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为庆祝中国经济研究中心成立十周年，也为推动经济学研究在中国的进一步发展，北京大学举办“站在巨人的肩上---北京大学中国经济研究中心成立十周年诺奖得主演讲系列”，将邀请十位诺贝尔经济学奖获得者莅临中国经济研究中心做专题学术报告。本系列讲座于6月3日上午10:00在北京大学中国经济研究中心万众楼二楼举行，2003年诺贝尔经济学奖得主、美国加州大学圣地亚哥分校经济学教授克莱夫-格兰杰(Clive W. J. Granger)进行演讲。以下为演讲实录：
陈平：现在我想讲几句话。我先学过物理也学了经济，我最初读的有关经济的书就是格兰杰教授的书，在经济经典方面、现代理论方面我们看已经有两位大师了，格兰杰在时间序列方面确确实实做了开拓性的工作，在时间序列方面他用了普分析的方法，这是50年代，我们研究了这个书。在70年代很重要的一个事件，在这些领域他觉得开放性的工作，格兰杰非常有活力，我们研究中心的学生应该向格兰杰教授学习，不光是学他的方法论，还要学习他的创新精神，所以我们欢迎格兰杰教授给我们做演讲。
克莱夫-格兰杰：谢谢大家邀请我，刚才做的介绍我表示非常感谢。和毕加索和其他大师相比。这个预测是经济学的一个重要方面，经济学是关于决策的科学，现在做决策的时候是针对未来的，所以做决策的时候我们要考虑未来是什么样的，这就是我的预测。
所以要改进预测这是我们关心的事情。关于预测方面，预测是经济学许多领域共同关心的一点儿，我讲一下预测的基本方法，然后我们再一步步往下走。这是预测进行的背景情况，首先是动态的、观测的，这是我们的时间序列，我们把时间序列加以记录，然后问一下未来会出现什么情况。(见图)，我们今天所处的地方，这就是时间流。我们再看一下未来，比如说失业方面，我们用信息来做预测。未来的失业率对今天来说是一个变量，可能是六个月后要发生的。所以了解这些变量我们要看它的整体分布情况，也就是未来六个月的分布情况，所以如果要做预测的话我们要了解整个分布情况，这是非常复杂的，我们把这个分布通过平均值也就是这个分布的中心部分。围绕这个中心来作出成对的信息，我们按照这个中心值，现在的问题是怎么样提高这个预测的水平。我们的许多程序和模型一起来进行这个预测，这方面有一些书籍大家可以读一下。
我们现在有了计算机程序，把数据放进去进行预测。我们现在有这样的手段，是很廉价的，有容易的任何时间变量都可以用来做预测，这样的程序网络上也有，比如做就业情况的预测，比如预测未来三个月的就业情况，只要在计算机一点就可以预测出来。现在媒体上常有这种预测，在美国、英国、澳大利亚等其他国家，在公共信息出来之后总是跟预测相联系或者预期相联系起来。比如说壳牌石油公司，上一个季度有一亿美元，而比预期少了1500万美元，这就是预期的数字，电视上等等都有这样的披露。比预计多了1%，所以每个数字都和预期相联系。那么这个预期是从哪儿来的？到底怎么样？大家都不是很清楚。它的质量和效率如何？预期如果和实际有出入，可能会影响壳牌公司的股价，所以预期是非常重要的，对整个经济来说是很有用的。
另外一个就是消费者情绪指数，也就是每月公布的，每月都有这样的指数。比如说预期是2%，现在预测的理论非常多现在没有办法检测。所以说评估是预测当中非常重要的环节。未来会怎么样呢？这里我们看一下这个数据集会发生什么变化，会影响这个预测，运用方法会有所变化，时间尺度会有所变化，评估的手段会发生变化，这些都会影响到预测的结果。下面我们一个个讲。
比如说数据集，大家比较熟悉的比如说宏观数据集，可能在动态上无法改进数据的精度，可能会使得精度更高。比如说GDP数据，或者是通过调查，这个公司问他们过去一个季度的产量怎么样。这个公司对于这种调查是不太重视的，他们一般只有回答一下这个月和上个月一样。所以这样的数据集可能会使预测更糟，这是宏观的经济数据集。比如说每季度的数据，往往需要几个月时间整理，所以会造成时间的延迟。这个GDP很难马上就能够衡量出来，或者它主要部分不可能，我们要知道有很高质量的假设。我们要衡量信用卡每天的销量，信用卡的公司把销售情况加以记录，以及分销情况，这样的数据是每天都可以调查整理出来，所以让他们把这些数据公布出来，你只要付钱就可以了。
再比如用电量，人们卖电的时候每天都记录下来看看用了多少电。美国、澳大利亚都是这样做的，中国不久也会这样做，这样能够非常快速的、准确的计算每家大公司、大商场的用电量，这样很快就可以了解到而且精度非常高。我们还可以记录每天的利率、每天的就业率，每周的销售量等等。在宏观经济中很多变量是可以拿到的，很快就可以拿到而且质量非常好。
(见图)宏观经济很高质量的情况都可以了解到，我们现在正在组织做这个工作，但是这个工作还没有做起来的。我小时候总是有很多笑话，比如经济预报、天气预报，英国的天气非常复杂，天气预报和经济预报都非常差。但是现在天气预报没有什么笑话了，原因是有了卫星，卫星可以使我们看到几天后的天气情况，所以天气预报做的非常好。那么经济方面有没有卫星呢？我们能否把数据也做的像天气预报那样好。所以我们现在讲的信用卡的销售情况，就可以回答刚才你的问题。
在未来会获得更多的数据，但这并不是完全靠它了。另外就是工具方面，在未来有什么新的工具。我现在就在研究这个问题。刚才讲到了我们解决这个问题，我们不了解有什么样的工具，每一两年都有新的工具出来，有些很好用，但是有些不是很好用，在预测方面有非常有活力，有一些工具是非常有用的。另外就是时间尺度，我们能预测多长时间呢？有些理论认为有一些尺度可以预测，比如说三个月、六个月或者一年。有些理论是可以预测到的，像人口、适龄的人口都可以预测，因为它的增长速度是非常缓慢的。但是有些很难预测比如石油价格、股票价格。如果很容易预测的话，每个人都可以在股市赚钱。我们对股市的预测偶尔可以准一些，其实股市是很难预测的。关于股市的预测我写过一本书，出书预测股市，使人们能够赚到钱。
有些变量是很容易的预测，可以预测一两天的，比如明天的电量的需求是多少？我们还可以预测明天北京地区的用电需求量。我们可以分析每一小时、每天的北京的用电量或者其他大城市的用电量，因为它的形式非常简单，比如说做早饭、开电灯，每天都有一个曲线或者说每年这个曲线都是有规律的，跟温度很有关系，所以对明天的用电需求量可以做的很准确。但是未来一两周天气怎么样很难预测，但是未来一两天能够预测很准。我们希望我们有越来越好的数据，我们可以的不断的往前进，时间不断的延长。
那么长期来说怎么样，能否预测十年的、二十年的预测呢？我们问经济学家是否做这样长期的预测呢？他们说做不到，长期的预测是很难做到的。比如说现在不会游泳，很难说未来十年、二十年他肯定会。比如说过去30年美国的消费量情况，我们看到一个曲线，我们可以根据这个曲线预测未来的消费量，比如80年代的消费量曲线来预测25年后的消费量误差大概在3%，现在出版了一本书是威纳康姆写的，这本书做了33年前的预测，对GDP、人口增长都做了预测，他们对人口的预测非常准确，但是不是百分之百准确，因为33年时间太长了。他们对GDP的预测数字误差比较大，因为石油危机经济出现了下滑，所以GDP的预测不是很准确，但是其他方面的预测都非常准确。他另外一个预测就是关于科学方面的一些预测，就是在未来30年会有哪些新的科学实现。在1967年做预测的时候当时的大型计算机可能有我们现在这么大一个房间这样大，当时没有微软，也没有苹果公司。他们预测到每个公司都将会有电脑，每家都和其他家庭连接起来，这就是我们今天的网络，这是微型计算机出现之前他们预测到的。他们还预测了手机电话，在当时能够预测到手机电话是很难的事情。所以很多事情是可以预测的很准，当然也有一些错误。
比如他讲到在移民方面的预测是非常错的，在劳动力方面也预测错了，他们觉得妇女不会走出家门工作，这个预测是错误的。在许多国家现在一周四天工作制，一天工作32小时。另外工人怎么样休闲呢？他们去公园参加体育活动、看电影、需要很大的图书馆，这些满足休闲时光。他们觉得人们主要的时间将用于休闲，他们预测错啦，现在人们的工作还是非常紧张。对于30年的长期预测是非常长的，所以有的是可以进行长期的预测，而且是非常有用的。有些预测我们觉得是不可能的，比如说突然的变化，经济突然出现了大的变化，也就是说有很重大的影响，这是很难预测的，一般的突发事件是预测不出来的。比如说90年代末的金融危机，许多国家都出现过银行的金融危机。另外就是恐怖袭击是很难预测的。突发事件因为太不确定了是无法确定的，比如地震、火山爆发这都是很难预测的。
现在有人认为这些是可以做到的，但是难度很大，也可以做一些预测。比如火山爆发的预测，我们做一些指数，在一些火山里面装一些设施，在一两天之前看这些指数，看这个结构的变化，我们可以利用一些模型做一些预测。关于地震的预测现在做的不是很好，但是我们还可以进步。有关银行危机方面，可以加一些变量，有一些临界值可以加以考虑，有一些理论可以界定什么时候出现银行危机。现在的情况是有一些时间变量比如说兑换率，这些都是月度的变量。另外还有每天的数据，利率的变化、股市的变化非常大，我们可以把它结合起来用做危机预测模式之中。
新加坡7月22号就有这个危机，我们不能这样说，我们只能说有危机的可能，因为我们分析的指数可以是点六、点七的级别，一个月可能比较准，两个月就差一些，这跟时间有一些关系，也就是说做一些以前不能做的事情，我觉得这样做是有用的，这样做可以帮助我们防止那样的事情发生。所以我们要找到更好的办法不断的改进。这是刚才所说的预测，确实还是有用的。还有一些其他的新问题。
在讲到政策效果预测的时候，政策分析是非常复杂的，它会产生深远的影响，所以预测在未来是很有意义的一个领域。我想包括我和我的学生都会做这项工作。谢谢大家！
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