10月8日瑞典皇家科學院宣布，將2003年度諾貝爾經濟學獎授予兩位著名計量經濟學家羅伯特·恩格爾(Robert F.Engle)和克萊夫·格蘭杰(Clive Granger)，以表彰他們解決了時間序列分析中的兩個難題，即異方差(time—varying volatility)與非平穩性(nonstationarity)。恩格爾的自回歸條件異方差即ARCH(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型第一次對時間序列的異方差現象進行了刻畫。而格蘭杰的協整(Cointegrate)理論為計量經濟學在經濟變量建模過程中松綁了“變量是平穩的”假設。為非平穩變量建立經濟計量模型，從而為檢驗這些變量之間的長期均衡關系提供了可能。
1. 恩格爾成果評述
雖然恩格爾在1982年提出的ARCH模型是為英國通貨膨脹率建模，但其思想顯然是受此前金融市場的許多異常現象的啟發。就在20世紀 60、70年代法碼（Fama）的有效市場假說大行其道之時，股票的隨機游走模型遭到了曼德爾布羅特(B.B.Mandelbrot)強有力的挑戰。在股票隨機游走模型中，收益率序列是白噪聲。而曼德爾布羅特發現收益率的分布是尖峰胖尾的，而且收益率序列還呈現長期相關性。曼德爾布羅特據此提出了股票價格的“諾亞效應”(Noah Effect)和“約瑟效應”(Joseph Effect)。所謂“諾亞效應”是指股票價格偶爾會發生不連續、突發性的大跳躍，并且在一個大跳躍后面常跟著一個大跳躍，在一個小跳躍后面常跟著一個小跳躍，這就是后來在金融學中常說的波動集群(Volatility Clustering )現象。這導致股票收益的分布出現尖峰厚尾的現象，而不是有效市場假說的正態分布。“約瑟效應”是指股票價格存在長期持續與非周期的循環現象。像圣經里約瑟故事中糧食生產一樣，七年豐收，跟著七年饑饉。這導致收益存在長期相關性。雖然曼德爾布羅特的工作并沒有阻止經典金融經濟學家對股票隨機游走模型的喜愛，但它的確啟發了兩類時間序列分析方法的發展。其中之一，就是恩格爾的ARCH模型；另一個則是分整自回歸移動平均模型ARFIMA(Auto— Regressive Fractional Integrated Moving Average)。
ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一時刻一個噪聲的發生是服從正態分布。該正態分布的均值為零，方差是一個隨時間變化的量(即為條件異方差)。并且這個隨時間變化的方差是過去有限項噪聲值平方的線性組合(即為自回歸)。這樣就構成了自回歸條件異方差模型。從這個基本思想中可以看出，由于現在時刻噪聲的方差是過去有限項噪聲值平方的回歸，也就是說噪聲的波動具有一定的記憶性，因此，如果在以前時刻噪聲的方差變大，那么在此刻噪聲的方差往往也跟著變大；如果在以前時刻噪聲的方差變小，那么在此刻噪聲的方差往往也跟著變小。翻譯到金融市場，那就是如果前一階段金融資產價格波動變大，那么在此刻市場金融資產價格波動也往往較大，反之亦然。這就是ARCH模型所具有的波動集群的特性，由此也決定它的無條件分布是一個尖峰胖尾的分布。
眾所周知，金融問題決策的核心是收益與風險權衡。投資組合理論的創始人馬柯維茨率先抓住了這一核心，并用數學的語言，即期望與方差來刻畫它，由此奠定了經典金融經濟學近50年的繁榮。在這套煌煌大論之中，存在的一個致命錯誤就是它們認為一種金融資產收益率的方差是不隨時間改變的，由此也決定了這一大套定價理論與現實市場之間的偏差。而ARCH模型族恰好彌補了這個缺陷，比較好地擬合了金融資產收益率的分布特性及比較準確地刻畫了金融市場風險的變化過程。因此它受到金融理論界與實務界的歡迎。自從它出現之日起，這個模型及其變形被廣為引用，它與ARFIMA模型結合在一起是金融時間序列分析武庫中的高精尖武器。
2. 格蘭杰成果評述
在經濟金融領域，對某一變量的預測是相當困難的。傳統的計量經濟學模型曾經給一度對預測失望的經濟學家注入了興奮劑。但當許多傳統的計量經濟學模型在20世紀70年代的經濟動蕩面前預測再度失靈時，誤差修正模型ECM(Error Correction Model)卻顯示了它的穩定性和可靠性。格蘭杰對其原因進行分析之后發現：一、傳統的計量經濟學模型所要求的經濟變量平穩性假設在現實經濟時間序列中很難得到滿足，所以如果把非平穩序列當作平穩序列來進行回歸分析就會存在偽回歸的問題，即變量間本來不存在相依關系，但回歸結果卻得出存在相依關系的錯誤結論，用這樣的模型來進行預測顯然是緣木求魚；二、誤差修正模型穩定性與可靠性是因為模型中的非平穩的單整變量之間存在一種長期穩定關系。他把這種關系稱之為“協整關系”，于是，一種新的理論——協整理論誕生了。
協整理論認為許多經濟變量序列都是非平穩時間序列，如凈收入與消費、政府支出與稅收、工資與價格、進口與出口、貨幣流量與價格水平、商品現貨價格與期貨價格等。從表面來看，這些經濟變量之間似乎不存在任何均衡關系，但事實上若干個非平穩經濟時間序列的某種線性組合卻有可能是平穩序列。雖然各個經濟變量具有各自的長期波動規律，每一個序列的概率結構參數會隨著時間變化而變化，但它們的某種線性組合卻存在穩定的概率結構參數，從而表現出這些非平穩變量之間存在著一個長期穩定的關系。
協整理論主要用來探測變量間是否真的存在均衡相依關系，對于用非平穩變量建立經濟計量模型，以及檢驗這些變量之間的長期均衡關系非常重要。從本質上來看，它是計量經濟學模型建模理論的一個重大發展。經典的計量經濟學模型是以某種經濟理論或對經濟行為的認識來確立模型的理論關系形式，而對協整理論與誤差修正模型，則是從經濟變量的數據中所顯示的關系出發，確定模型包含的變量和變量之間的理論關系。這樣就可以避免把非解釋變量想當然地引入模型之中，提高模型的解釋能力。另外，由于協整理論與誤差修正模型之間的必然聯系，使得計量經濟模型能夠巧妙地把經濟長期均衡關系與短期的非均衡行為結合在一起，把經濟變量的波動分為兩部分：一部分為短期波動，一部分為長期均衡。從而提高了模型的可靠性與穩定性。