因素，就像炒菜时控制火候和调料一样。
如果不控制好，那得出的结论可能就像一锅糊了的菜，没法吃！还有啊，选择合适的计量模型也至关重要。
这就好比选对了工具才能修好东西，要是拿个螺丝刀去敲钉子，那不是瞎搞嘛！而且，数据的质量也不能马虎。
如果数据不准确、不完整，那得出的结果就像建在沙滩上的城堡，一冲就垮啦！所以说，研究因果效应计量经济学可真是个精细活儿，得有耐心，还得有智慧。
咱们得像解开一团乱麻一样，一点点地理清楚其中的关系。
总之，因果效应计量经济学虽然复杂，但它能帮助我们更好地理解经济现象背后的真正原因，为制定更有效的政策和决策提供依据。
这难道不是很有意义吗？咱们可不能小瞧了它在经济领域中的重要作用啊！。
实证宏观经济学
实证宏观经济学实证宏观经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用实证方法和数据，研究宏观经济的运行规律和影响因素。
本文将从宏观经济学的基本假设、实证宏观经济学的研究方法和应用以及其在当前经济环境中的重要性等方面展开论述。
一、宏观经济学的基本假设在实证宏观经济学中，研究人员基于一些基本假设来分析经济体系。
首先，实证宏观经济学将经济体系看作一个整体，而非独立个体行为的简单总和。
其次，实证宏观经济学假设个体决策的有限理性，也就是说，人们在做出决策时并不完全理性，而是基于有限的信息和认知来进行判断。
此外，实证宏观经济学假设市场具有一定的有效性和自我调节机制，即市场在一定程度上能够自发地实现均衡状态。
二、实证宏观经济学的研究方法实证宏观经济学运用数据和实证方法进行经济现象的研究。
首先，它依赖于大量的实证数据，包括经济指标、财政数据、就业数据等。
其次，实证宏观经济学使用统计学和计量经济学的方法对这些数据进行分析和解释。
通过建立数学模型，研究人员可以对经济现象进行定量的分析，识别出经济运行中的规律和因果关系。
三、实证宏观经济学的应用实证宏观经济学的研究结果可以应用于经济政策的制定和预测。
通过对历史数据的分析，可以发现经济周期、通货膨胀等经济现象的规律，并通过对这些规律的预测来指导政府和企业的决策。
同时，实证宏观经济学的研究还可以揭示经济政策的潜在影响，帮助决策者避免或减少不良的经济后果。
四、实证宏观经济学在当前经济环境中的重要性在当前全球化和复杂多变的经济环境中，实证宏观经济学的研究显得尤为重要。
通过对宏观经济运行规律的揭示，可以更好地理解经济现象，预测经济走势，为政策制定提供科学依据。
此外，实证宏观经济学的研究成果还可以帮助企业制定经济决策，以应对市场变化和风险，提高经济效益。
总结起来，实证宏观经济学作为经济学中的一个重要分支，通过运用实证方法和数据，研究宏观经济的规律和影响因素。
在当前经济环境中，它的重要性更加凸显，可以为政府和企业制定决策提供科学依据，促进经济的稳定和可持续发展。
宏观经济中的因果关系
宏观经济中的因果关系瑞典皇家科学院已决定将2011年度瑞典央行纪念诺贝尔奖授给美国经济学家、纽约大学教授萨金特(Thomas J. Sargent)及普林斯顿大学教授西姆斯(Christopher A. Sims)。
他们得奖的理由是“对宏观经济中因果的实证研究”。
普林斯顿大学的克里斯托弗·西姆斯教授（Christopher Sims）在时间序列计量经济学和应用宏观经济学领域中是一位非常有影响的经济学家。
他在时间序列统计理论和经验宏观经济学方面做出了重要贡献。
纽约大学托马斯·萨金特（Thomas J.Sargent）一直是理性预期学派的领袖人物，为新古典宏观经济学体系的建立和发展作出了杰出贡献，对宏观经济模型中预期的作用、动态经济理论与时间序列分析的关系等方面作出了开创性的工作。
宏观经济中的因果关系利息的临时性增长或减税是如何影响GDP和通胀的？如果央行永久性改变通胀目标，或者政府调整预算平衡目标，经济将发生什么呢？今年经济学奖的得主已创立了一系列方法来回答这些问题，以及许多与经济政策及GDP、通胀、就业和投资等不同宏观经济变量之间因果关系的问题。
这样的关系通常是双向影响关系，政策将影响经济，而经济也将影响政策。
对未来的预期是这种双向影响关系的基本方面。
私营领域对未来经济活动和政策的预期将影响他们在薪酬、储蓄和投资方面的决定。
与此同时，经济政策的决策将受到决策者对私营领域发展预期的影响。
今年经济学奖的得主所创立的方法可用于确定这些因果关系，同时可解释预期所扮演的角色。
这些方法使确定预期之外政策措施，及系统性政策转换的影响变得可能。
萨金特展示了如何用结构宏观计量经济学来分析经济政策的永久性调整。
这一方法可用于研究家庭和公司调整它们预期以及同时期经济发展的宏观经济关系。
例如，萨金特研究了二战后的经济状况，当时许多国家开始都倾向于推行高通胀政策，但最终它们对经济政策做出系统性调整，进而转化为通胀率的下降。
经济分析判定因果的变量的方法及相应的理论依据
经济分析判定因果的变量的方法及相应的理论依据1.回归分析预测法：回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。
步骤：1．根据预测目标，确定自变量和因变量明确预测的具体目标，也就确定了因变量。
如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。
通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。
2．建立回归预测模型依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3．进行相关分析回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。
只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。
因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。
进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
4．检验回归预测模型，计算预测误差回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。
回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5．计算并确定预测值利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
6.线性回归预测法是指一个或一个以上自变量和应变量之间具有线性关系(一个自变量时为一元线性回归，一个以上自变量时为多元线性回归)，配合线性回归模型，根据自变量的变动来预测应变量平均发展趋势的方法。
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实证宏观经济学的因果分析范式∗２０１１年度诺贝尔经济学奖获得者的学术贡献赵㊀晶㊀丁志国㊀徐德财内容提要:托马斯 萨金特和克里斯托弗 西姆斯凭借其在 宏观经济的因果实证研究 方面所做出的贡献,被授予２０１１年度诺贝尔经济学奖.萨金特提出了利用历史数据分析经济政策的系统性变化如何影响经济的方法,关注的是宏观经济变量的系统性影响问题;而西姆斯则是区分了经济变量的变动属性,具体刻画了它们对宏观经济变量的影响,关注的是宏观经济冲击的识别问题.萨金特和西姆斯共同解释了当前经济状况形成的原因,并提供了预测经济变动和政策实施影响路径的科学方法,分析了经济系统的因果关系,回答了实证宏观经济学领域 什么引致了什么 的基本命题.关键词:诺贝尔经济学奖㊀萨金特㊀西姆斯㊀实证宏观经济学㊀因果分析一㊁引言２０１１年１０月１０日,基于在 实证宏观经济因果分析 方面所做出的贡献,瑞典皇家科学院将本年度诺贝经济学奖授予了纽约大学经济学教授托马斯 萨金特(T h o m a sJ．S a r g e n t)和普林斯顿大学经济学教授克里斯托弗 西姆斯(C h r i s t o p h e r A．S i m s).诺贝尔颁奖委员会在颁奖辞中这样描述了两位获奖者的学术贡献: 利息的临时性增长,或者减税措施的颁布,如何影响现实的G D P和通货膨胀?中央银行应对通货膨胀的策略调整,对经济的冲击如何?这些问题已由萨金特和西姆斯所创立的一系列分析方法得以解决.他们给出了当前经济形势发展至此的原因,并提供了预测全球经济变动和政策实施影响路径的科学方法,解析了经济系统的因果关系,建立了实证宏观经济学的基本分析范式.宏观经济学研究的主要任务之一,就是解释宏观经济变量如何随时间变化,这些变量如何受到经济政策以及经济环境变化的影响,进而解析经济系统变化的内部因果逻辑.事实上,经济变量可能会受到两类影响:第一类是短期非预期事件的影响,例如石油价格未预期的变化,中央银行非预期的利率调整,或者家庭消费的突然改变等,这些短期非预期的事件被称为冲击(S h o c k s);第二类则是长期经济变量的影响,例如货币政策由宽松转为从紧,利率水平进入一个上升通道,持续减税计划等,这些长期经济变量的变化则被称为系统性影响(S y s t e m a t i c I nＧf l u e n c e).经济学家们要做的就是综合分析冲击或者系统性政策变迁,在短期和长期与宏观经济因素之间的影响关系.然而,经济学领域的研究难点之一,就是辨析经济变量之间影响关系的因果逻辑,因为经济变量之间的影响通常表现为互为因果关系.我们很难确切知道,究竟是经济政策影响了经济发展,还是经济发展状况影响了宏观经济政策的选择?检验经济政策效果的简单方法是进行人为可控的经济实验,然而经济领域最基本的特征之一就是不能够进行政策实验.因此,利用已有的历史经济数据对经济变量之间的因果关系进行分析就变得十分重要.萨金特和３９«经济学动态»２０１１年第１１期∗赵晶,吉林大学商学院,邮政编码:１３００１２;电子邮箱:z h a o j i n g．c r y s t a l＠y a h o o．c o m．c n;丁志国,吉林大学数量经济研究中心㊁商学院,邮政编码:１３００１２;电子邮箱:t y l e r d i n g＠y a h o o．c o m．c n;徐德财,吉林大学商学院,邮政编码:１３００１２;电子邮箱: h o l d s e r＠y a h o o．c n.西姆斯两人的研究成果向世人证明了,使用历史数据可以确切地分析宏观经济与政策之间的因果关系.萨金特获奖的研究,主要是提出了利用历史数据分析经济政策的系统性变化如何影响经济的方法,关注的是宏观经济变量的系统性影响问题;而西姆斯获奖的研究,则是区分了经济变量的变动属性,例如油价和利率未预期的变动和预期的变动,具体刻画了它们对宏观经济变量的影响,关注的是经济冲击影响的识别问题.正如诺贝尔奖委员会在颁奖词中阐述的那样: 萨金特和西姆斯获奖的研究贡献是回答这类问题必不可少的工具.萨金特主要帮助我们理解系统性政策变迁的影响,而西姆斯则关注冲击如何在经济中蔓延.二㊁萨金特:系统性政策变迁的影响萨金特凭借其对系统性政策规则以及政策规则变化引致的经济后果进行的一系列分析,得到了诺贝尔奖委员会的青睐.这种系统性经济规则的因果分析范式,也成为他在经济学研究领域的代表性科学成就.(一)系统性影响因果关系的萨金特分析范式当货币政策遵循T a y l o r规则,即利率以既定的模型相对于通货膨胀和经济周期的变动进行调整时,宏观经济将发生怎样的变化?或者货币当局强制将通货膨胀率维持在２％左右的水平时,究竟会发生什么?经济的变化是否有可能依赖于经济政策的变迁?或者相反,是否可能是宏观经济的状况影响了决策者的经济政策选择,进而导致了经济的波动. 预期 成为分析这些问题不可或缺的前提,萨金特采用三步法分析并回答了这些问题:第一步,萨金特构建一个结构性宏观经济模型,即一个能够精确刻画宏观经济运行的数学模型,并且模型中的参数确定了不同变量之间的影响关系.例如,当我们确切知道消费者的商品和服务总需求受到预期的利率影响时,经济模型中就应该包含这样的因果关系.而刻画模型中各变量基本关系的参数不会受到经济政策的影响.例如,刻画主体偏好的参数,描述了主体根据利率及收入在储蓄和收入之间进行选择的特征,参数本身与经济政策不相关.第二步,数理模型求解.萨金特考虑问题的重点是有关经济变量未来如何变化的预期.例如,对未来通货膨胀的预期是否受到经济政策影响?合理求解模型的必要条件是,模型中主体的通货膨胀预期与模型本身预测的通货膨胀一致.显然,找到这样一个解并非易事,萨金特的分析方法则说明了如何能够找到这样一个解.第三步,利用历史数据估计那些不随经济政策迁移而变化的参数.为了使估计过程简便,选择参数值来保证模型尽可能完整地拟合数据,就能够获得描述经济结构的参数估计值.这样一个完整的模型可以被用于构建 经济模拟实验室 ,通过研究不同假设实验条件下经济政策的影响效果,进而对可能的政策选择结果进行经济效果模拟.在２０世纪７０年代的系列论文中,萨金特说明了如何构建㊁求解和估计宏观经济模型.他的分析方法在经济政策分析和宏观经济实证研究领域非常有效.毋庸置疑,萨金特的主要学术贡献集中体现在他对宏观经济现象进行的一系列具有重要影响的实证研究方面.例如,他分析了欧洲国家发生恶性通胀的不同历史阶段,检验了２０世纪７０年代各国由实施高通货膨胀政策,转而选择低通货膨胀政策的变迁过程,并利用历史经济数据分析了普通大众形成预期的过程,以及中央银行通过学习逐渐理解通货膨胀事实的一个过程,解释了通货膨胀能够持续相当长时间的原因.(二)萨金特与理性预期萨金特关于理性预期的研究,始于经济学家们抨击当时基于简化模型(R e d u c e d－f o r m m o d e l s)的经济学分析范式,这些经济学家主要包括诺贝尔奖得主L u c a s㊁P h e l p s和P r e s c o t t.他们提出了一种基于理性预期的宏观经济学分析范式,并坚持认为需要重新构建宏观经济理论框架和实证研究方法.新的分析范式所采用的模型具有 微观基础 ,例如不随经济政策变动而改变的经济抉择理论.新的实证模型以结构性参数估计为基础,例如描述个人偏好以及生产函数的参数.这种新的研究范式导致了宏观经济的研究路线发生了颠覆性的变化,改变了宏观经济政策制定的逻辑.事实上,L u c a s等人获得诺贝尔经济学奖的原因,在很大程度上就是源于他们研究内容的政策性含义.基于L u c a s和萨金特开创性的研究成果,以及后续K y d l a n d和P r e s c o t t 的拓展性研究,对于经济周期理论的研究视角也发生了很大的变化.后续发展起来的新凯恩斯主义分析范式,也是在K y d l a n d和P r e s c o t t研究的基础上,引入了不同类型的摩擦条件,如粘性价格和工资等.现代实证宏观经济学研究在很大程度上依赖于经济变量的结构性估计方法,萨金特则是这一研究领域最主要的开创者.４９２０世纪７０年代早期,萨金特的突出性贡献主要表现在对理性预期理论的计量模拟和实证检验方面.１９７１年萨金特在其论文«关于加速理论分歧的评注»中指出,G o r d o n(１９７０)㊁C a g a n(１９６８)㊁S o l o w (１９６８)以及T o b i n(１９６８)等人给出的关于通货膨胀水平的计量方法并非有效,并解释了理性预期在经济预测中的应用.事实上,真正促使萨金特注意理性预期在现实经济中的作用,来源于早期F r i e d m a n 货币政策的适应性预期假设.与适应性预期理论相比,萨金特所推崇的理性预期要求在经济模型中加入更多的约束条件,使模型能够满足现实经济环境中人们掌握信息的假设.在随后的研究中,萨金特开始将理性预期假设应用于滞后分布模型(D i s t r i bＧu t e dL a g)和向量自回归模型(V e c t o rA u t o r e g r e sＧs i o n),并检验了 自然失业率假设 (１９７１)和超级通货膨胀演变路径(１９７３,１９７７).针对自然失业率的测算(１９７５)㊁真实利率的货币中性(１９７１)㊁动态劳动力需求(１９７８)㊁超级通货膨胀的演变(１９７６)以及古典理性预期模型中货币中性(１９７４,１９７６)的研究,使得理性预期理论的应用领域进一步得到拓宽,同时也增强了萨金特本人继续研究理性预期模型求解的信心.自１９７９年开始,萨金特与H a n s e n建立起一系列求解理性预期模型的计量方法,包括对线性理性预期模型估计(１９７９,１９８０)㊁应用离散数据估计连续时间理性预期模型(１９８０)㊁工具变量选取及引入(１９８１)㊁维纳－柯尔莫哥洛夫方程式应用(１９８１)㊁直线时间和隔期的理性预期均衡求解(１９８７),以及递归方式的经济模拟(１９９０,１９９３)等.这些基础性的工作大大提升了理性预期模型的应用范围,同时加速了这一理论分析范式融入实证宏观经济学研究的进程.除了计量方法的研究外,萨金特还将理性预期思想延伸到理论经济学研究更加广阔的领域,具体包括理性预期均衡的马鞍路径稳态特征㊁政策无效性命题㊁货币中性理论的可观测等价假说等.１９７４－１９８７年间,萨金特借助历史数据针对理性预期条件下政策有效性进行了实证检验,结果表明货币学派和凯恩斯学派所提出的经济准则,如单一货币准则和反周期操作等,在经济参与主体具有理性预期的条件下并非有效.货币总量不会影响经济产出,利率变动也不会影响市场中的价格水平,即使存在通货膨胀也无法实现通过调整货币总量进而降低价格水平的政策效果.这些结论均与萨金特提出的理性预期条件下的 政策无效性假说 相契合.还必须说明的是,萨金特所做的工作并非只是对 卢卡斯批判 的简单延续,而是升华了理性预期关于政策调整效应的阐释,并且通过数量化的方法实证检验了真实世界理性预期的存在性.在对理性预期理论发展和验证的过程中,萨金特萌生了对理性预期背后根源进行追索的构思,并形成了他在２０世纪８０年代后期有关 学习理论 的研究成果.通过对 学习理论 的研究,萨金特对理性预期背后的根源给出了更详尽的揭示.萨金特(１９８８,１９８９,１９９３)运用心理学㊁统计学以及系统控制知识,阐述了人们如何通过学习过程获取信息,并通过一定的渠道和信息处理过程,实现对未来的理性预期.萨金特(２００５)认为理性预期最大的特点就是增加了经济模型的相关约束,以剔除那些与预期不相关的自由参数,并指出人们对经济和政策的预期以及信息掌握实质上是模型的结果,而并非模型的外生变量.萨金特一直坚信理性预期并非一个学派或者意识形态的理念,而是用模型方法模拟人们如何思维,以及人们对政策变化反应方式的一种分析范式.萨金特对理论经济学和应用经济学做出的最大贡献就在于,通过模型方法模拟了经济过程中参与者的行为,并成功地测度了现实经济调整的程度和可能产生的影响.这极大地提高了政府在经济决策中的能动性,也使得理论经济学的模型构建更加具有适用性.除了研究理性预期理论和建构实证模型外,萨金特还就极大似然估计方法㊁工具变量估计方法㊁向量自回归模型㊁模型稳健性和不确定性等计量经济学理论进行了研究,并尝试以一种非学术分析范式审视经济发展的历程.而这些基础性的研究工作也明显提升了萨金特在实证宏观经济学研究领域的影响力.三㊁西姆斯:宏观经济冲击的动态识别作为著名的时间序列计量经济学家和实证宏观经济学家,西姆斯因其在宏观经济冲击动态识别方面的突出贡献,与萨金特一同获得了本年度诺贝尔经济学奖.(一)西姆斯与计量经济学的因果分析范式计量经济学将数学㊁统计学和计算机技术综合起来,以一定的经济理论为基础,通过数据测度来描述经济变量之间的关系,并在很大程度上改变了经济学领域的研究范式.就计量经济学的发展而言,其早期发端于微观经济领域,后期随着宏观经济领５９«经济学动态»２０１１年第１１期域理论的逐步完善和数据充实,计量经济学在宏观经济领域的发展尤为迅速.事实上,凭借计量经济学方面的研究成就获得诺贝尔经济学奖的学者不在少数,但诺贝尔经济学奖之所以授予西姆斯,并非单纯由于其在计量方法和统计理论上的建树,而是因为西姆斯在推动计量经济理论和方法改进的基础上,有效地运用计量方法解释了宏观经济因素之间的因果关系,拓展了实证宏观经济学的应用空间.虽然,西姆斯对实证宏观经济领域的研究贡献更值得称赞,但这些成果大都建立在其本人对统计和计量经济学方法的独创性研究的基础上.在哈佛大学攻读博士学位期间,西姆斯在H o u t h a k k e r的引导下开始将离散数据模型扩展至连续时间模型.这使得他随后的研究工作大多围绕着数据的统计模拟展开,具体包括关于连续时间模型的离散数据模拟(１９７１)㊁有限参数滞后分布模型向一般动态经济模型的模拟(１９７２)和无限维参数空间下统计模拟(１９７１).这些统计模拟问题的研究,主要是源于西姆斯并不认同关于经济理论与计量模型之间存在巨大差距的观点.当时普遍的观点认为,动态经济理论通常假定经济运行服从连续时间过程,而计量经济学理论则是假定研究者拥有一个模拟经济系统的真实模型,在给定一部分参数后,应用离散数据对经济系统进行描述.虽然最初西姆斯所提出的问题和给出的统计方法并没有产生太多的影响,但他仍坚持从事对数据模拟和计量模型改进方面的基础性研究工作.西姆斯(１９７４)关于离散滞后分布模型的频域模拟方法得到了萨金特的关注,并在萨金特的推动下引发了许多学者的研究兴趣.«货币㊁收入及其因果关系»(１９７２)可算是西姆斯第一篇引起广泛关注的论文.虽然这种关注更多得益于当时兴起的 凯恩斯主义争论 ,但是该篇论文最核心的理论价值却在于从实证角度进一步对经济系统的内在因果关系进行了阐述.西姆斯(１９７７)曾就 因果检验 进行了科学的定义,阐述了 因果 的真实经济含义,不过在当时却很少有人真正能够看懂这篇文章.当时人们普遍认为变量X导致变量Y的关系,就是 因果关系 最为直观的经济表达,即通常只是按照一种直观的因果联系确定变量之间的前后逻辑.而西姆斯和G r a n g e r则借助早已在工程领域被广泛接受的概念,将 因果关系 看作是一些因素决定其他因素的递推排序关系,并利用单方程计量模型的左右两侧来表示变量之间的因果关系,其中方程右侧变量被假定为外生变量.西姆斯(１９７２)针对货币总量㊁收入以及产出之间的系统相关性研究,成为其后续宏观经济问题实证研究的主要方向之一.２０世纪８０年代以前,时间序列模型已在经济学领域得到了相当程度的应用,并被应用于模拟和测度宏观经济变动,但由于时间序列模型本身的参数估计问题,限制了其应用的范围和测度的准确性.而后,西姆斯对时间序列模型做出的改进,不仅完善了模型本身,同时也拓展了其在宏观经济实证研究领域的应用范围和适用性.西姆斯(１９８０,１９８３)针对时间序列模型工具变量法估计过程中,工具变量外生的前提假设提出了质疑,指出以往的时间序列模型估计中严重忽略了工具变量可能并非完全外生的问题,即模型的残差项可能与工具变量不完全正交,因此原有估计方法所得结果并不准确.针对这一问题,西姆斯提出了一种转换估计方法,即仍然假定工具变量外生,但并不要求其与方程或残差项正交,而是通过引入工具变量更长的滞后序列,进而估计获得模型的有效置信区间,其渐进性质能够满足模型的模拟结果.在后续的研究中,西姆斯进一步研究了时间序列数据中单位根(U n i tR o o t)引致的估计失效问题,并给出了基于渐进理论的有效参数估计方法(１９９０,１９９１).西姆斯对于计量经济学的贡献还表现在时序数据的季节调整(S e a s o n a lA d j u s t m e n to fE c o n o m i c T i m eS e r i e s)和贝叶斯计量方法(B a y e s i a nE c o n oＧm e t r i c s)方面.宏观经济数据包含人们部分行为特征和经济运行规律,在时间趋势上具有一定的周期性,即季节性特性,因此必然导致宏观经济模型参数估计失效和模型预测不准确的问题.西姆斯(１９８５,１９９０,１９９３)针对时间序列数据的季节调整问题分别进行了详细的阐述,包括对修正后时序数据的统计特征㊁包含季节特征数据的估计误差㊁理性预期模型估计中的季节性数据处理等.事实上,西姆斯早年并没有关注到贝叶斯方法,因为他认为贝叶斯方法与传统估计方法并不相关.但是,在研究单位根问题时西姆斯改变了这一想法.因为在对自回归模型参数估计时,极大似然估计过程中采用贝叶斯方法,则不会因数据的平稳性而发生改变.与之相比,传统分布理论却要求针对不同估计方法,设计不同的估计程序.西姆斯(２００３)指出通过检验模型的变结构点,也能够看出贝叶斯分析与传统分析方式的不同.为了完善贝叶斯分析方法,S i m(１９８８,１９９０,１９９１,１９９８)分别就单位根模型㊁动态多元模型㊁宏观６９经济政策模型的贝叶斯估计方法进行了深入研究.总之,不管是时间序列数据的处理,还是贝叶斯估计方法,都在很大程度上提升了以向量自回归模型为代表的计量经济方法,研究宏观经济问题的适用性.(二)经济冲击动态识别的西姆斯方法与萨金特一样,西姆斯也对早期的简化宏观经济计量模型持有批评态度,并强调预期的重要性.在１９８０年的论文«宏观经济学及其现实»中,西姆斯引入了一种新的应用于宏观经济数据的分析方法,提出了一种能够识别和解释历史数据中经济冲击,并分析这种冲击如何逐步传导致其他经济变量的分析范式.西姆斯的方法对宏观经济研究产生了深远的影响,并被广泛作为经济政策选择的依据.诺贝尔奖委员会根据这一开创性的研究将诺贝尔经济学奖颁给了西姆斯.西姆斯方法同样采用三个步骤进行冲击识别:第一步,建立一个向量自回归模型(V A R)对宏观经济变量做出预测.这是一个相对简单的模型,利用以前观测到的变量值获得最优的可能预测值.简单模型的预测结果与实际结果之间的差异 预测误差,则被认定为一种冲击,且西姆斯认为预测误差的经济解释并非十分清晰.例如,利率的变化既可能是对其他同时出现的冲击(如失业率㊁通货膨胀率等)的反应,也可能独立于其他冲击而发生,即存在基础性冲击.第二步,提取经济运行可能会遭受到的基础性冲击.西姆斯的一个主要贡献就是识别如何能够根据针对经济运行的综合理解,进而判断基础性冲击.西姆斯及后续的研究相继提出了不同的方法识别V A R模型中的基础性冲击.第三步,脉冲响应分析.当根据历史数据识别出基础性冲击后,模型的第三步就是脉冲响应分析,进而形象地刻画出基础性冲击随着时间对宏观经济变量的影响.脉冲响应函数对于理解宏观经济的动态特征非常重要,并有助于进行经济政策选择.例如,设定通胀目标的中央银行,根据脉冲响应函数的结果来调整利率,以保证在未来一段时间内实现其政策目标.西姆斯按照递推识别的方式,证明了V A R模型对于宏观经济模拟和参数估计的有效性.如今, V A R模型已经成为中央银行和财政部门分析经济各种冲击,以及经济如何受到各种政策影响必不可少的工具.V A R模型改变了宏观经济领域的实证分析范式,以更加系统的方式审视经济变量之间的因果关系.不过,V A R模型早期的应用性并不是很高,主要是由于模型识别和参数估计上存在障碍.这也促使西姆斯在其后续的研究过程中更加注重提高V A R模型的可识别和参数估计效果,并进一步拓展V A R模型的应用领域,如西姆斯(１９８６)给出的基于贝叶斯方法的V A R模型估计.随后,基于方差分解㊁脉冲响应函数以及结构向量自回归(S V A R)模型的进一步完善和发展,加之西姆斯本人利用V A R 模型在宏观经济领域进行的大量实证研究,大大提高了V A R模型的学术影响,并越来越广泛地被应用于实证宏观经济学的研究领域.四㊁获奖者实证宏观经济学的更多贡献经济学家M a r v i nG o o d f r i e n d对２０１１届诺贝尔经济学奖给出这样的评价: 卢卡斯使得经济学界相信预期在整个世界的作用,并告诉人们预期对经济政策的影响,但真正意义上对经济系统进行经验分析和实证研究,为预期建立统计和计量模型的是萨金特和西姆斯 .尽管萨金特和西姆斯二人分别进行了独立的研究,但两位获奖者处理的问题具有明显的内部关联性,他们的学术贡献在很多方面存在确定的互补关系.事实上,萨金特和西姆斯两人共同分析了当今世界经济系统的基本运行规律,并建立了实证宏观经济学的基础分析范式.(一)萨金特的实证宏观经济学研究成果萨金特早期的实证宏观经济学研究主要围绕利率问题展开,一方面是针对利率与实物价格之间的关系,另一方面是针对利率的期限结构,分析了政府调控货币市场最优政策手段的选择问题.萨金特在强调预期重要性的基础上,动态地研究了预期影响利率随时间变动的路径.与之前关于利率问题的研究不同,萨金特更加明确地分析了利率变动路径和利率作为货币市场政策工具的优势,并刻画了预期对利率变动的可能影响.通过这些研究,萨金特意识到预期在整个宏观经济中的重要作用,并将实证研究的视野拓展到更加广阔的宏观经济领域,具体包括对通货膨胀㊁就业㊁政府预算㊁财政政策和货币政策实施效果等.２０世纪７０年代中后期,萨金特开始全面地审视通货膨胀的变动以及高通货膨胀出现的根源.基于对理性预期理论的发展和应用,萨金特既从货币政策内生性视角分析通货膨胀与货币政策调整之间的相关性,又从货币政策不确定性层面解答通货膨胀的变动原因.虽然萨金特基于理性７９«经济学动态»２０１１年第１１期。