Клайв Грейнджер: Человек, который сломал эконометрику, чтобы исправить её

В 1974 году Клайв Грейнджер (Clive Granger) и Пол Ньюболд (Paul Newbold) опубликовали результат, который должен был стать унизительным для их профессии. При применении к тем видам данных, с которыми реально работают экономисты, стандартные методы регрессии, которые использовали все, могли показать сильные, статистически убедительные связи между переменными, которые не имели никакой связи вовсе. Как позже выразился Нобелевский комитет, традиционные подходы «могли приводить к совершенно неверным результатам при анализе нестационарных данных». Фактически, большая часть опубликованных экономических работ ничего не измеряла.

Мальчик, на котором учитель поставил крест

Клайв Уильям Джон Грейнджер (Clive William John Granger) родился в Суонси 4 сентября 1934 года в семье, которая часто переезжала во время его детства. Учитель начальной школы вынес обескураживающий вердикт о его перспективах — суждение, которое обычно ставит точку в подобных вопросах. Но этого не произошло: подбадриваемый отцом и друзьями, он всё равно поступил в университет.

Он изучал математику в Ноттингемском университете, получив степень в 1955 году, и остался там для работы над докторской диссертацией под руководством Гарри Питта (Harry Pitt). Его диссертация, завершенная в 1959 году, называлась «Тестирование на нестационарность» (Testing for Non-stationarity), и выбор темы был стратегическим, а не случайным. Он считал, что анализ временных рядов — это область, требующая развития, и он сознательно занялся ею. Он получил должность младшего преподавателя в Ноттингеме в двадцать три года.

Принстон и спектральный вираж

Год постдокторантуры в Принстоне с 1959 по 1960 год позволил ему поработать рядом с Джоном Тьюки (John Tukey), одним из величайших статистиков двадцатого века, над спектральным анализом — разложением сигнала на его частотные компоненты. Это инструментарий скорее инженера, чем экономиста, и его внедрение в экономику — хороший ранний пример того, что Грейнджер делал постоянно: брал технику из области с более совершенной математикой и направлял её на экономические данные.

Он вернулся в Ноттингем, где провел более двух десятилетий в качестве профессора прикладной статистики и эконометрики, прежде чем переехать в Калифорнийский университет в Сан-Диего, где он оставался в течение трех десятилетий и сотрудничал с Робертом Энглом (Robert Engle).

Причинность по Грейнджеру

Его статья 1969 года в журнале Econometrica дала этой области идею, которая до сих пор носит его имя. Вопрос, который она затрагивает, стар и скользок: что значит сказать, что одна экономическая переменная движет другую? Ответ Грейнджера был операциональным, а не философским. Если знание прошлого ряда X улучшает ваш прогноз ряда Y по сравнению с тем, что уже говорит вам прошлое самого Y, то говорят, что X вызывает Y по Грейнджеру. Это определение, построенное исключительно на предсказательной способности, и его достоинство в том, что оно действительно может быть протестировано на данных, а не обсуждаться теоретически.

Проблема ложной регрессии

Статья 1974 года с Полом Ньюболдом была разрушительной. Экономические ряды — цены, выпуск, денежная масса — обычно имеют тренд. Они нестационарны: их статистические свойства меняются со временем. Подайте два таких ряда в обычную регрессию, и машина часто заявит о сильной связи там, где её нет, потому что оба ряда дрейфуют, а тест не предназначен для того, чтобы отличать дрейф от зависимости. Как говорится в некрологе, Грейнджер «раскрыл феномен ложной регрессии» и тем самым поставил под сомнение огромный массив существующих эмпирических работ.

Многие карьеры были построены на подобных разрушительных результатах. Отличие Грейнджера в том, что он на этом не остановился.

Коинтеграция

Конструктивный ответ пришел в 1987 году в статье для Econometrica, написанной вместе с Робертом Энглом. Идея заключается в том, что два нестационарных ряда тем не менее могут быть связаны друг с другом, блуждая индивидуально, но никогда не расходясь далеко — они разделяют общий тренд, так что некоторая их комбинация оказывается стабильной. Грейнджер назвал такие ряды коинтегрированными (cointegrated), и статья предоставила аппарат для проверки этого условия и корректного моделирования отношений, когда оно выполняется.

Это решило проблему, созданную статьей 1974 года. Там, где раньше выбор стоял между методом, который лжет, и полным отсутствием метода, экономисты теперь могли отличить истинные долгосрочные отношения от совпадения трендов. Оказалось, что это применимо далеко за пределами финансов: Грейнджер продемонстрировал значимость этого метода для цен на сырьевые товары, процентных ставок, спроса на электроэнергию, вырубки лесов, наводнений и солнечных пятен.

В 2003 году он и Энгл разделили Премию Шведского национального банка по экономическим наукам памяти Альфреда Нобеля в знак признания их вклада в анализ данных временных рядов; его половина была присуждена конкретно «за методы анализа экономических временных рядов с общими трендами (коинтеграция)». В 2005 году он был посвящен в рыцари. В 2006 году Ноттингем основал Центр эконометрики временных рядов имени Грейнджера. Он скончался в Сан-Диего 27 мая 2009 года в возрасте семидесяти четырех лет, у него остались жена Патрисия и двое детей.

Почему Клайва называют гением

Определенную способность здесь легко назвать, но трудно найти: Грейнджер заметил, что общепризнанная процедура сломана, а затем создал то, что её исправило. Каждая из этих двух половин сама по себе составила бы блестящую карьеру. Выявление ложной регрессии требовало математического подозрения в отношении результата, который все остальные находили удобным — готовности задаться вопросом, выявляет ли тест, который постоянно выдает значимые результаты, истину или фабрикует её. Построение коинтеграции требовало противоположного темперамента: терпеливой конструктивной работы, тринадцать лет спустя, над конкретной проблемой, которую вскрыла его собственная критика. Мало кто из тех, кто ломает область, остается, чтобы починить её.

Есть также вопрос о том, над чем он решил работать. В двадцать три года он выбрал анализ временных рядов, потому что счел эту область недостаточно развитой, и потратил пятьдесят лет на импорт инструментов из более оснащенных дисциплин — среди них спектральные методы Тьюки — в область с хаотичными данными и слабой математикой. Это стратегический интеллект относительно того, где усилия принесут плоды, что не то же самое, что сырой талант, и, возможно, встречается реже.

Контраргумент реален, и Грейнджер сам привел большую его часть. В своих нобелевских мемуарах он описывал себя как «естественно удачливого», с даром находить полезную информацию — это не автопортрет человека, который считал себя гением. Это слово не фигурирует в цитатах; директор центра, названного в его честь, предпочел слова «огромный талант» и «великодушие», что является похвалой другого рода. Каждый из его знаковых результатов является общим: ложная регрессия с Ньюболдом, коинтеграция с Энглом, сама Нобелевская премия поделена пополам. И его вклад методологичен. Грейнджер не создал теорию того, как работают экономики; он создал инструменты для поиска, а это означает, что его влияние огромно, но полностью опосредовано людьми, которые использовали их хорошо или плохо.

Наследие

Инструменты Грейнджера сейчас настолько внедрены в эмпирическую экономику, что их использование кажется обыденным, что является самой сильной формой влияния, доступной методологу. Коинтеграция и моделирование коррекции ошибок — стандартное оборудование для любого, кто изучает процентные ставки, обменные курсы или потребление; тесты на причинность Грейнджера появляются в областях, далеких от экономики, включая нейробиологию и климатологию. Он также оставил дисциплине постоянный урок интеллектуальной гигиены: статистическая процедура, выдающая уверенные ответы, не обязательно выдает правильные, и бремя ответственности за то, чтобы знать, какие из них правильные, лежит на исследователе. Центр Грейнджера в Ноттингеме носит имя человека, про которого школьный учитель когда-то решил, что он вряд ли многого добьется.