вторник, 21 февраля 2023 г.

 

Сэр Клайв Уильям Джон Грэнджер, Sir Clive William John Granger (1934-2009)

 

 

 

 

В 1969-м Грейнджер в том же журнале «Econometrica» выдвинул концепцию, позже получившую название «причинность по Грейнджеру». Идея предложенного подхода уже высказывалась ранее, в 1956 г. Норбертом Винером и заключалась в том, что, если учёт данных об одном сигнале помогает предсказывать поведение другого – это может означать, что порождающий первый сигнал процесс влияет на процесс, порождающий второй сигнал. Первоначально эта концепция нашла немного приверженцев, поскольку была сложно реализуема при использовании технических средств того времени: ни мощность вычислительных машин, ни развитие численных методов ещё не позволяли использовать её во всю мощь. Тем не менее, Грейнджеру удалось, что называется, застолбить за собою термин. Поэтому, когда на рубеже веков анализ связанности на основе предсказательных динамических и статистических моделей стал чрезвычайно популярен в ряде областей, в первую очередь, в нейрофизиологии и климатологии, многие подходы, например, частную направленную когерентность и энтропию переноса, лишь отдалённо могущие быть сведёнными к оригинальной работе Грейнджера и, скорее, представляющие собою переосмысление концепции Винера 1956 г., стали называть вариантами причинности по Грейнджеру. Кроме того, и оригинальный подход, использованный в статье 1969 г., также получил непосредственное и последовательное развитие: вместо линейных моделей стали использоваться нелинейные, вместо единичного лага вложения и дальности прогноза — различные, например привязанные ко временным масштабам изучаемой, системы, стали учитываться опосредованные связи, а также связи на различных частотах. Довольно долго, несмотря на то, что макроэкономические временные ряды зачастую являются нестационарными, исследователи продолжали за неимением ничего лучшего использовать стандартные методы, разработанные для стационарных данных. В 1974 году Клайв Грейнджер и его сотрудник Пол Ньюболд продемонстрировали, что оценки соотношений между нестационарными переменными могут порождать бессмысленные результаты, ошибочно указывая на значимые связи между совершенно не связанными переменными или, наоборот, давая вывод об отсутствии связи, когда она на самом деле имеет место. В частности, трудность может представлять различение временных и постоянных связей между нестационарными временными рядами.  Грейнджер и Ньюболд не только подвергли аргументированной критике существующую методологию, но и создали новую, описанную в книге «Прогнозирование экономических временных рядов», вышедшей в 1977 году и ставшей эталоном в прогнозировании временных рядов. В 1974-м Грейнджер перебрался Университет Калифорнии в Сан-Диего в США, навсегда покинув Великобританию. При этом он сохранил тематику исследований, тесно сотрудничая с Робертом Энглом, Розалин Жойе, Тимо Терасвирта и др. На протяжении 1980-х, Грейнджер в сотрудничестве с Энглом разработал концепции и аналитические методы учёта краткосрочных и долгосрочных эффектов при анализе данных. При построении формализма исследователи опирались на обнаруженный ими факт, что определенная комбинация двух или более нестационарных рядов может быть стационарной, для чего был введён специальный термин «коинтеграция». Для описания совместной динамики коинтегрированных переменных была разработана специализированная математическая конструкция, получившая название «модель исправления ошибок». Важно, что эта модель могла иметь в ряде интересных с практической точки зрения случаев ясную экономическую интерпретацию. Например, динамика валютных курсов может определяться одновременно двумя факторами: тенденцией к сглаживанию отклонений от долгосрочного равновесного обменного курса и краткосрочными колебаниями вокруг траектории его установления. Для статистического обоснования концепции коинтеграции Клайв Грейнджер и Роберт Энгл предложили в своей работе 1987 года «Коинтеграция и исправление ошибок: представление, оценка и тестирование» предложили специализированные методы оценивания и проверки гипотез. Следует отметить, что эта работа была пионерской и внесла большой вклад в развитие математической статистики, но в настоящее время предложенные ими подходы не используются напрямую; стандартными подходами считаются развитые позднее Сёреном Йохансеном. Именно за работы по коинтеграции Грейнджер в 2003 году получил Нобелевскую премию [2] с формулировкою «за методы анализа экономических временных рядов с общими трендами (коинтеграция)» совместно с Робертом Энглом с формулировкою «за методы анализа экономических временных рядов с меняющейся во времени волатильностью». В поздние годы Грейнджер перенёс часть своих подходов на задачи анализа данных за пределами экономики. В частности, он построил эмпирическую модель для прогнозирования обезлесения тропических лесов Амазонии, опубликованную в 2002 г. (См. И.В. Сысоев. 50 лет причинности по Грейнджеру)

 

 

 

См. также:

Clive W.J. Granger. (Nobel Lecture, December 8, 2003)

Клайв У. Дж. Грэйнджер. Эконометрический анализ временных рядов

И. В. Сысоев. 50 лет причинности по Грейнджеру

Teräsvirta, Timo. "Sir Clive Granger s contributions to nonlinear time series and econometrics

British Academy. Biographical Memoirs of Fellows of the British Academy, XII

Gabor–Granger method (Wikipedia)

Granger causality (Wikipedia)

Engle, Robert F.; Granger, C. W. J.  Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing

Clive W. J. Granger (Econlib)

Clive W. J. Granger - IDEAS/RePEc

Michael P Clements. Sir Clive W J Granger’s Contributions to Forecasting

 

 

 

Вернуться

Координация материалов.Экономическая школа

Экономическая школа 90

 

Комментариев нет: