恩格尔1942年出生在美国纽约，1969年获得康奈尔大学经济学博
士学位，同年成为麻省理工学院的老师。其实，恩格尔进入经济学领
域还有十分有趣的故事。恩格尔从美国威廉姆斯学院取得物理学士后，
开始准备到加州大学伯克利分校学物理。当恩格尔打电话与该校联系
时没有人接电话，后来他只好到康奈尔大学从事超导体方面的研究。
到康大后，1966年，恩格尔选修一门经济学课程。由于经济学的吸引，
他希望读完全硕士后到康大经济系进行经济研究，后恩格尔找到康大
经济系的主任，正好有一名额，恩格尔正式转入康大经济系攻读博士
学位。而恩格尔的导师正是华人经济学家刘大中。到1969年毕业，恩
格尔打下扎实的计量经济学的基础。毕业后，先在麻省工学院工作，
并研究计量经济学领域中的谱分析回归。1975年，恩格尔在一次华盛
顿召开的学术讨论会议上遇到了格兰杰。正准备更换工作的恩格尔向
格兰杰请教是否有适合的工作，格兰杰向他推荐了圣迭哥。1975年，
恩格尔转到圣迭哥，并一直工作到1999年才到纽约大学工作。这样双
剑合璧，恩格尔与格兰杰合作，开始了现代计量经济学开创性的研究。
　　金融市场中的随机变化随处可见，如股价、期权、汇率等，只要
是有风险的投资手段，就随时会发生变化，这就是所谓的随时间变化
的波动性。市场波动往往有一定周期性，如相对平静的时期过后，就
会出现剧烈波动的特殊时期。经济学家一直努力尝试设计出一套统计
模式，以预测经济变化的规律。因此，恩格尔的理论可说是在这个领
域的一大突破。而这一模型也称为自回归条件异方差模型。
　　在现实的经济生活中，许多投资者和金融机构需要向前预期的估
算或预测下一天、下一周和下一年的波动性。在1982年的文献中，恩
格尔构建了一个模型来进行这些预测。资产回报的统计模型只能解释
从一天到另一天的片断。大多数的波动性是内含在随机误差项之中，
换句话说，在模型的预测误差之中。在标准的统计模型中，随机误差
的预期变量假定在时间上是一致的。
　　恩格尔假定随机误差的方差在一个特定的统计模型中，在一个特
定的时间期间中，系统性依赖了以前的随机误差项，以致于大（小）
误差跟随着大（小）误差之后。以专业的术语来说，随机变量遵循自
回归条件异方差性，也就是ARCH。在后续的工作和与学生和同事的发
表的文章中，恩格尔在不同方向扩展了这一概念。最有名的扩展是一
般GARCH模型。这里，在一个特定时期中随机误差项的方差不仅依赖
于以前的误差项，而且依赖了早期的方差本身。今天，这一扩展使得
GARCH成为对金融市场分析最有用的模型。
　　在恩格尔的第一篇ARCH文章中，恩格尔用它的时间变动波动性模
型来研究通货膨胀。不久之后，ARCH的主要应用是在金融领域，处理
和为不同种类的风险定价。定价模型因而代表了证券价格和波动性之
间的关系：特别股票的期望回报依赖了股票回报和市场投资组合的协
方差。这样，该套统计模式可以描绘随时间变化的经济趋势。它不仅
被学者们广泛采用，而且也成为金融分析师们研究资产价格和估计投
资风险的必不可少的工具。
　　总之，恩格尔以一个ARCH模型，格兰杰以一个Cointegration模
型获得今年的诺贝尔经济学奖，多少有些出人预料。但是ARCH模型被
广泛地应用于宏观经济学和金融经济学实证研究，应用于投资金融行
业的风险管理，甚至应用于其他产业的分析。Cointegration模型也
被广泛地应用于宏观经济学和金融经济学的理论研究和实践，他们的
模型对计量经济学在方法论上有很大的突破，而经济活动中的广泛应
用产生了巨大社会经济效益。正是从这个意义上说，他们获奖是当之
无愧的。
　　但计量经济学中的两个模型获得诺奖是否表明诺奖评奖侧重点将
改变，但是这两个模式既不代表一个学派，也不是一种方法上的革命，
特别是由于该模型严格的技术性。要让该两模型广泛应用，并在理论
上进一步拓展，可能是相当困难的。正是从这个意义上说，今年的诺
贝尔经济学奖与往年能够对现代经济学产生重大影响的理论（如交易
费用理论、行为经济学、博弈论等）相比是有相当差别的。它对今后
经济学的发展也不会产生多大的影响。但是，四年之内诺贝尔经济学
奖两次给了计量经济学，说明了计量经济学的重要性，这会促进计量
经济学本身的进一步发展和计量经济学的广泛应用。