預(yù)測(cè)模型精益求精

社會(huì)科學(xué)研究委員會(huì)開(kāi)始這項(xiàng)合作計(jì)劃后不久，整個(gè)計(jì)劃又轉(zhuǎn)到布魯金斯研究所（Brookings Institution），所以后來(lái)即以布魯金斯模型為名。在籌劃這個(gè)大型合作案時(shí)，對(duì)于專案的進(jìn)度、發(fā)展及應(yīng)用，我們?cè)稍冊(cè)S多參與的專家，而其中特別值得注意的是資料運(yùn)算部分。在電腦方面出力的有賓夕法尼亞大學(xué)人員（我們學(xué)校一批極富原創(chuàng)力的年輕博士候選人為計(jì)量經(jīng)濟(jì)設(shè)計(jì)不少第一代的電腦程序，給研究工作相當(dāng)大的益）、布魯金斯研究所人員以及麻省理工學(xué)院人員。賓夕法尼亞大學(xué)方面由我設(shè)計(jì)了一組繁復(fù)的互除法（Algorithm）運(yùn)算，而麻省理工學(xué)院的顧（E．Kuh）教授對(duì)布魯金斯研究所的弗洛姆（G．Fromm）的建議，則提供了重要的聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)。他們兩位就高斯重復(fù)計(jì)算法（Gauss Iteration Methods）的發(fā)現(xiàn)交換意見(jiàn)，我們則在費(fèi)城進(jìn)行檢定與測(cè)驗(yàn)，并很快地將這些方法轉(zhuǎn)化成為處理大型動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的世界標(biāo)準(zhǔn)。從早期在密歇根開(kāi)始使用電腦時(shí)，模型模擬（Model Simulation）就是有效應(yīng)用模型的一大障礙，然而一旦了解其中的基本原則，我們乃至以后的世代就能夠有效駕馭電腦。

在提出第一代華頓模型之后，除了社會(huì)科學(xué)委員會(huì)——布魯金斯模型之外，我的第二項(xiàng)研究方向是發(fā)展一套用途完全不同的模型，供商業(yè)預(yù)測(cè)之用。我曾由洛克菲勒基金會(huì)（Rockefeller Foundation）取得小筆經(jīng)費(fèi)，來(lái)建構(gòu)第一代的華頓模型。后來(lái)，我們?cè)谌A頓學(xué)院成立了一個(gè)以數(shù)量方法來(lái)從事經(jīng)濟(jì)研究的單位，其財(cái)源則是來(lái)自福特基金會(huì)及國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（National Science Foundation）。但是，我知道這種補(bǔ)助性財(cái)源只是暫時(shí)的，到60年代中期就會(huì)用完。

與企業(yè)界的合作

就在同一時(shí)間，幾家大公司分別和我聯(lián)系，希望我能夠協(xié)助他們的經(jīng)濟(jì)研究部門建構(gòu)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。因此，我就向五家重要企業(yè)提出建議，由我們?cè)谌A頓學(xué)院為他們建構(gòu)一套模型并提供預(yù)測(cè)，而他們則以贊助我們計(jì)量經(jīng)濟(jì)的研究計(jì)劃作為回饋。

埃文斯（Michael Evans）在1963年加入賓夕法尼亞大學(xué)，也參與我們與民間合作的新預(yù)測(cè)小組。他帶來(lái)在布朗大學(xué)（Brown University）博士論文中所發(fā)展的另一套模型。一開(kāi)始，我們有兩套預(yù)測(cè)數(shù)字，一個(gè)是來(lái)自他的模型，另一個(gè)則是來(lái)自原來(lái)的華頓模型。不久之后，二者整合為一合并模型，也成為華頓系列出版品的第一種。

華頓計(jì)量經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)組（Wharton Econometric Forecasting Unit）不斷成長(zhǎng)茁壯，1963年開(kāi)始時(shí)只有五位成員，到1969年已經(jīng)擴(kuò)大為獨(dú)立的非營(yíng)利法人機(jī)構(gòu)（完全隸屬于賓夕法尼亞大學(xué)）。1980年時(shí)賣給一家出版公司，接著在1983年為一家法國(guó)的電腦公司購(gòu)入。1969年以后，資料資源公司（Data Resources，Inc．）與大通計(jì)量經(jīng)濟(jì)（Chase Econometrics）兩家公司也開(kāi)始從事商業(yè)的預(yù)測(cè)工作，一項(xiàng)全新的行業(yè)就此誕生。目前，已經(jīng)有許多競(jìng)爭(zhēng)廠商投入這一行，整個(gè)產(chǎn)業(yè)的年?duì)I業(yè)額達(dá)數(shù)億美元。

隨著新研究中心的成立，模型與支援系統(tǒng)也不斷增加，原有的布魯金斯模型專案也就自然而然告一段落。它的階段性任務(wù)已經(jīng)完成，取而代之的是不斷擴(kuò)大的商業(yè)化模型建構(gòu)系統(tǒng)以及一些新的學(xué)術(shù)活動(dòng)。

與時(shí)俱進(jìn)的電腦應(yīng)用

到了60年代，電腦總算能夠有效地運(yùn)用于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)上；電腦最初只用在科學(xué)、工程及大規(guī)模的資料處理（如人口普查）上。以往在考列斯委員會(huì)的期間，所有我們?cè)鴺?gòu)思的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的復(fù)雜計(jì)算問(wèn)題，至此都迎刃而解。我和我的學(xué)生以及IBM電腦公司的研究員，花了相當(dāng)多的時(shí)間研究與最大可能性（Maximum Likelihood）相關(guān)的非線性問(wèn)題及其他的統(tǒng)計(jì)預(yù)估方法，也同時(shí)大幅改進(jìn)了源自布魯金斯模型研究過(guò)程中的模擬技巧。我們有兩項(xiàng)創(chuàng)新的發(fā)展，使得計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法更向前跨了一步：其一是以國(guó)民所得會(huì)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)格式來(lái)呈現(xiàn)資料，以便于計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析者的了解；其二是使用分時(shí)（Time Sharing）的方法。資料資源公司針對(duì)資料庫(kù)以及分時(shí)系統(tǒng)的改善，就便利使用者操作上固然成就斐然，但早在該公司成立之前，華頓學(xué)院的工作團(tuán)隊(duì)就已經(jīng)有了分時(shí)設(shè)施。電腦的真正發(fā)展是在60年代，而在接下來(lái)的十年開(kāi)花結(jié)果，為全世界廣大的研究人員及學(xué)者普遍使用。

電腦的標(biāo)準(zhǔn)用途是在資料管理、統(tǒng)計(jì)推論、應(yīng)用（主要是模擬）以及以易于理解的表格與圖形來(lái)呈現(xiàn)研究結(jié)果等，但除此之外，早在50年代末期，許多艱深的研究技巧即已開(kāi)始發(fā)展。這些技巧根據(jù)推測(cè)模擬（Stochastic Simulations），涉及了適當(dāng)抽取的隨機(jī)誤差（Random Errors）對(duì)動(dòng)態(tài)模型之解的干擾。開(kāi)這方面研究先河的，其一是阿德?tīng)柭↖rma Adelman）對(duì)克萊因-戈德伯格模型動(dòng)態(tài)特性研究；另一是源自瓦格納（Harvey Wagner）為建構(gòu)蒙地卡羅實(shí)驗(yàn)（Monte Carlo Experiments）而測(cè)量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法。

華頓學(xué)院的團(tuán)隊(duì)并不是頭一個(gè)使用這些方法的人，但我們卻在使用過(guò)程中，對(duì)自己模型體系具有的周期性與統(tǒng)計(jì)推論上的各種特性，有更深入的了解。原先對(duì)布魯金斯模型所做的某些大規(guī)模的推測(cè)模擬，提升了以電腦為基礎(chǔ)的實(shí)驗(yàn)技巧，我們也從中引用了相當(dāng)豐富的資訊。經(jīng)過(guò)多方的努力，我們得以了解大規(guī)模模型的各類反應(yīng)特性——如乘數(shù)、對(duì)參數(shù)改變的敏感度以及系統(tǒng)的長(zhǎng)期趨勢(shì)等。華頓團(tuán)隊(duì)全面透過(guò)電腦來(lái)從事大型模型的操作運(yùn)算，可以對(duì)一些重大事件——如尼克松總統(tǒng)的新經(jīng)濟(jì)政策、石油禁運(yùn)以及伊朗君主政府被推翻——做出迅速而有參考價(jià)值的反應(yīng)。