华人女婿诺奖得主读不懂中国房地产:太复杂

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热度37票共1条评论】【我要评论】 【字体: 在线投稿 时间:2014年6月30日 07:47

“华人女婿”读不懂中国房地产

——访2013年诺贝尔经济学奖得主、芝加哥大学资深教授汉森(Lars Peter Hansen)

“影子银行也需要监管,从我的角度而言,对金融系统的监管,目标应该是使所有的金融机构对经济增长有所贡献。”汉森表示,“我建议政府要对影子银行作出很好的把脉和引导,而不是一味地打压”

不过,放开金融市场,国外资本大举入侵,中国是否又将迎来一轮房地产泡沫?对此,汉森也坦言,中国的房地产情况非常复杂,他也很难读懂其中的奥秘。但是他认为,政府制定政策时,必须将未来可预见的因素考虑在内,并提前采取一定的措施控制不确定性

本报记者 赵怡雯

欧仁·法马、拉尔斯·彼得·汉森和罗伯特·席勒,这三个响当当的名字正是2013年诺贝尔经济学奖的获得者。而就在一个月内,《国际金融报》记者先后与其中两位经济学大师进行了面对面的交流。

继罗伯特·席勒之后(详见6月2日本报《经济学需要更多“人性”》),上海这座亚洲金融中心城市迎来了同期获得诺贝尔经济学奖的美国宏观经济学家、芝加哥大学资深教授拉尔斯·彼得·汉森。坐在上海交通大学[微博]徐汇校区的报告厅内,《国际金融报》记者感受到这位“学霸”教授强大的“课堂魅力”。

“我们每天的日常生活中都需要做决策,比如人力资源、股市投资等等决策都面对很多不确定性,而我主要研究的就是不确定性,看看它们与宏观经济,与实体经济的关系是什么。”汉森对《国际金融报》记者表示,“其实我是一个专门建立模型的人,我希望能够建立一个不确定性的模型来反映现在的经济投资环境。”

两大“不确定性”

“不确定性”的研究听上去总有些令人丈二和尚摸不着头脑,追根溯源,汉森提到了一位非常著名的概率学家——杰克·本努里。他对于不确定性研究最大的贡献便是“游戏的概率”,这也就是人们非常熟悉的“丢色子概率”,人们可以通过计算知道某一面的概率是多少,本努里便把这种概率的计算应用到社会科学,通过反复地观察和数据的收集,来洞悉社会发展的趋势。

然而,对于不确定性的研究发展至今,早已不再是简简单单的“色子游戏”。

“社会科学和我们的游戏博弈完全不同,因为整个社会中它的不确定性来源要比游戏多得多。”汉森打开一张图片,非常形象地给记者展示市场所充斥的不确定性,“当经济学家在建立模型的时候,肯定是要包含人,因为人是在市场当中进行互动的因素,而他也是产生不确定性的来源之一。”

作为一个模型的建立者,汉森表示自己现在必须同时考虑两方面,“一方面我手头有很多的数据,但另一方面对模型不是很了解,我需要更多的数据了解模型。”

在创建模型时,汉森需要把不确定性因素归属进去,于是他把不确定性归为两大类,分别是在模型之外和模型之内的不确定性。

什么是模型以外的不确定性?汉森指出,这是计量学的一部分。“比如很多动态经济学的模型,模型建立者的工作就是去分析模型之外未知的参数,去研究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,和历史数据进行分析,得出有效的模型。”

汉森坦言,在他的职业生涯之初,对此感到非常头疼,因为需要了解和评估的参数实在太多了。于是,大部分时间他都在做模型之外的不确定性分析。

而模型之内的不确定性则相对更容易理解。“一旦在市场中建立了一个模型,我们的研究人员就要去了解模型内的这些主体,包括消费者、企业、政策制定者,看看他们是如何与不确定性进行互动的,如何应对所产生的不确定性。”汉森认为,当了解了这些主体是如何应对不确定性的时候,我们就可以观察出不确定性会对市场产生怎样的结果,对资源配置产生怎样的结果,以及对我们做出的决策以及政策的制定形成怎样的影响。

在人们的印象中,总认为诺贝尔经济学家们从事的研究工作过于理论,事实上,近几年诺贝尔经济学奖已经越来越偏好“实用性”。汉森的“不确定性”研究自然也可以应用到实际操作中。

股票市场,便是不确定性研究实际运用的最好战场。

“股市中有着很大的不确定性,包括宏观经济的趋势、政府政策的方向、相应的政策会带来怎样的影响,这些重要的参数都是我们在建立模型时需要考虑的。”汉森指出,在对股市不确定性的研究中,他们首先会区别风险和模糊性,还需要在各种宏观经济模型中进行概率计算,选择正确使用的模型。而模型也会随着时期的不同、市场情况的不同而改变。

“比如市场风险很大的时候,我们就需要考虑模糊性,这时候的投资者总要进行一些对未来形势的猜测,因此金融市场间的各种模型就需要考虑这些不确定性的定价波动。”汉森语重心长地表示,“反之,当经济形势好的时候,我们也需要考虑不同模型在不同时段的相合性,随着不同的形势,模型需要进行不同的设置和选择。”

此外,关于模型的误设是最具有挑战性的,汉森坦言,“我们的经济学家所使用的模型,有可能是错误的。”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。

“因为不管我们多好地了解市场,市场总有一些主观的做法会超越我们模型的考量。”汉森表示,使用不完美的模型要进行一定的分析,清楚地知道模型的局限性在哪里,以及哪些局限和条件会对结果产生最大的影响。

批判“巴Ⅲ”

系统风险这个概念对许多人而言就是“最熟悉的陌生人”。说它陌生,是因为我们所看到的“系统性风险”往往只是冰山一角,它难以获悉更难以把控;说它熟悉,是因为无论在哪里,大部分金融市场一旦发生什么问题,都会将责任推给“系统性风险”。

作为专业的经济学家,汉森是怎样理解“系统性风险”的呢?面对这个问题,汉森再度拿出了他的“不确定性”理论。

“其实我们看到的所谓的系统性风险,并不是‘风险’,而是系统的不确定性。”汉森的这个定义引来了全场的窃窃私语。

面对场下观众异样的目光,汉森报之一笑,点出了第一个“批判对象”——英格兰银行。

“英格兰银行在对海外银行的监管过程中,作为金融指导的原则本身就应该受到质疑,政策的制定者本身做决策的时候没有足够的知识,甚至是错误的知识,就会导致整个模型系统本身具有很多不确定性。”汉森指出,“我们在执行过程中发现模型有缺陷,很多情况下是因为我们存在错误的信息,在面对许多模型的选择中选择了一个不完全正确的模型。”

汉森告诉记者,在金融危机期间,他参加了许多会议,很多政府、决策部门以及储蓄银行的官员们都在会议中认为,金融监管是一个越来越复杂的问题。

“这点我确实同意,但他们却有这样一种惯有思维,认为复杂的问题一定要用复杂的方法去解决,但事实并非这样的。”汉森认为,“复杂的解决方案大多数是我们假装了解了很多,假装对结果的预测都是正确的。”

于是这次,这位经济学家又将“批判矛头”指向了巴塞尔协议Ⅲ。

“这个协议的目标是对金融进行合理的监管,本身这个协议就已经非常复杂了,而很多国家的金融监管条例又对巴塞尔协议Ⅲ进行了更加复杂的衍生。”汉森认为,监管部门在设计规则的时候,如果设计很复杂就会令人很难理解,它可能会成为新的不确定性的来源,而这些不确定性在人们知识有限的环境之下可能造成伤害。

对此,汉森特别警告了美国货币政策的制定者们。此前,市场传出这样一个讯息,美联储可能在未来退出零利率政策。对此,汉森认为,“如果现在宣布这种未来可能实施的政策,就会直接影响当前的宏观经济,如今我们的市场已经越来越不清晰,监管规则本身也越来越模糊,因此监管部门的斟酌能力也会越来越大,一不留神就会做出有偏见的决策。”

似乎是汉森的讲话传递到了美联储官员的耳朵中去,6月21日,美联储利率决议后发表声明,将在相当长一段时间内维持近零利率水平。

“复杂的问题最好是用简单的解决方案来解决。”对于这看似违反人类惯性思维的观点,汉森有着自己的理论,“这其实是考虑到人们对问题理解的局限性。在解决复杂问题时候,有的时候就应该竭尽全力让它变得更加简单,减少整个政策所影响的领域,或者是减少一些模糊政策的执行。”

对于所有的政策制定者,汉森还给出了这样一条“金玉良言”——“一般来讲,糟糕的政策始终是糟糕的政策,这是没有办法进行提高的,所以我们应该更多地去制定一些好的政策,同时也要更多去理解在做决策的时候,每个个人对决策的影响,以及决策受到哪些不确定性的影响。”

顽童与口吃

汉森之所以拿到2013年诺贝尔经济学奖,他最大的贡献便是发现了在经济和金融研究中极为重要的广义矩方法(GMM)。而在此前,谁都不知道,这位看上去颇有学者风范,在讲坛上侃侃而谈的绅士,曾经不仅是个“捣蛋鬼”,还患有口吃。

1952年10月26日,汉森出生于美国伊利诺伊州,父亲是犹他州立大学的学术副校长和生物化学教授。汉森的父母非常注重教育,除了生化学博士的父亲,家里的三个儿子也全部拥有博士学位。汉森是家中最小的儿子,比他大7岁的大哥罗杰·汉森是土木工程博士,大他5岁的二哥特德·汉森是生物学博士。除此以外,兄弟三人的妻子中有两位也是博士。而这样的组合,一度被大哥罗杰戏称为“被过度教育的家庭”。

不过,大学之前的汉森却并不是个优秀的学生。从小学开始,汉森便患有语言障碍,俗称口吃,在公共场合表现得尤其严重。“我仍然记得小学竞选班长失利,就是因为说话问题,之后很多年,我都避免公开演讲。”但对一位学者来说,演讲是无法避免的,汉森只有通过不断的练习来提高演讲能力,最终克服了语言障碍。

16岁上高中,汉森的成绩很不稳定,“当时我的一位指导老师说我是一个C+学生,如果我非常努力地学习,可以得到B+。”汉森带回家的报告卡上,“不尊重权威”被打上双钩,不过在汉森眼里,这在某种程度上是对其独立思考的能力的印证。

当汉森进入犹他州立大学,他开始勤工俭学,在很多地方兼职过,包括一家动物科学实验室,一家政治投票公司,并经营父母的农场。在学术上,汉森开始对社会学感兴趣,主修政治学和数学。汉森后来对媒体表示,那段时间父母的耐心,以及允许他“大器晚成”对他非常重要。

除了深谙教育之道的父母,当时对汉森“感兴趣”的老师中,有三位对他影响深远:第一位是迈克尔·温德姆,他让汉森更好地理解和欣赏数学。第二位是教欧洲史的道格·阿尔德,他建议汉森“不要只是盲从别人的课程,应该发现你的独特天赋并做不同的事”。汉森决定“做不同的事”,在大二结束时试着将数学、政治学和经济学领域的兴趣结合在一起。此后,第三位教授巴特尔·延森帮助汉森设计了一套速成的经济学课程,使得他在大三修完本科经济学必要的课程,并在大四接触了部分研究生课程。而这一切都有助于汉森在短时间内申请到明尼苏达大学的博士学位继续深造。

在明尼苏达,汉森不仅被允许在数学系之外增加经济课程,更幸运的是,汉森遇到了两位当时还是年轻学者的导师克里斯·西姆斯和汤姆·萨金特。他们被公认为宏观经济学和计量经济学的主要贡献者,并共同分享了2011年的诺贝尔经济学奖。汉森的研究领域便是在这一时期成形,同时培养了他在经济动态和时间序列计量经济学的兴趣。

受西姆斯一些课程的影响,汉森开始从事大样本近似参数的研究,其中一些研究发展成了后来的广义矩方法。

广义矩理论是汉森在芝加哥大学工作的第二年提出的。如今,这一方法在宏观经济和金融领域都有着广泛的应用。在经济学界看来,广义矩理论是模型估算的集大成者,“搞经济学研究基本上没人不用汉森的理论”。

当然,由于汉森是与席勒和法马共同获得2013年诺贝尔经济学奖的,对于其他两位学者的评价便成为抛给汉森理所当然的问题。

对此,汉森略略坏笑道,“我记得席勒曾说过我们两人是同一种观点。但其实他们两人都是我学术上的敌人。但既然作为诺奖的共同获得者,我们三人的工作之间肯定是有共同点的。”

汉森进一步解释,“我们都是用循证的方法来弥补不同模型之间的差距。法码做了非常重要的工作,他挑战了经验数据方法的一些弱点,在金融市场当中我也受到了他们非常大的影响,我现在也希望能够弥补宏观经济各种模型之间的差距,我们现在也在共同做一些协作,来制造更好的经济市场模型。”

看好中国经济

汉森此次中国行正逢上海交大安泰春季EMBA开学典礼,面对济济满堂的中国学生,汉森显得非常高兴。

“虽然我是诺贝尔奖的获得者,但我有很多的中国学生,所以我很乐观未来有中国学生获得诺贝尔奖,我很高兴有机会见证这一天的到来。”

好事者在边上“八卦”道,原来汉森还是一位正宗的华人女婿,他的妻子蒋人瑞便是一位华人,和汉森走到一起还是非常新潮的“师生恋”。

上世纪80年代,风华正茂的汉森所教的班上有一位名叫蒋人瑞的华人女孩,她的聪明让汉森格外留心,而蒋人瑞对年轻有为的汉森也倾慕有加,一场师生恋就此在芝加哥大学校园里展开。不久后两人在美国结婚,他们的儿子小彼得·汉森随后出生。如今蒋人瑞也成为芝大的一名教授、经济学家。

值得一提的是,蒋人瑞的父亲蒋硕杰也是一位著名的经济学家,曾在国际货币基金组织[微博]工作长达十年。作为一名自由派的经济学家,蒋硕杰在中国台湾地区推动贸易自由化、汇率改革等一系列自由经济政策,为中国台湾地区的经济改革和之后的经济腾飞作出了重要贡献。同时,蒋硕杰还是首位获得诺贝尔经济学奖提名的华人。

此次来到中国,中国的记者们自然会抓住这位“华人女婿”,希望探知他对中国经济的评价。

“中国过去二十年的经济增长是非常引人注目的,我认为中国的经济还会继续增长。”在海外众多唱空言论中,汉森的观点显得更为“乐观”,他认为,中国政府只需在一些领域进行微调,如开放金融市场、引进私有银行等。

全球化背景下,开放金融市场已成为业界的共识。但在放开市场之前,有一堂课我们不能忽视,那便是影子银行在金融市场中扮演什么角色?

“影子银行也需要监管,从我的角度而言,对金融系统的监管,目标应该是使所有的金融机构对经济增长有所贡献。”汉森表示,“我建议政府要对影子银行作出很好的把脉和引导,而不是一味地打压。”

不过,放开金融市场,国外资本大举入侵,中国是否又将迎来一轮房地产泡沫?对此,汉森也坦言,中国的房地产情况非常复杂,他也很难读懂其中的奥秘。但是他认为,政府制定政策时,必须将未来可预见的因素考虑在内,并提前采取一定的措施控制不确定性。

“国家为了促进经济增长,往往会在一定程度上容忍泡沫的存在,更有甚者采用行政手段加以培育。”汉森同时也表示了担忧,泡沫的出现是生产力提高的一个标志,但也可能会造成市场的动荡。“泡沫本身不是问题,关键是如何解决,政府要采取有效的措施规范市场。”

在对中国未来经济趋势的预测中,汉森再度提到了他的“不确定性”理论。他强调,“我们的国有银行、民营银行,未来企业随之转变的新想法,以及我们的机制结构,都应该重视不确定性,我们需要考虑所有模型之内和模型之外这两方面的不确定性究竟有多少。”

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抓虾APNIC网友
2014-11-16 21:56:41
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