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香港科技大学雷鼎鸣:用模型解释预测中国经济


http://finance.sina.com.cn 2005年07月03日 16:29 新浪财经

  

香港科技大学雷鼎鸣:用模型解释预测中国经济

    2005年7月3日下午,清华大学中国与世界经济研究中心(CCWE)主办的“经济形势讨论会——2005年上半年宏观经济形势”座谈会在清华大学经济管理学院舜德楼多功能厅举行。新浪财经全程视频直播了本次会议。图为香港科技大学经济系教授、经济发展研究中心主任雷鼎鸣发言。 (图片来源 新浪财经)
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  新浪财经讯 2005年7月3日下午,清华大学中国与世界经济研究中心(CCWE)主办的“经济形势讨论会——2005年上半年宏观经济形势”座谈会在清华大学经济管理学院舜德楼多功能厅举行。

  世界经济研究中心在讨论会上提出报告,首次公布中心基于中国宏观经济计量模型所得出的预测,并分析近期宏观经济形势变化及趋势。研讨会邀请政府部门、在京宏观经济研

究机构及学者,就宏观经济当前变化及下一阶段走向等重大问题展开讨论。新浪财经全程视频直播了本次会议。以下为香港科技大学经济系教授、经济发展研究中心主任雷鼎鸣发言全文。

  香港科技大学经济系教授、经济发展研究中心主任雷鼎鸣:在这里很高兴和大家讨论,本来是周教授负责的,但是他的普通话不太好,最近我有点感冒,所以我要说的慢一些。本研究项目的背景,刚才也说了,我们在中国搞了一个深入研究,对中国的经济研究很大了,对细节的主要市场,如能源市场等影响很大,我们做主要的预测,现在我们对商业方面、对政府决策方面有相当大的参考和作用。这些内容是我们自己推崇一下自己,清华大学经济研究中心已经介绍过了,我知道李教授的能力,所以在他的指导下做了很多工作,我觉得研究中心很重要的,清华大学绝对不需要我们来介绍,大家都很清楚清华大学在世界的地位。

  香港科技大学大家可能不知道,我们1991年才成立,成立以后,我们的目标是研究性大学,到目前为止,起码我们在商学院的很多方面的工作做得还可以,我们经济系在欧洲经济学会上的全世界排名是37位,牛津大学是40,剑桥大学是39。但是我们在短时间以内有这个成绩,也是很多同事的很多努力,李教授刚刚离开我们了,但是他过去对经济的贡献也非常非常大。

  下面,我介绍一下院校的模型,这个模型是很危险也很困难的事情,这个不是一个简单的挑战,在50多年以前,美国教授后来1980年拿了诺贝尔奖的,用经济理论作为指导,而且用很多实际数据,建立了那些非常宏大的经济预测模型,他把经济理论尤其是凯恩西理论结合起来。他所做出来的一些预测模型曾经在最高峰的时候,有一些预测模型一定有大型的电脑才能剪出来,有了模型以后,举个例子他会问对GDP有多大的影响,他会用这个模型回答这个问题。但是70年代开始,在理论时候有一个路卡斯批判,可以发现他所讨论的理论没有微观的基础。

  所以他回答结果推算出来的结果是公开可靠的,最重要的部分就是说,变数与变数之间的关系是可以改变的。将来经济怎么样就很容易犯错了。后来也拿了诺贝尔奖,他后来是宏观经济里面的学业里面一把手了。他出的问题不是理论和数据结合不对的。这个话说出来容易但是做起来很难。起码还有一两年的研究,才可能把基础性的问题才能够解决。把理论依据和学术结合起来。

  在我有生之年可能看不见了。我们现在所用的办法先不管理论,用的错误的理论的话你出来可能出问题,我们用的方法是用贝叶斯向量回归模型。变数跟变数之间的关系,参数是可以自动调整的,政府去改变他的政策,也可以把新的变数考虑在内,在中国是特别重要的,在别的国家假如他的宏观经济比较稳的话,参数部位不会常常变的。在中国有很多人说上有政策下有对策,政府出了新的政策以后,下面的人看清楚政策是什么以后,把自己的行为商业行为也好,工业行为也很调整一下来适应新的政策,这样子改变的话,在理论上来说,参数也变化了,我们认为在中国里面用这个方法应该是比较合适的办法。不过用这个方法当然也有不准确的。我们可以看到这个是因为政府改变做成的还是实际的因素所改变参数的,所以我们不能说用这个方法是百分之百的准确。

  但是用这个方法起码我们过去在香港从1997年开始,他用博士论文替香港弄模型,一直以来在香港做的数据比较准确,中国的经济当然是比香港经济更重要更大了,我们的优点就是我们每年的数据而且每三个月有一批数据,频率比较高,这样子可以把比较新的变化能够考虑战略。根本不理的话,政策有什么改变,也不理中国了,有些领导人宣布了什么东西我们不理,看见数据,用数据弄出一些东西,这个结果不能理解的话,需要懂得中国经济的他们去了解,我们只提供数据。我们有每一个季度推出来,中国能够用的数据,时间不太长,假如有20年的话,我们78年到93年我们有年度的数据,我们把它分拆开来,用一些计量的方法,我们也不理会93年以前的数据,但是将来美国打算每三个月公布一下,将来数据越来越多的话,模型的预测性会越来越准确,我就说到这里。谢谢大家。


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