计量经济学的局限

核心讲解

作者借用诺贝尔经济学奖得主卢卡斯1976年的批判，说明基于历史数据的计量预测为何常常失灵。卢卡斯的原意是：传统宏观计量模型用历史数据估计参数，但当政策改变、人们调整预期和行为时，这些旧参数就不再适用，所以不能拿历史模型去评估政策。作者把这一思想推得更远：如果市场足够多的人都能从历史里找到某种可预测的规律并据此下注，理性的逐利行为就会立刻把这个规律抹平。规律一旦被公开利用，它就不再成立。因此在充满反射性和博弈的金融市场里，过去的信息对预测未来的价值被大打折扣。作者据此对大多数精密计量模型持怀疑态度，认为它们在拐点识别上的表现并不比抛硬币好多少。

要点

• 卢卡斯批判：政策一变，历史估计的参数就失效。
• 作者引申：可预测规律一旦被人利用，就会被逐利行为抹平。
• 反射性博弈使过去的信息难以预测未来。
• 对精密计量模型的预测能力持强烈怀疑。

常见误区

• 以为把历史数据拟合得越精确，预测就越准。
• 忽略规律被人利用后会自我消灭。
• 把计量模型的R平方当成未来盈利能力。

编者注

• 观点卢卡斯批判原本针对政策评估，作者把它引申到整个金融市场预测；学界对此有争议，见「多方视角」。

多方视角

作者的看法

市场参与者若能利用规律获利，理性博弈会瞬间消灭这些可预测规律，过去的时间序列根本无法预测充满反射性的未来。

不同的看法

• 现代动态随机一般均衡模型已把理性预期和跨期优化内生化，能部分克服传统静态计量的局限。

支持作者的理由

• 金融市场反馈回路过于复杂、参数高度非平稳，无数精密计量模型在宏观预测和拐点识别上的准确率并不优于抛硬币。