诺奖得主拉尔斯·汉森:如何在不确定性迷雾中航行
发布时间:2018-06-27 浏览次数:24095次

金融危机10年后,全球经济终于初步显现同步复苏态势,但复苏背后,却多有不确定性“阴霾”:为了走出危机所引入的前瞻指引、量化宽松、超低利率甚至负利率等新型货币政策手段,给市场注入“强心针”的同时也造成诸多后遗症,货币政策正常化之路难启;特朗普当选后,在政经领域频出“奇招”,欧洲大选年政治风暴此起彼伏,令复苏进程更为崎岖;此外,全球范围内的贸易争端扑朔迷离,科技进步正颠覆传统全球价值链……也许唯一能够确定的就是,我们正面临各种不确定性。

在此大环境下,2018年6月14日上海高级金融学院与第一财经研究院联合举办的“陆家嘴论坛·高金之夜:经济全球化下的金融改革与风险防范”请来了2013年诺贝尔经济学奖获得者、芝加哥大学经济学教授拉尔斯·皮特·汉森(Lars Peter Hansen)介绍了不确定性的多重因素、统计量的复杂性、经济学模型中的理性预期理论等,并理论结合实际,探讨了不确定性对气候变化及金融市场监管的意义。

圆桌讨论环节,拉尔斯·汉森教授还与国家金融发展实验室理事长李扬,国务院发展研究中心金融研究所原所长张承惠,高金执行院长、金融学教授张春,大成基金首席经济学家姚余栋以及上海财经大学现代金融研究中心主任丁剑平教授等展开深入交流,探讨经济全球化下的金融改革与风险防范,给大家带来全新的思考和启示。

以下为拉尔斯·汉森教授主要观点,根据其现场演讲内容整理

一、不确定性有三重因素

作为一名计量经济学家,汉森教授讲解了如何从不同角度认识不确定性。他称,统计学在经济分析中有双重角色。其一,在模型之外,研究人员估计未知参数并评估模型的影响;其二,在构建动态经济模型时,研究人员要描述经济主体,包括消费者、企业、个人等在面对不确定性时怎样做决策,怎样做资本配置,并推测市场表现以及对资源配置、经济政策产生的影响。

基于此,汉森教授介绍了三重不确定性因素:风险、模糊性和错误设定。风险即模型内的不确定因素,也就是在给定概率模型的情况下未来结果的不确定性。模糊性指的是模型选择的不确定因素,即我们对每个不同模型的衡量有多少信心。而错误设定是模型设定的不确定因素,关注我们如何应对现有模型中潜在的位置缺陷。“我们要问模型可能会出什么问题,可能会出现哪些错误的设定,这些设定会产生什么样的后果,这些错误设定是否有严重的问题。”他称。

与三重不确定性因素并存的还有统计量的复杂性。在汉森教授看来,这涵盖三个问题:其一,统计量的学习和推论在何时是具有挑战性的?“现在经常研究行为经济学和金融学,这有点像心理学,心理学只是一部分,行为经济学和金融学覆盖更广泛。”他称。其二,什么时候行为扭曲有更大空间?汉森教授称,“我认为在环境更复杂的时候,行为扭曲有更大的空间,因为环境复杂的话,有更多的不确定性,人们的视角也不一样,因此就会出现行为扭曲。”最后一个问题是,统计量的不确定性何时会引起市场价格波动并影响资源分配?

面对这三个问题,汉森教授建议,“应该采用一种对于复杂性的更广泛的视角和观点,然后用统计学的一些工具来帮助我们更好地理解不确定性。”

汉森教授还从不确定性的视角评估了长期不确定性和理性预期理论。对于长期不确定性,他通过比较罗伯特·戈登(Robert Gordon)和乔尔·莫基尔(Joel Mokyr)对技术在经济增长中的作用猜测的不同,引出了长期不确定性。前者对未来技术发展不乐观,认为增长率的变慢是不可避免的。而后者则认为,在过去一个世纪有很多创新,之后也会出现很多创新,因为每个世纪都会出现独特的问题,技术会不断涌现。“这就是宏观经济中的长期不确定性,而这种宏观经济的长期不确定性会有深远的影响。”他称,“中国GDP和工业生产过去快速增长,目前处于温和增长。对于未来的中国GDP到底会有更稳健的增长,还是会有一些稳步下滑,猜测很多。这种猜测就是长期经济增长的猜测。”

谈到经济模型中的理性预期理论,即经济参与者(投资者)使用长期数据来推断模型及其参数的做法,汉森教授表示,理性预期的理论具有影响力,但仅以风险为特征而忽略了其他的不确定因素,也并未正面解决统计方面的挑战。汉森教授还评估了实证宏观金融模型。“模型在宏观金融领域得到了验证,那就是实证宏观金融模型,这个模型是看金融市场的行为和宏观经济之间的关系。”他称,该模型的成功建立在投资者对宏观时间序列中隐蔽的统计量因素的了解。

他并补充道,“对模型的视角和看法也会随着时间的变化而变化,而这种视角变化也会导致金融市场和宏观经济的波动,就会出现审视期和乐观期,就会出现熊市和牛市。我们用模型时要做持续性调整。”

二、金融市场监管不能忽略不确定性

虽然不断强调不确定性,但汉森教授表示,虽然经济学和模型并不能给我们一个精确的答案,但并不意味着其对于政策没有任何借鉴意义。

基于上述判断,他将经济学、模型、不确定性与社会问题相结合,分析了不确定性对气候变化政策及金融市场监管的意义。“在地理科学领域有很多非常精密的模型,研究者使用它们对气候变暖做了很多研究。这些模型从数学角度而言,真的是非常精密、非常高端、非常复杂。但它们同样也有瑕疵,有很多问题。”

汉森教授认为,最终全球平均温度与特定大气温室气体浓度稳定水平有关的均衡点仍然有不确定性,这种不确定性使得设定减缓全球变暖的稳定目标变得更加复杂。“从气候学、经济学角度,我们其实都会看到有很多不确定性,这对我们的决策也会产生重大影响。在预测未来方面,我们要认识到这些限制,而不是忽视这些限制,只有这样才能开展更加富有成效的、冷静的探讨。”

认识到不确定性在金融市场监管领域的存在,在他看来,也同样必要。“美国有金融稳定监督委员会,中国2017年也成立了金融稳定和发展委员会,两国都面临一个共同的挑战,就是在政策制定方面,现在的决策者都在讲系统性风险,但其实目前很多经济学家对如何界定系统性风险还不能完全确定”。他一针见血地指出,应该把系统性风险视为系统性不确定性,需要进行更多研究,才能有更加准确地理解,目前,对于系统性风险的有限理解挑战着其作为金融监管原则的价值。

他进一步阐述道,虽然金融市场监管是一个很复杂的问题,但不代表着需要一套复杂的解决方案。“因为我们必须要承认,我们对于金融市场和宏观经济的理解是有限的,我们盲目追求复杂的解决方案,而有时简单的政策就可以帮我们避免不确定性。”他提出,可以比较不同的模型,找出潜在的另类的解决方法。此外,应采用简单稳健的政策,其最大的好处在于,可以避免给经济环境徒增不确定性,在不同的模式下都表现良好。“因为现在经济本身已经很复杂了,如果再采用复杂的政策,就会导致更多的不确定性。此外,很多政策存在很多自行裁决空间,这又会增加很多的不确定性。”他称。


 
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