> Если черный ящик, то... Я не курсе всей дискуссии, но, по-моему, смысл
> этой фразы не в том, что нужно линейно экстраполировать темпы роста, а в
> том, что их экстраполировать вообще не нужно, поскольку экономика на самом
> деле - не черный ящик.
Это утверждение бессмысленно. "Чёрным ящиком" тот или иной объект является не сам по себе, а исключительно в зависимости от целей и задач моделирования.
> Привлекая дополнительную информациию о том, что
> содержится в этом ящике, мы получим куда более обоснованные оценки, чем
> если будем анализировать только темпы роста.
Если такая информация есть, то возможно и получим. Вообще, поймите мою позицию правильно: я не против использования более сложных моделей. Но для этого нужны данные в нужном объёме и по необходимому числу переменных. У Вас есть такие данные в оцифрованном виде? Если есть, то давайте сюда, все вычисления сделаем. Если нет, то это беспредметный разговор, потому что он никуда не ведёт. Лучше имеющегося Вы всё равно не сделаете.
Имеющаяся статистика покрывает только период (в лучшем случае) с 1995 г. ГосКомСтат содержит по многим сериям данные только с 1998 г. Редкая статистика даётся за 1990 г. По невыясненным причинам советская и российская статистика ГосКомСтатом скрывается (хотя в старых сборниках кое-что есть). Какой разительный контраст с американскими стат. агентствами, где серии доступны on-line как правило с 50-ых гг. (в некоторых случаях - с 70-ых). При этом, полагаю, достать серии с конца XIX века по многим экономическим переменным не так сложно. Эти дармоеды (ГосКомСтат) могли бы за 15 лет обсчитать все необходимые интересующие общественность серии и сделать их всеобщим достоянием.
> Само по себе не означает. Но если мы залезем внутрь черного ящика, то,
> может быть, обнаружим, что дальше темпы роста снизятся, станут нулевыми
> или даже отрицательными.
Для этого нужно представить более полную модель. Но оппоненты этого не сделали.
> А если мы не знаем, как устроен этот черный ящик,
> то ничего и не обнаружим; любые интерполяции, какие бы формулы мы ни
> использовали, не дадут правильного результата,
Нет, "чёрный ящик" для того и употребляется, чтобы избежать моделирования внутренних процессов. Например, по отношению к теории поведения человеческий организм - это "чёрный ящик", потому что теория поведения не рассматривает биологические и психические процессы, протекающие в человеке. Её не волнует ни устройство мозга, ни устройство мышления, ни устройство органов пищеварения. Значит ли это, что теория поведения не в состоянии делать прогнозы о поведении людей? Нет, не значит. Любая теория исключает значительную часть деталей из рассмотрения.
Или, например, центральный банк - это "чёрный ящик" в моделировании, скажем, рынка денег. Макроэкономиста может не интересовать, как организованы внутренние процессы, протекающие за стенами центрального банка. Его волнует только то, как ведёт себя такой "ящик" при взаимодействии с "окружением".
Т.е. в любой модели есть точка останова, задаваемая уровнем абстракции, которая определяет степень детализованности описаний. При этом такая степень отражает не существующие предметы исследования, а цели самого исследователя (проблему). (например, экономические модели, описывающие внутренние процессы Fed, тоже существуют в неортодоксальной теории; понятно, что они решают другие задачи)
> если механизм, находящийся
> в черном ящике, вот-вот испортится и машина остановится.
Для чего необходимо сначала доказать, что "механизм испортился". Но мы твёрдо знаем, когда начался спад в экономике. 1993-1996 гг.
> Наблюдение за
> одним единственным параметром (темпом роста) здесь не годится.
Это ошибочно. Как минимум в огромном большинстве случаев это вполне допустимо. К тому же многое зависит от целей исследования.
> Может быть соотнесено, но только, если модель Солоу адекватно описывает
> ситуацию. Модель предполагает специальный вид производственной функции
> Если это не так
> (например, с ростом экономики ресурсы используются менее эффективно), то
> результат может быть другим, вплоть до отрицательных темпов роста.
Постоянная отдача - характеристика всех более менее крупных экономик и стандартное (нормальное) допущение. Впрочем, при желании его можно протестировать, были бы данные.
> Из того, что я написал выше, должно быть понятно, что сам метод
> прогнозирования весьма сомнителен.
Нет, не понятно. Вы утверждаете, что в советской экономике был крах. Но никаких следов краха нет. При желании это тоже можно протестировать.
> Т.е. вы сами так делать не рекомендуете? Ну, тогда я согласен. Но думаю,
> что и в верхней цитате совет - это лишь шутка.
Это не шутка, это "возражение" на применение линейных методов прогнозирования от Мигеля.
> >Очевидно, Мигель даже не удосужился сделать расчёты, чтобы проверить,
> куда же они ведут. А ведут они не к нулевому и отрицательному росту, а, на
> ближайшее десятилетие (90-ые гг.), к вполне приличным 2-3% роста в год.
> Или все-таки настаиваете на этих темпах? Тогда вы не правы, или, по крайне
> мере, такой прогноз не обоснован.
Я настаиваю на первоначальном тезисе: прогнозирование будущих значений переменной адекватно при использовании предыдущих значений этой переменной. Это нормальный подход, который рекомендуется в учебниках.
> >Есть случайная величина, распределённая по известному закону.
> Отлично. Если известен закон распределения, то мы знаем про эту величину
> все, что только можно знать о случайной величине.
Вы путаете закон распределения и параметры распределения. При одном законе параметры могут отличаться.
> Можно предсказать значение, но при этом можно и ошибиться. А еще можно
> предсказать (уже достаточно уверенно), как часто эта величина будет
> принимать то или иное значение, если опыт будет повторяться многократно.
Это корректное, но не совсем уместное замечание. Нас интересует прогноз на определённый момент времени.
> Скорее всего - это вполне нормальный прогноз. Ну, а какой же четкий ответ
> вы даете на этот вопрос? Любопытно.
Никакой анализ не способен дать конкретный ответ без количественной оценки. По той причине, что хотя бы требуется определять числовое значение производных (а нередко и знаки).
> Непонятно. По условию задачи мы знаем закон распределения случайной
> величины, следовательно, можем чисто теоретически вычислить все моменты.
Если Вы знаете закон, то это не значит, что Вы знаете параметры.
> Но в экономической задаче
> частота появления случайной величины - вещь притянутая за уши. Ведь на
> самом деле у нас нет никакого многократного повторения опыта, поскольку
> система уникальна. Поэтому понятие "вероятность" в экономических задачах
> нужно использовать очень осторожно. Но это - отдельный разговор.
Это не верно в основном, хотя проблема указана верно. В экономике используются асимптотические методы. А так, да, статистические методы исследования экономических переменных отличаются от "классических" статистических.
> Кроме того, вы, похоже, считаете, что в качестве прогноза будущей
> реализации случайной величины можно взять ее математическое ожидание?
Именно так.
> Любопытно... Не буду отсылать вас к учебникам. Все предельно просто.
И не отсылайте.
> Рассмотрим пример: случайная величина может принимать значение 1 с
> вероятностью 0,99 и значение 100 с вероятностью 0,01. Какой будет эта
> величина при следующей реализации? Естественно, в качестве прогноза мы
> возьмем наиболее вероятное значение, т.е. 1, но не математическое ожидание
> = 1*0,99+100*0,01=1,99.
Парадоксами не интересуюсь. Использование мат. ожидания в данном случае полностью оправданно. Вас интересует функция прогнозирования, минимизирующая отклонения. Такой функцией является (среди линейных) ожидание. Теорему подсказать? Конечно, у неё условия есть.
> Получим. Но только, если само понятие случайной величины в данном случае
> применимо.
Применимо. См. выше.
> Интересно, кто спорил с законом больших чисел? И кто его не понимает?
У Мигеля поинтересуйтесь.
> >... на практике зачастую бывает проще рассмотреть одну переменную и
> описать её динамику на основе предыдущих реализаций. Это избавляет от
> необходимости делать прогнозы всех независимых переменных ...
> Вот это - ключевой момент. Вы утверждаете, что можно совсем не
> анализировать поведение отдельных экономических параметров, а только взять
> выходную характеристику и по ее предыдущим значениям прогнозировать
> будущие?
Именно так. "Можно".
> И, якобы, какая-то математика это обосновывает? Ничего подобного.
Именно так. Методология ARMA/ARIMA/ARFIMA.
> См. выше обсуждение экстраполяции темпа раста.
Этого едва ли достаточно. Кстати, если Вам так хочется опровергнуть Мирона, то приведите свой обоснованный прогноз (не как у Мигеля).
> Кроме того, именно на
> практике, которую вы упомянули, темпы роста экстраполируют на будущее
> только публицисты (еще это делал Хрущев, когда обещал коммунизм к 80-му
> году), а действительно серьезные прогнозы опираются на довольно сложные
> модели, учитывающие взаимосвязи очень многих экономических параметров.
Экстраполяцией темпов роста занимаются не только публицисты. Ну а "действительно серьезные прогнозы" имеют несколько иные цели (их больше, короче говоря), чем Вам видится. Например, прогнозирование уже системы переменных.
> Да и такие модели, нужно признать, не всегда так точны, как хотелось бы.
Да, большие модели как правило хуже справляются с прогнозированием, чем малые. Для Вас это новость? (Например, модель Hamilton с режимами обеспечивает лучшую датировку бизнес-циклов США, чем изощрённые и отчасти ad hoc методы NBER. При этом она "одноварьируемая", т.е. одна переменная, определяемая исключительно собственными предыдущими значениями.)
> Итак, простая модель (экстраполяция результирующей величины) - это нулевое
> приближение, точность которого намного ниже, чем содержательных моделей,
> описывающих взаимосвязи переменных (находящихся внутри черного ящика).
Это поверхностное мнение, которое как правило ошибочно. Описание взаимосвязей переменных зачастую невозможно (Вы не можете описать и оценить поведение всех агентов). Есть проблема идентификации. Например, число переменных должно быть меньше числа наблюдений. При 100 наблюдениях не более 100 переменных. Но на практике, конечно, много меньше. Хотя бы из-за лагов.
Кроме того есть проблема наличия большого числа экзогенных переменных. Но ведь каждую экзогенную переменную надо прогнозировать. Как? Мы возвращаемся к началу кольца.
У Вас есть экзогенная переменная. Надо сделать её прогноз. Что Вы сделаете?
Re: Беглые ответы - Иванов (А. Гуревич)20.08.2007 11:13:38 (35, 3369 b)
