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楼主: 胖胖小龟宝
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Quant FancyYoung:计量经济学分析的局限性 [推广有奖]

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从博客上看到一篇文,写的挺好,转来给大家看看——

       不得不承认Econometrics的确是一个非常好的工具,今天金融学科的发展离不开这个重要法宝。不光是金融经济学领域,在生物、气象等等领域,Econometrics成为了发现公式、探寻自然秘密的法宝。现代经济学的一个主要特征就是实证分析,不可否认社会科学的实证分析中Econometric approach发挥了非常关键的作用。现在,计量经济学和微观经济学与宏观经济学一起构成了中国高校经济管理类本科生和研究生必修的三门经济学核心理论课程。

      但是,国内经济院校对于金融建模的印象基本是“言必称计量”,由是产生了唯计量是用的局面,令人生厌。尤其是在风险计量和随机分析过程中,产生的诸如Econophysics和Thermo-economics将理化学科中统计力学和量子理论的论调加入金融研究,金融测度也成为了一种Metaphysics。或许金融学Finance甚至可以被拼成Phynance了。

      其实,尽管经济学和金融学研究的一般方法论与自然科学研究的方法论非常相似,都是从观察、抽象、检验到应用这些步骤,但是经济学和金融学还远未达到自然科学(比如物理学)那样成熟的境界。特别是,经济学和金融学的分析与预测没能像自然科学那么准确(参考Granger,2001,对宏观经济预测实践的评价)。同其他的统计分析一样,计量经济学是对大量经济数据,或对大量有着相同或相似特征的随机经济事件的平均行为的分析。然而,经济数据不能由大量的重复随机实验产生,因为经济系统不是一个可以控制的实验过程,而且不能重复。绝大多数的经济数据在本质上都不是实验数据,这导致了计量经济学分析的若干局限性。

      尽管在绝大多数的计量经济学文献中没有明确论述,现代计量经济学实际上是建立在以下基本公理之上的:

       公理1:任何经济系统都可以看作是服从一定概率分布的随机过程(Stochastic Process)。

       公理2:任何经济现象(经济数据)都可以看作是这个随机数据生成过程(Data Generating Process)的实现(Realizations)。

      我们无法验证这两个公理。上述计量经济学公理表明,我们不可能精确地描述经济变量之间的数量关系。任何经济模型都不能囊括经济中各种各样的随机因素,任何点预测(Point Forecast)都不可能完全精确。因此,我们只能用观测到的数据推断经济系统中的概率规律,而不是去确定经济变量之间精确的函数关系。它们是很大一部分计量经济学家和经济学家对经济学的基本观点和理念。并不是所有的经济学家,甚至不是所有的计量经济学家都同意这些看法。比如,有一些经济学家把经济系统看作是非随机的混沌过程(Chaotic Process),经济现象是由该混沌过程产生的一些拟随机数。然而,Granger & Ter?svirta(1993)和Lucas(1977)等大多数经济学家和计量经济学家都认为经济系统中存在大量的不确定性,用随机分析方法优于非随机分析方法。比如,萨缪尔森(Samuelson,1939)提出了其著名的乘数-加速器模型,用一个非随机的二阶差分方程来刻画总产出。在一定的参数范围内,这个差分方程可以产生一定的周期,该周期为常周期,有固定的周长。毫无疑问,这个模型在描述宏观经济波动方面颇有建树。 但是,随机结构更能真实地反映经济的周期行为,因为任何一个经济的经济周期都不会是均匀发生的。Frisch(1933)论证了存在一个能把互不相关的随机扰动变量合成随机的具有不均匀周期行为的结构传播机制(Structural Propagation Mechanism)。尽管不是所有的不确定性都能用概率论很好地刻画,但概率论是描述不确定性最好的数量工具。随机经济系统的概率规律可以被看作为“经济运行规律”(Law of Economic Motions)。计量经济学的主要任务就是,用观测到的经济数据,以经济理论为指导,使用计量经济学方法和工具,构建合适的计量经济模型,揭示经济运行规律,并用以验证经济理论或经济假说以及指导经济实践。

      经济理论或模型作为对复杂现实经济的简化抽象,只能刻画主要的或重要的经济因素。而实际观测到的数据却是由许多因素共同作用的结果,其中,有些因素是未知的或不可观测的,没有包括在经济模型中,因此反映不出它们的影响。这点与自然科学不同,自然科学研究可以通过可控实验过滤或消除次要因素的影响。在经济学领域,经济学家通常是被动的观测者,大多数收集到的经济数据都是非实验性的。因此无法从观测到的经济数据过滤出经济模型以外的因素所产生的那一部分影响,这便造成经济实证研究的困难。

      计量经济学家发明了不少计量经济学方法,在无法过滤出模型以外因素的影响的情况下,仍可一致估计模型因素的影响。

      然而,并不是所有经济问题都有类似工具变量法的方法可以用来一致估计模型因素的影响,例如Lo & Mackinlay(1988)在使用方差比检验(Variance Ratio Test)研究美国股市有效性时,发现美国股市价格指数收益率存在序列正相关(Serial Correlation)。但是这一序列正相关不能马上被解释为美国股市有效性不成立,这是因为股市价格指数是由很多公司股票价格加权平均而得的。当有消息进入股市时,大公司常常先获知消息(即所谓的Informed交易者)而先行交易,因此其价格先变动;小公司通常信息滞后(所谓的Uninformed交易者) ,其交易和股价随后变化。这一不同步交易的现象即使在市场有效性成立时也会导致股票价格指数收益率存在序列正相关。目前没有计量经济学的方法可以过滤掉由不同步交易而产生的股指收益率那一部分的正相关。Lo & Mackinlay (1988)采用一个市场微观结构行为模型,假设美国股市有存在一定比例的Informed交易者和Uninformed交易者,这一模型只能解释他们所发现的股指收益率序列正相关系数的一小部分,因此他们认为美国股市有效性不成立。但是这一结论取决于他们提出来的交易行为模型的现实合理性,而这一点并没能得到数据验证。

      最近出现的实验经济学,在可控的实验条件下研究经济人的行为(Samuelson,2005),因而能够控制数据生成过程,使产生的数据仅受人们感兴趣的模型因素影响。然而,实验经济学的触角是有限的,我们难以想象如何在一个有13亿人口的巨大经济体中进行大规模的实验,比如,为了研究经济转型,我们能让中国与前东欧的社会主义国家重复多次的经济改革吗?事实上,即使人数不是很大,用实验方法来研究某些经济问题也是不现实的。例如,为了研究税率对某一群体消费行为的影响,人们可以通过实验方法来研究,即随机选择对一部分人实行较低的税率,而对另一部分人实行较高的税率。很显然,这样的实验方案是对实行较高税率的人们是不公平的。其次,经济发展是一个不可逆或不可重复的过程。这导致每一个经济变量常常只有一个观测值。

      如果一个随机变量只有一个观测值,就无法做统计分析。如前文所述,统计分析是研究大样本的“平均”行为,且这些样本是从同一个数据生成过程中产生的。为了对经济数据进行统计分析,经济学家和计量经济学家常常要假设一个经济系统的运行规律具有不随时间和个体改变的某些特征,比如经济系统具有时间“平稳性”(Stationarity)或不同经济人的数据生成过程具有“同质性”(Homogeneity)。所谓“平稳性”就是指经济关系和经济结构不随时间变化,或者说经济系统的概率分布(至少是概率分布的一些重要方面)不随时间变化。

      所谓“同质性”,是指不同的个体(如消费者、企业等)拥有同样的概率分布,或者至少他们的概率分布具有某些重要的共同特征。现实中,很多经济变量并不满足“平稳性”或“同质性”假设。对此,计量经济学家找到不少有用方法。时间序列计量经济学家常常通过一定的变换,将不平稳的时间序列经济变量变成一个平稳的时间序列。例如:可以通过差分法,将一个差分平稳过程(Difference-Stationary Process)变成一个平稳时间序列,或者通过除趋势法走势(Detrending),将一个趋势平稳过程(Trend-Stationary Process)变成一个平稳时间序列。同样的,横截面经济数据常存在个体差别,即“异质性(Heterogeneity)”。对此,计量经济学家常常用一些重要的个体特征变量(可以包含不可观测的特征变量)来刻画这些异质性。通过这些个体特征变量控制后的经济变量的概率分布可以看作具有“同质性”。

       显然,计量经济学分析是否有效取决于变量变换和特征变量控制是否能够将原始数据变成具有“平稳性”或“同质性”的数据,这样,才可以将它们看作是来自于同一个概率分布或有着类似特征的概率分布,才能使用不同经济变量的时间序列数据或截面数据来进行统计分析。计量经济学分析需要这样一些前提条件,这些条件很难检验。所以,如果这些假设不成立,统计推断当然不可能准确。

       经济关系常常具有时变性。自然科学中很多学科,如物理学,能够精确地把握物体运动规律和预测物体运动变化,一个重要原因是所研究的物理系统在相当长的一段时间内不具有时变性。经济系统则有很大不同,常常有结构性变化。比如,技术变革、人口结构变化,金融危机会导致体制演变和结构调整。这些变动将引起经济人行为的变化,从而造成经济关系和经济结构具有时变性。若经济关系不稳定,就很难有准确的样本外推预测(Out-of-Sample Forecasts),也很难制定有效的经济政策。当经济结构发生变化时,即便计量模型可以很好地解释过去的历史,也不一定能对未来做出较准确的预测。

      具有结构时变性的经济系统是一个非平稳过程,但这种非平稳过程一般不能通过变换(如差分)变成平稳时间序列。由于经济结构的时变性,经济运行规律随时间改变,不同时期的经济运行规律有不同的特征和表现形式。在这种情况下,时间序列数据不能简单“汇总”在一起进行统计分析。 经济结构时变性有两种基本表现形式。一种是突变式结构变化(Abrupt Structural Breaks),另一种是渐进式结构变化(Evolutionary Structural Changes)。突变式结构变化通常由突如其来的重大事件引起,如战争、政策变动、金融危机等。如果我们知道经济结构突变的时间点,而且这种变化已发生过一段时间(因此有足够的突变后样本数据),那么针对这种情形计量经济学已有一套比较完整的理论和方法来解决经济结构时变化引起的困难。一个例子就是著名的邹式检验(Chow,1960)。如果我们不知道突变式结构变化的时间点,甚至不知道有多少次突变性结构变化,这种情况目前计量经济学尚未发展出一套比较满意的理论和方法来分析经济结构,虽然有一些学者的研究有不少重要进展。

      渐进式结构变化是假设经济结构和经济关系有时变性,但是这种时变性不是突如其来的,而是缓慢地演变,具有连续性特点。渐进式结构变化相对突变式结构变化更有现实可能性。这是因为即使客观环境在短期内有剧烈变动,人们的经济行为也有可能需要一段时间逐步调整与适应。此外,即使个人行为具有突变式特征,加总后的总量指标可能出现渐进式变化的特点。

      渐进式结构变化可造成经济实证研究的很大困难。比如,一个时间序列若包含一个随时间缓慢变化的截距项,那么这一非平稳过程将显示出与一个平稳“长记忆(Long Memory)”过程相似的特征,因此有可能被误认为长记忆过程,从而导致错误结论。目前,最前沿计量经济学也仍没有演化出一套有效的方法来克服渐进式结构改变所产生的困难和问题。

      另一方面,经济系统在一定时期内有可能是平稳但非线性的过程。在这种情况下,使用线性计量模型分析时间序列数据时很可能会表现出结构时变性。如何区分结构时变性和结构非线性性一直是计量经济学家们的一大难题。

      数据质量也是一个局限性因素。任何计量经济学研究的成功都离不开大量高质量的数据。随着计算技术的进步以及统计抽样理论与实践的发展,经济数据的质量越来越高。比如,超级市场通过大量使用条码扫描系统可获得每一笔的精确交易数据,证券市场能同步记录每笔高频金融交易数据。然而,经济数据可能存在各种缺陷。例如,经济数据可能存在测量误差,可能存在样本的选择偏差(Selection Bias),数据与经济模型中的变量的定义可能不相符,一些经济变量数据缺失,甚至在本质上是不可观测的(如幸福指数或痛苦指数),等等。这些数据缺陷所造成的困难有些是可以克服的。比如,当数据存在测量误差时,如果测量误差是随机性的,其造成的困难可以用适当的计量经济学方法来克服。以估计线性回归模型为例,当自变量存在测量误差时,OLS 估计可能会出现偏差,但这可以使用工具变量法来消除。然而,有一些数据缺陷所造成的困难是不可能或很难克服的。一个例子是测量误差存在系统性偏差。例如当调查个人灰色收入时,人们因为担心需要上缴收入税而倾向于低报其收入。另一方面,宏观经济数据大都由微观数据加总而成。这种“加总(Aggregation)”有可能会改变经济变量之间的关系。正如大家经常遇到的“加总”往往产生非线性性的困难。

      经济数据和经济系统的上述特征,不可避免地造成了计量经济学实证研究的局限性,使之难以达到与一些自然科学学科那样的成熟程度,这是我们应用计量经济学工具与方法时需要时常记住的。同时,必须强调,计量经济学所面临的局限性不是计量经济学本身所特有的,而是整个经济学科所面临的局限性。事实上,正是由于经济系统的非实验性、不可逆性和时变性,以及经济数据的种种缺陷,计量经济学理论本身的发展已相对成熟和全面。但是这种实证研究方法论的先进,仍无法代替或克服由经济系统和经济数据特点所造成的局限性,而使得经济学预测远没有自然科学精确。时常受到一些政策制定者和民众的非议。



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关键词:计量经济学分析 计量经济学 经济学分析 Young quant 计量经济学 金融学 统计学

本帖被以下文库推荐

postcam 发表于 2014-9-10 09:31:42 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
学习了

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arying 发表于 2014-9-10 10:54:42 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
学习了,新人刚来到,多多指教。
“失灵:为什么看起来可靠的模型最终都会失效” 这本书也是解释类似问题的。有兴趣可以看看。

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gaojianwqjk 发表于 2014-9-10 14:33:56 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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西交共享 发表于 2014-9-10 16:07:32 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
多谢楼主

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wuya100 发表于 2014-11-12 10:20:35 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
谢谢分享!!!!!!

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tony_mxl 发表于 2014-12-6 11:05:58 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
龟宝版主能否把这篇文章的原始地址贴出来呀~  也好让我们时不时看看大牛们的博客嘛~

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楚天江南客 学生认证  发表于 2017-2-22 08:23:23 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
只有满足随机性才能保证变量之间的因果关系,否则只能建立一种相关关系。

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