2013诺奖得主谈不确定性

访客:21648  发表于:2014-06-20 11:18:31

这是前日在中欧国际工商学院举行的20论坛,拉尔斯皮特汉森跟大家谈不确定性,非常专业,鄙人也算经济学人,且一知半解,给大家做补充读物,扩充下视野

我希望今天给大家介绍一下不确定性,不确定性在我们日常生活中无处不在,而且也影响到了我们做决策,并且关于市场的举动也起着重要的作用。比如说在我们的人力资本的投资是基于它的回报,还有新的企业,它的失败也是基于一些不确定性,同时的一些影响也是关于政策方面的影响,还包括我们的金融或者宏观经济方面的政策,也是有着影响。对于大多数的经济学家都是创建模型的,所以我也是要创建模型。我在创建模型的时候,也必须和当前的经济环境,把它的不确定性归属进去,所以我会看一下关于不确定性我们有几种思考方法,而且在我们的运行以及思考过程中如何应对不确定性,我认为很多经济的分析把不确定性作为第二个重要性的考虑事项,我自己认为,我的研究还包括我的雄心,认为不确定性应该是最重要的项目,而不是事后想不确定性的作用,所以我希望在谈论金融市场的过程中,特别是在宏观经济的影响,包括在我们可行的这些经济政策的选择过程之中,都可以考虑到不确定性的作用。

我们可以看一下过去的历史来谈论不确定性,我今天的讨论也借用了我在芝加哥大学的统计部之中的内容,进入正题之前,首先我们来看这张图。Jacob Bernouli,当时想出一个非常重要的理论,大数理论,是一个统计学重要的理论,在此之前主要是概率的,像扔骰子或者硬币或者打牌,我们可以看到他的计算其实是我们根据已知的概率进行分析,Bernouli是对当前的社会科学也去应用他的大数理论,他认为最终的结果,那时候的概率不是已知的,而同时他也认为你是需要花很长的时间才能了解这个概率是多少,而不是花很短的时间就能知道这个概率。你可以从这个社会的证据之中去获得,左边是Bernouli这个人,右边是什么呢?其实这是一个封面,是一个关于市场交易的图,Bernouli在去研究概率方面的问题,主要是从外部来考虑的时候,就看了一下,在这个模型之中是存在主体的,也就是市场中的主体,因为首先进入这个市场的时候,不知道需求是什么,必须去猜测,他们也面临着很多的不确定性,而这个不确定性对他们的决策会有影响,最后会影响到市场的结果。所以当我们谈论不确定性的时候,我觉得应该有几个方面要去追踪,这也是我在经济建模过程中所考虑的问题。

在谈论到经济学分析当中的不确定性,我们也要在模型之外和模型之内做一个区分,在模型以外,我们经济会进行统计学的分析,是计量学当中的一部分,比如很多动态经济学的模型,可以有外部的研究学者,他们的工作也就是去分析一下这个模型之外的未知的参数,要去看一下在这些参数的测试过程中,哪些模型是最佳的,同时有预测型的模型,可以和历史数据进行分析,看一看模型的有效性,这样的不确定性是在模型以外的不确定性。我的职业生涯的前半部分大多数时间是做这件事情,但是另外还有一部分,也就是模型以内的不确定性,当我们去创建动态的经济学模型的时候,我们也必须去找一些这个模型之中的主体,比方说消费者、企业家和政策的制定者,看看他们是怎么应对这些不确定性的。当我们了解到他们是如何应对不确定性的时候,我们相信对于市场的结果以及资源的分配都会推演出来,最后影响的结果是什么。我们也想看这两个不同的方面,一个是从统计学方面,也就是模型以外的内容,还有一个是在模型之中的主体的内容。

其实我还是要介绍一下历史,首先我会给大家介绍一些学者,他们其实也就是知道如何去创建模型,也就是震动像是随机的脉冲一样,对我们的价格政策等等方面会产生什么样的影响,在动态经济学当中会产生一些波动,看一下背后运行的机制是什么。第一个人Bacheler,他是一个经济学家,他是第一个人如何使用这些随机的震动,如何在金融市场当中去建模,同时他也是布朗运动的联合创始人,同时他还帮我们创建了金融市场的一个模型。Bacheler,在我的博士论文当中也谈到了他,我们可以看到他去开发自己领域的研究成果的时候,和我们看到像那些被认为一个伟大的经济学之间是有一个延长,日后他的贡献才被人们认可。在1900年的时候,Bacheler在我们说的经济时间序列方面做出了突出的贡献。Bacheler和我们所说的宏观经济之间有什么样的联系?这种联系是在很久以后被发现的。我们还可以看一看接下来两个不一样的实验,比如说你是一个保险公司,你想给不同的人上保,各种险种,比如说车险、寿险等等,保险公司就是可以在这么大的基数里面进行一个风险的分散,并且可以把这些风险指数降低,这样就使得整体上的不确定性并不会带来太大的影响。我们再看另外一个方面,比如说在宏观经济当中有了一波冲击,给所有人都带来了影响,但像这种大的冲击的话,是不可能像保险公司那样去分散或者平均化的,很难用以前的模型进行一些估计,要对风险进行补偿,所以说在宏观经济当中,如果有一些比较大的冲击,我们需要有一些新的模型去进行风险的分析和补偿。

接下来是Yule,他是统计学以及回归模型的创始人,他就发现有一些规律并不是完全有周期性,所以他也研究了这些随机的脉动,他发现他能够用系统性的方法去分析随机的脉动,包括宏观经济当中的一些线性的回归方程,或者是叫做自回归模型,这就是Yule的创造。第三个人是叫斯勒茨基,他也对率时间序列经济学包括宏观经济做出了重大的贡献,他是独立做这个研究的,所以说他的研究是非常了不起的,他研究的是定期的活动和影响,包括对经济周期性的作用,他就研究了一个恒等式,一个方程式,他说哪怕有一些随机的波动,这里还是有恒等式的,还是有一些时间序列可以去分析的。最后一位是弗里希,也是诺贝尔经济学奖的获得者,他发明了计量经济学,并且在这个经济学当中提出了脉动分析,看看这个经济怎么样用一种新的计量方法去研究这些波动和对经济带来的影响。

这四位的著作都是非常的丰富,有许多的文献,而且这里面和宏观经济都是有密切的联系,有一些学者是从纯数学、从统计的角度出发,但是我们也看到和经济学有一个很好的衔接。我们刚开始研究统计经济的概率,更多是从游戏机会和游戏概率方面去讲,然后就变成了研究经济学当中的一些重要的冲击,用统计和数量的方法去分析。我们可以来看看这个例子,在最左边有一个罐子,假设里面有三个红球三个蓝球,我们随机的去拿,拿出红球和蓝球的概率,一轮一轮的拿下去,我把这个概率叫做风险,你不知道拿出来的球是哪一种,这个不确定性在,但是它是有一定概率的,各种风险的发生是有一定概率的,我描述的这种情况就适用于最左边的这个罐子,中间的这个罐子,我们不知道里面有几个红球几个蓝球,我们当然可以一个个拿出来看看,去观察,再去推算,这时候是贝奇里耶讲到的大数概率。中间的这个罐子的不确定性肯定比左边的来得更复杂。在最右边,这里不止一个罐子,有好几个,而且发生的时间也是一个序列。再接下来,我不知道每个罐子当中有几个红球几个蓝球,甚至这些罐子的数量和前后排的顺序,按照时间的发生都会变化,所以说我们在这里就指的是在宏观经济学当中面临的各种不确定性,很好的从最右边的罐子当中反映出来。我把最左边的叫做风险,中间的是有模糊性,有更大的不确定性,最右边是更加复杂的更大的不确定性,我想就最右边的情况展开。

这里有一张图,其实也是一本书的封面,大部分我这里的图片都是书的封面,这里面就是在玩游戏,大家都有赢的概率,这边的人在打牌,那边也有一手牌,这里很好玩,最左边那个人在后面还藏里两张牌,右边这个人不怀疑,也许这个女士应该怀疑,所以这里的题目是不确定性和怀疑主义,什么意思呢?我们在建模的时候,这些模型从定义上来讲不是能够完美的去反映现实,都是简单化的,所以从某种程度来讲,这些模型可能会出错。在经济学当中建模的时候,当然会告诉我们关于未来的一些事情发生的概率,但是这些模型都不是完美的,都是也缺陷的,只是说它的错误可大可小,但是我们必须要意识到这些模型很有可能是被误定的,所以我们使用这些模型的时候,我们自己一定要动脑筋,带着怀疑主义的精神,不要被这个模型欺骗了你的眼睛,有可能这些模型也会出错的。

然后我想谈到第三类的不确定性,这个模型是有,你也去用,你也知道这个模型可能会不对,就是它们怎么个不对法,所以接下来我想谈到的是决策理论。我觉得这个决策理论现在是在最近经济学当中非常丰富的领域,也因为有这些学者的积极贡献,在上世纪20年代的时候,奈特做了一个区分风险和不确定性,风险是指我们已知这个概率的,而不确定性就是我们不知道它发生的概率是多大,风险是我知道它发生的概率是有多大的,所以说奈特在1921年的时候做了一个重要的区分。我也是看了不同的来源,包括不确定性的来源,还有风险不确定性,加上模糊不清,这三者之间的一些联系。德菲尼蒂在1937年的时候也做了进一步的工作,和最后那一位是萨维奇,他们提出一个概念叫做主观概率,这个概念的提出,由萨维奇来补充,所以德菲尼蒂提了主观概率这样一个概念,并且打下了坚实的基础,主观概率就是说这个概率可以由某人自行猜测和推算,这种概率跟我们平时是非常不一样的,所以说他提出这个主观概率的概念以后,也是开辟了经济学和统计学当中一个新的领域,叫做贝叶斯模型理论,也开设了不同的学科,所以德菲尼蒂和萨维奇这两人做出很多决策理论的贡献。但是在我仔细阅读他们的文献的时候,他们对于自己的解决方案的质量都提出了非常中肯的判断,德菲尼蒂也知道自己的模型不是特别完美的,我有A模型,我有B模型,如果我不知道的话,我可以去做每一个模型的主观概率,但是我一定要先做一些敏感度的分析,然后我才能知道到底我的主观概率判断的好不好,萨维奇也是一样的,他也对自己的理论做了一些中肯的总结,他说不一定理论有很多的复杂性,如果有太多复杂性,可能就不是特别适用了。这里面照片的第三位瓦尔德,他也提出了非常丰富的理论,当然了对不确定性是更加综合和概括的去分析,所以他的贡献跟奈特是一脉相承的。这几位大师都是从不同的角度去研究了不确定性。

接下来我们来谈一下这一切的影响和后果。先来看一下模型内,因为我们要研究金融市场,金融市场有许多的投资者和交易员,都在我们的模型内,还有像消费者、企业,还有政策制定者,他们也都是要应对这个不确定性的。我们现在已经知道了人们是有那么多种不同的方法去研究和分析不确定性,它对于我们的经济和社会又有什么样的影响意义和后果,这是我接下来要讨论的。我所参与的理论就是金融经济学,这里面有一些实证研究叫做风险溢价,随着时间的推移,有风险的溢价和风险的波动,有的时机好,有的时机不好,有的市场是牛的,有的市场是熊的,所以在不同的市场和时间环境下,我们可能会有一些风险的溢价,这里面也是有一些模型的,问题是我们是不是能够充分的理解。我们发现风险的溢价或者说我们对风险怎么样来定价,根据不确定性的大小来定价,其实我们就发现两边是不对称的,在年代不好的时候,经济不景气的时候,我们对风险的定价会比较大。有很多的人他们也知道金融学怎么去用这些模型,但是我们看到有一些故事是基于风险的,并不能够完全由模型来解释,包括人们的行为也会对这个风险感知产生影响,从市场上来讲,投资者面对这种不确定性,往往感到手足无措,非常的复杂。比如说人们在自己的脑子里面对于未来到底会怎样,这个市场的潜力有自己不同的观点,对这个市场有一些担心,这些事情就不好说了。举一个例子,假设我们现在经济的总体增长趋势是不确定的,就好像扔一个硬币,今天扔出来是对我有利的,我的GDP可能就高一些,明天扔出来是不好的,明天的GDP增速就会非常低,这也是一种模型,你就可以找到其中的一些基于数学的关系。但是现在你是一个个人,你就要想了,我在这个时代的时候,我该用怎样的模型去分析呢,你可能就会选一个比较利好的模型,告诉你明天这个市场就要糟了,反过来,在市场不景气的时候,你会用怎样的模型去分析呢,其实也是带着自己的行为偏好的,你就会选那些说这个市场明天会好转的这样一些模型,所以人们应用模型的时候,他的体会是有波动的,在年份好、年份不好的时候,我们应用的模型不同,肯定对于经济和金融市场的分析出来的结果和结论也都是不同的。这里面不光是模型本身,人们自己对风险的一些偏好和年份好不好时候的模型切换,这是主观的行为,对市场也是有作用的。我们看到金融市场当中现在也有这些现象。

我们再看一些模型外的风险和不确定性,我这里要提到另外一个,哈耶克,他也是诺奖的得主,他写了一篇诺贝尔奖获奖时的感想,1974年的时候,他这些话说到了经济和科学的实质,我觉得哈耶克比我要悲观一些,他觉得这个模型只能适用于量化的分析,但是我的观点是我们还可以合理的运用这些模型,它的作用不仅仅是量化分析。在那时候哈耶克就说了这么一段话,很多人都想影响政治家,希望对他们有利好,市场可以有信心,他说有很多人都自诩自己能够影响市场,影响现实,产生他们希望的影响力,其实并不然,是有很多限制因素的。所以哈耶克这些话是非常现实的,并且也是把我们对于政策分析偏好摆到桌子上来,去掉了它的一些光环,如果你太过注重用政策,用自己的权力去操纵这个市场,结果可能是非常危险的。

这里还有一位大师弗里德曼,他就提到乔希比林斯也是一位美国的大师,他的问题并不是无知,他们知道很多事,只是这些事情并不像他们想象的这样。如果说政府的智囊团和政府的顾问都不去了解经济当中的不确定性的话,认为他们可以无所不为,他们就会非常危险,所以弗里德曼是自由意志主义。

我们可以说系统性的风险在金融危机发生之前,大家都没有过多的关注,在我们的经济文献等等这些领域之中,其实都没有就系统性的风险进行充分的分析和研究,我觉得它听起来更像是一句口号,比方说在金融市场当中,为了让一些干预能够合理化,然后有了像系统性风险这样一些情境。所以我觉得系统性风险,我们可以看到由于它的现状,使我们再去指导和尽管金融市场的时候,缺乏指导意义,比如说像英格兰银行的监管,确实他们也是根据自己非常有限的知识和了解去进行系统性风险的监管,包括联邦储备委员会的塔鲁洛,这是包含了非常多的不确定性,所以我觉得未来的几年时间之中,经济学界越来越多的关注系统性风险这个话题会取得一定进展,我们应该有一些非常精辟的理解和指导,从而帮助我们遇到问题的金融市场从中受益。我们同时看到关于系统性的不确定性,其实复杂的问题并不一定需要复杂的解决方案,为什么这样说呢?我们可以去创建模型,比如说金融领域或者是我们的宏观经济市场去进行建模,这是我们的开放性问题,也就是说这些模型的关联性如何,如果一个好的模型会给我们一个非常精准的指导,但是如果不是一个正确的模型的话,就会让我们在这个模型之中的政策指导带来过度的反应,所以我们必须经过一系列的模型进行测试,找出其中最佳的模型,而不是就唯一一个模型找到正确的解决方案。所以我觉得非常重要的首先是承认不确定性的存在,要去拥抱不确定性带来的结果,然后才能够找到合理的政策方面的解决方案。

另外一个例子,这是一个数学公式,如果现在你们都是我班里的同学的话,一看到这个公式就会紧张了,其实它就是巴塞尔三,在我们现在金融监管市场中就是基于这个数学公式,不谈具体的内容是什么,但是大家就会显而易见的知道巴塞尔三是非常复杂的,所以我们看到如何能够简单的去应用呢?我们可以看到在金融市场的监管过程中,我们首先有了一个对银行资本充足率的要求,我觉得这是一个非常明智而且谨慎的政策。当然这个政策也有很多的影响,比说我们不同资产的类别,它的风险暴露敞口是多少,相应资本充足率多少是非常复杂的,我们关于资本充足率的讨论,我觉得一方面要配合于我们的商业周期,也就是在我们信用周期以及商业周期之间有时候也是脱节的,所以会看到最终巴塞尔三这样金融监管的政策是非常复杂的。

我们再看一下货币政策,我们可以看到有一个不同的货币政策,弗里德曼推出的是简洁的政策,他说我之所以推崇简单的原则是因为在货币传导机制之中有着非常长和变化的滞后,可以看到人们对于弗里德曼的说法也不是特别的了解,也就是为什么使用简单的原则呢,难道是根据我们现在已知的这些信息所建立的原则吗?所以我们看到在弗里德曼是这样的,根据弗里德曼撰写的内容推崇的是简单的原则。我们看一下在美国推出的是零边界的金融政策,如何让我们采取一些具体的办法,脱离金融监管的困难,所以在学术期刊之中,关于当前的货币政策也提出了,要提出一些关于利率政策等等前瞻性的指导,它的前提也就是要基于非常简洁清晰的政策,但是现在我们考虑的是美国关于政策的执行度怎么样,它的整个政策越来越不清晰,最终让人们也产生了各种不同的政策方面的执行和理解,所以我们如果前瞻性的指导越来越模糊了,出现偏差的可能性就会越来越大,关于政策制定的本身,我相信对于私营部门也会产生影响。基于透明度带来的前瞻性的指导也挺难自圆其说的。

我知道上海在进行自贸区的试验,我推崇的是开放和自由贸易的政策,我觉得这是正确的,而且我觉得应该更大的向中国其他区域进行实施。我觉得它应该是基于简单和透明,这样的话会有更好的效果,我觉得简单和透明原则就会变得更加重要。对于在中国的金融和银行业,我觉得在未来发展也会面临很大的挑战,对于银行的体系来说,特别是允许私营银行业的竞争,比如说私营银行,它能够帮助我们创建的新的企业进行融资,我相信未来在这方面建立非常积极有效的政策。对于私营银行业来说,可以和国有银行进行竞争,我觉得他们所基于的市场原则应该是公平透明而且是简单的。

我在这里给大家做一个总结,我希望给大家介绍关于不确定性的两方面的观点,因为我是作为经济学来说,一方面是在模型以外,也就是关于我们统计学的一些外部原则,同时还包括模型以内,包括投资者、企业家和消费者在应对不确定性的时候是怎么做的,我觉得这个不确定性是一个非常宽泛的概念,第一个就是风险,模型的风险,如果在未来事件之中有一个确定性的概率的话,我会把它认为是模型的风险,同时我还会谈论一下模型的模糊性,对于每一个模型的可信度是多少,我们使用的一个模型是正确的,我们不是很确定,是模糊的。第三个方面,是最具有挑战性的,就是关于模型的误设,也就是我们经济学家所使用的模型,有可能被已知是错误的,有的时候模型从它的定义上来说就是关于现实的一个抽象型的简单化的总结,也就是对于整个模型的应用或者设置不要有太过于简单化的前提和假设,我觉得在模型方面有很多不足的地方,所以在我们未来的发展确定和谨慎的过程中,使用模型应该是一个非常有效的方法。最后,复杂的问题最好是用简单的解决方案来解决,看起来好像是违反我们的直觉的,考虑到我们理解的局限性所提出的一个观点。其实简单的糟糕的解决方案,它本身就是糟糕的,关于解决方案,我们有的时候应该竭尽全力让它变得更加简单,减少我们整个政策所影响的领域,或者是减少一些模糊政策的执行。我讲的关于不确定性的内容,是一个创新的方式去介绍,能够对经济政策的分析和制定提供更多的指导,谢谢。

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