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主题:【原创】牛与熊,从科研角度看股市(一)---从一篇小论文谈起 -- 千里烟波

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      • 家园 透彻啊~~~
      • 家园 花一下,为了甘守寂寞
      • 家园 不好意思,低头走过!

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      • 家园 请教,请教,千里烟波mm行行好,给俺解解惑

        俺知道,千里烟波mm在Financial Econometrics方面是大拿,对Game Theory,labor economics,及其他方面的Macro & micro economics也颇有心得。

        千里烟波mm正好提到了陈经先生的大作,官办经济。俺个人觉得官办经济,就是1920年代的苏联新经济政策,与后来STALIN所推行的国家资本主义的集合。

        俺蛮土滴,俺感觉不出家庭联产责任承包制和新经济政策征收粮食税代替余粮收集制有何signifcant difference。

        同样,官办经济和国家资本主义,是不是,中央加各级地方政府作为资方,雇用个人为经理人,发展现代工业呢。

        千里烟波mm是内行,能不能给俺科普一下,俺的想法对不对。

        总觉得,官办经济有问题。典型的例子,苏联。他的国家资本主义发展的多生猛,砸断了德国的脊梁,成了超级大国,控制着一堆卫星国和米国分庭抗礼,那时还真难说,是西风压倒东风,还是东风压倒西风。可谁料到1990年苏联就从历史舞台上消失了。

        • 家园 你的看法非常Intuitive

          我也觉得生产关系和生产力要匹配,而理论上最美好的莫过于小政府(守夜人)和大市场(竞争)。官办经济的不缺定性在于现在我们不知道它的自我纠错能力有多强。

          美国呢?也未必好到哪里去,否则咋会有次贷呢?拼命在那里吹泡泡,哪个没有点贪财私心?

          理论上官办经济在封闭经济里就是有问题,但是在开放经济里要考虑对外规模效应带来的收益和对内效率的损失的权衡,这是经典的国际贸易政策研究教科书。开放初期官办很可能就是正确的选择,现在呢?不做这方面研究,我没有发言权

          我希望的改革方向是科研体系的改革,实质则是对研究者的再造。既然无法毁掉尸位素餐者,那就另起炉灶,否则回来一个被同化一个,得不偿失。这一点上财做得不错,复旦就是反例,南开则是恶俗。

          有点跑题,闲谈紧着我知道的说

          • 家园 呵呵,

            真不错,花

          • 家园 又捡个宝

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          • 家园 总觉得官办经济最容易集中财力

            可以说比资本主义积累的还快,所以才有中国几十年的经济奇迹。但是速度越快,甜头越多,惯性越大,到最后可能就是大错的时候还不能停止,非要撞墙才能轰然而止。当然我这只是感觉。

          • 家园 作为曾经的上财学生,花你这句
          • 家园 千里烟波mm真是个好心厚道人

            外行看热闹,内行看门道。这发paper的人,说出来就是不一样。谢谢千里烟波mm的解惑。看千里烟波mm的文章,就是一种享受,好严谨。

            俺得承认,俺就是Intuitive的看法。所以俺也就只敢在跟帖里小声嘀咕一下,可不敢贻笑大方。不过呢,俺是土人,俺也不发paper,俺也当不上发考题,怎么想,就怎么说。千里烟波mm见谅这个。

            上财是很牛,一堆堆的顶级刊物的paper,复旦,南开不行吗?北大,清华呢?提着小板凳,很想听听八卦。

            • 家园 复旦的事情

              虽然作为一个复旦的毕业生看到说复旦是反例不是很舒服,不过想来的确也是。我想我心里想起的事情估计就是千里烟波所指吧。

              我记得是2005年,复旦高调建了一个学院,叫先进材料研究院(筹备),打算建成复旦第十五个学院级单位。据说请了不少国际大牛,上上下下非常支持,因为复旦自己本来也是有材料系的,以至于作为学生的我们还挺好奇这个新学院的。当时大概打算第二年开始招新生并且在年初就在招研究生了,只记得这个学院巨有钱,筹备所建的小楼也是复旦里唯一一栋要刷卡才能进入的建筑,一时相关专业的人都挤着想进。

              结果突然毫无征兆的一天,在该院准院长不在的时候,校领导召开该学院会议,宣布解散学院,各种政策撤销。校方的反映我们学生不清楚,一些该院的研究生在日月光华网站上喊了很久的冤,大致就是学院领导与校方领导很多方面意见不和,最后校方野蛮干涉学院事物之类的。

              毕竟这时候该学院在复旦立足未稳,大家对海归水土不服也早有耳闻,很快也就风平浪静,校庆在即,这个事情也就没人再提了。

              在复旦的时候很为自己是复旦学生自豪,但是似乎复旦的确没有什么太值得自豪的地方,也挺矛盾的。

      • 家园 借花也要送。

        水不深,又不想被人看出来,就只有自己把水搅混了,都得混饭吃啊!不是人人都做得了科研,也不是人人都有独立精神!

    • 家园 牛与熊,从科研角度看股市(七)---我爱贝叶斯

      贝叶斯(Bayesian)是一种方法,应该起源于英国数学家Thomas Bayes。和它对应的方法叫做Frequencist,不知道该怎么翻译。它们的区别在于,对于一个模型, Frequencist 认为模型参数是固定的,我们该做的是用合理有效的方法来估计参数;而Bayes则认为不同的人对参数的认识是不一样的,对我们来说参数本身就是随机的,通过本身的认识加上数据事实来得到更深一步的认识。

      绚烂多彩的经典计量经济学基于固定参数假设产生了很多聪明绝顶的研究者和丰富的方法技巧,各种估计方法大家可能都听说过一些,最简单的有最小二乘法(LS),最大似然法(MLE),稍微陌生一点的有矩估计(MM),一般矩估计(GMM),更专业一点的可能听说过假最大似然法(Psuedo-MLE),模拟矩估计(SMM),模拟似然法(SML)。而在有趣的实践工作里面,经济学家们发现了很多克服具体问题的具体方法,比如说大名鼎鼎的变量测度问题measurement error是说如果解释变量不准确(比如说人口收入调查,受调查者经常四舍五入)会造成估计偏差,而这个计量问题的发现和解决者是货币主义者,诺奖得主弗里德曼。

      由于经典计量方法认为正确的参数是唯一固定的,所以在不同的假设下需要各种检验方法(Test)来看一下原假设是否合理。经典的t检验,F检验,Wald检验,最大似然检验,score检验层出不穷,如果再加上五花八门的非参数估计和非参数检验,那么就更加五彩缤纷。成百上千的聪明人聚集在计量经济学周围添砖加瓦,开会的时候看过Hansen几个人在主席台上一坐,几个秃头闪亮夺目,竟相辉映。

      贝叶斯呢?以前好像异端邪说一样被攻击。我觉得类比的是愤怒的手艺人对珍妮纺织机的狂暴。贝叶斯方法就是两个字----简单。稍微具体一点,假设你觉得天鹅一半是黑的,一半是白的(这叫做先验分布 Prior)。然后抬头观看,一共经过了10只黑天鹅,5只白天鹅(这是我们说的数据),你可能会觉得三分之一是白天鹅,三分之二是黑天鹅(后验分布 Posterior)。经典计量frequencist只利用数据(你所看到的天鹅),但是贝叶斯则会充分利用你的认知,如果你是动物学家,做过天鹅调查,特别确定天鹅就是一半一半,那么不论你看到的是什么你都会说一半一半。(我是专家,不用调查)所以说:Bayes method is the official way to add beliefs

      很多人会问,为什么要用人的主观假设?我们不是说实事求是么?

      我的回答是,人的主观认识从哪里来?还不是从历史事实和实践经验得来?一切皆有缘由,我朋友的老板说过:“there should be reason”。而且,一无所知也是一种主观认识,这种主观认识和数据的结合的结果是和经典理论一致的。

      贝叶斯最大的好处是可以去掉参数的不确定性。经典理论中我们假设参数固定,那么估计出来的参数永远不可能是真的,总要有或多或少的误差,用估计出来的参数搞预测多少会有偏差。这就叫做参数估计的不确定性(estimation uncertainty)。

      相反的,贝叶斯方法得到的是一个完整的后验分布,我们已经假设参数是随机的,所以你会得到一个具体的,精确的参数分布,不论想算什么,理论上都应该可以算出来。所以理论上没有预测不确定性。

      再举一个例子,时间序列里面有一个很重要的部分是单位根检验。大意说就是在研究时间数据之前需要看一看这些数据是否平稳(stationary)。因为平稳与否会大大地影响分析。但是从贝叶斯角度来看,无所谓!!!

      贝叶斯的基本工具就是一个贝叶斯公式。但是魔鬼在细节里面,贝叶斯最困难的是后验分布(也可以叫做条件分布)的计算,所以也七扭八歪地产生了蒙特卡罗Monte Carlo,吉本斯Gibbs,Metropolis-Hastings等等数值计算方法。

      开始的经济学贝叶斯方法集大成者应该是Zellner。后来有Koop, Kim, Nelson等等。我最喜欢的是Geweke,人家那科研做得又巧妙,又直接,还不失技术性,而且文笔还特别好,看他的书和论文让人不觉得拍案叫绝。

      总结一下:

      1、贝叶斯方法比经典方法理论上简单,特别易于理解。所有贝叶斯模型的理解方式都是一样!!

      2、贝叶斯模型需要主观想法;

      3、贝叶斯的任何结果都是精确的,没有估计误差;

      4、贝叶斯方法的难点是算法

      元宝推荐:老马丁,
      • 家园 请教一个智力题

        题目是你到了一个陌生的城市,出了站抬头一看,一辆公共跃入眼帘,它是20路车。你假定这个城市的公车都是从1开始连续的整数均匀分布,那么这个城市最大有多少路车?

        如果用mle,得出的结果是20。可是如果一共有20路车,随机看到的期望是10,想让随即看到的期望是20的话,应该共有40路车才对。

        这该咋整呢?

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