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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：我有几个问题要问。我问一个根本性的问题，刚才讲到预报的尺度，我想问一个问题，如何通过过去历史的经验或者使用的方法确定时间尺度呢？另外一个问题，时间序列分析和计量方面的关系，关于股市或者出现混乱的情况。有些人说混乱也是一种秩序，金融市场本身就是不稳定的，就是起伏不定的。
克莱夫·格兰杰：我现在讲一下混乱现象，在经济上都是很随机的，特别是股市都是很随机的性质，所以说混乱理论就是一种确定性的特点，特别是对股市来说，它是一种特征，所以对混乱现象我做了一些研究。现在我们讨论的股市，我们需要很多数据才能使用这种混乱方法论，包括时间序列的分析，混乱方法论是可以用于股市的。但是在这方面现在还没有测试，现在只是对确定性的过程、条件有过测试。所以对混乱方法我没有把握，在宏观数据里面我们对混乱方法论做的不好，无法作出预测，所以说效果不是很好。但是我觉得有些数据通过一个混乱的过程才生成出来，我把这个用新的网络进行模拟，我觉得它的生成情况还是很好的，然后再生成这种预测，这种预测效果并不好。所以我的经验来说，在实际扰动的方法并不好。在做经济决策的时候引用的是随机性的过程，另外就是聚合的过程。
还有一点有时候这个理论太简单了，没有什么太大意义，比如讲的季节之间还有一些基本特点的数据，很难用这种数据做出很好的模型。我有几种方法做模型，有实证的模型，然后作出各种各样的预测，然后让决策者来决定用哪个模型。也就是几个模型共同运转都提供出决策供决策者来使用，这些模型有可能是理论性的，有可能是混合型的，最好是理论和混合型结合的，但是这样做是非常有难度的。有时候和现实情况不相符。比如线性模型和非线性模型。另外决策尺度在预测当中是预测的能力，根据数据情况才能确定能预测多长的尺度，这主要是看数据的性质来看预测的尺度。
提问：能否再讲一下，在理论上一开始要用模型预测未来，结果模型很好，预测人员就得到表扬，人们就开始相信他们的预测。但是人们相信他的预测的时候，是否有一个合理的预期呢？是否认为他们的预测是可信的，而调整了他们的行为。在未来预测的形式如果不出现，那么这个预测模型就不会再准确了。如果情况是正确的，我觉得这个模型不会永远能够预测准确，可能会出现一些错误。
克莱夫·格兰杰：我们最担心的是有的人非常相信你的预测，他们改变了他们不灵的政策，比如说预测方面说出现下降的情况，他就改变政策了。因为政府修改了它的情况，可能预测的情况就没有出现。另外就是评估，这时要考虑改变政府的政策，要把所有的政策进行评估。关于预期方面，他是否会使你的预测更错误，我认为应该是会使预测更正确。
提问：你刚才讲到银行危机方面，你说大家都相信你的预测了，即使危机本身没有什么问题，但是银行有了危机概率。银行系统是这样的，银行危机可能和预测的一样，这时候预测就正确了。
克莱夫·格兰杰：对于银行危机的预测我说如果预测银行危机，银行是很投机的行业，它可能影响这个国家的决策，为了减少他的风险，把这个风险从一个国家转移到另外一个国家。这是对预测的一种反应而不是投机。
提问：但是公众会认为会出现银行危机。
克莱夫·格兰杰：这要看他们从预测当中学到了什么，如果他们相信政府，相信银行部门他们可能会这么做。比如说预测说明天火山爆发，大家都跑出去了，这非常昂贵，如果明天不爆发，最后他们不相信了，你再说会爆发那会死人的，这是公众要考虑的问题。
提问：这个数据对发展中国家包括中国的数据监测之后该怎么样预测？
克莱夫·格兰杰：关于估算方面我们系里也有专家，但是对于估算方面我不是很清楚，你讲的发展中国家缺乏数据，如果没有数据预测是不行的，或者等好几年才能得到数据。先通过简单的数据做一个简单的曲线，简单的数据也是可以的，但是关键是怎么用。你可以和政府说这是我们现在了解的情况，然后他们要很谨慎的对待这些情况。比如有说季节性的，比如五个月的，如果数据不够不能做这么长的预测。数据不够新质量不够好，那就等等，或者只做很简单的曲线，然后和人们说清楚这个情况。
提问：哪个国家会是下一个世界经济中心？当然这个问题确实很难回答，需要什么样的信息才能回答这个问题呢？也就是说哪个国家在下个世纪成为世界经济中心。
克莱夫·格兰杰：随着全球化可能会有三个中心，不只是一个中心。中国、美国、欧洲，印度也落后不了多少，我们说三个半中心吧，这是全球化的结果。确确实实，我们动态来说有三个中心，很复杂的，他们都有各自的优势和弱点，但是这些经济体都有自己独特的地方，所以是一个多样化的世界。我认为有三个中心比一个中心要好，随着时间的推移欧洲可能弱一些，因为欧洲的年轻人越来越少，美国这方面还是比较稳定，中国的年轻人非常多，印度也有很多年轻人。
提问：预测与消费者的信心的关系，我的问题是如何解决这两者的差距。另外单整的模型，人们的倾向是不统一的不一致的，如果这种情况下，怎么来使用单整的模型？我们可以用经济模型来做预测。
克莱夫·格兰杰：消费者信心指数是一个很重要的因素，这种指数是一种心情的指数，它有关于消费者情绪的衡量。现在研究的是更加个人化的感觉，现在有不同的办法可以获得这方面的衡量值。现在有许多方法，不光是货币的方法，比如说从人的生活方面判断人的满意度，这个人的经济状况是否满足，这是我们要衡量的。现在有一些人正在进行这方面的研究，我认为这非常有意义。我们对生活是否满意，和一两年前相比是否更满意了，现在是用很简单的办法做的，现在是用心理学方面的办法来做。其实应该更进一步从心理学的不同角度更深入的做这项工作。现在的预测是衡量如何更深入的了解人们的感受，比如说总体感受如何，整体生活状态，其他因素都要考虑进去，但是要做到这一点确实很难。比如说宗教的不同，人们的感受是不一样的。
提问：我们知道我们用这个模型来预测未来的话，我们要评估这个模型里面的一些参数，比如说历史的数据，我想了解的是这样的事情，有没有一些标准来衡量这个时间序列。比如说时间序列的长度方面有没有标准或者要求呢？
克莱夫·格兰杰：对这个参数我并不关心，我只是关心预测人员。我有一个理论，我们关键是要看做预测的这个人，所以说最关键的是预测本身。有人说可能必须要有一种理论才能使用这个预测，不是这样的。一个好的预测肯定涉及到其他方面，要有好的预测工具。这个模型本身并不重要，重要的是结果，这就是说预测很重要，模型是第二位的。
提问：我问一个技术性的问题，预报的目的是什么？是挑战人的智力吗？或者是让人们相信预报人员的预报吗？
克莱夫·格兰杰：人们做决策的时候怎么样改进决策，可以是投资者、雇主让他们改进决策。预测越好，决策就会做的越好。所以说经济学是决策学，理论也是为决策服务的。有些东西我们还不知道，所以我们要做预测，预测能够针对未来作出更好的决策，所以这是一个很实际的方法，帮助现实的人，比如做什么时候买房子的决策。房子的增值会有多少，或者说我要成为一个经济学家或者一个物理学家，会有怎么样更好的生活方式，这些都涉及到预测，还有很多具体实际的预测都跟决策有关系，所以我们需要做预测。
提问：预测决策了关系，如果有许多算命的人，为什么他能够赚钱呢？因为他能介绍一下某个人过去的历史，说的很准。然后他说你未来可能会出现什么灾祸，然后你出钱他帮你消灾，很多人相信他。这个预测像预报一样，就是对于你的未来给一个疗法。如果没有这种治疗方法会出现什么情况呢？另外就是预测的误差，比如说银行危机的预测，如果没有这个预测，可能不会有银行挤对，可能是因为有了这个预测才有银行挤对。有时候预测数很大，有时候预测数很小，有时候对预测来说确实是进退两难的事情。
克莱夫·格兰杰：确确实实，我们做了很多实验，对于预测结果有时候我们公布，有时候我们不公布。看看我们做的实验公众是否能够作出响应，如果公众能够作出响应对预报作出的结果就会产生影响，但是客观形势总是在发生变化。
提问：如果观众不做反应，如果说在一个小地方可以，如果是一个很大的地方就不知道了。
克莱夫·格兰杰：你可以做实验，所以要设计好这个实验，就可以得到这种预期，有的地区比较大，我们根据时间来设计这个实验来检测这个问题。这是可以做到的，可以看看它的效果，比如说股市的预测，有的时候有人预测股票上升，因为大家相信这个预测所以真的上升了。所以他们可以做预测，但是不公开，然后看研究，一旦公布之后就会产生效应。
提问：但是很难实验，比如人民币汇率一周前预测说5月18号人民币会升值，但是没有发生，这样政府就要承担很大的成本。对于预测者来说在做预测的时候成本很小，但是对政府、公众来说成本是很大的，所以没有办法实验。
克莱夫·格兰杰：预测并不会产生这样的后果。
陈平：今天的讨论相信是非常重要的讨论，等于是没有量化的理论，如果金融有数据，可以用金融方法来做预测，所以很关键的是预测怎么选择，用现在这么多的变量，一个是控制实验，一个是假设，一个是理论判断，我理解格兰杰教授更倾向于理论实验，这对经济来说确实是很有难度的。现在的问题是经济是一个非稳定的过程，所以要进行采样测试，看你选择哪段。如果结构发生变化，所以没有一个好的方法来判决哪个选择更好。
另外现在大家对预测的意义有误解，对随机的也好，确定性的也好，对股市来说都是一样的。我们看一下预测的目标是不一样的，比如说人民币什么时候会改变汇率，这里的重点是时机，另外就是频率的分布，所以随机的方法和确立性程序没有一个绝对的。我们看一下这个时间序列，有三种极端的情况，一个极端情况就是数据没有相关性，可以得出它的近似值。另外一个极端情况它们有很好的相关性，可以得出近似值。大多数情况是两者之间有限的相关性，可以通过综合获得近似值。所以就要作出判断，看看采取哪种办法。我想问一个问题，如果你认为经济预报的性质是基于随机的过程，我们看一下有没有一个根本的理论使我们可以选取某种手段呢？
克莱夫·格兰杰：我们没有像工程师那样有那么多的数据，一般对这种控制理论，他们有许多数据。搞经济的没有这么多数据，所以我们要用随机的数据而不是确定性的手段。我相信股市或者说决策性的过程都不是确定性的手段，如果用确定性的话可能就是错的。
在随机的过程，也就是说它是不同的方法表现。你可以很好的随机的表现，所以衡量时间序列我们是在不同情景下来选择不同的过程。
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