という2001年のEconometric Theory論文（WP）をDave Gilesが、これまで読んでいなかったのは損失であった、として自ブログで紹介している（ブログの読者に教えてもらったとの由）。原題は「The Error Term in the History of Time Series Econometrics」で、著者はDuo Qin（ロンドン大学クイーン・メアリー（Queen Mary and Westfield College））、Christopher L. Gilbert（アムステルダム自由大学）（所属は論文掲載時）。
以下はその要旨。
We argue that many methodological confusions in time-series econometrics may be seen as arising out of ambivalence or confusion about the error terms. Relationships between macroeconomic time series are inexact and, inevitably, the early econometricians found that any estimated relationship would only fit with errors. Slutsky interpreted these errors as shocks that constitute the motive force behind business cycles. Frisch tried to dissect further the errors into two parts: stimuli, which are analogous to shocks, and nuisance aberrations. However, he failed to provide a statistical framework to make this distinction operational. Haavelmo, and subsequent researchers at the Cowles Commission, saw errors in equations as providing the statistical foundations for econometric models, and required that they conform to a priori distributional assumptions specified in structural models of the general equilibrium type, later known as simultaneous-equations models (SEM). Since theoretical models were at that time mostly static, the structural modelling strategy relegated the dynamics in time-series data frequently to nuisance, atheoretical complications. Revival of the shock interpretation in theoretical models came about through the rational expectations movement and development of the VAR (Vector AutoRegression) modelling approach. The so-called LSE (London School of Economics) dynamic specification approach decomposes the dynamics of modelled variable into three parts: short-run shocks, disequilibrium shocks and innovative residuals, with only the first two of these sustaining an economic interpretation.
（拙訳）
我々は、時系列計量経済学の手法上の多くの混乱が、誤差項の両義性ないし混同から生じていると考えられる、と論じる。マクロ経済学の時系列間の関係は不正確であり、初期の計量経済学者は、推計されたいかなる関係も誤差を伴ってのみ成立する、ということを否応なく見出した。スルツキーはそれらの誤差を、景気循環の推進力となるショックとして解釈した。フリッシュは誤差をさらに2つの要素に分解することを試みた。一つは刺激であり、それはショックと似たようなものである。もう一つは雑音的な逸脱である。しかし彼は、この区別を運用に乗せる統計学の枠組みを提供できなかった。ホーベルモやそれに続くコールズ委員会の研究者は、方程式の誤差を計量経済モデルの統計的基礎を提供するものと考え、それらの誤差が、一般均衡型の構造モデルで定められた先験的な分布の仮定に従うことを求めた。そうしたモデルは後に連立方程式モデル（SEM）として知られるようになった。当時の理論モデルは概ね静学的だったため、構造モデルの方法は時系列データの動学性をしばしば雑音、即ち理論から離れた複雑性に帰することになった。理論モデルにおける誤差のショックとしての解釈は、合理的期待の運動とVAR（ベクトル自己回帰）モデリング手法の発展により復権した。いわゆるLSE（ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス）の動学決定手法は、モデル化された変数の動学を3つの要素に分解する。短期のショックと、不均衡ショックと、イノベーティブな残差である。前二者のみが経済学的な解釈を許容する。
