4月4日上午8:30，由厦门大学王亚南经济研究院主办的宏观计量经济学国际会议暨宏观经济与金融市场实证研究研讨会(SETA)在厦门大学克立楼301报告厅隆重开幕，朱崇实校长出席了会议并致开幕词。此次会议邀请到了美国、德国、丹麦、瑞典、挪威等国的近百位国内外著名经济学家，将共同探讨宏观计量经济学理论的前沿领域和最新进展，以及如何应用宏观计量方法研究宏观经济与金融市场的运行规律。这将是一场计量经济学界思想碰撞与学术交流的顶级学术盛会，为厦门大学85周年校庆献上了一份丰厚的贺礼。
第一个专场的主题是时间序列计量经济学的新近发展。本专场的主持人介绍了两位主讲人，他们分别是2003年经济学诺贝尔奖获得者、美国加州大学圣地亚哥校区荣誉教授Clive Granger爵士和来自耶鲁大学的Peter C. B. Phillips教授。
首先，Granger教授发表了题为《时间序列中的基本概念》的学术演讲。Granger教授一一介绍了时间序列中的基本概念和模型，包括白噪声、时间趋势、随机游走、协整及线性和非线性模型等等。与此同时，Granger教授指出了时间序列分析发展过程中的某些空白，并认为这些空白是可以在今后的研究中填补的。在报告的最后，Granger教授阐述了未来的发展方向，特别是应用“有限”序列和分位时间序列来分析可预测分布。他强调指出，传统的预测注重于对期望的预测，但对分布的预测应该是今后研究的方向。“当你分析可预测分布时，意味着你所作的预测是一种分布”，Granger教授说。在谈及分位数时，Granger教授提到了中位数和均值的区别，并且强调了分位数在可预测分布中的重要性。“Like the wings of the birds”，他形象地比喻道。 Granger教授的这一场报告，既回顾了时间序列的发展历程，又启发了听众对时间序列未来研究方向的思考。
接着，Peter C. B. Phillips教授带来了他最近的研究成果——《穿越单位根的路径》。Phillips教授首先说明了：当自回归系数小于1时，AR(1)过程是平稳的；当自回归系数等于1时，过程是单整的，当自回归系数大于1时，AR(1)过程是急速扩张的。在单位根附近，由于自回归时间序列从稳定转变为单整，还更进一步转变为爆炸性的，时间序列的极限理论受到不连续性和参数依赖性的影响，传统的推断方法将不再适用，并且自回归系数大于1时不变性原则也将失效。因此，他试图通过模型来寻找一条穿越单位根的路径，该模型具有形式为ρn =1+c/kn的根。如果当n "∞时kn =o(n)，那么c/kn代表对单位根适度的偏离。在上述模型的框架下，c<0 时，结果呈现出近似的平稳性（kn =1时）；c>0时，结果在极限意义下与具有Gaussian误差的扩张模型联系了起来。最后，当变量属于适度单整时间序列时，Phillips教授将这种观点扩展到了协整回归系统。
第二个专场的主题是协整，这是时间序列计量经济学中的一个重要课题。该专题由来自中国社会科学院的汪同三教授主持，由来自美国南加州大学的萧政教授和来自丹麦哥本哈根大学的Johansen教授主讲。
萧政教授向广大听众详细讲述了他的论文——《结构性向量自回归单整过程的滞后增广两阶段和三阶段最小二乘估计量》。在这篇论文中，萧政教授考虑了在单位根或协整秩的先验信息未知时，非平稳并可能含有协整变量的结构性向量自回归模型的滞后增广两阶段和三阶段最小二乘估计量。首先，萧政教授建立了一个基本模型。接着，通过一系列严密的推导，他证明了传统的两阶段和三阶段最小二乘估计量尽管具有一致性，但在没有严格外生假定的条件下可能包含非标准分布，因此，传统的Wald型检验统计量可能不服从卡方分布。鉴于此，萧政教授提出了滞后增广两阶段和三阶段最小二乘估计量，这种估计量具有一致性并且渐近地服从正态分布。最后，他通过蒙特卡罗模拟实验比较了最小二乘估计量、两阶段（三阶段）最小二乘估计量、滞后增广两阶段（三阶段）最小二乘估计量以及Hsiao和Wang(2005)提出的改进的估计量，并得出了一些重要结论。
随后，Johansen教授带来了一篇引导性的论文《协整：一个回顾》。Johansen教授在一阶单整过程向量自回归模型的框架下，对协整分析理论作了一个整体的回顾。首先，他介绍了我们需要协整分析的原因，即在时间序列分析中，单个研究对象可能随时间呈现出非平稳性，但如果一组变量在某个时间间隔内有保持一族线性关系的趋势，那么协整分析有助于去发现这种趋势。之后，Johansen教授介绍了协整分析中的主要理论和重要结果。例如，向量自回归过程和Granger表示定理、1阶积分过程I(1)的理解及其似然分析和协整理论中的渐近分析等等。接着，Johansen教授简单讲述了协整分析中进一步研究的课题，包括I(1)变量的基本模型在检验经济学假设中的应用，以及对于此类模型的一些扩展。最后，也是Johansen教授认为最重要的，就是对于协整分析理论以及其他类似的计量分析理论的经济学解释。教授认为，找寻计量工具背后可能蕴藏的经济理论将会是极具挑战性并且非常有意思的。
第三个专场的主题是非线性时间序列计量经济学。来自英国卡迪夫大学的Garry Phillips 教授担任本场的主持，两位主讲人分别是来自瑞典斯德哥尔摩经济学院的Timo Teräsvirta 教授和来自挪威卑尔根大学的Dag Tjfstheim教授。
Teräsvirta教授阐述了《具有平滑时变结构的条件异方差建模》一文。Teräsvirta教授首先指出：在长期金融时间序列中，经济或政治事件的影响将引起波动结构的变化，此时使用常数参数的GARCH模型就会产生偏误。为了解决这个问题，文章提出了一种新的时变GARCH模型(TVGARCH)，用于对条件或无条件方差中的结构变化进行建模，试图以加法或乘法的时变模式使得GARCH模型适用于随时间平滑变化的条件或无条件方差。在论文中不但建立了新的模型，还提出了一系列相关的假设检验，包括参数一致性的检验和有关TVGARCH模型设定正确性的检验。在文章的最后Teräsvirta教授分别用模拟实验和实证研究对其模型的适用性进行了分析。
接着，Dag Tjfstheim做了题为《非线性与非平稳时间序列的估计与检验》的学术演讲。Dag 博士介绍了他们发展的关于非平稳时间序列回归的非参数估计的渐近理论。Dag博士发现这一族非平稳过程可以看做零回复的马尔可夫链的一个子族。这个子族包括随机游走过程，单位根过程以及非线性过程。Dag博士考虑了当可观测的非平稳过程(1)是线性的；(2)是满足某些混合条件的马尔可夫链的两种情形，并给出了非参数估计的渐近理论结果。同时，通过一系列模拟实验和真实数据例子也研究了非参数估计量的有限样本性质。
第四个专场是关于金融计量和实证宏观经济学。本场的主持人是美国康奈尔大学经济学教授、厦门大学王亚南经济研究院洪永淼教授。他分别介绍了两位主讲人，他们分别是来自德国洪堡大学的Wolfgang教授和来自中国科学院的汪寿阳教授。
Wolfgang教授首先做了关于《时变Copula函数在风险价值(VaR)中的应用》的演讲。Wolfgang教授指出，VaR方法及其精确度对于决定金融机构的资本需求至关重要。传统风险度量的风险矩阵(Riskmetrics)方法基于正态性假设，且不能捕捉到非线性依赖结构。他提出用Copula函数对收益分布进行建模，因为Copula方法可以放松通常的正态性假设，并且它可以通过不同的依赖结构把边际分布结合成多变量分布，因而可以更好地描述金融收益分布的特征。另外，Copula函数考虑到了动态建模及对不同投资组合的适应性：具有不同特征的Copula函数可以根据它们特殊的依赖结构与不同的投资组合联系起来。
最后，来自中国科学院的汪寿阳教授对论文《人民币升值对中国贸易的影响》进行了阐释。汪寿阳教授指出：自2005年7月21日宣布人民币汇率制度改革以来，人民币升值对中国贸易的影响受到了极大的关注。文章利用场景分析技术就中国的对外贸易对于人民币升值的敏感度这个问题进行了研究，一共使用了两种类型的场景，第一种是假设场景：当前的人民币升值2％；第二种是历史场景：基于签署“广场协议”后日元汇率变动这一历史事件。汪寿阳教授得到的结论是：人民币的升值对中国出口的影响不大，2005年中国出口将继续保持增长趋势，但同时也存在着在2006年出口增长率下降的风险，这将阻碍中国出口的快速增长，这对中国经济的不利影响将在长期中显现。所以我们必须对中国汇率制度改革作出前瞻性的决策，以避免象日本签订“广场协议”后经济剧烈波动的情形出现。
本次会议第一天的研讨会圆满结束，宏观计量经济学名家们各抒己见，在轻松的气氛中交流深刻的思想，展现了宏观计量经济学的发展历程和最新动态，为接下来两天的会议起到了很好的指引作用。
