朱富强很火啊，转一篇其批判计量的文章

补充一点，moody's用以计算default risk的根植于Black-Scholes期权定价模型的KMV模型，你应该知道它的局限性。否则，LTCM就不必倒闭了！

任何学科都会存在问题，不能因为存在缺点就否定，更应该是正视，去完善。这篇文章真无聊

谢谢谢谢

lwzxy 发表于 2016-2-6 08:57
身处理工科的人士，也包括那些从这些自然科学跨专业学习研究经济学的人们，想当然地认为经济学就应该像物 ...

正因为经济学、社会科学更注重人的行为，考虑的关系更加复杂，所以才需要更加严谨多元的理论，需要更加科学的计量方法来验证和预测。正因为经济学要考虑人的因素，所以才会吸引这么多人来研究，才会有那么多的理论和方法来研究。
现在存在问题，只能说明还需要不断完善，不能否认计量没用。
规范的理论需要实证来检验，实证需要理论来支撑。
不能因为不懂数学、统计、计量，因为计量的一些局限而否定计量。
这些年计量发展很快，看看Harvard、MIT经济学、金融PHD博士课程里面的计量课程，这里在批判的很多问题都以得到缓解或已解决。很多问题甚至在硕士课程里面都已经在大量讨论和解决。相比我们国内的计量，除极少数学校外，只有表示呵呵。

ausman 发表于 2016-2-6 10:39
正因为经济学、社会科学更注重人的行为，考虑的关系更加复杂，所以才需要更加严谨多元的理论，需要更加科 ...

对你的观点，可以用这样一个类比来说明：上树捉鱼有很多种方法，但再复杂、再高深的方法，也改不了缘木求鱼的本质。我想对那些真正搞计量的人而言，理解到计量经济学的局限性应该不是什么难事。

若干年来计量经济学的确是有很大发展，然而，所发展出的令人眼花缭乱的模型、估计方法并非都可靠和让人相信（例如像前面有人提到的GMM等），而实际中用的最多的，仍然是最古老的OLS。

先说说弗里德曼《实证经济学方法论》中的观点，弗里德曼在二战期间，担任过战时国防部门的预测工作，发现预测是极其不准确的，因此，《方法论》中所说的预测，很有可能指的是模型的拟合度，而且，读一篇实证论文，几乎很少看到以预测的优劣来作为计量模型选择的依据。如果一味的强调预测，为什么不用统计学中的statistical learning，machine learning等更适合预测的工具呢？其次，计量模型显然不反映因果关系，但是并不妨碍做因果推断，因果推断的前提是经济理论，根据理论描述，采用计量模型估计出各个变量之间的定量关系和显著性，并在理论逻辑的基础上，识别潜在因果链，以完善经济理论进一步的更新。计量始终无法替代经济理论，有了好的理论，才能有更好的实证。