大师经济学纵横谈之二(1)

记者:

中国社科院一名老资格的经济学家及一名年轻的经济学家,一位是前副院长刘国光,一位是樊纲,他们恰好有同一个问题,目前就您的研究领域而言,最前沿的问题是什么?

马克维茨:

我将从我的专业角度去回答问题,我的专业是金融经济学。在这个领域里的一个有趣的新发展是投资的全球化和多样化。这都是合理的和预料之中的事情。有两个理由,第一,有许多的新兴国家提供了增长的机会,它们变得更成熟了。第二个理由是,全球的多样化投资可以使得公司在某个国家衰落时,可以在别的国家获得增长。全球性的投资组合导致全球性的多样化。就21世纪的金融经济学而言,公司将会搜集更详尽的数据资料,而有关数据资料的准确性法律将会得到执行。一俟数据被储入数据库,经济学家就有机会去加以分析。当然,我说的数据库是指电脑化了的数据库。两年半以前,我有一半的工作是在普鲁大学,有一半是在外面提供咨询,主要是为代沃证券公司提供咨询。我曾是这个公司的一个研究小组的主任。我们进行了许多的数学和金融方面的研究。我已从普鲁大学退休了。但是我还在部分地为代沃证券公司工作。现时,我们的研究工作发现了一些有趣的问题,这似是相当技术性的。我可以举一些例子,这或许会对你有用。具体来说,当人们在寻找投资机会的时候,他们就会以某种方式去使用过去的数据去了解:假如你以这种方式去投资,你可能面临什么样的结果呢?然后你就抽选出更佳的方案做未来投资的指导。这导致一个问题的出现。这就是,你将如何去预测你在将来会做得如何呢?如果你只想试一种办法,那么评估将来的最佳方式就是使用以往数据的平均值。如果你想试用多种方法,然后选出最好的方法,那么你就要从事一种我们称之为“数据掘矿”(Data Mining)的活动。按这种方式,假如你要评估将来,你就要尝试不同的投资政策,然后选出以往最有成效的那种。最有成效的也可能是纯出偶然。为防止这种可能性,你就要去做一些统计学上的修正以帮助“数据掘矿”的开展。这就是一些中国研究人员在代沃证券公司也在从事的工作。他们在统计学上搞出了“数据掘矿修正”(Data Mining Correction)。我对此十分感兴趣。

记者:

它是怎么一回事呢?

马克维茨:

它是一种“预期回报”(Expected Return),它与统计学有关。如果你只采用某一政策,其最佳“预期回报率”是过去数据的平均值;但是如果你尝试多种政策,然后挑出过去曾经表现最佳的。要搞清“过去的最佳方案”与“将来的最佳方案”是否一致时,你就得使用“数据掘矿”的方法。简单而言就是这么回事了。

记者:

中国国务院的一位经济学家林毅夫认为,中国经济学家相对优势是自己的国家正进行着巨大的变迁,如集中精力就地“掘矿”,就可能做出经济学的世界性贡献。想听听您的高见?

马克维茨:

中国具备了向市场经济转变的动机、能力及效率,但与此同时,中国却缺少了平等、财富等因素的支持。因此,对体制的改造无疑是个十分有趣的巨大挑战。如果经济学家们能够对此提出解决的办法,则是对本领域做出贡献了。

记者:

人们对市场经济制度的看法似乎是越来越近似了,您说这是由于哪些原因?

马克维茨:

我认为有二至三个侧面可以解释这个问题。首先,它涉及到经济效率的问题。西方经济学家解释道:价格应由市场来定,以便知道你应储蓄多少,你应购买多少便宜的东西,以及你应预备多少用于昂贵的东西上,等等。但是当政府要进行价格干预时,这便成了吃力不讨好的事情。如果政府干预另外的事情,诸如反对污染,反对欺诈,还说得过去。但是干预价格就等于把政府拉入旋涡中,其效果相当于:“你要虚拟这样东西是不贵的,而另一样东西是贵的。”价格干预不是绝对不可以执行,而是在出现“短缺”或资源分配不合理的情况下才这样做。我深感美国的医疗制度如果引进政府的价格干预,将会是引发更大的“灾难”。美国目前的医疗制度的痼疾是政府的“人才干预”,他们控制每年可以成为医生的人数,不许海外的医生在美国从医。医生的短缺自然造成人为的医疗价格的上升;另一方面,政府的“公费医疗计划”又不断地注入资金到该计划的体制中,面对医生的短缺,从而导致医疗价格的上升。我要说明的是当政府试图干预价格时,他们不过是自找麻烦。第二个原因涉及到主观能动性的问题。当每一个人都拥有一样东西的时候,他们其实什么也没有拥有。如果每个人都拥有一片麦地,我的生活依赖这麦地,我就会对这块麦地负起责任来。所以市场的效率体现在价格制度和个人的能动性的调动上面。

记者:

香港大学的张五常教授认为,经济学的数学化倾向掩盖了对现实思考的无力;四川社科院的刘茂才院长想了解您是如何看待经济学与数学间关系的,不精通数学就做不了经济研究吗?

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