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，創業加盟，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，包屁衣，以提升台灣經濟的國際視野，微波料理，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，微波料理，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），台中住宿，參加在台北、台中舉行的大師論壇，韓國童裝，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，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。，