从美联储救硅谷银行，看新的宏观经济学理论如何与实际相结合的例子

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从美联储救硅谷银行，看新的宏观经济学理论如何与实际相结合的例子，背后是人类认知和行为的概率规律。

债务理论认为，商业银行债务是不可能归还的，所有银行本质上以负债为生而不是以利润为生，商业银行不可能风险自担，只有中央银行不断向商业银行输入基础货币才能维持商业银行的正常运营。

然而决策者并不知道或者不认可先进的债务理论，但是在实际中却按照理论去做了。用概率论解释就是，它们是以概率方式发生，又以概率方式并存。一件事（理论）发生，另外一件事（实际）必然发生。

例子：美联储救硅谷银行
美国监管机构采取联合行动：储户周一将可以支取所有资金，与硅谷银行破产有关的任何损失都不会由纳税人承担。美国财政部、美联储、联邦存款保险公司（FDIC）在硅谷银行事件后宣布采取行动。从3月13日周一开始，储户可以支取他们所有的资金。与硅谷银行破产有关的任何损失都不会由纳税人承担。无论是97年的韩国，还是08年的次贷，监管部门救还是不救，成为了关键变量。而吸取了08年的教训之后，这次美国监管机构加班加点，但也放弃了市场风险自担的原则。
例子引自《华尔街见闻》

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关键词：宏观经济学理论 宏观经济学 经济学理论 宏观经济 相结合

理论在前，实做在后，但是实做者并不知道所谓理论，只是从实际推测认为应该这样做，这就是贝叶斯公式解释的例子，两个不相干的事，一件事发生了，另外一件事发生的概率是多少，而另外一件事情一旦发生，两件事相结合，又发生的事情，又与前面两件事相关联。

用全概率理论表述经济理论与经济实际的关系.

设宏观经济事件设为A.A是一个个独立事件.它们之间没有因果关系.例如硅谷银行倒闭与中国房企倒闭没有关系.即它们没有交集。但所有A构成宏观经济债务现实

设B为债务理论。B能正确解释A.因此B与任一A有关系.即有交集。

由B没有被大众和经济当局知道和接受.因此B与A的结合就是一个概率问题.那么B出现概率.有多大呢.这就是全概率理论来解释。即B出现概率等于A与B的交集之合

简而言之.尽管人们不知道或者不认同宏观经济学的债务理论.但是当债务问题越来越多时.新理论最终因为更接近实际而被人们认同和接受。新理论从个别学者认同的小概率事件.转变为被大众接受的大概率事件.这个过称.我称为贝叶斯认同

贝叶斯公式是人工智能研究的核心.然而贝叶斯应用的广泛性不仅限于人工智能.在社会学、历史、神学都有分析.包括爱情这类美好东西的知识表述.在经济学上应用.本文可能是先例之一。

在人工智能中.判断一个模型是否有用.唯一的方式就是借助贝叶斯公式.同样关于经济理论是否结合实际.也是需要借助贝叶斯公式

不错的分析！

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谢谢大佬分享！

非常好的分析，受益非浅