От Alexandre Putt
К Иванов (А. Гуревич)
Дата 18.08.2007 16:49:22
Рубрики Крах СССР; Хозяйство; Теоремы, доктрины;

Беглые ответы

> 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?
От Иванов (А. Гуревич)
К Alexandre Putt (18.08.2007 16:49:22)
Дата 20.08.2007 11:13:38

Re: Беглые ответы

>> 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.

Именно это я и говорил.

>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.

Конечно, данные нужны.

>У Вас есть такие данные в оцифрованном виде? Если есть, то давайте сюда, все вычисления сделаем.

Какие именно данные? Вы беретесь анализировать тенденции развития советской экономики? Как говорится, "безумству храбрых поем мы славу". На эту тему имеется море литературы, в частности для начала можно посмотреть обзор
http://www.auditorium.ru/books/579/kudrov.pdf
чтобы понять, насколько это непростая задача.

>> 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.

Забавно, что Вы не понимаете такой простой вещи.

>Вас интересует функция прогнозирования, минимизирующая отклонения. Такой функцией является (среди линейных) ожидание. Теорему подсказать? Конечно, у неё условия есть.

Нас интересует не истинное значение величины (как, например, при физических измерениях, когда увеличением количества измерений мы повышаем точность его определения), а то значение, которое выпадет при следующем испытании (это и есть прогноз). В данном случае истинное (среднее) значение вообще не нужно, ведь мы (речь идет об экономике) не собираемся (и не можем) проводить ни второе, ни последующие испытания. А кроме того, темп экономического роста вообще-то даже не является случайной величиной (некоторые определяющие его факторы можно считать случайными, другие являются детерминированными, а третьи - неопределенными, т.е. ни детерминированными, ни случайными, они просто неизвестны, как, например, неизвестны будущие поступки лиц, принимающих решения).

>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?

Если есть возможность (а применительно к темпу роста она есть), то нужно экзогенную переменную сделать эндогенной. А в качестве экзогенной переменной принять, например, политику правительства. И, как это обычно делается для экзогенных переменных, сформировать несколько сценариев на основе опыта и интуиции экспертов.
От Alexandre Putt
К Иванов (А. Гуревич) (20.08.2007 11:13:38)
Дата 03.09.2007 17:38:29

Re: Беглые ответы

> >Если такая информация есть, то возможно и получим.
> Именно это я и говорил.

...но такой информации не предоставлено. Поэтому разговор не имеет продолжения.

> Конечно, данные нужны.

Ну так приводите.

> Какие именно данные?

Что значит "какие"? Данные, составляющие экономическую (и шире - социальную) статистику.
Макроэкономические показатели в данном случае. Кое-что я уже нашёл, впрочем. Судя по всему много статистики есть в печатных сборниках, но её оцифрование представляет проблемы.

> Вы беретесь анализировать тенденции развития
> советской экономики? Как говорится, "безумству храбрых поем мы славу".

Почему бы и нет? У Вас есть данные - проанализируем. Нет - значит, нет.

> На эту тему имеется море литературы, в частности для начала можно посмотреть
> обзор http://www.auditorium.ru/books/579/kudrov.pdf

Спасибо за ссылку, но в этом материале, местами довольно странном, ни слова не сказано об обсуждаемой здесь теме (а речь идёт лишь о вычислении экономических показателей, точнее ВВП в СССР).

> чтобы понять, насколько это непростая задача.

Эта задача не является "непростой". Обсчёт модели класса ISLM можно выполнить за несколько недель - максимум.
Обсчёт очень серьёзной модели с сотнями уравнений - за несколько лет. Но не факт, что она будет более полезна для прогнозирования.

Вообще, обсчёт бизнес-циклов США выполнял ещё Тинберген в 30-ых гг. при очень скромных по нашим меркам теоретических и вычислительных мощностях.

> >Парадоксами не интересуюсь. Использование мат. ожидания в данном случае
> полностью оправданно.
> Забавно, что Вы не понимаете такой простой вещи.

Что я "не понимаю", оставим в стороне. Что Вы не можете представить возражение - это отметим.
Скажите, а Вас не удивляет использование физиками понятия "масса тела", например? Или "объём тела"? Ведь это по сути идентичные ожиданию понятия.

> Нас интересует не истинное значение величины (как, например, при
> физических измерениях, когда увеличением количества измерений мы повышаем
> точность его определения), а то значение, которое выпадет при следующем
> испытании (это и есть прогноз).

... и в качестве этого значения лучше всего взять ожидание. Потому что эти два понятия полностью идентичны, ведь прогнозирование предполагает условия массового эксперимента (статистика действительно ничего не знает о том, будет ли дождь в следующий четверг).

> В данном случае истинное (среднее)
> значение вообще не нужно, ведь мы (речь идет об экономике) не собираемся
> (и не можем) проводить ни второе, ни последующие испытания.

Это вообще перпендикулярно.

> А кроме того,
> темп экономического роста вообще-то даже не является случайной величиной
> (некоторые определяющие его факторы можно считать случайными, другие

Нет. Все экономические переменные являются в той или иной мере случайными (и содержат определённый детерминированный компонент).

> >У Вас есть экзогенная переменная. Надо сделать её прогноз. Что Вы
> сделаете?
> Если есть возможность (а применительно к темпу роста она есть), то нужно
> экзогенную переменную сделать эндогенной.

Я же Вам объясняю, что Вы не можете моделировать весь мир. В модели есть
эндогенные и экзогенные переменные. Повторяю, Вам надо сделать прогноз экзогенных переменных. Что Вы будете делать? Создавать общую теорию всего?

> А в качестве экзогенной
> переменной принять, например, политику правительства. И, как это обычно
> делается для экзогенных переменных, сформировать несколько сценариев на
> основе опыта и интуиции экспертов.

"Экспертные оценки"
а) не являются научным методом
б) применяются при отсутствии данных и техник их обработки.

Для многих экономических переменных а) есть данные б) есть техники обработки. "Экспертные оценки" применяют российские "учёные", которым а) лень компилировать массивы данных б) лень учиться обрабатывать данные адекватными техниками. Поэтому не заикайтесь, меня просто в холод бросает, когда в очередной кандидатской диссертации читаю навроде "в качестве метода решения данной проблемы [получения такого-то решения/показателя] мы предлагаем использовать экспертные оценки". Т.е. авторы просто неучи, которые поленились собрать данные и обработать их.
От Иванов (А. Гуревич)
К Alexandre Putt (03.09.2007 17:38:29)
Дата 05.09.2007 13:05:20

Комментарии беглых ответов (интересно, откуда они сбежали?)

>> >Если такая информация есть, то возможно и получим.
>> Именно это я и говорил.
>...но такой информации не предоставлено. Поэтому разговор не имеет продолжения.

Не имеет, и ладно. Я, кажется, не обещал искать для вас какую-то информацию. Мы ведь говорили только о методике прогнозирования.

>> >Парадоксами не интересуюсь. Использование мат. ожидания в данном случае
>> полностью оправданно.
>> Забавно, что Вы не понимаете такой простой вещи.
>Что я "не понимаю", оставим в стороне.

Ну, давайте оставим. Значит, понимаете, но притворяетесь, стараясь настоять на своем любой ценой.

>Что Вы не можете представить возражение - это отметим.

Возражение на что?

>Скажите, а Вас не удивляет использование физиками понятия "масса тела", например? Или "объём тела"? Ведь это по сути идентичные ожиданию понятия.

Не удивляет. Про физические измерения это именно я вам написал и объяснил, чем они отличаются от прогнозирования. Вот это объяснение:

>> Нас интересует не истинное значение величины (как, например, при
>> физических измерениях, когда увеличением количества измерений мы повышаем
>> точность его определения), а то значение, которое выпадет при следующем
>> испытании (это и есть прогноз).

>... и в качестве этого значения лучше всего взять ожидание.

Нет, не лучше. Снова повторяю свой пример:

"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."

Поясняю это же, но более простыми словами. Более вероятное событие - ясная жаркая погода, менее вероятное - дождь. Оптимист, выходя из дома, надевает панамку, пессимист, кроме того, берет с собой зонт. А Путт не берет с собой ни того, ни другого, поскольку ориентируется ни на зной, ни на дождь, а на некую среднюю пасмурную погоду без осадков. Вы и нам рекомендуете так делать? Нет уж, увольте.

>Потому что эти два понятия полностью идентичны,

Какие понятия? Мат. ожидание и прогнозируемое значение? Нет, не идентичны.

>ведь прогнозирование предполагает условия массового эксперимента

Как раз не предполагает. Ожидаемая (прогнозируемая) величина ВВП страны N в году M - не случайная величина. Здесь нет массового эксперимента, а есть однократная реализация события. Хотя я согласен, можно чисто теоретически рассматривать ВВП как случайную величину. Но такая модель будет обладать очень слабыми прогностическими способностями. Это как если бы мы прогнозировали температуру на завтра (6 сентября 2007 года) по данным на 6 сентября за предшествующие годы.

>(статистика действительно ничего не знает о том, будет ли дождь в следующий четверг).

Именно это я и говорю. Будет ли дождь (или каким будет ВВП в следующем году) - это вопрос прогнозирования. И его решают не на основе данных о частоте выпадения дождя в данной местности за предыдущие 100 лет (или данных по ВВП за предыдущие годы), а на основе данных о влияющих на погоду (экономику) метеорологических (макроэкономических) параметрах, которые закладываются в специальные модели.

>> В данном случае истинное (среднее)
>> значение вообще не нужно, ведь мы (речь идет об экономике) не собираемся
>> (и не можем) проводить ни второе, ни последующие испытания.
>Это вообще перпендикулярно.

Что чему перпендикулярно?

>> А кроме того,
>> темп экономического роста вообще-то даже не является случайной величиной
>> (некоторые определяющие его факторы можно считать случайными, другие
>Нет. Все экономические переменные являются в той или иной мере случайными (и содержат определённый детерминированный компонент).

Вы сообщаете чепуху поразительно уверенным тоном. Разве ставки налогов, влияющие на развитие экономики, - это случайные величины?

>Повторяю, Вам надо сделать прогноз экзогенных переменных. Что Вы будете делать? Создавать общую теорию всего?

Не нужно повторять, я уже ответил на этот вопрос. Теперь ваша очередь.

>"Экспертные оценки"
>а) не являются научным методом
>б) применяются при отсутствии данных и техник их обработки.

Эксперные оценки - это метод решения ряда задач. Ничего плохого в их использовании нет. Особенно, если речь идет о назначении величины экзогенных параметров.

>Для многих экономических переменных а) есть данные б) есть техники обработки.

А для многих нет. Интересно, как вы собираетесь обрабатывать данные по квотам на добычу нефти, которые устанавливают страны OPEC?

>"Экспертные оценки" применяют российские "учёные", которым а) лень компилировать массивы данных б) лень учиться обрабатывать данные адекватными техниками. Поэтому не заикайтесь, меня просто в холод бросает, когда в очередной кандидатской диссертации ...

В таких случаях один мой знакомый секретарь диссертационного совета говорит соисскателю, который слишком много на себя берет: "сколько диссертаций ты защитил?"
От Alexandre Putt
К Иванов (А. Гуревич) (05.09.2007 13:05:20)
Дата 09.09.2007 17:46:10

Скорее куда они бегут

> Не имеет, и ладно. Я, кажется, не обещал искать для вас какую-то
> информацию. Мы ведь говорили только о методике прогнозирования.

А, так Вас не интересует истина. Сразу бы и сказали. Или Вы просто очередной индивидуалист на этом форуме, Вам всё готовенькое подавай без личных усилий?

> >Скажите, а Вас не удивляет использование физиками понятия "масса тела",
> например? Или "объём тела"? Ведь это по сути идентичные ожиданию понятия.
> Не удивляет. Про физические измерения это именно я вам написал и объяснил,
> чем они отличаются от прогнозирования. Вот это объяснение:

Ну так надо глубже смотреть. Я же указал на то, что эти понятия имеют идентичную структуру.

> "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."

Давайте проще. Сколько бы Вы согласились заплатить за право участия в такой лотерее?

Может, сыграем? Я Вам даю $1.5, а Вы мне - право сыграть и получить $1 в 99% и 100 в 1%. Скажем, 5000 раз. 5000 случайных чисел я Вам сгенерирую. Готовьте деньги (мой выигрыш можете выслать в фонд газеты, например)

Понимаете теперь, что задача "прогнозирования" и задача оценки моментов ничем не отличаются?

> Поясняю это же, но более простыми словами. Более вероятное событие - ясная
> жаркая погода, менее вероятное - дождь. Оптимист, выходя из дома, надевает
> панамку, пессимист, кроме того, берет с собой зонт. А Путт не берет с
> собой ни того, ни другого, поскольку ориентируется ни на зной, ни на
> дождь, а на некую среднюю пасмурную погоду без осадков. Вы и нам
> рекомендуете так делать? Нет уж, увольте.

Именно последнее - пример рационального поведения. Поясняю: есть, скажем, 100 поросят. Вес солдат распределён с равной вероятностью

1/100 для чисел 100..198 кг и 2/100 для числа 200 (199 нет).

Теперь мы выбираем случайного поросёнка. Требуется вынести утверждение о его предполагаемом весе.

Команда И-Гуревича не берет время на размышление и выдаёт: 200 кг! Команда A-Putt не торопится с ответом и называет 152 (14751 * 0.01 + 200 * 0.02)

Насколько хорош прогноз команды И-Гуревича? Только максимальное абсолютное расхождение составляет 100! А у A-Putt - только 52, почти в два раза меньше. Различие же в дисперсии (разброс) прогнозов будет много больше.

Надеюсь, ход мысли понятен и не требует приведения других примеров. (хотя, например, ещё такой, простой: величина распределена равномерно на интервале значений. Какой её "прогноз"?)

> >ведь прогнозирование предполагает условия массового эксперимента
> Как раз не предполагает. Ожидаемая (прогнозируемая) величина ВВП страны N
> в году M - не случайная величина. Здесь нет массового эксперимента, а есть
> однократная реализация события.

Случайная величина - исход эксперимента с которой не может быть заранее указан. Вы перепутали реализацию случайной величины (например, последовательность HTHHTTH) с самой величиной. Будущее значение ВВП РФ - это выбор (drawing) из некоторого множества возможных значений. Таких выборов может быть сколь угодно много. Но из того, что мы наблюдаем только один (сделанный), не следует, что их (выборов из множества) не могло быть больше.

Благодаря асимптотической теории мы можем строить статистически осмысленные утверждения на основе сделанной серии наблюдений (последовательности таких "выборов"). Единственность их не выступает проблемой, потому что, объясняя на пальцах, классический стат. эксперимент подразумевает неограниченность повторений одного опыта, а асимптотическая теория - неограниченность временной последовательности (т.е. мы имеем время, стремящееся к бесконечности).

В обоих случаях у нас образуется вероятностная сходимость случайной величины к её ожиданию.

Именно поэтому в исследовании серий экономических величин нужны последовательности в 100-200 наблюдений - для обеспечения результата сходимости оценок параметров к "истинным".

Т.е. при большом числе наблюдений Вы можете делать осмысленные утверждения об экономических величинах вроде ВВП или инфляции, хотя у Вас нет возможности проведения контролируемого эксперимента с ними. То, что Вы не можете сделать выборку ВВП за I квартал 2005 г. компенсируется тем, что у Вас есть серия наблюдений ВВП за, скажем, 50-100 лет. Это возможно благодаря асимптотической теории.

> Хотя я согласен, можно чисто теоретически
> рассматривать ВВП как случайную величину.

ВВП - случайная величина.

> Но такая модель будет обладать
> очень слабыми прогностическими способностями.

Докажите. Начните с определения "такой модели".

> Это как если бы мы
> прогнозировали температуру на завтра (6 сентября 2007 года) по данным на 6
> сентября за предшествующие годы.

Почему бы и нет? Такие модели существуют. Например, в гидрологии, в финансах и т.п.

Если хотите, это можно проверить (возможность такого прогнозирования погоды). Но с Вас данные.

Кстати, Вы в курсе, что когда девицы приятной наружности Вам сообщают погоду, они сообщают именно стат.ожидание? В цивилизованных странах при этом ещё и дисперсию сообщают.

> Именно это я и говорю. Будет ли дождь (или каким будет ВВП в следующем
> году) - это вопрос прогнозирования. И его решают не на основе данных о
> частоте выпадения дождя в данной местности за предыдущие 100 лет (или
> данных по ВВП за предыдущие годы), а на основе данных о влияющих на погоду
> (экономику) метеорологических (макроэкономических) параметрах, которые
> закладываются в специальные модели.

Вы просто не в курсе, очевидно, по причине незнакомства со "специальными моделями". Я уже объяснял, в чём различие сложных моделей от простых. "Специальные модели" также являются статистическими (по крайней мере, в значительной мере). Т.е. они полагаются на аналогичные методы. Как пример, ARMA-DL (distributed lag) модели. (Этот вопрос нетривиален, впрочем)

Т.е. "специальные модели" при любом раскладе используют реализацию предыдущих значений переменных, именно так оперирует статистика (и никак иначе).

И даже включение дополнительных переменных не означает, что сама моделируемая переменная не может иметь на себя же влияние в модели (через лаг).

И опять таки, я же привёл цитату, где популярно объясняется, что большие модели часто хуже выполняют задачу прогнозирования. Вы цитату приняли к сведению?

> Вы сообщаете чепуху поразительно уверенным тоном. Разве ставки налогов,
> влияющие на развитие экономики, - это случайные величины?

Ну да. Можно легко представить себе ситуацию, когда это так. Например, выборка стран. Изучается зависимость устанавливаемых процентных ставок от ряда других макроэкономических параметров.

> >Повторяю, Вам надо сделать прогноз экзогенных переменных. Что Вы будете
> делать? Создавать общую теорию всего?
> Не нужно повторять, я уже ответил на этот вопрос. Теперь ваша очередь.

Вы не дали ответа. Вы предложили обратиться к гадалке - Вашим "экспертам", которые, покрутив пальцем у лба, выдадут цифирь. Это ненаучно.

> Эксперные оценки - это метод решения ряда задач. Ничего плохого в их
> использовании нет. Особенно, если речь идет о назначении величины
> экзогенных параметров.

Не путайте метод и научность. Автоматизированная покраска автомобилей - это метод решения ряда задач. Но это ненаучный метод.

> >Для многих экономических переменных а) есть данные б) есть техники
> обработки.
> А для многих нет. Интересно, как вы собираетесь обрабатывать данные по
> квотам на добычу нефти, которые устанавливают страны OPEC?

Очень просто. Позвоню в OPEC. Или позвоню знакомому, который имеет знакомства в OPEC. Но, конечно, сначала проверю наличие информации (прежде всего в литературе)

Но в любом случае не совсем понимаю, о чём Вы. Интересующие меня (и Вас в этом разговоре) экономические серии имеются.

> В таких случаях один мой знакомый секретарь диссертационного совета
> говорит соисскателю, который слишком много на себя берет: "сколько
> диссертаций ты защитил?"

А он что у Вас, защищает по кандидатской в год? В принципе, ничего невозможного, список специальностей (придумали же!) в РФ весьма велик. Представляю подпись: к.э.н., к.ф-м.н., к.и.н., к....
От Вячеслав
К Alexandre Putt (03.09.2007 17:38:29)
Дата 04.09.2007 01:50:19

Во многом заслуженная, но все-таки напраслина

>> А в качестве экзогенной переменной принять, например, политику правительства. И, как это обычно делается для экзогенных переменных, сформировать несколько сценариев на основе опыта и интуиции экспертов.

> "Экспертные оценки"
> а) не являются научным методом
Не верно. Это именно научный метод обработки ненаучных выводов основанных на невербализуемом знании. В данном методе эксперты выступают в качестве своеобразного «измерительного прибора». Соответственно, как и со всяким прибором, надо знать его погрешность, чувствительность, диапазон измеряемой величины, влияние внешней среды на показания и т.д. и т.п. и пр. Все это накладывает очень жесткие требования на применимость метода, но сам метод вполне научен.

> б) применяются при отсутствии данных и техник их обработки.
Именно.

> Для многих экономических переменных а) есть данные б) есть техники обработки. "Экспертные оценки" применяют российские "учёные", которым а) лень компилировать массивы данных б) лень учиться обрабатывать данные адекватными техниками.
Из моделирования ХТС знаю, что это не всегда так. Точнее встречаются ситуации, когда, к примеру, реальная скорость построения модели заметно меньше чем скорость протекания самого процесса. И тут уж никуда не денешься. Лучше такой неточный «измерительный прибор», чем никакого. Или например, если идет экспериментальное определение значения какого-либо параметра итерационным методом, то начинать целесообразно не со случайной величины, а с величины полученной методом ЭО. Тем более ЭО применимы, когда искомой величиной является фактор связанный с субъективным восприятием человека.

> Поэтому не заикайтесь, меня просто в холод бросает, когда в очередной кандидатской диссертации читаю навроде "в качестве метода решения данной проблемы [получения такого-то решения/показателя] мы предлагаем использовать экспертные оценки". Т.е. авторы просто неучи, которые поленились собрать данные и обработать их.
Тут Вы правы, тема модная, а потому лепят ЭО куда можно и куда нельзя. И пожалуй для большинства случаев его употребления Ваши претензии, да и бросание в холод, обоснованны.

Размер нимба должен обеспечивать надежное сокрытие его удерживающих рогов
От Alexandre Putt
К Вячеслав (04.09.2007 01:50:19)
Дата 09.09.2007 17:45:03

Уточню

> > "Экспертные оценки"
> > а) не являются научным методом
> Не верно. Это именно научный метод обработки ненаучных выводов основанных
> на невербализуемом знании.

Под научностью я подразумевал метод анализа. Экспертные оценки - это метод сбора данных (и в этом плане нет больших претензий). Но как метод анализа они не могут носить знамя научности, потому что они неформализуемы и нарушают условие повторяемости.

> В данном методе эксперты выступают в качестве
> своеобразного <<измерительного прибора>>. Соответственно, как и со всяким
> прибором, надо знать его погрешность, чувствительность, диапазон
> измеряемой величины, влияние внешней среды на показания и т.д. и т.п. и

Да, согласен

> пр. Все это накладывает очень жесткие требования на применимость метода,
> но сам метод вполне научен.

Не более чем метод покраски автомобилей. Это просто прикладное решение некой проблемы. Не путать с научностью.

> Из моделирования ХТС знаю, что это не всегда так. Точнее встречаются
> ситуации, когда, к примеру, реальная скорость построения модели заметно
> меньше чем скорость протекания самого процесса.

В смысле, построения модели? Хотя примерно мысль понятна.

> И тут уж никуда не
> денешься. Лучше такой неточный <<измерительный прибор>>, чем никакого. Или
> например, если идет экспериментальное определение значения какого-либо
> параметра итерационным методом, то начинать целесообразно не со случайной
> величины, а с величины полученной методом ЭО.

Это просто эвристика. Но эвристика - это не наука, хотя имеет ценность.