Các nền kinh tế là những hệ thống cực kỳ phức tạp với nhiều biến số, chưa kể đến việc chúng xuất hiện từ sự tương tác của những sinh vật phức tạp. Tôi đồng ý rằng các nền kinh tế có những nguyên tắc cơ bản nhất định, nhưng tôi vẫn hoài nghi về giá trị tổng thể của kinh tế lượng như là một khoa học.

Một kinh tế lượng thực sự hữu ích sẽ là một công cụ có giá trị để dự đoán hành vi trong tương lai của nền kinh tế, đặc biệt là trong việc dự đoán các cú sốc như cuộc khủng hoảng tài chính gần đây và cuộc suy thoái lớn. Nhưng nó đã không xảy ra.

Nếu kinh tế lượng không thể dự đoán tương lai, làm sao chúng ta biết nó thậm chí mô tả quá khứ một cách hiệu quả? Bằng chứng cho thấy nó có giá trị thực nghiệm là gì?

Làm rõ

Tôi rất tiếc bất kỳ sự nhầm lẫn nào có thể gây ra, nhưng hãy để tôi làm rõ những gì tôi đang tìm kiếm ở đây. Tôi coi đây là một câu hỏi nhận thức luận. Một cách tốt hơn để diễn đạt nó có thể là "Kinh tế lượng có thể phù hợp với phương pháp khoa học không?" hoặc chỉ "Có phải là khoa học?"

Đây là, ít nhất là trên lý thuyết, một câu hỏi cụ thể, có thể trả lời, ngay cả khi nó là, như Alecos Papadopoulos lưu ý trong câu trả lời của ông, một vấn đề mức độ. (Một quan điểm tôi chia sẻ.)

Điều này không có nghĩa là các ví dụ cụ thể về thành công và thất bại của kinh tế lượng không liên quan.

Để (hơi) diễn giải OP:

Các nền kinh tế (Cơ quan con người) là những hệ thống cực kỳ phức tạp với nhiều biến số, chưa kể đến việc chúng xuất hiện từ sự tương tác của các sinh vật (yếu tố) phức tạp . Tôi đồng ý rằng các nền kinh tế (cơ thể con người) có những nguyên tắc cơ bản nhất định, nhưng tôi vẫn hoài nghi về giá trị tổng thể của kinh tế lượng (y học) là một khoa học.

Một kinh tế lượng thực sự hữu ích (khoa học y tế) sẽ là một công cụ có giá trị để dự đoán hành vi trong tương lai của nền kinh tế (cơ thể con người) , đặc biệt là trong việc dự đoán các cú sốc như khủng hoảng tài chính gần đây và Suy thoái lớn (bệnh nặng hoặc gần chết) . Nhưng nó đã không xảy ra.

Nếu kinh tế lượng (khoa học y tế) không thể dự đoán tương lai, làm thế nào để chúng ta biết nó thậm chí mô tả quá khứ một cách hiệu quả? Bằng chứng cho thấy nó có giá trị thực nghiệm là gì?

Nhận xét: Có một món quà cần được xử lý , giống như với cơ thể con người.

Để (hơi) diễn giải Milton Friedman:

Tôi không quan tâm đến cách tôi dự đoán, miễn là tôi dự đoán đầy đủ.

Nhận xét: Nhưng chúng ta phải làm gì khi dự đoán của mình không đầy đủ?

Kinh tế lượng một mặt dựa trên Thống kê toán học, và mặt khác, dựa trên các giả định của Lý thuyết kinh tế, dựa trên quan sát thực nghiệm (không hoàn hảo), và sau đó được đưa ra kết luận logic. Nói cách khác, Kinh tế lượng sử dụng toán học nghiêm ngặt, cảm ứng, suy luận và tất cả các từ thân yêu đối với một nhà nhận thức luận. Nền tảng nhận thức luận của nó là rắn như một tảng đá.

Những gì treo trên sự cân bằng là tính hợp lệ quan sát được của sự trừu tượng của nó . Vì vậy, câu hỏi không phải là liệu Kinh tế lượng có phải là một khoa học hay không, theo nghĩa là nó có tuân theo phương pháp khoa học hay không. Nó làm, đầy đủ. Câu hỏi là liệu kết quả của nó có hữu ích không.

Nhưng các tiêu chí để xác định "hữu ích" là gì? Có phải nó chỉ là dự đoán đầy đủ? Đó sẽ là vấn đề bất đồng giữa con người.

Và đó có phải là vấn đề của câu trả lời "có / không" không? Hoặc nó là một vấn đề mức độ mà nó hữu ích? Trong trường hợp đó, chúng tôi phải bằng cách nào đó đo lường mức độ này (sau khi chúng tôi đã đồng ý về các tiêu chí), điều này đưa chúng tôi trở lại nơi chúng tôi phải thu thập, phân tích, đánh giá và tranh luận về bằng chứng .

Điều đầu tiên để nói về câu hỏi này là điều quan trọng là phải tìm đúng nơi để dự đoán kinh tế lượng tốt.

Các nhà vật lý không thể dự đoán một cách đáng tin cậy một loạt các hiện tượng lượng tử. Điều này đại diện cho một thất bại của vật lý? Hoàn toàn ngược lại, chúng ta biết (nhờ vào công việc của một loạt các nhà vật lý cao cấp) rằng những hiện tượng như vậy về cơ bản là không thể dự đoán được.

Trong kinh tế cũng vậy, có lý do chính đáng để nghĩ rằng một số loại sốc hoặc sự kiện kinh tế lớn hầu như không thể dự đoán được. Giả sử rằng có thể dự đoán thời điểm của cuộc khủng hoảng / suy thoái tài chính tiếp theo và sự kiện tiếp theo như vậy được dự đoán sẽ xảy ra vào ngày mai. Với dự đoán như vậy, các công ty sẽ bắt đầu giảm khả năng sẵn sàng cho nhu cầu sắp tới, các thương nhân sẽ bắt đầu bán cổ phiếu trước sự sụp đổ của thị trường chứng khoán sắp tới, các hộ gia đình sẽ giảm chi tiêu sẵn sàng cho sự co lại dự kiến thu nhập, v.v. Nói cách khác, dự đoán suy thoái dự đoán vào ngày mai sẽ khiến các chủ thể hợp lý thực hiện tất cả các hành động cần thiết để gây ra suy thoái ngày hôm nay: sớm hơn dự báo! Do đó, bất kỳ khả năng dự báo chính xác thời gian của các sự kiện đó là

Một khi nhìn vào các biến có thể dự đoán một cách thực tế, hầu như mọi lĩnh vực kinh tế đều tràn ngập các ví dụ về các mô hình kinh tế lượng thực hiện tốt, đưa ra các dự đoán, theo tiêu chuẩn khoa học xã hội, là tuyệt vời.

Chà, quản trị viên stackexchange tin rằng các bình luận không nên được sử dụng cho bất cứ điều gì từ xa như câu trả lời, tôi đang chuyển cặp bình luận dài của tôi từ ngày hôm trước sang một câu trả lời (và vì OP đã nâng cấp chúng).

Câu hỏi thực sự có vẻ là yêu cầu lập luận nhận thức luận, đúng không?

Kinh tế học, tôi cho rằng, đã thành công nhất trong nhân khẩu học kinh tế và kinh tế giáo dục, nơi dẫn đến dữ liệu được kiểm soát đầy đủ (tất cả các lớp tham dự, vị trí công việc, mẫu đủ lớn để đáp ứng các giả định thống kê, với thông tin cơ bản chi tiết, v.v.) để kết luận có ý nghĩa. Đó là nơi thường để tìm kiếm các giải thích kinh tế lượng thành công.

Tuy nhiên, nói chung, thật khó để bị ấn tượng bởi những tuyên bố dọc theo dòng kinh tế lượng thay thế cho lý thuyết mạch lạc hoặc bằng cách nào đó chính yếu hơn trong việc giải thích các sự kiện. Hãy xem xét các lý lẽ được biết rõ (do W. Clifford và E. Mach) chống lại một lý thuyết về lịch sử và lịch sử như là một nguồn lý thuyết: --- không có thí nghiệm được xây dựng tốt => không có suy luận "luật" hợp lệ. (Thông thường, chúng tôi chỉ đơn giản là không có dữ liệu tùy chọn chính xác để kiểm soát dữ liệu lịch sử, v.v., v.v.)

Ngoài ra, không có lý thuyết, được chứng minh bằng các phương tiện khác, người ta không thể quyết định các phép đo hoặc sự kiện nào có liên quan để thu thập và kiểm tra lý thuyết khác. Cuối cùng, lý do một lý thuyết được xác nhận bởi các sự kiện hoặc bị loại bỏ, phụ thuộc một phần vào lý thuyết khác. Trải nghiệm sẽ không nói lên điều đó, mặc dù trong một số vật lý, nơi chúng ta có thể kiểm soát hầu hết mọi thứ, nó có thể. (Mặc dù vật lý nói chung cũng rất lý thuyết.)

Một bài kiểm tra ứng suất cắt là bài kiểm tra ứng suất cắt giống nhau cho mọi người. Nhưng liệu một nông dân đóng góp lương thực để nuôi quân đội của Wellington có đóng góp vào kết quả của trận Waterloo (đây là một câu hỏi thực tế) sẽ trả lời đúng về mặt lý thuyết thực phẩm mà anh ta đóng góp (nếu anh ta làm và câu hỏi thực tế là gì) liên quan đến các động lực kinh tế. Mặt khác, chúng ta có được mối tương quan giả và hoàn toàn ngẫu nhiên xuất hiện đáng kể.

Ngoài ra, không có hằng số trong kinh tế --- bởi vì các tác nhân học hỏi và sở thích thay đổi. Để nói: A giải thích đại lượng biến phụ thuộc B với mức C, nếu đúng, có thể đúng bởi sự trùng hợp lịch sử, không có lý do nghiêm ngặt. Vì, để nói rằng nó luôn có mối quan hệ từ C đến B, liên quan đến giả định rằng mọi người không học (đó là sai).

Vì vậy, tôi sẽ lập luận về mặt nhận thức luận rằng cần phải có nhiều toán học hơn trong kinh tế, chứ không phải ít hơn, điều đó có nghĩa là ít kinh tế lượng hơn, nếu chúng ta nhắm đến để giải thích kinh nghiệm.

BIÊN TẬP

Bằng chứng cơ bản cho các tiền đề của các lập luận lý thuyết là (a) kết quả sinh lý - tâm lý của thí nghiệm được xây dựng tốt. (Sự tuyệt chủng của phản xạ định hướng, giả sử, tương ứng với Định luật Satiety của Gossen.) Hoặc (b) thí nghiệm tư tưởng tautological. Không phải kinh nghiệm lịch sử, cơ sở của kinh tế lượng, đó là một phân tích bậc cao.

Yêu cầu "A nếu và chỉ khi B" không thể bị làm sai lệch bởi kinh nghiệm lịch sử; điều đó chỉ có thể làm sai lệch các yêu cầu "A không tồn tại". Khoa học, như C. Wolff nổi tiếng về định nghĩa, là tập hợp các tuyên bố đã được chứng minh hoặc có thể chứng minh được (ít nhất là ở mức độ, như K. Popper lập luận, rằng tất cả các lựa chọn thay thế đã biết đều bị làm sai lệch). Mục đích của khoa học là giải thích, cho dự đoán có hệ thống và hợp lý (không chỉ là dự đoán ngẫu nhiên).

Một bài viết phân tích cổ điển về những gì cần thiết cho kiến ​​thức (khả năng dự đoán một cách có hệ thống, không chỉ là phỏng đoán): Gettier E , 1963, Kiến thức niềm tin thực sự chính đáng, Phân tích 23 (6), 121-123 . Một liên kết mở . Dự đoán y học, trái ngược với nghiên cứu sinh lý có hệ thống, sẽ là niềm tin thực dụng , trái ngược với khoa học , theo ngôn ngữ của Kant (Phê bình Lý do thuần túy, tái bản lần thứ 2).

@Alecos đã đề cập đến một trong hai điểm tôi muốn thực hiện, đây là phần mở rộng của tôi.

Kinh tế lượng không có giá trị mỗi se, nó luôn xuất phát từ dữ liệu chúng ta sử dụng. Trong kinh tế học vi mô, với nhiều nghiên cứu là thí nghiệm tự nhiên, thí nghiệm gần đúng hoặc ở đó chúng tôi phần nào chắc chắn rằng chúng tôi không nắm bắt được tính nội sinh, chúng tôi có thể ước tính nhiều thông số thú vị. Một trong những tài liệu tham khảo tiêu chuẩn sẽ là nhiều hồi quy lương đã đưa ra các ước tính khá nhất quán và có thể lặp lại.

Mặt khác, trong Kinh tế vĩ mô, chúng ta không có hy vọng có được nhận dạng sạch. Nếu bạn cho rằng mỗi quốc gia là giống hệt nhau, tất cả những gì chúng ta có là một bảng gồm khoảng 60 bảng và 30-50 giai đoạn quan sát (chủ yếu là tổng hợp), tùy thuộc vào những gì bạn muốn quan sát. Hơn nữa, những điều này thường không được đo lường hoàn hảo và quan trọng nhất là chúng ta không thể tạo ra sự thay đổi ngẫu nhiên ở đây. Tất nhiên, khi dữ liệu thất bại, người ta có thể cố gắng điều chỉnh các công cụ ước tính, nhưng ngay cả với nhận dạng một phần vì một số VAR làm điều đó, chúng ta chỉ có thể hy vọng có được nhận dạng ngắn hạn và vẫn phải lo lắng về tính nội sinh.

Vâng tôi đồng ý. Các nhà kinh tế đã không cảnh báo một cách nhất quán và đơn phương về các cuộc khủng hoảng tài chính và các cú sốc kinh tế vĩ mô khác. Nhưng điều này không nhất thiết có nghĩa là cấu trúc mà các mô hình kinh tế vĩ mô giả định là xấu, cũng không làm sai lệch bất kỳ phần nào khác trong Kinh tế.

Đây là tin tốt cho Kinh tế học vi mô: Chúng ta có thể phần nào dựa vào Kinh tế lượng để từ chối và chấp nhận lý thuyết. Đó là tin xấu cho Macro: Chúng ta gần như không bao giờ có thể từ chối các mô hình hợp lý chỉ nhìn vào dữ liệu.

Kinh tế lượng không có gì khác hơn là một cái tên ưa thích cho thống kê. Cụ thể, làm thế nào để chúng ta áp dụng thống kê và lý thuyết kinh tế với nhau để có được một bức tranh rõ ràng hơn về thực tế?

Thống kê có khoa học không? Nó có thể được sử dụng đúng cách. Thống kê chỉ đơn thuần là một công cụ của khoa học, theo cách chính xác giống như kinh tế lượng là một công cụ của kinh tế học nói chung. Nó là một công cụ có thể được sử dụng cho khoa học tốt và cho khoa học shit.