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　西姆斯与萨金特工作方向虽有重叠，但并非完全一致。西姆斯是向量自回归（VAR）模型的创始者，并在这基础上做了大量实证研究，彻底改变了宏观经济实证研究的面貌。萨金特在实证研究以外做了更多的理论工作。他是“理性预期理论”的奠基者之一，又用动态规划的工具重写了整个宏观经济学，终结了关于 “宏观经济的微观基础”的多年讨论。其经典教科书更是为学习高级宏观经济学的学生所熟知。　　这次表彰理由“宏观经济学中对成因及其影响的实证研究”，是西姆斯、萨金特等人早在上世纪七八十年代就已完成的工作，在宏观经济学中早已广泛应用，并引发了很多更深入的思考与讨论。这项工作不算最前沿的贡献，但在学术史上有着重要地位，无法绕过。诺奖的目的更多在于肯定一个学者的终身成就，而非指明学术发展方向，以这个名义授予这两位学者，还是比较恰当。
　　宏观经济理论需要实证加以检验。传统的宏观经济实证方法，总是以先验给定的理论模型为基础，以测量估计模型的参数值为核心，以参数值反映理论预期的程度为估计的标准，逐渐发展出既不触动先验给定理论模型结构又能覆盖计量模型统计问题的估计方法。
　　但随着研究逐渐深入，特别是“理性预期”理论的提出，对传统实证研究方法提出了挑战。学者们意识到，“预期”会对整个宏观经济行为以及对应的宏观经济政策产生巨大影响。人们会预期ZF的经济政策改变自己行为，反过来，ZF也会根据人们的预期调整自己的政策。我们不能再依赖传统的先验给定的理论模型来研究宏观经济，同样也需要新的实证手段来检验新的理论。
　　西姆斯的VAR模型就在这样的基础上诞生。VAR是基于数据的统计性质，把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。用统计的方法它帮助我们寻找各个宏观变量之间的因果关系。
　　从实证研究的角度看，VAR确实有效地将理性预期隐含地纳入其中，在事实上体现了与模型相一致的预期。后来有学者证明，比如在经典的“真实经济周期”研究中，虽然最基础的模型不需一个完整的由VAR系统支持的决策规则，但学者们经常使用的决策规则却能够准确地由VAR所取代。也就是说，在宏观经济学实证研究中，VAR模型能够很恰当地对应理论模型的发展。
　　应该说，VAR模型主要还是一种统计或者说计量经济方法，充分地考虑了宏观数据中所蕴含的信息，背后所依据的经济学基础却有所不足。即使我们在统计上很有把握地确定两个变量之间的联系，又怎能断言它们有因果关系？而这正是专注理论的宏观经济学家们所致力于解决的问题。萨金特等理论学者主张的“动态随机一般均衡模型”，配合采用不同于VAR的“校准”的实证研究方法，这也是近年来在宏观经济实证研究中非常热门的方向。
　　VAR及其衍生的相关的时间序列模型，作为实证工具都非常实用，在过去几十年里已经被无数政策研究所采纳。VAR本身不能提供任何最优政策选择，只是通过所建模型仿真各种政策对不同变量产生的影响。它甚至不一定能告诉我们为什么，只是告诉我们怎么样，但这就是政策制定者们最为关心的问题。
　　萨金特除了诺奖表彰的实证研究之外，还做了大量的理论工作。经济学的分工边界正变得模糊，微观、宏观与计量经济学相互影响，相互促进。理论研究为实证检验提供了靶子，而实证检验也反过来在促进理论研究。在宏观领域，理论和实证是分不开的，萨金特和西姆斯的研究也再一次证实了这一点。