安娜·米庫舍瓦改進時間序列計量經濟學工具,提供更佳預測效果。
MIT Technology Review 中國大陸地區(qū)獨家授權,未經授權嚴禁轉載。更多精彩內容請搜索官方微信“mit-tr”,同我們一道關注即將商業(yè)化的技術創(chuàng)新,分享即將資本化的技術創(chuàng)業(yè)。
安娜·米庫舍瓦
對于學者們的工作,如果你問的多了,總會遇到令人驚訝的描述。
“我的論文是關于持久估算的,也就是說你對過去記住了多少?!甭槭±砉W院(MIT)副教授安娜·米庫舍瓦(Anna Mikusheva)在談及自己的博士論文時說。
初聽起來,你可能認為米庫舍瓦是一名心理學家或普魯斯特學者。但事實上,她是一名計量經濟學家:研究經濟模型中估算方法的學者。
更準確地講,米庫舍瓦主攻時間序列計量經濟學,研究的是與特定統(tǒng)計輸出相關的時間觀察值序列,比如通貨膨脹、國內生產總值和股票價格等。
所以,當米庫舍瓦說“你記得多少”時,她談的實際上是時間序列計量經濟學中的一個關鍵問題:這些離散數據點具有多大程度的關聯性,比如某只股票價格的歷史。
“時間序列與時間依賴性有關,即不同觀察值之間的相互依存關系。”米庫舍瓦解釋說。
就她的工作而言,一是分析該領域內現有的經濟學工具,二是幫助開發(fā)可解決時間序列問題的新方法。
當然,要想完整說明諸如通貨膨脹之類的軌跡,你需要全面解釋其所涉及的各種因素。
不過,計量經濟學可以幫助我們了解這些模型在統(tǒng)計學上是否可靠,以及經濟數據的產生過程中是否存在持久性和連續(xù)性。
基于她的創(chuàng)新性工作和教學,米庫舍瓦在去年年初獲得MIT終身教職職位。
扭轉人生的入學考試
從一名蘇聯兒童到獲得MIT教職職位,米庫舍瓦的個人經歷恰恰也是一個充滿諸多非連續(xù)性的時間序列。位于烏拉爾山脈一帶、靠近哈薩克斯坦邊境的俄羅斯城市奧倫堡是她的成長地,但最初,她學的并不是經濟學。
“從一開始,從兒童時代起,我恰好就喜歡數學?!泵讕焐嵬哒f,“老師們都鼓勵我?!彼€回憶說,家人也給予了她精神支持,雖然這未必就是學術指向。
“我的父母對教育非常支持,但他們對教育工作并不是很了解,在這方面也沒有多少經驗。”米庫舍瓦說,“我有一位非常好的數學老師,她認為我有天賦,鼓勵我參加奧林匹克數學競賽,于是我就參加了一些地區(qū)級別的競賽。”
米庫舍瓦15歲時參加奧林匹克數學競賽,雖然后來一直沒有超越地區(qū)級別的門檻,但在參加競賽期間,她獲得了一個機會:莫斯科一家寄宿學校注意到了她,并表示如果她能通過入學考試,就會為她留出錄取名額。
米庫舍瓦通過了考試,離開家鄉(xiāng),去了新的學校?!斑@是一個很難得的機會。”她說。
再之后,米庫舍瓦就讀莫斯科國立大學(Moscow State University),并于1998年獲得數學學士學位。在拿到莫斯科新經濟學院(New Economic School)碩士學位之后,米庫舍瓦才正式開始經濟學研究,同時又回到莫斯科國立大學攻讀數學博士學位。
她在莫斯科國立大學的博士研究生教育只完成了大約一半:由于太優(yōu)秀,她被哈佛大學(Harvard University)錄取,攻讀經濟學博士學位。她最初準備研究博弈論,但后來轉向了時間序列計量經濟學,部分原因與她的導師詹姆斯·斯托克(James Stock)有關,因為米克舍瓦認為自己能夠解決斯托克早前確定的一些問題。
“我覺得計量經濟學更適合我。”米庫舍瓦回憶道,“這是一種數學統(tǒng)計。我說,‘這可能是我的強項所在?!?/p>
數據的局限性
米庫舍瓦是對的:她于2007年完成博士學業(yè),而她提出的“一致漸近逼近”(uniform asymptotic approximation)概念以及與之相關的論文,很快就被一家頂級期刊發(fā)表。很多用于經濟模型評估的統(tǒng)計方法都基于這樣一個假定,即其所涉及的大量數據是可以無限增加的。
但經濟數據并不是無限的,因此在將經典統(tǒng)計方法應用于現實世界時,其準確性有多高?米庫舍瓦的方法表明,模型估算的某些方面可能并不可靠,并暗示經濟學中一些常用的統(tǒng)計方法存在這種不可靠問題。
“作為計量經濟學家,我們實際上是不開發(fā)模型的,但我們會開發(fā)可供應用研究人員使用的方法。而且我認為,作為計量經濟學家,我們對我們所提供方法的質量還是很在意的?!彼f。
在最初的成功之后,米庫舍瓦開始追求多層面的研究,其中一些研究是圍繞著“弱識別”(weak identification)開展的。這里的弱識別,是指經濟模型的某一方面存在信息匱乏問題。這個問題在一些宏觀經濟模型或大型模型中表現得尤為明顯,其中也包括人們所熟知的動態(tài)隨機一般均衡(DSGE)模型。
“我對其他經濟學領域的同事充滿敬意?!泵讕焐嵬哒f,“解決大型宏觀模型問題是一個重大挑戰(zhàn),而他們在這方面做得相當成功?!钡瑫r,她又補充說:“動態(tài)隨機一般均衡模型的困難在于,數據的支撐力并沒有我們想象的那么強大?!?/p>
在經歷了幾年的職業(yè)生涯之后,現在米庫舍瓦開始強調她在MIT的工作生活。
“我們這個院系提供了很好的支持性環(huán)境,一直以來都是這樣?!泵讕焐嵬哒f,“這是最具合作精神的院系之一。人們喜歡交流?!?/p>
對米庫舍瓦來說,富有成效的對話也會發(fā)生在課堂上?!拔蚁矚g教學?!彼f,“有時候,學生教給我的,比我教給他們的還多。我喜歡在課堂上討論,他們經常會提出非常有趣的問題?!?/p>
基于自身的教學努力,米庫舍瓦2008年獲得MIT經濟學研究生教師獎。在研究方面,米庫舍瓦2012年獲得美國經濟學會(American EconomicsAssociation)頒發(fā)的伊萊恩·班尼特研究獎(Elaine Bennett Research Prize);該獎每年頒發(fā)兩次,對象是在7年內完成經濟學博士學業(yè)的女性。
從近期看,米庫舍瓦將會發(fā)表更多有關弱識別的論文,并繼續(xù)朝著計量經濟學的新領域邁進。但她的過去和未來研究之間會不會存在強連續(xù)性,那就等時間告訴我們吧。