Причина – в том, что Вы им очень неэкономично распоряжаетесь: расширяете круг затрагиваемых вопросов за далеко пределы обсуждаемой темы. В том числе и теперь.
>но я постараюсь всё же ответить на основные вопросы
Но я совершенно не пойму, почему Вы начали со сложных вопросов, тем более имеющих слабое отношение к предмету спора, а не с тех простых вопросов, с которых Иванов предложил Вам начать объяснения – нулевой вероятности выигрыша в лотерее, солдатопоросятах, прогноза погоды и т.д.?
>(тем более что Иванов-Гуревич фактически признал все мои тезисы, поэтому мне уже не столь интересно).
Извините, ситуация напоминает спор Бобчинского с Добчинским, кто первым сказал «э». Но ситуация существенно отличается, потому что архив позволяет проследить, кто что первым сказал. Насколько я смог оценить, дело развивалось иначе. Вы снова бросились подводить некоторую «теоретическую базу» под линейную экстраполяцию, осуществлённую в работах Сигизмунда Миронина, Иванов Вам возразил и в очень ясной форме высказал несколько простых идей по постоянно расширяемой Вами тематике обсуждения. Вы его реплики называли нелепостью, а потом намного хуже писали те же самые мысли с таким умным видом, будто его опровергаете.
Собственно же Ваши тезисы пока что остались недоказанными. Начиная с тезиса о допустимости экстраполяции советского ВВП по методу Сигизмунда Миронина и кончая тезисом о нулевой вероятности выигрыша в лотерее.
>Конкретно сейчас разберу частный момент о случайности ВВП. Остальное - позже, кое-что такими небольшими сообщениями, а потом - остаток.
>Утверждение Хаавельмо касается различия теоретических переменных и замерямых переменных. Объясню.
>Представим, что мы считаем, что ВВП определяется производственной функцией, которая зависит от двух факторов производства:
>Y = F( K, L )
>Первая проблема, которая нас ждёт, касается неточного измерения K и L.
>Нам неизвестны действительные значения K и L. Поэтому мы уже обладаем случайной переменной (функцией от случайных переменных).
Нет, нет, K и L – агрегированные и не поддающиеся точному измерению (как масса Вселенной, например), но не случайные величины. По крайней мере, если говорить о той случайности, которая подразумевается, если мы используем теорию случайных процессов для прогнозирования. О какой случайности Вы говорите?
>Далее, мы также не знаем конкретного вида, который принимает F( ).
>Мы в принципе его не наблюдаем.
Это ещё не повод, чтобы заявлять о случайностиF, – по крайней мере, такой случайности, которая имеется в виду при применении теории случайных процессов для прогнозирования. Если я понимаю, в модели Солоу F – детерминированная функция, значения которой однозначно определяются количеством капитала K и труда L, хотя её точного вида мы и не знаем.
>Мы можем строить лишь предположения и сверять их с действительностью на основе статистических методов.
>Третья проблема касается мириада неучтённых факторов в нашем соотношении. Оно ничего не говорит о том, что случится, если изменятся, например, цены ресурсов на мировом рынке. Ничего не говорит о проводимой макроэкономической политике. Даже если мы расширим нашу модель
>Y = F( K, L, N, EX, ... )
>Мы всё равно не сможем описать все значительные факторы, влияющие на ВВП. Такая гигантская модель потеряет всякую привлекательность абстракции, необходимым образом при этом полагаясь на массу сомнительных предположений.
>Поэтому мы также должны смириться с тем, что наша модель будет игнорировать часть реальности. В этом, собственно, суть любого теоретического осмысления.
Вы тут говорите тривиальные вещи, не имеющие отношения к обсуждаемой теме. Разве кто-то с этим спорил? Зачем Вы тратите своё и наше драгоценное время на написание посторонних банальностей, если к Вам накопилось столько вопросов по ранее сделанным Вами утверждениям?
>Но как реально образуется наша переменная Y? Вот здесь и возникает момент, о котором также говорит Granger.
>Ничего общего с нашими построениями выше измерение ВВП не имеет. Эти измерения идут в другой канве, их проводят совершенно другие люди. Эти измерения весьма затруднены, несвободны от теории, как и всякие другие измерения, подвержены ошибкам измерения.
>В действительности ВВП измеряется через агрегирование (и консолидирование) бухгалтерской отчётности фирм - по крайней мере основная его часть. Полученный результат обладает любопытними статистически свойствами сам по себе:
К чему Вы клоните? (Кстати, не пойму, кому Вы следуете при этом – Granger или Хаавельмо)? Вы подтверждаете наш тезис, что аппарат теории вероятностей и статистики применяется для возможно более точного измерения истинного значения текущего ВВП, а не для прогнозирования его значения в будущем? Ведь именно об этом и идёт речь в предложенной Вами цитате:
> As a statistician I am intrigued by the pure magnitude of some of the major economies, although economists pay little attention to this aspect of the real world. For example, in the United States there are about one hundred million households, so total consumption is the sum of all these households' consumptions. The sum over such a large number of families should have very special statistical properties, given various well-known limit theorems. If these properties are not observed this also has important implications. I think that these, and many other topics concerning aggregation, are worth further study. (из нобелевской лекции)
То есть, цитата подтверждает те мои слова, которые вызвали у Вас настолько бурное веселье: «речь, очевидно идёт об использовании аппарата теории вероятностей при статистической оценке текущих экономических величин. В этом случае, в самом деле, не обязательно точно измерять все эти величины, а достаточно сделать выборку, из которой они считаются. Например, работники статистической службы ходят по представительной выборке магазинов и приблизительно определяют инфляцию. Действительно, после того, как мы допустили проверенные опытом предположения о представительности выборки магазинов и правила работы с собранной информацией, «асимптотическая теория», закон больших чисел и другие результаты теории вероятностей позволяют нам довольно точно определить индекс цен. Но здесь мы имеем классический случай, в котором выполняются оба требования применимости теории вероятностей, о которых я Вам писал в прошлом сообщении: массовость исходных данных и усреднение результатов, которые мы используем при «прогнозе». Массовость исходных данных заключена, во-первых, в опытном результате о представительности выборки магазинов (быть может, не одной и той же, а выбираемой по определённым правилам), во-вторых, в большом количестве ценовых индексов по всем магазинам выборки. «Усреднение» собранных данных, приблизительно приводящее нас к ожиданию, имеет место при определении уровня инфляции: не страшно, если мы для кое-какого магазина ошиблись, «экстраполируя» на него информацию, взятую в других, – зато в среднем для большого количества магазинов ошибки нивелируются» (Мигель).
Иными словами, и в самом деле, речь идёт об «использовании статистических методов при определении экономических величин на данный момент времени путём «расширения» на всю экономику данных, собранных для определённой выборки в данный момент времени же. Она ровным счётом ничего не говорит о прогнозировании, которому посвящена дискуссия» (Мигель).
>Подведём итоги:
>1. Экономические переменные не могут быть измерены с достаточным уровнем точности.
Нет, дорогой, это Иванов первый поднял вопрос точности измерения истинного значения величины, на всякий случай заранее указывая Вам на то, что тема эта – посторонняя при обсуждении прогнозирования будущих значений экономических величин.
Это не та случайность, которую от Вас просят доказать, чтобы обосновать измышления о возможности спрогнозировать советский ВВП по предыдущим значениям. Это та случайность, которая используется в моделях статистики для оценки результата большого числа опытов по малой выборке из той же генеральной совокупности, относительно которой требуется сделать статистическое утверждение. Требуется дать агрегированный ответ об экономическом положении сотни миллионов домохозяйств в настоящем времени, делаем по определённым правилам выборку в сто тысяч домохозяйств в настоящем времени – и распространяем на всех. Это совсем не то же самое, что замерять прошлые значения ВВП и распространять на будущие.
>2. Между измеряемыми переменными и теоретическими переменными существует различие. Реальные измеряемые переменные, например ВВП или уровень безработицы, не могут быть однозначно соотнесены с теми уравнениями, которые мы записываем "мелом на доске".
Вы очень плохо формулируете. Вероятно, Вы хотите сказать, что оценка ВВП и безработицы статистиками (та цифра, которую они сообщают) может отличаться от реального, истинного значения ВВП и безработицы, которую статистики столь неточно измеряют? Да, это так. Но это не означает, что реальная безработица – это одно, а статистики своими методами меряют совсем другое.
>3. Существование большого числа "прочих неравных", которые постоянно изменяются, также является источником случайности. (Это уточнение п.2)
>Всё это означает, что те серии, которые нам доступны, являются случайными.
Что «всё»? Вы пока ничего не сказали, кроме не относящихся к делу заклинаний общего характера.
>Простое разграничение случайности и детерминированности переменных например у Granger:
>Детерминистическая переменная - та, чьё значение известно с достоверностью (определённостью).
Вы его неправильно поняли.
>Вот ещё пара цитат для общего развития (из выступления по случаю присуждения Нобелевской премии, я его размещал уже)
Насколько я понимаю, Вы считаете, что общее развитие Иванова ниже Вашего, не так ли?
>(о прошлых значениях, о проблемах с данными, о теории)
> The modern macro economy is large, diffuse, and difficult to define, mea-sure, and control. Economists attempt to build models that will approximate it, that will have similar major properties so that one can conduct simple ex-periments on them, such as determining the impacts of alternative policies or the long-run implications of some new institution. Economic theorists do this using constraints suggested by the theory, whereas the econometrician builds empirical models using what is hopefully relevant data and which captures the main properties of the economy in the past.
Так, по Вашему мнению, из этой цитаты следует возможность прогнозирования советского ВВП эконометрическими методами? Или какое ещё отношение имеет эта цитата к обсуждаемому вопросу о корректности прогноза Сигизмунда Миронина?
>(о детерминистических переменных и отличии экономических данных)
> One can begin with the ancient subject of Mathematics which is largely concerned with the discovery of relationships between deterministic variables using a rigorous argument. (A deterministic variable is one whose value is known with certainty.) However, by the middle of the last millennium it became clear that some objects were not deterministic, they had to be described with the use of probabilities, so that Mathematics grew a substantial subfield known as Statistics. This later became involved with the analysis of data and a number of methods have been developed for data having what may be called standard properties. However, in some areas of application, the data that they generated were found to be not standard, and so special sub-sub-fields needed to be developed. For example, Biology produced Biometrics, Psychology gave us Psycho-metrics, and Economics produced Econometrics. There are many types of economic data, but the type considered by Rob Engle and myself is know as time series. Consider the measurement of unemployment rates which is an important measure of the health of the economy. Figures are gathered by a government agency and each month a new number is announced. Next month there will be another value, and so forth. String these value together in a simple graph and you get a time series.
Да пожалуйста, временые ряды могут быть какие угодно. Где там о прогнозировании дальнейших значений временного ряда советского ВВП по предыдущим?
>(о ВВП и свойствах экономических серий)
> At the other extreme, some aspects of the overall, or macro, economy, such as national income, consumption, and investment, may be available only quarterly for many countries, and only annually for others. Population data is also available only annually or less frequently. Many of these series are rather smooth, moving with local trends or with long swings, but the swings are not regular. It is this relative smoothness that makes them unsuitable for analysis with standard statistical procedures, which assumes data to have a property know as stationarity. Many series in economics, particularly in finance and macroeconomics, do not have this property and can be called integrated or, sometimes incorrectly, non-stationary.
Ну. И как это относится к конкретному временному ряду советского ВВП и возможности его прогнозирования по предыдущим значениям?
