Подпишитесь на наши новости
Вернуться к началу с статьи up
 

ХА́НСЕН ЛАРС ПЕТЕР

  • рубрика

    Рубрика: Экономика

  • родственные статьи
  • image description

    В книжной версии

    Том 33. Москва, 2017, стр. 747

  • image description

    Скопировать библиографическую ссылку:




ХА́НСЕН (Hansen) Ларс Пе­тер (р. 26.10.1952, Эр­ба­на, штат Ил­ли­нойс), амер. эко­но­мист. Окон­чил Ун-т шта­та Юта в 1974. В Мин­не­сот­ском ун-те ра­бо­тал под рук. К. Сим­са и Т. Сард­жен­та. С 1981 в Чи­каг­ском ун-те, со­труд­ни­чал с Г. Бек­ке­ром, Дж. Хек­ма­ном и Р. Лу­ка­сом.

В 1982 Х. пред­ло­жил для оцен­ки не­из­вест­ных па­ра­мет­ров рас­пре­де­ле­ний и взаи­мо­свя­зей при­ме­нять обоб­щён­ный ме­тод мо­мен­тов (generalised method of moments, GMM), ко­то­рый на­ла­га­ет не­боль­шие ог­ра­ни­че­ния на мо­дель: сто­хас­ти­че­ский про­цесс дол­жен быть сла­боста­цио­нар­ным и эр­го­ди­че­ским. Ме­тод Х. по­зво­ля­ет од­но­вре­мен­но ана­ли­зи­ро­вать ди­на­ми­ку всех тор­гуе­мых на бир­же ак­ций, а не толь­ко ин­дек­са. По­лу­чен­ные Х. совм. с Р. Джа­га­на­та­ном гра­ни­цы Хан­се­на – Джа­га­на­та­на по­зво­ля­ют тес­ти­ро­вать мо­де­ли це­но­об­ра­зо­ва­ния ак­ти­вов на со­от­вет­ст­вие эм­пи­ри­че­ским дан­ным. Х. при ис­сле­до­ва­нии це­но­об­ра­зо­ва­ния не ис­поль­зо­вал по­ня­тие «не­ра­цио­наль­ность», но вы­явил ус­ло­вия, при ко­то­рых уча­ст­ни­ки рын­ка ста­но­вят­ся бо­лее ос­то­рож­ны­ми. Но­бе­лев­ская пр. (2013, совм. с Ю. Фа­мой, Р. Шил­ле­ром).

Соч.: Large sample properties of generalized method of moments estimators // Econometrica. 1982. Vol. 50. № 4; Implications of security market data for models of dynamic economies (with R. Jagannathan) // Journal of Political Economy. 1991. Vol. 99. № 2; The empirical foundations of calibration (with J. J. Heck­man) // Journal of Economic Perspectives. 1996. Vol. 10. № 1.

Лит.: Во­ро­нов Ю. П. Три сто­ро­ны од­ной ме­да­ли // ЭКО. 2014. № 1; Сверч­ков Р. А., Со­нин К. И. Эф­фек­тив­ность фи­нан­со­вых рын­ков // Во­про­сы эко­но­ми­ки. 2014. № 1.

Вернуться к началу