许相遇 发表于 2012-2-26 00:00 
长见识,可怜我是文科生呀!我对经济学的观点更多的仰仗于哲学,心理学等人文科学。希望lz务必要谅解我对 ...
其实您提的的截面数据和时间序列,在样本中是可以很好的处理的,只需要考虑弗里德曼的“永久性收入假说”。这是我的理论和弗里德曼的理论衔接的地方,所以时间序列可以转化为永久性收入数据,截面数据成为OLS拟合。
当然,这是技术性的东西了,我就不多说了。
最后我需要强调一点的是,在物理学中,粒子也是有预期的,比如,在微观世界中,粒子会根据整体系统的熵未来的变化来调整自己的演化路径(最小作用量原理)。可能我们觉得微观世界的粒子只是一团物质,但是实际上却远远不是这样,微观世界的粒子它们在不停的想办法获取信息,以使自己损失的能量最小。
其实主流经济学现在只是在走19世纪的物理学家的老路,他们从个体出发建立效用函数并耦合上整体预期,然后再将方程组联立求解,而由于各个方程结构不一,数量众多,经济学家就不得不简化前提假设,以便得到方程组的解。
经济学家可以这样做,但是物理学家在19世纪面对这个问题的时候就不可以这么做了,因为不像经济学,物理学是可以实验检验的,所以物理学家在面对同样的问题时,就发明了一种新的方法来求解这种大数量的方程组,而不用放弃严格的前提条件(不像现在的经济学家),也就是我的论文中所提到的“统计法”。
主流经济学家的“随机动态一般均衡模型”就是大数量的方程组,经济学家往往解不出,就开始简化前提假设,使得最后可以求解或者数值解。但是这些解可能早就偏离实际了。所以主流经济学家不得不用计量经济学的方法来估计参数的有效性,但是问题来了,他们不得不假设参数服从正态分布,可是我们真的可以保证一定是正态分布,而不是尖峰分布吗?
事实上,数理统计现在的理论是不适合于偶然事件的,比如突变和混沌的,但是经济学界无视这些,而继续使用了建立在现有数理统计的计量经济学。所以他们用计量来检测自己模型得到的东西有时是与实际发展矛盾。比如经济危机发生的时候,卢卡斯还在2006年的时候鼓吹随机动态一般均衡终结了经济学,但是事实上,经济学才刚刚开始。
随机动态一般均衡模型只是经济学的出发点,但是求解这个模型,不应该再用经济学家现有的方法,而是新的来自于物理学的“统计法”,这就是我做的东西。
我的结论很简单,自由市场的确是有效的,但是在极端的情形就会出现崩盘。也就是我们常说的“物极必反”。
而在这个理论的基础上我提出了一种预测系统崩盘的指数,这是靠收集数据来检验的,从而可以预警经济危机的发生。