【有奖讨论】数学之于经济学？

下面是本人的帖子，以资讨论：
类成曜老师言:
“经济学家根据经典理论声称在黑屋子里存在一只黑猫，统计学家用各种手段声称找到了这只黑猫！”
     统计学上的是相关性，并不一定是事实上的因果性！数字陷阱之常常无中生有！
     人们往往偏好选择性记忆，迷信小数定律（小概率事件），而对大比率和总趋势视作聋哑（知道中国前500富人中文凭最多的一类是什么吗？文盲或半文盲！但中国文盲数亿，有多大概率登榜？算一算0！）！
私人信息若是真的，别人凭何告诉你？告诉你他自己可能就做不成了！ 不在于信息是否公开，而在于你对信息分析和由此作出的判断！中情局70%的决策来源于公开信息！
     人们习惯于把成功归于自己的睿智，却不把失败归于自己的失误!----过度自信的倾向！
波浪理论是周易在股市理论上的完美体现，把对波浪的偏差说成暂时调整，何其牵强！---对技术分析3分肯定，七分否定！删除了获取信息源，别无它用！
     股评家活像算命的，（说话可以有若干种理解，神乎其神，玄之又玄，算准了算他撞大运），与技术分析一样瞎白话！千万个人在做预测，总有几人能够撞上大运“预测准”，只能归结于幸运！
如果一个股评人接连数次都准确预测，大家对他崇拜为神，那他该小心了，因为如果他一次预测不对则声誉扫地，便永无与预测失败换个笔名从头再来忽悠的可能了！
     股评者技术分析常为券商耳线，鼓噪客户频繁操作，赚取佣金或低价吸收再拉升！（详者略之）
     股票有时根本不适于供需价格机制的分析，股价愈涨，众人愈买，价愈涨；股价愈跌，众人愈抛，价愈跌！如何用价格机制分析？无定路也!


本文来自: 人大经济论坛 经济人休闲吧 版，详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewth ... amp;from^^uid=1942690

现在关于数学在经济研究中运用问题的争论焦点，不是经济学要不要运用数学方法，而是如何运用数学方法问题。对于前者，经济活动中对数学广泛应用的实践和经济理论运用数学方法研究成果的不断推出已经作出了肯定回答，而对于后者却众说纷纭，莫衷一是。由此使得经济学在运用数学方法时出现了严重偏差，影响了研究效果，发展下去有可能使我国经济研究步入歧途。

（转载自百度）经济研究中应用数学方法存在的主要问题有：  
1.运用范围过泛过滥。

数学运用的界域是可以量化的事物，经济研究的视野是人类一切经济活动和社会关系。并非所有的经济活动和经济关系都是可以量化的，尤其是社会经济关系，它受到制度的、道德的、文化的、历史的诸多社会因素的影响，这些因素几乎大部分是无法量化的。如若硬是将不可量化的因素用数学公式将它们的关系表达出来，似乎怎么说都有道理，因为它们根本不存在运算关系，也无法运用数量的计算去考证对错。尽管数学也是反映人的思维的一种语言，但并非所有的科学都能转化为数学的语言。像物理学、化学、生物学这些与数学紧密关联的学科也是如此，有些问题即使将其转化为数学关系式，也不一定具有可解性。而以人类社会活动为研究对象的社会科学对数学的运用所受的限制就更多了，试图将经济学非人性化，以至将经济活动中的人“机械化”，将人的活动程序化、公式化，这无疑是经济研究的一种自我毁灭。  

不看对象、不问条件、一门心思运用数学方法去求解经济问题，很容易使经济学沉湎于方法论的探寻，拘泥于微观经济体的研究，而对于涉及宏观经济体制变革、机制设计以及社会关系调整等全局性的问题有所轻视和忽略。正如理查德·布隆克所说，现代经济学越来越热衷于复杂的数学计算，沾沾自喜于美妙的数学模型，玩弄神秘。其结果是导致经济学逐步地与每日生活的丰富性、复杂性和非理性相脱离。近几年的经济研究动态已显露出这方面的一些令人忧虑的迹象。
  
2.对数学模型约束条件的取舍过于随意。
几乎所有的理论都是在设定若干前提和假设条件的基础上确立的。如会计学中会计主体、持续经营、会计期间和货币计量等四个会计假定，西方经济学中“经济人”及“完全市场化”的假定等。数学方法逻辑严密性和计算准确性的性质决定了任何一个数学模型都要受到若干条件的约束，只有假定这些条件满足，该数学模型才能成立。方程越复杂所受的约束条件越多。现在一些经济学家建立数学模型对于约束条件，一是根本不去考虑，二是过于简化，三是约束条件的确定十分随意，仅从模型本身的需要出发而不考虑是否符合客观实际要求。如此建立起来的数学模型起不到对经济现象量化模拟和对经济理论抽象概括的作用，相反，容易引起理论的混乱和实际操作的重大失误。

3.数学方法应用的目的不很明确。
数学也是一种语言，对某些现象之所以要用数学而不用其他形式的语言（如文字、图画、音乐、形体等）去描述，就是因为它能够比其他形式的语言更简练、更准确地将该现象表示出来。如果达不到简练准确的效果，就应该采用其他的语言形式。有些经济学家对这一点不大明白，将本来可以用浅显易懂的语言说明的问题，故意用多数人看不懂的数学公式表达出来，而得出的结论却是人人通晓的一般经济学常识。这样做的目的似乎只能解释为：可以掩饰经济理论贫乏之尴尬，可以省却向客观实际调查之劳苦，可以以渊博的数学知识作为傲视经济界同仁之资本，可以实践“所谓理论就是将简明通浅的事理以晦涩诘屈的语言描述出来”的治学之道。这方面西方经济学界也有许多深刻的教训。例如20世纪90年代，一些经济学家试图用随机微分和非参数统计方法研究金融问题，但至今成效甚微，甚至于应用方面出现了致命的偏差。  

4.为刻意建立模型，对来自实际的数据采取唯我所取的实用主义态度。
本来构建数学模型要对所研究的现象进行细微周密的调查，尽可能获取详尽的数字资料，并应做一番去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的深入分析，以期找出主要因素及各因素的数量关系，从而建立起数学表达式。可现在一些经济学家却反其道而行之，将构建数学模型的顺序颠倒了过来。采取先确定数学表达式，然后再找能够支持数学关系式成立的数据，从而验证自己所做出的理论概括的正确性。这种以主观意识为导向的研究方法是不可取的，说严重一点，它带有较强的唯心主义色彩，其实它与电脑算命有异曲同工之妙，尽管它披上了数学这层“科学”的外衣。经济学本来应是一门从实践到理论再到实践的不断用实践验证和充实的实证性科学，若反其道而行之，难免会使经济研究步入不问民众疾苦，远离社会经济生活实际的歧途。

5.用数学模型对经济进行预测分析的效果不尽如人意。
仅以对股票价格预测为例就足以说明这一点。股市可以说是信息资料最为充分、最为准确，也最有条件根据各种相关资料来拟合数学模型的实验场。人们总是千方百计试图建立各种数学模型去预测股价走势。现在市场上有钱龙、胜龙、胜者之星、指南针等十几种股票行情分析软件，但是无论用哪一种软件去预测分析股票走势，似乎胜算的几率也只能维持在50%左右。无法准确预测未来走势也正是股市具有吸引投资和投机的魅力所在。近来一些从事理论物理研究的人认为股票价格也适用于量子物理中的“海森堡测不准原理”。整个宏观经济的运行以及诸如物价、失业、经济增长等经济问题要比股市复杂得多，力图用一两个数学模型去准确分析预测其动态变化是不现实的，否则会使经济学陷入尴尬的“混沌”境界。最著名的“蝴蝶效应”的实例就说明了数学模型于实际应用的局限性。麻省理工学院气象学家洛仑茨曾用计算机求解模拟地球大气的13个方程式，以预报天气。为了提高预报的精度，他把一个小小的中间变量取出。然而，在他喝完一杯咖啡回来后，却惊奇地发现：这一小小的变动已使得结果相差十万八千里！计算机没有毛病，他的改变也有道理，结果何以天上人间？洛仑茨冥思苦想，最后认定自己陷入了“混沌”现象：初始值的极端不稳定性，导致最终结果的巨大差异。好比说，加勒比海一只微不足道的蝴蝶哪一天也许只是想调调情而振动了一下它那美丽的翅膀，结果几个月后地球上竟出现一场威力无比、铺天盖地的龙卷风！混沌无所不在。宇宙是这样，地球是这样，经济现象也是这样。人们所建立的数学模型只能展示某种现象总体的、大致的、趋向性的走势。就连人的身高与体重这种高度相关的自然现象，世界各国的统计学家、生物学家所拟合的回归方程也各不相同，何况对于以人的思维和人的行为为主要导向的社会经济现象呢？近200年来，经济学史上能够经得起实践检查、为人们普遍采用的数学模型多是那些较为简便，易于应用，且能描述事物总体趋势的数学公式。如恩格尔系数、基尼系数、拉斯贝尔指数、派许指数、哈罗德－多马经济增长模型、科布－道格拉斯生产函数、凯恩斯的消费函数、希克斯的IS-LM模型等。这类数学模型的数量与汗牛充栋的经济学论著相较实在少得可怜，难免使人不对经济研究中的应用数学方法的成果感到失望。正如刘易斯在《经济增长理论》一书中所说，“大多数预测在方法上是不可行”的，“为了能预言将要发生的事，我们不能不了解所有的变量将怎样变动，单凭个人的头脑不可能建立可以预测未来的成万个变量的方程体系。”

明年考经济学   竭尽全力学好经济和数学  
   感谢各位

经济学是社会经济现象的思想的凝结，而数学仅仅是解决问题的工具，数学本身对于经济学的发展是非常有必要的，用得好可将经典的思想量化，在实际的数学工具的运用中，应该注重实效性，其重点在于如何解决其经济管理问题，而不在于运用高深的数学做一些公式游戏。
当前所能看到的一些期刊上的研究内容大量的存在，1.模型看不懂 2.方程解不出，最后计算机仿真一下 的现象，这种现象的泛滥最终会影响数理经济学的地位。

可能是我专业的原因 我学的是金融 我觉得一方面传统金融对于数学的要求比较少 但是通过数学它可以不断发展很多问题比如银行流动性 用DD模型的话可以变得更加清楚 这里就加入一点数学的东西 另外我们跟着老师做行为金融的学习 最初也没有用到数学 都是一些认知的东西 最多涉及图标 其实就是这些思想很重要 然后要用到实际中的时候就要用数学 不同的地方用不同的数学 因为毕竟有更适合和适合之分 这里都现学了 可能觉得这样学不太好 也是 理解上都需要时间的 所以一般的数学像线代矩阵概率随机过程什么的可以先学下 用的比较多吧 再者最近学期权定价 那就更多数学了 但是思想很简单 所以数学有点让金融的思想精细化的功能 二者是互补的 不是那种更好 是有两者可能会更好一些

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以本人目前的修為
認同數學工具說
數學作為工具在經濟學不同領域所發揮的作用不同,不能一概而論,其中關鍵因素為研究對象的可量化程度
如: 金融証證定价方面數學至關重要, 因為金融証證可高度量化
把不可量化或低可量化的因素通過設定各種不合理的或過于嚴格的假設强行量化, 是無意義甚至是誤導的行為

呵呵 下载来看看 谢谢了

其实我是觉得如果单纯讨论数学和经济学的关系 好像会掉入一个是死而非的胡同，我觉得讨论本质问题其实是经济学是不是一定需要数学，因为知识讨论数学和经济学，大家都知道，数学是经济学研究的一个重要工具，尤其是实证经济学范畴，规范经济学或者可以跟博弈论一样可以多数使用逻辑推论。数学作为一个在一定程度上可以规范语言，清晰化一些涉及数量变化的问题，是必不可少的。这个众所周知，无需讨论。所以剩下的问题就变成了是不是经济学一定要使用数学，这个问题明显不成立，数学里面除了一些例子涉及经济学，而经济学中很多模型都需要数学来协助构建，使之更为严密。所以我的观点就是，数学确实对经济学有促进和协助的作用。剩下的问题变成谁更重要，这我也觉得缺乏讨论的必要性，是不是一定要选一个当王？是不是任何内容都要有个高低之分？缺乏对比基础，而且争辩的结果似乎无益于2门学科的发展。
现在这个世界，还需要更多的人才去发展我们的社会，包括实物和理论。用数学去拓展经济学，用经济学去发展数学，大家互相实现对方的价值。强强联手，这是喜人的局面。
我始终抱着学习的心态和大家探讨，多多指教。