Роберт Фрай Енгель

Народився в 1942 р. у Сіракузах (штат Нью-Йорк). Наукова кар'єра почалася з вивчення фізики - саме з цієї наукової дисципліни він отримав 1964 р. в Коледжі Вільямса (Williams College) ступінь бакалавра, а 1966 р. в Корнелльському університеті (CornellUniversity) - ступінь магістра. Паралельно з вивченням фізики почав вивчати економіку, і незабаром вона стала головною сферою його наукових інтересів. 1969р.в Корнелльському університеті йому присвоїли докторський ступінь з економічної теорії.

В економічній науці Енгель спеціалізувався на  економетриці- методахекономіко-статистичного аналізу. Цей розділ економічної науки найбільш близький до природничих і точних наук (економетрику іноді називалиматематичною економікою). Тому культура мислення фізика, для якого створення нових теорій невідривно пов'язане з їх практичною перевіркою і застосуванням, стала важливимпідґрунттямдля економічних праць Енгеля. «Фізики мають тенденцію ставати хорошими економетриками», - напівжартома зауважив він в одному з інтерв'ю, посилаючись, крім себе, на Деніела МакФаддена, нобелівського лауреата з економіки 2000, хто теж був фізиком.

З 1969р. працював професором уМассачусетському технологічному інституті, 1975р. перейшов у Каліфорнійський університет в Сан-Дієго, де працює професором економіки. Паралельно з 1999р. веде заняття в університеті Нью-Йорка як професор менеджменту фінансових послуг. Член Економетричного суспільства (Econometric Society).

Опублікував більше 100 наукових робіт з економетрики. Деякі з них виконані у співавторстві з Клайвом Грейнджером, колегою з  Каліфорнійськогоуніверситету.

Професор Енгель є експертом в аналізі часових рядів та здійснював дослідження в аналізі фінансового ринку. Його ARCH модель і її узагальнення стали незамінними інструментами не тільки для дослідників, але й для аналітиків фінансових ринків. Багато з цих методів сьогодні є рекомендованими на  інноваційних загальнодоступних веб-сайтах, V-LAB, де щодня можна знайти оцінки волатильності і кореляції для більш ніж тисячі активів. Ці прогнози використовують як традиційні, так і сучасні статистичні методи. Розрахунки використовуються під час оцінки ризику кредитного портфеля, розподілу активів, ціноутворення та системного ризику заходів, зареєстрованих у рейтингу системного ризику в Нью-Йоркському університеті Стерн. За його дослідженнями були створені такі інноваційні статистичні методи, як: методи коінтеграційного співвідношення, аналізу спільних рис, авторегресійної умовної тривалості (ACD), CAViaR та DCC моделі. Зараз мультиплікативні похибки моделі (МЕМ) і коефіцієнт spline garch (FSG)  об'єднані у ще більш потужні статистичні інструменти.

Директор інституту волатильності, президент Товариства фінансової економетрії, консультант інвестиційного банку MorganStanleyта прем'єр-міністра Об'єднаних Арабських Еміратів. Експерт з економетрії та економічної статистики.

Дослідження проблем ризику та волатильності.Своє головне наукове відкриття, яке принесло йому Нобелівську премію з економіки, Р. Енгель зробив, досліджуючи проблему волатильності.

Аналізуючи зміни будь-яких економічних показників (цін, процентних ставок тощо) протягом довгого часу, економетрики виділяють два компоненти: тренд, який змінюється згідно з деякою закономірністю, та волатильність - змінюється випадковим чином. Для економічних прогнозів дуже важливо знати не тільки середній рівень, наприклад, курсів акцій, але і які будуть очікувані відхилення від цього середнього рівня. На ринках цінних паперів випадкові відхилення показників від тренду вкрай важливі, оскільки вартість акцій, опціонів та інших фінансових інструментів залежить від ризиків. Відхилення від тренду можуть значно мінятися в часі - періоди сильних змін змінюються періодами незначних.

Хоча реальна волатильність змінна, економісти довгий час мали у своєму розпорядженні тільки такі статистичні методи, які засновані на припущенні про її сталість. У 1982 р. Енгель розробив авторегресійну гетероскедастичну модель (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity - ARCH), на основі якої стало можливо передбачати зміни волатильності. Відкритий ним метод аналізу економічних часових рядів дозволяє набагато достовірніше, ніж раніше, прогнозувати тенденції зміни ВВП, споживчих цін, процентних ставок, біржового курсу та інших економічних показників не тільки на найближчий день або на тиждень, але навіть і на рік вперед. Високу точність прогнозів з використанням цієї моделі було доведено, зокрема, на аналізі історико-економічної статистики США і Великобританії, коли зроблений на основі даних за минулі роки прогноз зіставляли з фактичними показниками наступних років.

Присуджуючи Нобелівську премію з економіки, Нобелівський комітет підкреслив велике теоретичне і прикладне значення розробленої Енгелем ARCH-моделі. Вона «стала незамінною не тільки для науковців, а й для фінансових і ринкових аналітиків, які застосовують її під час оцінки власності та ризиків портфельних інвестицій». Його методи передбачення майбутніх змін економічних показників важливі і для сучасної економіки України, де все ще велика ймовірність економічних і політичних шоків, що підвищують волатильність.

Нобелівська лекція

·       Risk And Volatility: Econometric Models And Financial Practice // Nobel Lecture, December 8, 2003 by Robert F. Engle III. [http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/economic-sciences/laureates/2003/engle-lecture.html]

 

Дослідження проблем ризику та волатильності

·        Энгель Р. Риск и волатильность: эконометрические модели и финансовая практика / Р. Энгель // Мировая экономическая мысль. Сквозь призму веков : в 5 т. / Моск. гос. ун-т им. М. В. Ломоносова ; [сопред. редкол. : Г. Г. Фетисов, А. Г. Худокормов]. Т. V, кн. 2. Всемирное признание. Лекции нобелевских лауреатов / [отв. ред. Г. Г. Фетисов]. – М.: Мысль, 2004. – С. 777–809.

·        Engle Robert Fry. "Dynamic Conditional Correlation - A Simple Class of Multivariate GARCH Models", Journal of Business and Economic Statistics (July 2002), V20N3 "Multivariate Simultaneous Generalized ARCH", (with Kenneth F. Kroner), Econometric Theory, Vol. 11, No. 1 (1995)

·        Engle Robert Fry. "Measuring and Testing the Impact of News on Volatility", The Journal of Finance, Vol. 48, No. 5 (Dec, 1993)

·        Engle Robert Fry. "A Long Memory Property of Stock Market Returns and a New Model" (with Zhuanxin Ding and Clive W.J. Granger), Journal of Empirical Finance, Vol. 1, Issue 1 (June 1993): 83-106.

·        Engle Robert Fry. "A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances" (with Tim Bollerslev and Jeffrey M. Wooldridge), The Journal of Political Economy, Vol. 96, 1988. [http://www.jstor.org/stable/1830713?seq=1#page_scan_tab_contents]

·        Engle Robert Fry. "Forecasting and Testing in Co-integrated Systems", (with Byung Sam Yoo), Journal of Econometrics, Vol. 35 (1987): 143-159.

·        Engle Robert Fry. "Estimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure: the ARCH-M Model", (with David M. Lilien and Russell P. Robins), Econometrica, Vol. 55 (1987): 391-407.

·        Engle Robert Fry. "Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing", (with C.W.J. Granger), Econometrica 55 (1987): 251-276. [http://www.jstor.org/stable/1913236?seq=1#page_scan_tab_contents]

·        Engle Robert Fry. "Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation", Econometrica, Vol. 50, No. 4 (July 1982): 987-1007. [http://www.jstor.org/stable/1912773?seq=1#page_thumbnails_tab_contents]

·        Engle Robert Fry. Asset Pricing with a Factor ARCH Covariance Structure: Empirical Estimates for Treasury Bills / Robert FryEngle, V. Ng, M. Rothschild//Journal of Econometrics. – 1990. – № 45 (1–2). – Р. 213–237.

·        Engle Robert Fry. "Measuring and Testing the Impact of News on Volatility", The Journal of Finance, Vol. 48, No. 5 (Dec, 1993). http://www.jstor.org/stable/2329066?cookieSet=1&seq=1#page_scan_tab_contents

Joomla Plugins