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作者:杨茜/编译

摘要: 导读:本文归纳了宏观经济学的五种模型:基础模型、DSGE(动态随机一般均衡)模型、政策模型(Simon Wr

关于宏观经济学的五类模型

导读:本文归纳了宏观经济学的五种模型:基础模型、DSGE(动态随机一般均衡)模型、政策模型(Simon Wren-Lewis更喜欢称之为结构计量经济学模型)、玩具模型和预测模型。作者认为这五种模型都有其价值,模型之间是相互关联的,一种模型不见得比另一种更好。不同类型的模型有很多需要相互借鉴之处,并能从更多的互动中受益。编译如下:


Rudi Dornbusch曾给我一个非常好的建议:永远不要谈论方法论,做好就行。但现在,我决定不避讳这点,谈一下方法论。


David Vines主持了关于DSGEs(动态随机一般均衡模型)的课题,这篇文章的主要写作原因和背景是探讨DSGEs在危机中的表现以及如何进一步改进这一模型。关于这个话题,我曾撰写三篇文章进行讨论。我本以为关于这个话题的讨论已然完结,但David组织了一个为期一天的会议,我从中学到了很多东西,直接促使我又写了这篇文章。


这篇文章有一个简单的主题:我们需要不同类型的宏观模型。一种模型不见得比另一种更好,每一种模型都有其价值,模型之间是相互关联的。如果这个命题被广泛接受,那么关于哪个模型更为重要的争吵就可以消失,但现实并非如此。


在这里,我尝试运用类型学去区分五种模型。(我个人只讨论一般均衡模型。然而,在宏观经济学中,大多数情况下要先选取一部分内容,构建此部分的均衡模型,然后带入相应的微观经验数据和宏观数据进行检验,随后建立一般均衡模型。)十分抱歉,为达到区分的目的,我需要重复以前文章中写过的内容。


基础模型。这些模型的目的是为了形成一个深刻的理论观点,而不是貌似紧密地追踪现实。这样的模型可能与几乎所有的宏观模型相关。Paul Samuelson的消费贷款模型、Peter Diamond的世代交叠模型、Ed Prescott的股权溢价模型、Diamond、Mortensen和Pissarides的搜索模型,以及Neil Wallace或Randy Wright的货币模型均属于这一类。


DSGE(动态随机一般均衡)模型。这些模型的目的是探讨扭曲或一系列扭曲的宏观影响。为了进行有成效的讨论,这种模型必须围绕一个基本上共同认可的核心建立,在模型的基础上探讨其他扭曲,如有限理性、信息不对称、不同形式的异质性等。


这就是David Vines(及其他许多人)在课题刚开始时批评的模型,在目前的研究中,他们提出了两个问题:


第一个问题是核心模型应该是什么。目前的核心模型似乎不太符合现实的需要,它们大多由RBC(实际经济周期)结构再加上一个扭曲的条件组成,名义刚性就是一个非常好的例证。消费者的欧拉方程和价格制定者的定价方程都与理性预期理论相结合,它们过于强调经济代理人的看法。我认为,核心模型必须具有名义刚性、有限理性和有限的视野,不完全的市场和债务影响。我和许多人都曾在其他地方讨论过这些问题,在这里我不会继续讨论。


第二个问题是这些模型应该如何接近现实。我的观点是,模型的目标应该是接近现实,但不应通过特设的补充和修改达到目标,例如无现实依据的高阶成本模型只提供更接近现实的滞后结构。我下面要提到的政策模型才是密切联系现实的模型。


政策模型(Simon Wren-Lewis更喜欢称之为结构计量经济学模型)。这些模型的目的是帮助设计政策,研究特定冲击的动态效应和探讨可替代的政策。例如:如果中国经济放缓,会对拉丁美洲有怎样的影响? 如果特朗普政府开始财政扩张,对其他国家会有什么影响?


对于这些模型,拟合数据和捕获实际动态显然是至关重要的。但是,该模型也具有足够的理论结构,可用于跟踪冲击和政策的影响。双重目标意味着理论结构必须比DSGEs更加宽松:聚合和异质性导致更复杂的总体动态性,这不是严格的理论模型可以捕获的。旧式的政策模型从理论出发,运用数据构造方程。一些新型的模型从DSGE模型入手,通过数据确定动态关系。联邦储备委员会使用的主要模型之一,FRB / US模型,使用理论来限制长期关系,然后允许潜在的高阶调整成本来适应动态的数据。我怀疑这种限制动态变化的方法是否是最好的方法,因为我不知道这种方法在理论研究和经验研究上能得到什么具体结果。


玩具模型。在这里,我想到了IS-LM模型、蒙代尔-弗莱明模型、RBC模型和新凯恩斯模型的多种变化。如上述模型所示,有些可能仅仅基于理论,有些可能更加明确,但他们都有相同的目标。这类模型允许快速略过某些问题,或者从更复杂的模型中呈现答案的本质。对于研究人员来说,结果可能会在编写精细的模型之前,或者之后呈现,一旦模型完成,结果就可以检验出来。


这些模型有多接近正式的理论并不是衡量模型的标准。对于诸如Robert Mundell或Rudi Dornbusch这样的大师来说,他们有能力正确使用这些模型,这也是他们能够主宰本科宏观经济教科书的原因:并不是所有的经济学家都是天才艺术家,他们像教学设备一样工作,把科学与艺术融为一炉。这些艺术依然极具价值。


预测模型。这些模型的目的是给出最好的预测,而这也是唯一的评判标准。如果理论有助于改善预测,那么就应该使用这个理论。如果不是,则应该被忽略。我认为判断的标准是理论在多大程度上帮助了预测。这个问题是统计学上的,从如何处理过度参数化到如何处理基础关系的不稳定性等等。


总而言之:我们需要不同的模型来实现不同的目标,不能说这种模型比那种模型更好。我不认为,DSGE是好的政策模型,除非它对理论的约束更加宽松。同样,我不认为DSGE是好的预测模型。这就是说,不同类型的模型有很多需要相互借鉴之处,并能从更多的互动中受益。旧式政策模型将受益于一些DSGEs模型中对异质性、流动性的约束。重复最初的观点,所有模型都应该建立在部分均衡基础和经验证据的基础之上。

 

本文原题名为“On the Need for (At Least) Five Classes of Macro Models”,2017年4月刊于PIIE官网。作者Olivier Blanchard,彼得森国际经济研究所高级研究员。本文刊于陆家嘴研究基地《全球智库半月谈》2017年4月总第117期。