預測模型精益求精

社會科學研究委員會開始這項合作計劃后不久，整個計劃又轉到布魯金斯研究所（Brookings Institution），所以后來即以布魯金斯模型為名。在籌劃這個大型合作案時，對于專案的進度、發(fā)展及應用，我們曾咨詢許多參與的專家，而其中特別值得注意的是資料運算部分。在電腦方面出力的有賓夕法尼亞大學人員（我們學校一批極富原創(chuàng)力的年輕博士候選人為計量經濟設計不少第一代的電腦程序，給研究工作相當大的益）、布魯金斯研究所人員以及麻省理工學院人員。賓夕法尼亞大學方面由我設計了一組繁復的互除法（Algorithm）運算，而麻省理工學院的顧（E．Kuh）教授對布魯金斯研究所的弗洛姆（G．Fromm）的建議，則提供了重要的聯系網絡。他們兩位就高斯重復計算法（Gauss Iteration Methods）的發(fā)現交換意見，我們則在費城進行檢定與測驗，并很快地將這些方法轉化成為處理大型動態(tài)系統(tǒng)的世界標準。從早期在密歇根開始使用電腦時，模型模擬（Model Simulation）就是有效應用模型的一大障礙，然而一旦了解其中的基本原則，我們乃至以后的世代就能夠有效駕馭電腦。

在提出第一代華頓模型之后，除了社會科學委員會——布魯金斯模型之外，我的第二項研究方向是發(fā)展一套用途完全不同的模型，供商業(yè)預測之用。我曾由洛克菲勒基金會（Rockefeller Foundation）取得小筆經費，來建構第一代的華頓模型。后來，我們在華頓學院成立了一個以數量方法來從事經濟研究的單位，其財源則是來自福特基金會及國家科學基金會（National Science Foundation）。但是，我知道這種補助性財源只是暫時的，到60年代中期就會用完。

與企業(yè)界的合作

就在同一時間，幾家大公司分別和我聯系，希望我能夠協助他們的經濟研究部門建構計量經濟模型。因此，我就向五家重要企業(yè)提出建議，由我們在華頓學院為他們建構一套模型并提供預測，而他們則以贊助我們計量經濟的研究計劃作為回饋。

埃文斯（Michael Evans）在1963年加入賓夕法尼亞大學，也參與我們與民間合作的新預測小組。他帶來在布朗大學（Brown University）博士論文中所發(fā)展的另一套模型。一開始，我們有兩套預測數字，一個是來自他的模型，另一個則是來自原來的華頓模型。不久之后，二者整合為一合并模型，也成為華頓系列出版品的第一種。

華頓計量經濟預測組（Wharton Econometric Forecasting Unit）不斷成長茁壯，1963年開始時只有五位成員，到1969年已經擴大為獨立的非營利法人機構（完全隸屬于賓夕法尼亞大學）。1980年時賣給一家出版公司，接著在1983年為一家法國的電腦公司購入。1969年以后，資料資源公司（Data Resources，Inc．）與大通計量經濟（Chase Econometrics）兩家公司也開始從事商業(yè)的預測工作，一項全新的行業(yè)就此誕生。目前，已經有許多競爭廠商投入這一行，整個產業(yè)的年營業(yè)額達數億美元。

隨著新研究中心的成立，模型與支援系統(tǒng)也不斷增加，原有的布魯金斯模型專案也就自然而然告一段落。它的階段性任務已經完成，取而代之的是不斷擴大的商業(yè)化模型建構系統(tǒng)以及一些新的學術活動。

與時俱進的電腦應用

到了60年代，電腦總算能夠有效地運用于計量經濟學上；電腦最初只用在科學、工程及大規(guī)模的資料處理（如人口普查）上。以往在考列斯委員會的期間，所有我們曾構思的計量經濟學的復雜計算問題，至此都迎刃而解。我和我的學生以及IBM電腦公司的研究員，花了相當多的時間研究與最大可能性（Maximum Likelihood）相關的非線性問題及其他的統(tǒng)計預估方法，也同時大幅改進了源自布魯金斯模型研究過程中的模擬技巧。我們有兩項創(chuàng)新的發(fā)展，使得計量經濟學的研究方法更向前跨了一步：其一是以國民所得會計的標準格式來呈現資料，以便于計量經濟分析者的了解；其二是使用分時（Time Sharing）的方法。資料資源公司針對資料庫以及分時系統(tǒng)的改善，就便利使用者操作上固然成就斐然，但早在該公司成立之前，華頓學院的工作團隊就已經有了分時設施。電腦的真正發(fā)展是在60年代，而在接下來的十年開花結果，為全世界廣大的研究人員及學者普遍使用。

電腦的標準用途是在資料管理、統(tǒng)計推論、應用（主要是模擬）以及以易于理解的表格與圖形來呈現研究結果等，但除此之外，早在50年代末期，許多艱深的研究技巧即已開始發(fā)展。這些技巧根據推測模擬（Stochastic Simulations），涉及了適當抽取的隨機誤差（Random Errors）對動態(tài)模型之解的干擾。開這方面研究先河的，其一是阿德爾曼（Irma Adelman）對克萊因-戈德伯格模型動態(tài)特性研究；另一是源自瓦格納（Harvey Wagner）為建構蒙地卡羅實驗（Monte Carlo Experiments）而測量計量經濟學的統(tǒng)計方法。

華頓學院的團隊并不是頭一個使用這些方法的人，但我們卻在使用過程中，對自己模型體系具有的周期性與統(tǒng)計推論上的各種特性，有更深入的了解。原先對布魯金斯模型所做的某些大規(guī)模的推測模擬，提升了以電腦為基礎的實驗技巧，我們也從中引用了相當豐富的資訊。經過多方的努力，我們得以了解大規(guī)模模型的各類反應特性——如乘數、對參數改變的敏感度以及系統(tǒng)的長期趨勢等。華頓團隊全面透過電腦來從事大型模型的操作運算，可以對一些重大事件——如尼克松總統(tǒng)的新經濟政策、石油禁運以及伊朗君主政府被推翻——做出迅速而有參考價值的反應。