貨幣政策的趨吉避凶之道

本報舉辦大師論壇已邁入第6年,

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,主要目的是希望建立國內菁英與國際級經濟大師請益、交流的平台,

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,以提升台灣經濟的國際視野,

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,歷年來均邀請到諾貝爾經濟學獎得主與會。繼上個月論壇邀請2011年諾貝爾經濟學獎得主沙金特(Thomas J. Sargent)蒞台後,

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,同年另一得主席姆斯(Christopher A. Sims)也將於今明兩天(10月25日、26日),

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,參加在台北、台中舉行的大師論壇,

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,並分別以「金融危機以來的貨幣政策與通膨風險」、「美歐央行政策對全球的影響」為題發表演說。
自1970年代以後,

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,只要是從事時間數列計量、或是跨期動態總體經濟模型實證研究者,大概都無法不用到的計量實證工具有二,一是2003年諾貝爾經濟學獎得主格蘭傑(C. W. J. Granger)所提出的格蘭傑因果檢定(Granger causality test),奠定了時間序列變數間的因果檢定方法;而另一重要的計量工具便是席姆斯所提出的「向量自我迴歸」(vector autoregression, VAR),把實證範圍從單純的數列因果檢定,擴展至多變數間的相互影響檢定與估計。
過去經濟實證研究,總以經濟學理出發,在模型裡,哪些是外生變數,哪些被影響的內生變數界定得非常清楚,然後檢定外生及內生變數的因果關係,但實際現象卻常常是許多變數在時間數列前後期,產生相互影響關係,例如,貨幣供給被證明會影響通貨膨脹,但事實上,利率和通膨預期等變數,也會改變貨幣供給決策。VAR模型最大的特徵,便在於無須事前先界定何為內外生變數,而是透過VAR計量方法估計變數間的跨期因果關係。
事實上,席姆斯甚至認為經濟學家不應該過度仰賴理論,因為多數理論均基於假設,因而削弱了可信度。因此,模型間變數因果關係固然重要,但隨機衝擊如何影響體系變數?多大影響?時間持續多久?可能是我們更關心的命題,透過VAR模型之衝擊反應函數(impulse response function)及預測變異誤差分解(variance decomposition),我們可以估計出對於各種變數的影響程度及時效,利用此法,我們便可分析如央行升息等經濟政策,及失業率或通膨率等因素對於經濟的影響。
因此,嚴格說起來,沙金特與席姆斯雖同時獲得2011年諾貝爾經濟學獎,但方法思維卻不盡相同,沙金特建構了理性預期假說數理基礎,席姆斯則側重在實證方法,不過,我們也可以說,席姆斯VAR是沙金特模型的多向量縮減式(reduced form),亦是理性預期模型實證研究最主要工具之一。至於歐債問題,席姆斯與先前沙金特的看法,有一樣的觀點,但也有不同主張,相同觀點的是,2人同時主張歐洲應有強而有力的財政聯盟;不同的是,沙金特認為可學習過去北美13州經驗,財政聯盟概括承受所有債務,但席姆斯則認為,在某些情況下,可以讓負債國的公債違約(default)。
在去年獲得諾貝爾獎時,席姆斯謙稱他的研究並不能給當下的金融混亂帶來易捷的解決之道,因為目前的經濟問題非常複雜,還在不斷的發展,沒有任何辦法可以迅速解決這些經濟問題。但他也說,「我已經運用過和沙金特發展的方法,是找到解決這些混亂的核心」,的確,VAR所衍生的相關模型,不僅已成為時間數列及動態總體模型最重要的實證工具,目前也早已成為計量軟體的標準配備,似乎以隻手就可得到我們想要的實證答案。但實際的經濟問題,真是如此簡單嗎?只怕未必,可能還需要大師更精準地解讀才成, 期待席姆斯能在演講中,闡釋主要國家在用盡貨幣政策後的世界經濟。,

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