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為慶祝中國經濟研究中心成立十周年，也為推動經濟學研究在中國的進一步發展，北京大學舉辦“站在巨人的肩上---北京大學中國經濟研究中心成立十周年諾獎得主演講系列”，將邀請十位諾貝爾經濟學獎獲得者蒞臨中國經濟研究中心做專題學術報告。本系列講座于6月3日上午10:00在北京大學中國經濟研究中心萬眾樓二樓舉行，2003年諾貝爾經濟學獎得主、美國加州大學圣地亞哥分校經濟學教授克萊夫-格蘭杰(Clive W. J. Granger)進行演講。以下為演講實錄：
陳平：我有幾個問題要問。我問一個根本性的問題，剛才講到預報的尺度，我想問一個問題，如何通過過去歷史的經驗或者使用的方法確定時間尺度呢？另外一個問題，時間序列分析和計量方面的關系，關于股市或者出現混亂的情況。有些人說混亂也是一種秩序，金融市場本身就是不穩定的，就是起伏不定的。
克萊夫·格蘭杰：我現在講一下混亂現象，在經濟上都是很隨機的，特別是股市都是很隨機的性質，所以說混亂理論就是一種確定性的特點，特別是對股市來說，它是一種特征，所以對混亂現象我做了一些研究。現在我們討論的股市，我們需要很多數據才能使用這種混亂方法論，包括時間序列的分析，混亂方法論是可以用于股市的。但是在這方面現在還沒有測試，現在只是對確定性的過程、條件有過測試。所以對混亂方法我沒有把握，在宏觀數據里面我們對混亂方法論做的不好，無法作出預測，所以說效果不是很好。但是我覺得有些數據通過一個混亂的過程才生成出來，我把這個用新的網絡進行模擬，我覺得它的生成情況還是很好的，然后再生成這種預測，這種預測效果并不好。所以我的經驗來說，在實際擾動的方法并不好。在做經濟決策的時候引用的是隨機性的過程，另外就是聚合的過程。
還有一點有時候這個理論太簡單了，沒有什么太大意義，比如講的季節之間還有一些基本特點的數據，很難用這種數據做出很好的模型。我有幾種方法做模型，有實證的模型，然后作出各種各樣的預測，然后讓決策者來決定用哪個模型。也就是幾個模型共同運轉都提供出決策供決策者來使用，這些模型有可能是理論性的，有可能是混合型的，最好是理論和混合型結合的，但是這樣做是非常有難度的。有時候和現實情況不相符。比如線性模型和非線性模型。另外決策尺度在預測當中是預測的能力，根據數據情況才能確定能預測多長的尺度，這主要是看數據的性質來看預測的尺度。
提問：能否再講一下，在理論上一開始要用模型預測未來，結果模型很好，預測人員就得到表揚，人們就開始相信他們的預測。但是人們相信他的預測的時候，是否有一個合理的預期呢？是否認為他們的預測是可信的，而調整了他們的行為。在未來預測的形式如果不出現，那么這個預測模型就不會再準確了。如果情況是正確的，我覺得這個模型不會永遠能夠預測準確，可能會出現一些錯誤。
克萊夫·格蘭杰：我們最擔心的是有的人非常相信你的預測，他們改變了他們不靈的政策，比如說預測方面說出現下降的情況，他就改變政策了。因為政府修改了它的情況，可能預測的情況就沒有出現。另外就是評估，這時要考慮改變政府的政策，要把所有的政策進行評估。關于預期方面，他是否會使你的預測更錯誤，我認為應該是會使預測更正確。
提問：你剛才講到銀行危機方面，你說大家都相信你的預測了，即使危機本身沒有什么問題，但是銀行有了危機概率。銀行系統是這樣的，銀行危機可能和預測的一樣，這時候預測就正確了。
克萊夫·格蘭杰：對于銀行危機的預測我說如果預測銀行危機，銀行是很投機的行業，它可能影響這個國家的決策，為了減少他的風險，把這個風險從一個國家轉移到另外一個國家。這是對預測的一種反應而不是投機。
提問：但是公眾會認為會出現銀行危機。
克萊夫·格蘭杰：這要看他們從預測當中學到了什么，如果他們相信政府，相信銀行部門他們可能會這么做。比如說預測說明天火山爆發，大家都跑出去了，這非常昂貴，如果明天不爆發，最后他們不相信了，你再說會爆發那會死人的，這是公眾要考慮的問題。
提問：這個數據對發展中國家包括中國的數據監測之后該怎么樣預測？
克萊夫·格蘭杰：關于估算方面我們系里也有專家，但是對于估算方面我不是很清楚，你講的發展中國家缺乏數據，如果沒有數據預測是不行的，或者等好幾年才能得到數據。先通過簡單的數據做一個簡單的曲線，簡單的數據也是可以的，但是關鍵是怎么用。你可以和政府說這是我們現在了解的情況，然后他們要很謹慎的對待這些情況。比如有說季節性的，比如五個月的，如果數據不夠不能做這么長的預測。數據不夠新質量不夠好，那就等等，或者只做很簡單的曲線，然后和人們說清楚這個情況。
提問：哪個國家會是下一個世界經濟中心？當然這個問題確實很難回答，需要什么樣的信息才能回答這個問題呢？也就是說哪個國家在下個世紀成為世界經濟中心。
克萊夫·格蘭杰：隨著全球化可能會有三個中心，不只是一個中心。中國、美國、歐洲，印度也落后不了多少，我們說三個半中心吧，這是全球化的結果。確確實實，我們動態來說有三個中心，很復雜的，他們都有各自的優勢和弱點，但是這些經濟體都有自己獨特的地方，所以是一個多樣化的世界。我認為有三個中心比一個中心要好，隨著時間的推移歐洲可能弱一些，因為歐洲的年輕人越來越少，美國這方面還是比較穩定，中國的年輕人非常多，印度也有很多年輕人。
提問：預測與消費者的信心的關系，我的問題是如何解決這兩者的差距。另外單整的模型，人們的傾向是不統一的不一致的，如果這種情況下，怎么來使用單整的模型？我們可以用經濟模型來做預測。
克萊夫·格蘭杰：消費者信心指數是一個很重要的因素，這種指數是一種心情的指數，它有關于消費者情緒的衡量。現在研究的是更加個人化的感覺，現在有不同的辦法可以獲得這方面的衡量值�，F在有許多方法，不光是貨幣的方法，比如說從人的生活方面判斷人的滿意度，這個人的經濟狀況是否滿足，這是我們要衡量的。現在有一些人正在進行這方面的研究，我認為這非常有意義。我們對生活是否滿意，和一兩年前相比是否更滿意了，現在是用很簡單的辦法做的，現在是用心理學方面的辦法來做。其實應該更進一步從心理學的不同角度更深入的做這項工作�，F在的預測是衡量如何更深入的了解人們的感受，比如說總體感受如何，整體生活狀態，其他因素都要考慮進去，但是要做到這一點確實很難。比如說宗教的不同，人們的感受是不一樣的。
提問：我們知道我們用這個模型來預測未來的話，我們要評估這個模型里面的一些參數，比如說歷史的數據，我想了解的是這樣的事情，有沒有一些標準來衡量這個時間序列。比如說時間序列的長度方面有沒有標準或者要求呢？
克萊夫·格蘭杰：對這個參數我并不關心，我只是關心預測人員。我有一個理論，我們關鍵是要看做預測的這個人，所以說最關鍵的是預測本身。有人說可能必須要有一種理論才能使用這個預測，不是這樣的。一個好的預測肯定涉及到其他方面，要有好的預測工具。這個模型本身并不重要，重要的是結果，這就是說預測很重要，模型是第二位的。
提問：我問一個技術性的問題，預報的目的是什么？是挑戰人的智力嗎？或者是讓人們相信預報人員的預報嗎？
克萊夫·格蘭杰：人們做決策的時候怎么樣改進決策，可以是投資者、雇主讓他們改進決策。預測越好，決策就會做的越好。所以說經濟學是決策學，理論也是為決策服務的。有些東西我們還不知道，所以我們要做預測，預測能夠針對未來作出更好的決策，所以這是一個很實際的方法，幫助現實的人，比如做什么時候買房子的決策。房子的增值會有多少，或者說我要成為一個經濟學家或者一個物理學家，會有怎么樣更好的生活方式，這些都涉及到預測，還有很多具體實際的預測都跟決策有關系，所以我們需要做預測。
提問：預測決策了關系，如果有許多算命的人，為什么他能夠賺錢呢？因為他能介紹一下某個人過去的歷史，說的很準。然后他說你未來可能會出現什么災禍，然后你出錢他幫你消災，很多人相信他。這個預測像預報一樣，就是對于你的未來給一個療法。如果沒有這種治療方法會出現什么情況呢？另外就是預測的誤差，比如說銀行危機的預測，如果沒有這個預測，可能不會有銀行擠對，可能是因為有了這個預測才有銀行擠對。有時候預測數很大，有時候預測數很小，有時候對預測來說確實是進退兩難的事情。
克萊夫·格蘭杰：確確實實，我們做了很多實驗，對于預測結果有時候我們公布，有時候我們不公布�？纯次覀冏龅膶嶒灩娛欠衲軌蜃鞒鲰憫绻娔軌蜃鞒鲰憫獙︻A報作出的結果就會產生影響，但是客觀形勢總是在發生變化。
提問：如果觀眾不做反應，如果說在一個小地方可以，如果是一個很大的地方就不知道了。
克萊夫·格蘭杰：你可以做實驗，所以要設計好這個實驗，就可以得到這種預期，有的地區比較大，我們根據時間來設計這個實驗來檢測這個問題。這是可以做到的，可以看看它的效果，比如說股市的預測，有的時候有人預測股票上升，因為大家相信這個預測所以真的上升了。所以他們可以做預測，但是不公開，然后看研究，一旦公布之后就會產生效應。
提問：但是很難實驗，比如人民幣匯率一周前預測說5月18號人民幣會升值，但是沒有發生，這樣政府就要承擔很大的成本。對于預測者來說在做預測的時候成本很小，但是對政府、公眾來說成本是很大的，所以沒有辦法實驗。
克萊夫·格蘭杰：預測并不會產生這樣的后果。
陳平：今天的討論相信是非常重要的討論，等于是沒有量化的理論，如果金融有數據，可以用金融方法來做預測，所以很關鍵的是預測怎么選擇，用現在這么多的變量，一個是控制實驗，一個是假設，一個是理論判斷，我理解格蘭杰教授更傾向于理論實驗，這對經濟來說確實是很有難度的�，F在的問題是經濟是一個非穩定的過程，所以要進行采樣測試，看你選擇哪段。如果結構發生變化，所以沒有一個好的方法來判決哪個選擇更好。
另外現在大家對預測的意義有誤解，對隨機的也好，確定性的也好，對股市來說都是一樣的。我們看一下預測的目標是不一樣的，比如說人民幣什么時候會改變匯率，這里的重點是時機，另外就是頻率的分布，所以隨機的方法和確立性程序沒有一個絕對的。我們看一下這個時間序列，有三種極端的情況，一個極端情況就是數據沒有相關性，可以得出它的近似值。另外一個極端情況它們有很好的相關性，可以得出近似值。大多數情況是兩者之間有限的相關性，可以通過綜合獲得近似值。所以就要作出判斷，看看采取哪種辦法。我想問一個問題，如果你認為經濟預報的性質是基于隨機的過程，我們看一下有沒有一個根本的理論使我們可以選取某種手段呢？
克萊夫·格蘭杰：我們沒有像工程師那樣有那么多的數據，一般對這種控制理論，他們有許多數據。搞經濟的沒有這么多數據，所以我們要用隨機的數據而不是確定性的手段。我相信股市或者說決策性的過程都不是確定性的手段，如果用確定性的話可能就是錯的。
在隨機的過程，也就是說它是不同的方法表現。你可以很好的隨機的表現，所以衡量時間序列我們是在不同情景下來選擇不同的過程。
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